行业龙头智驾能力已显著领先 · 端到端换栈打开能力天花板与增速
核心结论
  1. 已达水平：行业头部三家（小鹏 · Momenta · 华为）城区 NOA 均已实现全国可用，跨赛事横评稳定进入前 3；覆盖国内全域并积极向海外拓展（欧洲本地化验收、Robotaxi 海外试点）。
  2. 实现路径：三家均已切换至新一代 AI 大模型方案——小鹏 VLA、Momenta 世界模型、华为 WEWA，摆脱"规则栈 + 高精地图 · 逐城开通"的历史架构，系统性覆盖 4 类规则栈难以穷举的核心场景：动态博弈决策（无保护左转 / 加塞 / 环岛通行）· 静态空间推理（窄路会车 / 复杂标识）· 突发情境响应（前车突发倒车 / 施工绕行 / 鬼探头）· 无图自主导航（园区 / 地库 / 无导航路段自主漫游）。
  3. 技术换栈的必要性：规则栈已触天花板，AI 大模型换栈才有数量级跃迁——
    · MPCI 跃迁：Tesla FSD 规则栈时代 V10→V11 耗时 3 年仅提升 40%；切端到端后 V12→V13→V14 20 个月累计提升 ~13 倍。
    · 扩城提速：小鹏 XNGP 规则栈时代 14 个月仅覆盖 4 城（每城约 105 天）；端到端上线后 2 个月净增 191 城达 243 城（每城约 0.3 天），扩城效率提升约 340 倍；当前累计正式激活 337 城，同一套模型跨城/跨国泛化，已完成欧洲本地化验收。
01

背景及筛选框架

背景
国内乘用车智驾正从"能用"迈向"好用"，这一转变同时体现在场景、能力与范围三个层面。
  • 场景：从"高速"迁移至"城区"。高速 NOA 已完成普及化，用户价值增量集中于复杂城区。
  • 能力：从"安全底线"上升至"综合体验"。面对无保护左转、路口博弈、施工绕行等长尾场景，仅"安全通过"已不够，还须在通行效率与驾驶舒适度上贴近老司机水准，标准远高于安全底线。
  • 范围：从"少数城市"扩展至"全国全域"。用户遍布全国，C 端方案要跑通商业化，必须做到"任何城市都能用、都好用"。
评估指标
基于以上背景，我们选取三项指标作为筛选与评估智驾方案的核心标准。
  • 城区 MPI：衡量用户长期使用意愿的核心指标。每次人为接管之间的平均行驶里程，涵盖安全类与体验类接管，复杂程度远高于只统计避碰的 MPCI。行业平均约 8.7 公里/次[i]。
  • 全国可用城市数：衡量泛化能力与规模化落地的直接指标。以厂商向用户正式开通的城市数为准，工程测试不计入。
  • 车企集体选择：仅适用于第三方供应商的补充维度。以定点数量、量产车型规模、客户集中度作为对方案能力的独立市场化验证。
数据来源
三项指标分别有成熟的公开数据渠道，通过多源交叉核对规避单一数据偏差。
  • 城区 MPI：第三方独立赛事横评。优先采用同一赛事、同地点、同时间的横向对比结果，规避单次测评偶然性；主要参考达示数据、D1EV 中国智能辅助驾驶大赛、懂车帝城区智驾横评。
  • 城市覆盖数：官方 OTA 公告与门店口径。以厂商正式向用户开放的城市清单为准。
  • 供应商定点：招股书、券商研报与行业咨询。Momenta（6880.HK）与地平线（9660.HK）港股招股书、中金 / 中银国际 / UBS / 招银国际券商深度报告、灼识咨询等口径。
02

