特斯拉FSD V12版来袭，自动驾驶再升级，华为ADS 2.0展开全面阻击

说起自动导航辅助驾驶，你可能最先想到的就是特斯拉的FSD自动驾驶，前不久埃隆马斯克在X平台上就直播了特斯拉FSD Beta V12测试版，向全世界展示了全新V12版的自动驾驶能力，能看出特斯拉在自动驾驶方面的处理能力已经逐渐接近于人类，而这次FSD Beta V12最亮眼的地方就是这次的全球首个端到端AI辅助驾驶系统，这也是特斯拉的一个重大升级，在这次直播中，全程只有一次人工介入，哪怕是面对没有编程过的环形交叉路口和一些复杂的施工路段，它的判断能力以及处理路径规划的能力依然可以做到十分精准，并且这次是没有用到高精地图和激光雷达，还能做到如此高的稳定性和连续行驶能力，可以说这次直播试驾的首秀算是非常成功了。

面对特斯拉这样的攻势，我们国内新势力品牌也对自家的城市NOA功能更加激进发展，当前发展最快的无疑是华为的城市NCA了，并且华为将在今年年底实现无图版的城市智驾NCA开通至全国，在今年3季度不依赖于高精地图的城区NCA将实现15个城市落地，到第4季度将增加到45城，意味着华为将这套先进的华为ADS 2.0无图功能将加速铺开，并且已经没有任何的技术瓶颈，这次华为除了手机，在汽车领域也将开启“遥遥领先”模式。

这次新升级的华为ADS 2.0高阶智能驾驶辅助，余承东在发布会表示“有图无图都能开，让车辆看得到，看得懂，更能开得好”，不仅让智驾更安全，驾驶起来也是更加轻松，更加放心，并搭载了业界首创激光融合GOD网络，让整个识别障碍物的能力更精准，在更为复杂的交通场景也能顺畅通行，就拿这次搭载了华为ADS 2.0高阶智能驾驶系统的全新问界M5智驾版来说，在阿维塔11鸿蒙版、问界M5智驾版、小鹏G6三辆车的城市NOA测试中，问界M5智驾版全程的表现是最稳定的。

测试场景分为城市高架路、城市地面路、以及隧道、环形交叉路口、立交桥下等多种场景路线，首先就是NOA状态下的车道保持能力和纵向的跟车能力，在全路段下车道保持能力的测试中，其中包括高架、地面、隧道，问界M5智驾版的综合表现是三辆车中最好的，车道保持最稳定且能持续稳定，并且在更多复杂的路况测试中，问界M5智驾版表现也更为稳定。其次就是车道居中方面，这方面三辆车的表现都很不错，基本都能保持在车道正中间。

然后就是纵向的跟车能力方面，对于跟车距离每个车企都会有一个自己认为合理的跟车距离标定，三辆车都是在夜间测试，阿维塔11鸿蒙版和问界M5智驾版在跟车距离调整为最近时，距离完全一样，高速区间为21米，低速区间7米，这个距离完全可以兼顾安全性和防止其它车加塞，距离比较合理，两车在跟车时的油门和刹车响应都很快，在前车加速情况下跟车反应时间仅在1.2秒左右，完全不输人类驾驶。而小鹏G6跟车表现距离最远，容易被加塞。

而在跟车保持能力，问界M5智驾版的表现也是最突出的，跟车保持能力指的是以标定的跟车距离为基准随着前车的变化能将车距稳定的保持在正负3米的情况下的时间占比，问界M5智驾版的高速与低速跟车能力均保持在100％，除了高速表现一样，阿维塔11鸿蒙版的低速跟车能力只有95％，而小鹏G6低速情况下仅88.9％，可以说问界M5智驾版在这方面是完胜。

最后在总结一下综合感受，虽然阿维塔11和问界M5都是搭载华为ADS 2.0高阶智能辅助驾驶，且问界M5表现最突出，但是在整个城市NCA的驾驶表现中，阿维塔11的驾驶舒适性最好，更像现实中的人类驾驶，是城市NCA中表现最“拟人化”的。

其次还要说的是目前整个城市NCA的智驾辅助能力，依然做不到完全自动驾驶，在城市中的一些复杂路况以及鬼探头等一些极限路况，车辆判断会比较保守，有时会停在路中，其次对于一些复杂的机动车之间的路权关系无法做出判断，更多的是安全为主，并且其中有一次是人为危险接管，在面对极限加塞来的车辆并没有做出减速和避让，所以说当前阶段的城市NOA辅助驾驶依然需要人为来接管，包括这次全新的特斯拉FSD在直播中也有一次危险人为接管，说明当前的城市NOA虽然相比之前有了很大的进步，但是还不能做到完全自动驾驶，但是面对特斯拉的FSD，当下新势力品牌的压力还是会比较大的，敬请期待特斯拉FSD入华后它们的城市NOA数据大战吧。

另外就是这次全新升级的华为HarmonyOS 3智能座舱，这也是问界M5智驾版的一大亮点，让用车体验更丰富，更流畅，也让车辆的智能感知进一步提升，创新了HUD高度自适应调节，它能根据驾驶员身高和乘坐姿势来自动调整信息，显示屏幕位置和角度。还有智慧寻车，它能精准识别地面车位信息并传输至手机App上，当你返回车位时就能根据手机上的信息，找到车位。其次就是华为空间音频，音质再升级，声场更震撼。

最后就是它的Maglink魔吸车载接口，能让后排平板电脑与车机进行连接，有着更加丰富的娱乐体验。

本期总结：当前的城市NOA智驾辅助已经有了全面的提升，但是依旧不能做到像人类一样有着经验的判断，但是未来城市NOA在各种应用场景下慢慢替代人类，让发现速度和效率更上一层楼。