城市NOA（领航辅助驾驶）技术正在快速普及，2025年国内渗透率已超过15%，支持该功能的车型越来越多。然而，在复杂路口、混行道路和施工路段等不确定场景中，系统的稳定性和可预测性仍影响用户信心。如何让功能从“具备”到“常用”，成为行业从规模扩张转向高质量发展的关键问题。 原因分析： 城市道路环境复杂，交通规则和驾驶习惯因地而异，形成大量长尾场景。仅靠规则堆叠和局部算法优化难以应对多变的路况。同时，传统数据标注方式效率低、成本高，导致算法迭代速度受限，无法快速响应用户体验需求。 行业影响： 随着头部企业在感知、定位等技术上逐渐趋同，竞争重点转向系统工程能力。数据获取、训练迭代和工程部署的效率成为决定性因素。能够快速将道路反馈转化为产品改进的企业，更易获得市场认可，推动用户从尝试性使用转向常态化使用。 解决方案： 元戎启行提出新方案，通过构建400亿参数的视觉—语言—动作（VLA）基座模型，整合场景理解、驾驶控制和安全性评估。该模型可自主分析路况并优化决策，减少对人工标注的依赖，将数据迭代周期缩短至12小时。该方法提升了系统学习新经验的速度，为可靠性提升提供了新路径。 市场进展： 2025年10月，元戎启行在国内城市NOA第三方供应商市场的份额接近40%。其方案已搭载于超25万辆量产车，并计划2026年突破百万辆。这表明新架构方案正通过车企的量产验证。 未来展望： 随着技术发展，基座模型有望在更大规模车队中改进，并拓展至Robotaxi等场景。但城市NOA要实现广泛应用，仍需完善安全评测体系、明确使用边界，并与交通管理协同发展。安全始终是技术推广的底线。
中国企业在自动驾驶领域的该突破，不仅解决了城市NOA的实际应用难题，更展现了智能驾驶向高阶决策能力的发展潜力。随着技术和市场的共同推进，中国方案正为全球智能出行发展贡献独特价值，也为AI在物理世界的应用提供了重要参考。这场效率驱动的变革，或将重塑未来交通的智能化标准。