引言: 城市NOA正重塑自动驾驶的发展路径
过去十年,自动驾驶行业历经技术探索、场景验证和商业化试点等发展阶段,正逐步进入规模化落地的新时期。在行业早期,市场曾将Robotaxi等L4级自动驾驶应用视为自动驾驶商业化的重要方向,但受限于运营成本、安全验证及监管体系等因素,其大规模普及仍需时间。而如今,以城市NOA为代表的高阶量产自动驾驶快速发展,并逐渐成为自动驾驶技术商业化落地的核心路径。随着技术能力持续提升、硬件成本不断下降以及消费者认知逐步成熟,城市NOA正从高端车型的差异化配置演变为智能汽车的重要能力,并推动自动驾驶行业进入新的发展阶段。
在此背景下,CIC灼识重磅发布《自动驾驶行业蓝皮书:城市NOA——自动驾驶商业化的转折点》。本报告基于大量行业调研与数据分析,系统梳理全球及中国自动驾驶市场的发展趋势与竞争格局,重点分析城市NOA成为行业转折点的核心原因、中国高阶量产自动驾驶发展的关键驱动因素,以及量产模式与Robotaxi模式的演进路径。同时,报告结合行业代表企业案例,探讨城市NOA在推动自动驾驶商业化落地以及迈向L4级自动驾驶过程中的战略价值,为行业参与者理解行业未来发展方向提供参考与洞察。

自动驾驶正进入新阶段,城市NOA将成为其中重要转折点
根据自动驾驶分级标准,自动驾驶技术可划分为 L0 至 L4及以上多个等级。其中,L0-L2 阶段主要属于高级驾驶辅助系统,智能车辆具备辅助驾驶功能,驾驶员则负责实际驾驶及全程监督;随着自动化能力提升,L2+至 L4 及以上阶段被归类为高阶智能驾驶,具备更强的环境感知、决策规划和驾驶自动化能力。

经过多年发展,自动驾驶行业正从技术验证阶段迈向规模商业化阶段。从商业模式看,当前主要路径可以分为量产和Robo模式两类。其中,量产模式是指面向个人消费者的大规模车型交付,通过在量产车辆上搭载智能驾驶功能实现商业化,目前行业量产方案的最高水平主要集中在L2++的城市NOA;Robo模式则主要指以Robotaxi等为代表的L4级自动驾驶车辆,通过在限定区域内提供无人驾驶出行服务实现商业化。实践表明,受限于安全监管框架等因素,Robo模式下的一系列应用短期内仍难以实现大规模普及。相比之下,以城市NOA为代表的量产模式,正成为当前行业发展的主线。
量产模式的优势在于其能够依托大规模销售车辆持续获取真实世界数据,并形成“数据积累—算法优化—产品迭代”的正向循环。每一辆搭载自动驾驶系统的量产车辆既是商业化产品,也是数据采集终端,在创造收入的同时持续贡献训练数据和安全验证样本。随着车辆保有量增长,系统能够更高效地发现复杂长尾场景,提升模型泛化能力和工程成熟度,从而进一步增强产品竞争力。

在这一背景下,城市NOA正在成为自动驾驶行业的重要转折点。城市NOA的行业意义,不在于它新增了某一个驾驶功能,而在于它改变了智能驾驶的产品形态和竞争维度。过去,智能驾驶更多以功能清单的方式被用户感知:车辆是否具备自适应巡航、车道保持、自动泊车或自动变道。每一项功能都相对独立,用户评价的也是单点功能是否可用。
城市NOA则不同。它将导航、感知、预测、规划、控制和人机交互整合为一个连续驾驶系统。用户真正关心的不再是车辆能否完成某一次自动变道,而是车辆能否在一段完整城市路线中自然地跟车、变道、避让、通过路口、处理交通灯、绕开临停车辆,并在复杂交通流中保持安全、舒适和高效。换言之,智能驾驶的评价标准正在从“功能是否存在”,转向“系统是否值得信任”。
这种变化类似移动电话从功能机到智能机的转换。功能机时代,竞争围绕通话、短信、拍照、音乐等功能列表展开;智能机时代,竞争核心转向操作系统、应用生态、交互体验和持续升级能力。智能驾驶也在经历类似迁移:传统ADAS对应“功能机”,城市NOA则是“智能机化”的关键一步,因为它将多个功能整合为一个高频使用、可迭代升级、可持续学习的系统。

