中国城市领航辅助驾驶进化史：从"应试教育"到"一段式端到端"

一、规则时代：城市NOA的"应试教育"困境

中国智能驾驶的第一次跨越，是从高速走向城区。但城市 NOA 面对的是指数级复杂度：红绿灯、无保护转弯、行人横穿、外卖骑手穿梭、路口"拉链式"互不相让……

早期方案的核心逻辑是"用规则覆盖所有可能"——工程师穷举场景、手写大量 if-else 规则。这套方法论在高速上勉强应付，到城市道路就暴露根本性缺陷：真实场景远远超出规则库覆盖范围。有早期测评团队自己也承认："有一种'应试'的感觉"。

2025 年城市 NOA 渗透率仅约 15.1%，主要集中于 20-30 万元以上中高端车型——这种"偏科"体验是制约其普及的关键瓶颈。

二、二段式端到端：笨拙的"分段式"过渡

行业开始转向端到端（End-to-End）：用深度学习神经网络替代人工规则，输入传感器数据，直接输出控制指令，让系统通过海量驾驶数据"学习"开车。

但早期落地的多为二段式架构：第一阶段把原始感知数据转为中间表达（语义地图、可行驶区域），第二阶段再生成控制指令。

二段式落地快、可解释性强，但致命缺陷是信息损失——感知模块提取的中间表达未必包含决策所需的全部细节。本质上仍是"分段"思维做"端到端"，用户体验虽比纯规则时代好，但控车依然生硬：点刹、重刹、并道不畅频发。它解决了"死板"，却没真正解决"笨拙"。

三、一段式端到端：真正的"直觉驾驶"

过去一年多，一段式端到端迅速成为头部玩家技术共识。其核心逻辑是"一条路走到底"：用一个整体模型完成从传感器输入到行驶轨迹输出的全过程，中间不拆分模块，直接优化安全指标。

最显著的特征是高度拟人化。一段式端到端模型已养成"直觉"肌肉记忆：通过海量人类驾驶数据学习，自然形成类似人类司机的"车感"——平滑跟车、预判前车提前松电门、方向与油门协调细腻，无急打或反复修正。

目前已获特斯拉、华为、地平线、Momenta、博世、轻舟智航、魔视智能等头部玩家重点投入与公开背书。

架构	核心逻辑	典型体验
规则时代	工程师手写 if-else 规则	"应试教育"，遇未录入场景即笨拙或退出
二段式端到端	感知-决策分段，联合优化但边界清晰	落地快，信息损耗导致控车生硬
一段式端到端	单一模型从传感器直出控制指令	拟人化"直觉驾驶"，丝滑流畅

四、新赛点：安全可解释与规模化

一段式端到端上限高、体验好，但带来"黑盒困境"——决策过程不透明，故障难追溯。

行业监管已开始行动：2026 年 8 月，工信部正式发布国内首部针对 L3、L4 自动驾驶的强制性国家标准 GB 44721-2026《智能网联汽车 自动驾驶系统安全要求》，拟于 2027 年 7 月 1 日实施。要求车辆必须配备自动驾驶数据记录系统（"黑匣子"），并明确车企全生命周期安全主体责任。

更早之前，2025 年 9 月 17 日，工信部就《智能网联汽车 组合驾驶辅助系统安全要求》强制性国标公开征求意见，为 L2 层驾驶辅助划下安全基线。

监管收紧背景下，竞争逻辑正从"比上限"转向"端到端既聪明又可靠"。头部玩家发力"安全可解释"的一段式方案，将安全机制融入模型设计。

规模化量产进入深水区：2026 年搭载一段式端到端的量产车型预计达数十款。2025 年 11 月，博世在奇瑞星途星纪元 ES 推送了行业首个量产级一段式端到端高阶智驾方案。2026 年上半年，卓驭科技（原大疆车载）将"高悟性"端到端 4.0 模型 OTA 推送给一汽红旗 HS6 PHEV、天工 05 等现有用户。

结语

从"应试教育"的规则算法，到二段式端到端的笨拙过渡，再到一段式端到端的大规模量产——中国城市领航辅助驾驶的进化，本质上是一场从"如何让车学会开车"到"如何让车像人一样开车"的技术突围。

下一站，是让这套"直觉系统"同时变得透明、可验证、且足够便宜，让城市 NOA 从 20 万元以上车型的专属，走向真正的"平权"。