按"城区 MPI + 全国覆盖"框架筛选，头部三家跨赛事稳定进前 3，全国可用、加速出海

小鹏 最新：VLA 2.3
城区 MPI（km/次）
N+[1]
🇨🇳 国内覆盖
全国[2]
🌍 海外覆盖
1 城试点[3]
市场认可（用户口径）
智驾里程占比 50.44%（行业首个突破 50%）· 月度活跃用户开启率 96.97% · 试驾好评率 98%[21]
Momenta 最新：R7 世界模型
城区 MPI（km/次）
N+[4]
🇨🇳 国内覆盖
全国[5]
🌍 海外覆盖
2 国试点[5][11][12]
市场认可（作为供应商）
定点车型 210+ 款 · 客户覆盖全球前 10 车企中 9 家 · 累计装机 90 万+ 台 · 第三方城市 NOA 市占 65%[13]
华为 最新：ADS 5.0
城区 MPI（km/次）
N+[17]
🇨🇳 国内覆盖
全国[17]
🌍 海外覆盖
准备中[17]
市场认可（作为供应商）
华为乾崑合作品牌 超 25 个 · 车型 超 50 款 · 累计搭载 190+ 万台 · 覆盖全球前 10 大车企中 3 家[17]
03

端到端赋予车辆理解复杂场景并自主决策的能力，系统性覆盖规则栈难以穷举的长尾

2.1 场景覆盖对比

三家龙头 AI 大模型方案已实现从常规路况到长尾场景的全域覆盖；传统 L2 辅助驾驶止步于城区辅路。

场景 高速 高架 城区主路 城区辅路 P 挡起步 停车场 小区内部路 超窄胡同 施工占道 园区 / ETC 乡村土路
AI 大模型方案
华为 WEWA 2.0 / 小鹏 VLA 2.3 / Momenta R7		 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
传统 L2 辅助驾驶
规则栈 + 高精地图		 ✓ ✓ ✓ ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ ✗ ✗ ✗

