NOA功能使用受限现象 - 车主反映NOA功能在高速路段使用受限 438公里高速路程中智驾仅介入68公里 远低于以往几乎全路段可用的水平 [2] - 多品牌车主遭遇类似问题 涉及小米、领克、蓝山等品牌 路段覆盖山东、安徽、浙江、江苏等多省高速 [4] 功能受限原因分析 - 车企否认主动限制功能 理想汽车表示未对高速路段NOA使用做出限制 强调数据调整需车主签字授权 [5] - 5G信号覆盖问题被指为主要原因 车企和高速管理方均提及信号限制影响NOA功能 济菏高速工作人员指出部分路段基站覆盖率不足可能导致问题 [5] - 高速管理方否认实施限制 济菏高速明确表示未对辅助驾驶做出任何限制 将问题指向道路标线或信号覆盖因素 [5] 智驾安全性能缺陷 - L2级系统存在感知局限性 逆光、暴雨等场景下感知准确率不足80% 对非标准障碍物漏检率达17%-23% [6] - 驾驶员依赖系统导致风险增加 使用辅助驾驶30分钟后注意力分散度增加3倍 反应时间延迟0.8秒 [6] - 事故数据显著上升 2025年一季度智驾相关交通事故同比激增217% 其中83%事故涉及驾驶员过度依赖系统 [7] 行业宣传与用户认知偏差 - 车企宣传存在夸大倾向 鸿蒙智行和小米曾宣传智驾无限接近L3级别 能避让施工路段等 被指误导消费者对功能实际能力的判断 [6] - 用户误用现象普遍 社交平台显示大量双手脱离方向盘、玩手机甚至睡觉等危险行为 [7] - 行业专家指出责任归属问题 全国乘联会秘书长崔东树表示部分车企NOA功能存在缺陷 使消费者成为测试阶段的"小白鼠" [8] 技术发展路径与行业方向 - 数据驱动路线存在实时性挑战 神经网络模型参数庞大导致推理速度慢 难以满足行车实时需求 [8] - 需融合多技术路线 清华大学教授王建强强调应结合规则驱动的可解释性与数据驱动的学习能力 通过人车路系统深层理解提升安全性与便捷性 [9] - 基础设施建设待完善 专家建议依托车载终端、交通设施和信息安全三大平台 分别强化车端智能、车路协同与系统可信保障 [8]

他指出，目前行业正在经历一次重要的技术路线转型，即由过去规则控制和混合系统阶段，逐渐向完全 数据驱动的"稠密模态系统"过渡。 吕鹏表示，过去大量企业开发的辅助驾驶系统都依赖规则系统，虽然便于快速上线，但容易在复杂的交 通场景中暴露出横纵向控制不足等问题；之后行业逐渐进入混合系统阶段，这一阶段结合了规则和数据 驱动模型，虽然提升了部分场景表现，但也导致了系统内部的冲突，使车辆在某些情形下出现犹豫或异 常动作。 "目前行业正进入第三阶段，也就是稠密模态系统阶段，这种系统以特斯拉为代表，完全依靠数据驱 动。"吕鹏提到，目前特斯拉已率先完成了这一技术转型，并得到了业内的广泛认可。 他认为，这种以数据驱动为核心的模式是未来自动驾驶发展的必然趋势。 经观汽车 近日，地平线副总裁，战略部&智驾产品规划与市场部负责人吕鹏详细阐述了高阶辅助驾驶技术的发展 趋势及落地实践经验。 他同时指出，目前自动驾驶行业的竞争已不再依靠营销话术或炫技式展示，而是要真正落实到产品性能 的底层突破，注重实际驾驶体验的提升。"在自动驾驶领域，没有捷径可走。企业必须扎扎实实地做好 底层技术的研发与突破，而非不断制造新概念，消耗大量精力在宣传层面。" ...