20251217-东吴证券-2025年主流车企城市NOA试驾报告—11月深圳篇_41页_2mb

报告摘要

2025年主流车企城市NOA试驾报告—11月深圳篇总结

核心内容

2025年被视为汽车智能化发展的拐点，标志着国内电动化渗透率将实现 50% - 80%+ 的跃升，整车格局将经历新的重塑。本报告对7家主流车企（问界、蓝山、小鹏、理想、腾势、小米、蔚来）的智能驾驶系统（NOA）在深圳复杂城市路况下的表现进行了评估，采用了大样本集中路测和小样本深度路测两种形式，从场景实现、接管频率、舒适性等维度进行分析。

主要观点

技术路线与硬件配置：
- 华为、小鹏、理想、小米、蔚来均采用自研方案，部分车型搭载激光雷达，如问界M7、理想i6、小米YU7、蔚来ES8等。
- 小鹏P7采用视觉方案，其余车型均使用激光雷达。
- 智驾芯片自研成为趋势，华为、小鹏、蔚来均实现自研芯片，理想、小米、腾势则采用英伟达芯片。
软件架构与功能：
- 华为ADS 4.0基于WEWA架构，强化了全模态感知与全场景贯通能力，新增了车位到车位2.0、泊车代驾2.0等功能，提升了Corner Case处理能力。
- 小鹏XOS 5.7.8采用VLA（视觉语言行动）大模型，实现本地端强化学习，增强了复杂场景理解能力，在掉头、复杂路口等场景表现优异。
- 理想OTA 8.0基于VLA模型，引入语音控车功能，整体表现较优秀，但在违停等非常规场景中易出现效率性接管。
- 蔚来cedar 1.3.1基于NWM（世界模型）架构，实现了全域领航辅助和智能安全辅助，在加塞、复杂路口等困难场景中表现良好。
- 蓝山CP Ultra 3.9.0、腾势OTA 1.6.2、小米V1.9.7均未切换底层架构，以优化场景断点和提升用户体验为主。
路测方式与评价维度：
- 大样本集中路测：覆盖固定路线，样本量大，但受路况、安全员行为影响较大。
- 小样本深度路测：由同一安全员和评价员执行，路测时间长、场景丰富，但受路况变化和路线差异影响。

关键信息

路测路线与时间

大样本集中路测：从荟语酒店出发，途经福华路与金田路交叉口、中心二路与滨河大道辅路交叉口、新洲六街与新洲路交叉口，最终返回荟语酒店。时间范围为 2025/11/19 9:00-18:00。
小样本深度路测：路线包括深圳四季酒店、皇庭中心、北京大学深圳医院、苏宴.印象江南、广州中医药大学深圳医院、香蜜湖1号，测试重点为复杂场景，如掉头、窄道、复杂路口等。

路测评价指标

接管次数：反映系统在复杂场景下的处理能力，接管次数越少表示系统越成熟。
平稳性：衡量加速、减速、转向等操作的平顺度，影响驾乘体验。
行驶效率：在交规约束下，系统对道路资源的利用效率。
场景理解能力：如掉头、环岛、复杂路口、窄道等。

各车型表现

问界M7（华为ADS 4.0.2）：
- 接管次数：0.47次（大样本）。
- 表现：总体评价最高，场景处理能力优秀，尤其在掉头、博弈场景表现突出。
小鹏P7（XOS 5.7.8）：
- 接管次数：2.40次（大样本），6次（小样本）。
- 表现：表现均衡，复杂场景处理能力较强，尤其在环岛、复杂路口中表现优异。
理想i6（OTA 8.0）：
- 接管次数：3.20次（大样本），11次（小样本）。
- 表现：整体表现优秀，但因策略相对保守，在违停等非常规场景中易出现效率性接管。
魏牌蓝山（CP Ultra 3.9.0）：
- 接管次数：1.83次（大样本），10次（小样本）。
- 表现：在大样本中表现突出，复杂场景处理能力较强。
小米YU7（V1.9.7）：
- 接管次数：4.70次（大样本），13次（小样本）。
- 表现：常规场景表现良好，但在窄道、可变车道识别等复杂场景中仍有提升空间。
腾势Z9GT（OTA 1.6.2）：
- 接管次数：5.22次（大样本），15次（小样本）。
- 表现：在非标红绿灯、违停场景中表现良好，但复杂场景处理能力仍需提升。
蔚来ES8（cedar 1.3.1）：
- 接管次数：5.21次（大样本），12次（小样本）。
- 表现：在复杂路口、加塞等场景表现优秀，但部分场景仍需人工干预。

趋势分析

相比Q1，Q4各家车企在智驾能力差距上呈现缩小趋势。
第二梯队（如蓝山、腾势、小米）通过优化场景断点，逐步接近第一梯队。
第一梯队（华为、小鹏）因底层架构切换，需等待迭代验证。

风险提示

全球AI技术创新低于预期：可能影响智能驾驶系统的性能与迭代速度。
国内L3智能化渗透率低于预期：消费者对L3智能驾驶的接受度与购买意愿可能低于预期。
技术落地与用户信任度：部分车企在复杂场景下仍需依赖人工接管，用户对自动驾驶系统的信任度仍是关键挑战。

总结

本报告对2025年11月深圳地区的智能驾驶系统进行了全面评估，强调了复杂城市场景对智驾能力的考验。华为和小鹏在接管次数和场景理解能力上仍保持领先，理想、蓝山、腾势、小米、蔚来则在不同场景中表现良好，但仍有优化空间。整体来看，城市NOA功能正逐步完善，但实际应用中仍需面对Corner Case、用户信任度、技术迭代等多重挑战。

注：本报告不涉及具体车企/方案供应商的智能化能力排序及投资建议，仅提供客观评估与分析。

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