在推动高阶智能辅助驾驶普及的方向上，行业内当前主要有三种声音，代表三种不同的策略方向，分别是“重V2X策略”、“重高精地图策略”和“重感知策略”。
1.1重V2X策略
V2X(Vehicle-to-Everything)如果能够大规模落地应用，将会是城市交通的理想形态。通过车辆（V）与基础设施（I）、行人(P)、外部网络(N)和其它车辆（V）之间的无线通信连接，能很好地弥补车载摄像头、一般雷达等传感器视距不足的缺陷，提高车辆在交叉路口、恶劣天气环境等特殊条件下的感知能力，提高交通通行效率和降低事故率。
但我对V2X的大规模落地应用并不乐观，因为：
投资规模大，回报机制不明。中国首条V2X高速公路杭绍甬智慧高速，每公里造价约4.06 亿元，比普通高速每公里造价高出2-3 亿元，其中大部分用在了V2X基础设施建设上。城市道路路况更加复杂，改造的额外成本只会更高，加上后期更高的道路养护成本，这部分额外的投资，目前没有看到一个明确的收益回报机制。当前V2X道路更多的是各个省市的试点工程，未来能否大规模的铺开，还存在着较大不确定性。
出现事故后责任难划分。V2X设施的建设、运营和管理，涉及到设备制造商、运营商、车企、政府等多个相关方；未来自动驾驶车辆如果发生交通事故，如何判定问题是来自V2X设备、中间运营商、还是车辆自身，这将会是很复杂的责任认定流程。在最近某知名电动车品牌的车辆事故中，连车企和车主之间的责任认定，都会引发巨大的争议，更别说上述的情况了。
1.2重高精地图策略
高精地图是当前包括蔚来、理想、小鹏在内的车企，实现高级辅助驾驶功能的标配。但在中国这样一个城市快速发展、道路环境快速动态变化的环境下，要实现更高阶的自动驾驶，对高精地图的“鲜度”——即更新频率，有着极高的要求。有车企高管表示，理想的状态是每天至少更新一次，但目前几大高精地图供应商基本都在以季度为单位更新。
目前以百度、高德为首的高精地图厂家，其地图的测绘和更新主要还依赖各家的采集车队，单车采购成本动辄超过百万元，如果更高的更新频率，就意味着更多的车辆投入更高的成本，车企很难为这些额外的成本投入买单。
1.3重感知策略
重感知策略主要依靠车内自有硬件和软件，持续改善传感器性能和成本，提升算法能力，是一个可以稳扎稳打、持续积累的技术路线。对于高阶自动驾驶，最大的挑战是难以穷尽的长尾场景，其对车辆能力的要求，不是让其提前记住所有场景，而是通过不断的硬软件迭代，具备面对各种场景的应变能力。就好像面对高考，真正优秀的学生不是那些把《黄冈密卷》《5年高考，3年模拟》里所有题目的标准答案都背下来，而是能通过做题来不断思考和总结经验， 实现融会贯通，从而能够从容应对各种难题。
魏牌城市NOH走的就是“重感知”这条路线
以摩卡DHT-PHEV激光雷达版为例，车辆配备2颗125线激光雷达，5颗毫米波雷达，12颗超声波雷达，12颗高清摄像头，一共31个感知组件，四位一体高效协同的超强感知模组。在感知硬件配置上可谓满配出击。
而在算力支持方面，魏牌城市NOH则搭载高通Snapdragon Ride平台下5nm高通骁龙8540+7nm高通骁龙9000方案，单板算力达到360 TOPS，并且后续可以升级到1440 TOPS，是目前全球算力最高的可量产自动驾驶计算平台之一。
硬件冗余加上强大的算力支持，在感知上比只依靠摄像头的纯视觉路线更全面，在信息获取方面可以不依赖高精地图，凭借车辆自身硬软件的重感知技术优势，再配合简单的外部信息，通过后期不断迭代优化，便真正意义上实现城市智能驾驶辅助。这更符合中国城市交通的特殊情况，也是其区别于“纯视觉”和“重地图”技术路线的底气和根本所在。
目前，魏牌城市NOH已公布了在北京和保定的内测视频，其中在保定的测试路线中，涵盖了城市通行的典型道路，包括城市十字路口、丁字路口等，全长17公里，经过31个红绿灯路口，整体来看，魏牌城市NOH这次给出了不错的成绩表现。
我之前体验过一家做L4级别自动驾驶科技公司的城市道路测试车辆，很明白在十字路口的左转，对于车辆会是一个特别大的挑战，因为一方面是可能有较多的穿行车辆和行人，另一方面左转路口通常要经过一段较长的无车道线道路。从魏牌NOH的内测视频中可以看到，在几个左转路口测试环节中，车辆在无人接管的状态下都实现了顺利地通过。
在较为常规的直行路口中，测试车辆从80米开外就可以智能识别交通信号灯，根据信号灯读秒时间，做出智能跟随前车通过，或在路口停下等候的操作。根据我目前的理解，这个操作主要还是依赖车载摄像头，如果前方有遮蔽视线的大车，车辆是否还能完成操作，还有待观察。
被侧方车辆加塞是我们城市道路上常遇到的场景，目前量产的带L2级智能辅助驾驶功能车辆，遇到加塞时大部分都会要求驾驶员接管。在魏牌城市NOH的内测视频中，测试车辆在识别到加塞车辆后，并对车辆进行主动避让，保持了无接管状态下的继续行驶。
视频中还有两个我认为NOH表现不错的场景，一个是在感知到前方车辆略微有入侵车道的倾向时，测试车辆就很灵敏地进行了一个微小的转向以实现避让。
另外在路口遇到一辆突然拐入的非机动车辆时，测试车辆及时进行了礼让，整个刹车过程比较温和。
根据官方资料显示，未来还将发布智慧交通流处理功能，能够让魏牌城市NOH更进一步接近人类的驾驶方式，可根据转向灯和刹车灯，提前预知前车意图，提高用户乘坐的舒适性。
在实现高阶自动驾驶的过程中，OEM和科技公司深度合作，互相信任十分重要。
好刀也需配英雄。毫末与魏牌的配合，类似Cruise和通用汽车，这种模式既可以保障自动驾驶技术供应商有规模化落地的产品，让其可以更加健康和可持续地迭代发展，同时也保障技术研发的独立性和灵活性，能够在技术开发和用户需求理解之间，找到一个较好的平衡。
重要的是毫末与魏牌的合作模式，能保证双方有较高的互信度，双方数据和经验的无障碍共享，有助于推动技术改善和大胆的技术探索。正如早年间苹果用硬件业务培育出了自己的IOS系统业务，虽然早期bug重重且能力有限，但时至今日已成为互相成就的典范。
根据魏牌官方给出的数据，目前量产车已完成开通北京、保定两个城市NOH功能，并且在此之前城市NOH的测试里程已经超过2000万公里，已可以实现超过90%的城市场景覆盖、超过70%的路口通过率以及超过90%的变道成功率。目前的规划是，今年年底之前城市NOH智能辅助驾驶系统，将覆盖10座城市，明年将计划覆盖超100座城市。待摩卡DHT-PHEV激光雷达版量产车真正交付后，我会找机会去体验测试一下城市NOH在城市通勤中实际的表现。