全球与中国自动驾驶市场将保持高速增长,城市NOA贡献显著
随着技术逐步成熟及商业化路径日益清晰,全球量产自动驾驶市场正保持高速增长,规模将从2025年的约165亿美元增长至2030年的703亿美元。其中,中国市场表现尤为突出,同期规模将从约104亿美元增长至386亿美元,复合增长率达约29.9%,不仅将成为全球最大的自动驾驶市场,更将成为技术创新与商业化落地的核心引擎。
在众多应用场景中,城市NOA正成为当前阶段最关键的增长引擎。中国搭载城市NOA功能的车辆销量预计将从2025年的260万辆增长至2030年的1,820万辆,复合增长率高达47.8%;同期渗透率将从11.3%快速提升至62.4%,标志着该技术正从高端选配进入规模化普及阶段。



中国城市NOA发展的驱动因素与趋势
中国之所以能够成为全球城市NOA发展的重要市场,主要是得益于整车厂智能化竞争需求、复杂道路场景带来的数据优势、高效本土供应链与消费者需求驱动等多重因素共同作用。未来,中国城市NOA行业仍有望进一步发展,主要是受以下因素驱动及趋势影响:
政策与产业链协同形成发展基础:近年来,中国持续推进智能网联汽车测试示范区建设,并逐步完善相关政策法规体系。同时,成熟的新能源汽车产业链、领先的智能硬件供应体系以及丰富的道路场景资源,共同为高阶自动驾驶技术的研发和商业化落地提供了有利条件。
新能源汽车普及为高阶量产自动驾驶提供规模化载体:新能源汽车具备先进的电子电气架构、更强的车载算力以及OTA升级能力,是城市NOA等高阶智能驾驶功能的重要载体。作为全球最大的新能源汽车市场,中国为自动驾驶技术提供了充足的部署基础和应用场景。
消费者需求升级与OEM竞争共同推动智能驾驶快速普及:随着新能源汽车市场逐渐成熟,消费者关注点正由续航和动力性能转向智能化体验,城市NOA逐步成为影响购车决策的重要因素。与此同时,在竞争激烈的中国汽车市场,越来越多OEM将智能驾驶能力作为产品差异化和品牌竞争力的重要抓手,通过快速迭代和规模化部署持续提升产品竞争力,从而推动高阶量产自动驾驶的加速普及。
复杂交通环境推动技术持续演进:中国城市道路中密集的非机动车和行人、复杂交叉路口以及混合交通场景,为智能驾驶系统提供了丰富且具有挑战性的训练和验证环境,也提高了行业技术门槛。在中国复杂场景中经过持续迭代和验证的系统,有望具备更强的泛化能力和全球适应性。
软件价值持续提升,行业竞争重心由硬件转向算法能力:随着城市NOA和更高等级自动驾驶的逐步普及,软件在自动驾驶系统中的价值占比持续提升,并逐渐成为决定系统性能和用户体验的核心因素。与此同时,SoC、传感器及定位导航等硬件配置趋于标准化,行业竞争重心正由硬件规格转向软件能力,算法性能、迭代效率及跨平台适配能力正成为行业竞争的关键。
第三方解决方案供应商在行业内占比不断提高:在高阶智能驾驶快速普及的背景下,越来越多车企选择采用第三方供应商方案。相比自研模式,借助第三方供应商能够更快实现高阶智驾功能落地,推动智能驾驶产业链由垂直整合向专业化分工演进。因此,第三方供应商在高阶量产自动驾驶市场中的渗透率和价值占比均呈现持续上升趋势。
中国领先解决方案供应商正推动城市NOA全球化发展:随着技术成熟度不断提升,领先企业正依托与海外OEM厂商的合作以及本地化部署能力,加速将成熟的城市NOA解决方案推向海外市场。未来,高度可迁移的算法能力、工程化能力及全球交付能力有望推动中国自动驾驶解决方案提供商从国内领先者成长为全球高阶自动驾驶产业的重要参与者,并进一步推动城市NOA的全球商业化进程。
竞争格局:双强主导、行业进入整合期
城市NOA领域正在呈现明显的规模效应。随着更多车辆实现量产交付,企业能够持续积累真实道路数据,提升模型泛化能力和系统安全性;同时,多车型量产经验也有助于建立标准化开发和交付体系,进一步降低项目实施成本并提高交付效率。由此形成的数据、工程和客户资源壁垒,使行业竞争逐渐向头部企业集中。
目前第三方解决方案供应商市场已形成以Momenta和华为HI为代表的领先竞争格局,两家企业合计占据超过80%的市场份额,分别代表开放平台模式与全栈解决方案模式两条不同的发展路径。