2.2 典型场景实录

6 个真实路测片段——覆盖动态博弈（施工/窄路/环岛）与无图探索(停车场/园区/城中村)两类新石器车队高频痛点。

1

前方施工封路时，车辆识别临时通行规则合规借用逆向车道通过

Momenta IM AD Max
长尾场景 前方施工封路 临时车道变更

来源：电车小皮 Hya · 抖音 ↗

施工封路车道消失。车理解现场情况，主动借用逆向车道通过——不是靠规则，是靠对物理世界的理解。

🚚
对应痛点：绕行是当前远程接管中使用频率最高的功能；云端绕行判断准确率仅 80%+，尚未闭环到车端自主完成。
2

窄路遇三轮车占道时，车辆低速前压等待其退让后通过

地平线 HSD 2.0
长尾场景 窄路会车 三轮车占道 非机动车博弈

来源：滑布李 · B 站 ↗

三轮车横占转弯车道。车减速但不完全停止、缓慢施压——像老司机与非机动车做真实"博弈"。

🚚
对应痛点：静态三轮车是当前感知漏检的重点类别；规划与控制类事故占总事故 71%，让行博弈能力是当前重点治理方向。
3

在停车场里像人一样进闸、掉头、应对突发倒车并找到出口

地平线 HSD 2.0
长尾场景 停车场闸机进出 场内自主掉头 前车倒车让位

来源：电动知士 · B 站 ↗

一个视频里叠 4 个长尾。车像人一样在空间里"思考"——判断掉头路径、识别前车倒车、找到正确出口——而不是死认地面标志。

🚚
对应痛点：停车场、商超地库等末端场景通常无高精地图，规则栈难以覆盖此类空间理解 + 多步决策的复合场景。
4

在广州城中村行人、电动车、窄路混流的环境中稳定行驶

小鹏 VLA 2.0
长尾场景 城中村窄道 行人电动车混流 无车道线路段

来源：智在出行 · B 站 ↗

城中村典型路况:路窄、无车道线、行人电动车混流、路口视野受限。车持续做微观决策——预判、避让、寻缝穿行，非单一动作。

🚚
对应痛点：城中村是自动驾驶必经的场景——路窄、无车道线、行人电动车混流、路口视野遮挡，此类高密度混行场景是规则栈难以枚举的典型长尾。
5

顺利通过环岛，并识别出口处施工调整轨迹从正确出口驶出

小鹏 VLA 2.0
长尾场景 环岛通行 多岔道路径决策

来源：不是车评 · B 站 ↗

进环岛 → 识别施工占道 → 调整轨迹避让 → 进入正确出口车道。复杂几何 × 突发情境的复合样本——规则栈几乎无法穷举。

🚚
对应痛点：环岛、复杂几何路口是规则栈最难穷举的场景之一，同时叠加施工等突发情况，属于典型的复合长尾。
6

园区内无高精地图与导航时，车辆漫游模式自主找到出口

小鹏 VLA 2.0
长尾场景 园区无高精地图

来源：颇冷男灰灰 · B 站 ↗

园区内没有地图、没有导航。车靠视觉识别道路走向、判断出口位置——"有路就能开"。传统 L2 在此类无图区域直接失效。

🚚
对应痛点：AD 黑名单路段一周卡停 3,712 次；内部已将该项识别为"无图道路结构方案"迭代方向。
04

切换端到端后，MPCI 与覆盖城市数同步突破天花板，增速呈数量级跃迁

Tesla FSD 从 V11 到 V14 · 切换端到端后 MPCI 20 个月累计提升 ~13 倍[8]
规则栈架构下 V10→V11 3 年仅提升 40%；切换为端到端神经网络后 V12→V14 20 个月累计提升 ~13 倍（175 km → 2,340 km）。

注：Tesla FSD 车队日均行驶 ~4,600 万公里，平均车速 50 km/h，覆盖高速、城区、乡道综合场景[22]，驾驶强度与高危事件密度远高于低速专用车（~20 km/h、限定场景）——相同 km 数字下，Tesla 2,340 km 的接管间隔比低速场景 5,000 km 更难达成。
规则栈 · V11 及之前（3 年仅 +40%） 端到端神经网络 · V12 起（Musk：删除 30 万行 C++ 规则） 0 600 1,200 1,800 2,400 3,000 FSD MPCI · km/次接管（关键接管间隔） ~125 km 175 km 267 km 710 km 2,340 km 取 V14 城市综合稳定版本数值 峰值达到过 14,800+ km（V14.1.x） V10 2021 · 规则栈起点 V11 2023 · 规则栈末期 V12 2024 · 端到端首推 V13 2025 · 端到端优化 V14 2025.10 · 物理 AI
小鹏切换端到端后扩城效率提升约 340 倍 · 2 个月净增 191 城 · 累计已激活 337 城
规则栈 + 高精地图架构下需逐城适配验证——14 个月仅覆盖 4 城（平均每城约 105 天）；切换为无图端到端方案后，2 个月净增 191 城达 243 城[9]（平均每城约 0.3 天 · 每 1-2 天开 1 城），扩城效率相比规则栈时代提升约 340 倍；当前累计正式激活 337 城[2]（截至 2026.7）。同一套模型可跨城、跨国泛化，VLA 2.0 已完成欧洲本地化验收[3]。
规则栈 + 高精地图 第一代 VLA · 端到端 第二代 VLA · 物理世界模型 0 50 100 150 200 250 300 350 400 累计开城数（城） 1 4 52 243 337 欧洲试点 欧洲批量 2022.9 城市 NGP 首推 2023.11 规则栈末期 2026.7 当前激活 2026.3 第二代 VLA 2028E 行业前瞻 已实测 前瞻/预期

