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无图城市NOA技术方案解析.docx
资料介绍
无图城市NOA技术方案解析
一、引言
城市NOA（Navigate on Autopilot，领航辅助驾驶）是当前高阶智驾技术的核心功能，也是消费者最能感知到的智驾体验之一。长期以来，城市NOA的普及受到高精度地图的严重制约——地图采集成本高昂、更新周期长、覆盖范围有限。2025至2026年间，"无图城市NOA"方案取得重大突破，华为ADS 5.0、小鹏XNGP 4.0、理想AD Max等主流方案全面实现了全国核心城市的无图自动驾驶，彻底摆脱了对高精地图的依赖，成为高阶智驾从"少数人的尝鲜体验"走向"大众标配"的关键转折点。
二、从有图到无图：技术范式的转变
高精地图的局限性。 高精度地图可为自动驾驶车辆提供厘米级的先验道路信息，包括车道线、路沿、交通标志、坡度曲率等。但其三大根本性缺陷制约了规模化落地：一是覆盖有限——高精地图仅覆盖全国主要城市的部分道路，二三线城市和乡镇区域大面积空白；二是更新滞后——道路施工、临时改道等变化无法及时反映在地图中，导致系统信息与实际路况不符；三是成本高昂——地图采集车单次采集成本极高，且需频繁复采，年维护费用可观。
无图方案的底层逻辑。 无图方案的核心思想是"重感知、轻地图"——车辆不再依赖预先存储的高精地图信息，而是在行驶过程中通过车载传感器实时感知环境，利用AI大模型动态构建临时的"实时地图"。这一转变使高阶智驾的可用区域从"地图覆盖区"扩展至"车辆能开到的一切道路"，真正实现了全国范围的即开即用。
三、核心技术：实时感知与动态建图
BEV+Transformer的感知基底。 无图方案的技术基石是BEV（鸟瞰视角）+Transformer的感知架构。该架构将多视角摄像头的2D图像统一映射到3D空间中的BEV表示，实现跨视角的目标检测与融合。华为ADS 5.0和小鹏XNGP 4.0均采用此架构，在城市复杂路况下实现了高精度的道路结构感知，包括车道线、可行驶区域、路沿、斑马线、红绿灯等关键元素的实时识别。
在线矢量化地图构建。 在实时感知的基础上，AI模型将感知到的道路信息转化为矢量化的结构化
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| 电动汽车智能驾驶技术专题_12_无图城市NOA技术方案解析.docx | 39K |
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