城市NOA头部企业案例:Huawei HI
华为成立于1987年,是全球和中国领先的ICT基础设施和智能终端提供商,自2009年开始布局汽车业务,并逐步构建覆盖智能驾驶、智能座舱、车联网及云服务的智能汽车解决方案体系。经过多年投入,华为已形成以乾崑ADS、乾崑车控、乾崑车云、车载光及鸿蒙座舱为核心的五大产品矩阵,具备从芯片、计算平台、传感器到软件算法和云服务的全栈能力。依托长期积累的ICT技术优势和持续研发投入,华为已成为中国自研和第三方城市NOA市场的重要参与者,并在智能汽车产业链中占据重要地位。
在商业模式上,华为同时布局Huawei Inside(HI)和鸿蒙智行(HIMA)两种模式,以满足不同OEM的需求。HI模式下,OEM主导产品定义,华为作为第三方向车企提供包括智能驾驶在内的全栈智能汽车解决方案,并通过OEM渠道实现销售,目前已覆盖阿维塔、北汽、岚图、深蓝等十余家合作伙伴。相比之下,鸿蒙智行模式采用更深度的合作方式,由华为参与产品定义和关键决策,并将自动驾驶解决方案与整车开发深度融合,通过华为渠道进行销售,目前已形成问界、智界、享界、尊界和尚界等品牌矩阵。两种模式共同构成了华为智能汽车业务的发展框架,使其既能够通过第三方HI模式扩大生态覆盖范围,又能够借助自研HIMA模式强化品牌影响力和产品竞争力,从而提供覆盖软硬件的全栈智能汽车解决方案。从销量结构看,自研模式贡献了华为智能汽车业务的绝大部分销量,是当前商业化落地的核心载体。

城市NOA头部企业案例:Momenta
Momenta成立于2016年,是全球和中国领先的自动驾驶第三方解决方案供应商,专注于自动驾驶技术的研发与商业化,拥有覆盖量产自动驾驶和规模化无人驾驶两大业务方向的产品体系。尽管量产自动驾驶解决方案与规模化无人驾驶业务分别独立运营,Momenta利用其自有战略实现两大业务的协同发展,量产车型持续贡献海量真实道路数据和商业化收入,推动算法迭代与技术进步;而规模化无人驾驶业务则进一步验证和拓展自动驾驶能力,形成数据、技术与商业化相互促进的正向循环,加速公司向更高级别自动驾驶迈进。
Momenta在技术研发和商业化落地方面均处于行业第一梯队。在商业化层面,公司在城市NOA量产车型与项目定点数量、城市NOA量产车型数量以及城市NOA汽车销量方面均位居行业前列,体现出较强的量产交付和规模化部署能力。截至2026年2月,Momenta在城市NOA量产车型与项目定点数量、城市NOA量产车型数量的市占率分别为65%和57%;2025年3月至2026年2月在汽车销量①方面的市占率约65%②,处于行业绝对领先地位。在技术层面,其城市NOA系统在典型城市场景中表现稳定,领先行业平均水平。与此同时,Momenta率先在全球多个城市部署量产Robotaxi车队,并获得Robotaxi商业化运营许可,Robovan业务也已经逐步落地,形成了覆盖量产自动驾驶与规模化无人驾驶业务的“双轮驱动”发展模式,已成为中国城市NOA市场的重要参与者和代表性企业之一。