参考文献 · References

  1. [i] 国内城市 NOA 行业平均接管间隔 · 2026 年第三方长距离实测汇总 新浪汽车 · 2026 城市 NOA 实测接管率 8.7 km/次（3,280 km 综合实测 · 47 次接管） 新浪汽车 · 2026 年城市 NOA 实测接管间隔 17-42 km 区间（4,500+ km 长距离实测） 新浪汽车 · 城市 NOA 实测排名 · 华为 ADS 3.0 首位（0.8 次/百公里）· 行业真实平均 8-15 次/百公里 D1EV 第二届中国智能辅助驾驶大赛 · 12 款车型宁波城区横评
  2. 小鹏 G7 Ultra VLA 2.0 · 广州 50 km 城区路测 · 第三方独立测评 达示数据 · 城市 NOA 驶入成熟期，小鹏 VLA 2.0 强势破局
  3. 小鹏 XNGP 城市 NGP 用户正式激活 337 城 · 2,595 城实车测试验证 手机新浪 · 城市 NOA 排名 2026（337 城口径） https://www.xiaopeng.com/news/company_news/5339.html
  4. 小鹏第二代 VLA 欧洲本地化验收通过 · 2026.7 慕尼黑实测 凤凰网 · 第二代 VLA 德国通过本地化测试
  5. Momenta R6 · 别克 Electra L7 · D1EV 中国智能辅助驾驶大赛第 1 CarNewsChina · Buick Electra L7 surpassed BYD, Xiaomi and Tesla
  6. Momenta · 智己 IM AD 无图城市 NOA 全国 333 城开通 · 港股招股书全球化布局 Momenta 官网 · 智驾大模型无图 NOA 10 月开通全国 333 城 易车 · 智己 IM AD 无图城市 NOA 全国全系开通（2024-10-17）· 100% 全国覆盖 HKEX 披露易 · Momenta 招股书（6880.HK）· 全球化布局
  7. 地平线机器人（9660 HK）—— 车企自研无需过虑，软硬一体价值重估 https://www.cmbi.com.hk/article/13305.html?lang=cn
  8. 地平线机器人 · 全球化战略 · 5 大洲 · 11 家车企 40+ 出海车型定点 https://www.horizon.cc/
  9. Tesla FSD V11 → V14 · MPCI 数据 · 端到端换栈的教科书案例 teslafsdtracker.com
  10. 小鹏 XNGP 2024.1.2 · 新增 191 城 · 总数达 243 城 https://chejiahao.autohome.com.cn/info/14289779
  11. 小鹏 XNGP 扩城速度提升 ~384 倍 · 从"每城 5 个月"到"1–2 天开一城" 汽车之家 · 243 城新增里程碑
  12. Momenta 获德国 KBA 全境 L4 级自动驾驶测试许可 · 首家中国企业 Momenta · Germany-Wide L4 Testing Approval from the KBA
  13. Mercedes-Benz × Momenta × Lumo · 阿布扎比 SAE L4 级豪华 Robotaxi 车队落地 Momenta · Mercedes-Benz, Momenta and Lumo Launch Luxury Robotaxi Fleet in Abu Dhabi
  14. Momenta 今日上市：累计定点车型数超过 210 款 · 装车突破 90 万台 · 市值近 700 亿港元 搜狐 · Momenta 今日上市（2026-07-08）
  15. 十年、千亿市值、40 家车企：地平线 2025 答卷与 2026 野心 汽车之家 · 地平线 2025 年度综述
  16. 理想辅助驾驶秋季出行报告 · 累计里程 53.7 亿公里 · 覆盖 368 城 · 主动避险 1,036 万次 网易 · 理想辅助驾驶累计里程 53.7 亿公里
  17. 华为 ADS 5.0 / 4.1 · 懂车帝深圳白石洲 30 km 实测 12 次接管 · 综合 96.1 分第一 · 2026-07 城区 NOA 报告通过率 98.2% 榜首 · 累计辅助驾驶里程 100 亿公里 懂车帝 2026 城市 NOA 报告 · 通过率 98.2% 榜首 懂车帝深圳白石洲 30 km 实测 · 问界 M9 接管 12 次 · 综合 96.1 分 华为乾崑智驾 ADS 5 官网 · 2026-04-23 发布 · 7 月底全量推送
  18. 东吴证券《2025 主流车企城市 NOA 试驾报告 · 深圳篇》· 7.2 km 固定路线 · 小鹏 XOS 5.7.8 平均 2.40 次接管 · 智己 IM AD（Momenta）平均 5.22 次接管 东吴证券 · 深圳篇（2025-11）
  19. 小鹏第二代 VLA 首月出行报告（2026-05）· 智驾里程占比 50.44% 行业首破 50% · 月度活跃开启率 96.97% · 试驾好评率 98% 小鹏汽车官网 · 第二代 VLA 推送与出行报告 CNMO · 小鹏第二代 VLA 首月报告 · 智驾里程占比超 50%
  20. Tesla FSD 车队日均行驶里程 · 2026-04 达 2,880 万英里/日（约 4,600 万公里）· 平均车速 50 km/h · 覆盖高速、城区、乡道综合场景 Blockchain News · Tesla FSD 2026-04 日均 2,880 万英里 Not a Tesla App · Tesla 官方 FSD Safety Hub 实时里程计数器 FSD Miles · Tesla FSD 累计与日均里程追踪