为何说“通勤模式”会成为自动驾驶落地前的“临时停靠点”？

自从2009年Google成立Waymo正式进军自动驾驶领域后，自动驾驶似乎才开始真正被大家所熟知。在前期探索中，主流路线都是想通过大量昂贵的激光雷达，来尝试替换掉司机这一职位，从而彻底实现无人驾驶。

在行业中摸爬滚打了十多年之后，全球汽车的自动驾驶似乎依旧只存在于特定的场景当中。尽管部分车企已经在量产L2.999...级自动驾驶辅助功能，但始终归属于L2级功能。而L3级和更高级别的自动驾驶功能，迟迟无法得到正式量产落地。

也难怪比亚迪股份有限公司董事长兼总裁王传福在公司的2022年财报交流会上直言：“无人驾驶那都是扯淡，弄个虚头巴脑的东西那都是忽悠，它（无人驾驶）就是一场皇帝的新装。”

在国内，高级别的自动驾驶功能迟迟无法商业化落地，除了受法规限制，主要原因还有国内交通环境过于复杂，自动驾驶功能落地后难以保证车辆的行车安全性。

当一条路走不通的时候，是否可以转个弯呢？

与Waymo形成鲜明对比的，是在量产车上以FOTA模式渐进推动“准自动驾驶功能”的造车新势力们。他们在以达成L2级自动驾驶能力为基础的高级辅助驾驶功能中，通过NOA领航辅助驾驶功能，匹配收集的现实驾驶数据，通过云端参考和车端感知规控的学习，迭代出了“通勤模式”。

横空出世的“通勤模式”

所谓“通勤模式”，其实就是让车子在L2级自动驾驶的功能范畴内，帮助车主开车上下班。虽然还不能像完全自动驾驶一样让你真正脱手操作，但足以省去不少频繁加减速、保持车距、变道等曾经需要人为控制的操作，再利用固定路线以及多次采集的数据来完善“行驶轨迹”。

例如在6月底的小鹏G6上市发布会中，除了小鹏G6成为全场焦点之外，该车型搭载的“AI代驾”功能也成为较大的亮点，并计划在今年四季度向所有XNGP车主推出。

其实早在今年3月，小鹏便首次提出“通勤模式”的概念。据官方介绍，基于这一功能，车辆的人工智能会学习和存储指定路段的行车路线，并在没有高精地图覆盖的路段根据策略做出让车、超车等调整。

“最开始表现为在车主经常开的道路上能够开得更好、更快；在政策法规允许和技术迭代下，未来有可能发展到司机坐在后座，由AI来开车。”小鹏汽车董事长何小鹏希望AI代驾模式在明年可以实现从家里停车场“代驾”到公司停车场。

这也就意味着在没有高精地图覆盖的区域，小鹏G6根据用户习惯个性化定制智能驾驶路线，依然能够实现A点到B点的高阶辅助驾驶。

紧接着，在理想汽车的家庭科技日发布会上，理想汽车推出了名为“通勤NOA”的辅助驾驶模式。按照理想汽车官方给出的解释，通勤NOA功能可以让用户设定自己的通勤路线，通过日常通勤时的自动化训练积累特征，在一周内完成简单路线的训练，激活通勤路段的NOA功能。在较为复杂的路线中，训练预计需2-3周便可完成。据理想汽车估测，通勤NOA将覆盖用户95%以上的通勤场景。

除了车企，大疆也把无人机的自动巡检技术用在了智能驾驶上，同样推出了所谓“通勤模式”，官方叫做记忆行车功能。在不依赖高精地图的情况下，通过视觉在线实时感知，对固定路线进行一次记忆，之后使用时就可以实现这个路径的复现，该功能将应用于即将上市的宝骏云朵车型上。

可以看出，“通勤模式”的核心实际就是将原本的城市域高阶辅助驾驶的实现范围，从全国所有城市道路缩小到了驾驶者日常的通勤道路。这样一来，便可以无需依赖城市高精地图，仅通过硬件识别、感知和学习来实现部分城市道路的高阶辅助驾驶功能。

自动驾驶也开始内卷了

与其说“通勤模式”是一项新技术，不如说是自动驾驶落地前的“内卷”。

小鹏、理想等车企也好，华为、地平线等供应商也罢，进入2023年，大家都不约而同转向“重感知、轻地图”的技术路线。

在我们的传统认知中，地图对于自动驾驶而言是至关重要的。早期各大车企的NOA领航辅助功能都对高精地图有强依赖属性，一旦这段道路范围内没有高精地图，那么车辆会直接退出领航辅助驾驶。

“通勤模式”之所以被越来越多的车企加码，本质上是为了越过当前城市高阶辅助驾驶落地难、落地慢的困境。毕竟，目前大部分车企开放的NOA功能还仅限于国内几个城市中，但“通勤模式”可以巧妙地避开对高精地图的依赖。即便是在无图道路中，仅通过学习能力，便可让消费者更快获得高阶辅助驾驶带来的新体验。

BEV视角

这种“重感知、轻地图”的技术路线，在彻底摆脱对高精地图的依赖后，借助纯感知和融合感知路线，以及BEV+Transformer模型实现NOA领航辅助功能的成本就可以大幅降低。

目前，小鹏G6已经将搭载满配智能驾驶的车价压低到了22.99万元，而即将上市的搭载大疆车载记忆行车系统的宝骏云朵，预计售价区间在10万-15万元。据大疆介绍，这套车载方案的综合成本最低不到5000元。

大疆2种传感器配置方案

不断降低的成本，也是“通勤模式”能够逐渐火爆和普及的最大原因。对企业而言，与其等待导航厂商一步步“拼图”，不如让消费者自己去“建图”。“通勤模式”的不断使用，可以加快车企算法对于城市更多道路情况的熟悉，以便在无图城市中布局城市NOA功能。只有更多人用智能驾驶，才会拉动更多人为智能驾驶买单，从而让研发、采购、销售、数据反馈等组成的商业闭环不断持续迭代下去。

特斯拉FSD感知信息

对于消费者而言，当“通勤模式”覆盖了上下班这个占比高达80%的高频使用场景需求，让用户实实在在地参与并感受到城市领航辅助所带来的便利和美妙体验后，届时智能驾驶的技术领先性就会成为影响其购车决策的核心因素，而不再是停留在产品宣传页面上的所谓“自动驾驶”。

各车企“通勤模式”的接连发布，势必会加剧车企们在自动驾驶领域的竞争，为极度内卷的国内新能源汽车市场开辟一条全新赛道。

大师观察

考虑到自动驾驶短期内还无法完全落地，“通勤模式”似乎是众多车企给出的一份过渡期答卷。它的魅力在于，在缓解消费者通勤压力的同时，也让消费者拥有了使用智能驾驶的主动权，无需等待车企兑现漫长的OTA承诺。而车企也能从中获益，只要有更多主流价格段的车型去搭载“通勤模式”，智能驾驶才会更快地在家庭出行中实现真正大规模普及。