城市NOA加速落地：智能辅助驾驶驶入规模化发展的新阶段

2025年，中国智能辅助驾驶产业正在经历一轮清晰而深刻的结构性变化。随着中国汽车工业协会发布《2025城市NOA汽车辅助驾驶研究报告》，城市NOA这一原本被视为高阶智能驾驶“试水区”的技术形态，正在以超出预期的速度进入规模化应用阶段。报告显示，2025年1至11月，我国搭载城市NOA功能的乘用车累计销量达到312.9万辆，在乘用车整体上险量中的渗透率攀升至15.1%，相较2024年全年提升了5.6个百分点。这一组数据不仅意味着城市NOA已跨越早期导入阶段，更标志着智能辅助驾驶开始从“少数高端配置”向“主流技术选项”转变，成为推动汽车产业智能化升级的重要力量。

从技术逻辑上看，NOA并不是简单的辅助驾驶功能升级，而是导航系统与车辆控制系统深度融合后的阶段性成果。NOA全称为Navigate On Autopilot，即自动辅助导航驾驶，其核心在于让车辆基于既定导航路线，在限定条件下完成包括加速、减速、变道、转弯以及路口通过等一系列操作。尽管在市场中，不同企业根据自身技术路线和品牌策略，采用了NOH、NGP、NOP、NCA等不同名称，但本质目标高度一致。按照我国现行的《汽车驾驶自动化分级》标准，NOA通常被界定在L2与L3之间，是当前高阶智能辅助驾驶最具现实意义、最易实现规模化应用的技术形态，这也决定了其在当下产业竞争中的关键地位。

报告指出，2025年被视为中国城市NOA商业化落地的关键节点。从市场格局来看，城市NOA的发展路径正在逐步清晰，并呈现出“车企自研”与“第三方合作”并行推进的双轨模式。一部分具备长期技术积累和数据优势的车企，坚持走全栈自研路线，希望通过掌握核心算法与系统架构，建立可持续的技术护城河；而更多车企则选择与成熟的第三方供应商合作，通过更高效率的方式实现城市NOA快速上车。这种差异化选择，既反映了企业资源禀赋的不同，也在客观上推动了城市NOA技术的快速扩散与普及。

在第三方供应商层面，城市NOA市场的集中趋势尤为明显。报告显示，目前该领域已形成以Momenta和华为为代表的头部格局，两者合计市占率超过八成。具体来看，2025年1至11月，Momenta城市NOA搭载量达到41.44万辆，在第三方供应商中占比约61.06%，处于明显领先位置，其解决方案已覆盖国内多家主流乘用车企业，并与全球销量排名前十的车企中的八家建立了合作关系。与此华为通过HI模式与车企形成深度绑定，城市NOA搭载量约13.41万辆，占比约19.76%。头部供应商的优势集中，反映出高阶辅助驾驶对算法成熟度、数据规模和工程化经验的高要求，也为行业稳定发展提供了重要支撑。

从整车市场表现来看，自主品牌在城市NOA普及过程中扮演了核心推动者的角色。报告数据显示，2025年1至11月，在所有搭载城市NOA功能的乘用车中，自主品牌销量达到253.73万辆，占比高达81.1%。这一结果不仅体现了自主品牌在智能化布局上的前瞻性，也反映出其在产品定义、系统整合以及市场响应速度方面的综合优势。与此面对中国市场日益激烈的智能化竞争，越来越多的全球汽车品牌开始调整策略，主动选择与中国头部智能驾驶供应商合作，以缩短技术追赶周期，实现智能驾驶能力的快速升级。

随着城市NOA逐步进入规模化落地阶段，行业竞争的焦点也在发生转变。报告指出，在这一阶段，单纯的功能堆叠已不再是决定性因素，算法能力、数据闭环效率以及规模化量产经验，正成为影响辅助驾驶供应商市场地位和发展速度的核心变量。通过大规模量产，企业能够持续获取真实复杂的道路数据，为算法训练和系统优化提供基础；而稳定可靠的量产经验，又能反向提升系统安全性和用户信任度，形成良性循环。这一逻辑，使得先行者在市场竞争中更容易建立长期优势。

从更宏观的产业视角来看，城市NOA的加速普及，正在推动智能驾驶技术路线、系统架构以及产业生态发生系统性重构。在应用层面，智能驾驶正由规则相对清晰的高速场景，快速向交通参与主体复杂、环境变化多样的城市道路延伸；在技术层面，以端到端大模型为核心的新一代架构，正在逐步取代传统分模块方案，推动感知、决策与控制的一体化演进；在产业层面，城市NOA作为高级别自动驾驶的重要前置阶段，也在加速车路云协同体系的建设，并促进相关法规和标准的不断完善。

报告特别强调，端到端大模型已经成为NOA技术持续演进的关键引擎。这一技术路径不仅改变了系统内部的架构逻辑，也推动智能驾驶从“规则驱动”向“数据驱动”转型。通过统一模型对复杂交通信息进行理解和决策，车辆在城市道路中的行为正逐步呈现出更强的整体性与连贯性，在安全性和驾驶体验层面均实现了明显提升。随着端到端模型能力的不断增强，智能辅助驾驶系统在面对复杂、多变场景时的稳定性也在持续提高。

在此背景下，各类车企和供应商纷纷加大对端到端技术的投入，行业竞争呈现出多路径并行的态势。造车新势力普遍选择全栈自研，通过构建完整的数据闭环和技术体系，持续提升系统决策的拟人化水平；而传统车企则更多依托第三方成熟方案，实现技术快速补能，加速高阶辅助驾驶功能的普及落地。不同路径相互交织，使城市NOA技术生态保持了高度活跃。

报告同时指出，随着多模态模型与端到端技术的进一步融合，以及算力平台持续升级，基于强化学习的端到端大模型有望在长尾场景处理能力上实现新的突破。这将进一步提升城市NOA在复杂环境下的安全性与可靠性，为用户带来更加稳定、安心的智能驾驶体验。总体来看，城市NOA正站在由“加速导入”迈向“全面普及”的关键节点，其规模化发展不仅重塑着智能驾驶竞争格局，也正在成为推动中国汽车产业智能化跃升的重要引擎。