城市NOA的未来:通向可规模化的L4
尽管L4级自动驾驶被普遍视为行业长期发展目标,但从行业演进路径来看,真正实现大规模商业化仍面临安全验证、运营体系建设、成本控制以及监管框架完善等多重挑战。相比之下,城市NOA已率先在量产车型中实现规模化落地,并正在成为连接当前辅助驾驶与未来完全自动驾驶的重要桥梁。
城市NOA正在扮演L4级自动驾驶“训练场”的角色。一方面,大规模量产车辆持续积累真实道路数据,帮助自动驾驶系统不断提升对复杂场景的理解和处理能力;另一方面,城市NOA在量产环境中的长期运行,也推动企业积累汽车级工程化能力,并帮助用户、车企及监管机构逐步建立对高阶自动驾驶技术的认知和信任。随着数据闭环持续强化、技术能力不断提升以及行业生态逐渐成熟,城市NOA有望成为通向L4级自动驾驶最现实、最具商业可行性的路径。

城市NOA提供真实世界数据规模。L4需要处理大量长尾场景,但单纯依靠专用车队积累数据,速度受车队规模、运营区域和监管许可限制。城市NOA通过量产车进入大量真实用户场景,覆盖更多城市、更多道路类型、更多驾驶风格和更多交通参与者行为,因此能够形成更广泛的数据基础。
城市NOA提升模型泛化能力。城市NOA面对的复杂路口、无保护转弯、非机动车穿插、临停绕行和施工改道等场景,都是L4未来必须处理的问题。量产城市NOA在这些场景中的持续运行,可以帮助模型学习真实城市交通中的交互规律,提高感知、预测、规划和控制能力。
城市NOA沉淀车规级工程体系。 L4不是单纯算法系统,也需要车规级软件、整车控制接口、功能安全、OTA升级、传感器融合和质量管理体系。城市NOA在量产车中的部署,能够帮助企业积累与OEM协同开发、整车验证、SOP交付和售后迭代经验。这些工程能力可以部分迁移到L4平台。
城市NOA培养用户和监管认知。用户对自动驾驶的信任不是一夜建立的。城市NOA让消费者逐步熟悉车辆辅助驾驶能力、功能边界和接管机制,也让监管机构更早接触高阶智能驾驶在真实道路中的表现。这为未来L3、L4的责任划分、保险机制和道路开放提供认知基础。
结尾:城市NOA是商业化起点,L4是长期终局
自动驾驶行业正从早期技术想象进入务实商业化阶段。过去市场长期在渐进式辅助驾驶与L4级自动驾驶之间摇摆——前者虽已普及但商业价值有限,后者代表终局却受制于安全验证、监管许可和成本,短期内难以在开放城市道路全面规模化。城市NOA的战略意义正在于连接这两个世界:它依托量产乘用车快速形成安装基数和真实用户场景,又直面复杂城市道路、连续驾驶任务和高频人车交互等接近L4的核心难题。因此,城市NOA既是当前最具商业化可见度的高阶智能驾驶形态,也是通向L4的重要前置阶段。
从行业演进看,城市NOA解决的是“如何把高阶智能驾驶规模化装进量产车”的问题,L4解决的是“如何让自动驾驶系统在特定场景下真正替代人类驾驶员”的问题。前者决定当前市场渗透、车型竞争和软件化收入基础;后者决定长期技术天花板、商业模式边界和出行与物流服务的重构。更重要的是,城市NOA通过大规模量产积累真实道路数据、用户反馈和复杂场景经验,为L4分阶段商业化提供核心支撑。
因此,自动驾驶的长期终局没有改变,但通向终局的路径正在重构。L4仍然代表自动驾驶行业的远期价值高地,但城市NOA正在成为行业真正走向规模化、商业化和资本市场重新定价的起点。未来真正具备长期竞争力的企业,可能不是单纯拥有最多测试车辆或最早发布功能的企业,而是能够把量产车规模、真实世界数据、车规级工程体系、持续软件迭代和无人化技术路线结合起来的企业。
①②:销量以及市场份额按上险量计