城市NOA实测目前还远达不到“好用”水平——复杂路口博弈、驾驶风格割裂、安全验证靠用户当“小白鼠”，这三大痛点让车企口中的“全场景智驾”在真实道路上频频翻车。2026年7月底，国家强制性国标《智能网联汽车 自动驾驶系统安全要求》正式获批，明确禁止车企量产车用户充当众测样本，所有L3/L4级测试必须在量产前完成。这意味着，消费者再也不用用自己的命去帮车企免费找Bug了。
传统辅助驾驶依赖高精地图+手写规则，而城市NOA需要应对红绿灯、行人非机动车混行、无保护左转等长尾场景。实测中，系统对“鬼探头”、加塞车辆的识别存在明显延迟——某品牌车型在深圳实测时，面对路边突然打开的车门，刹车介入比人类驾驶员慢了0.8秒，最终驾驶员不得不接管。雨雾天气下，激光雷达与摄像头的融合感知会下降30%以上，导致车道线识别错误。工程师在封闭测试场反复调校后，也只能覆盖约85%的常见场景，剩下15%的“角落案例”需要靠真实道路数据喂养。据MetaAuto实测数据，城市NOA在拥堵路口的通行效率仅为人类驾驶员的60%，且每百公里会触发3-5次不必要的急刹。
同一辆车的城市NOA，在不同路段、不同时段的表现可能判若两车。银沙小威的实测报告中提到：“高架很牛，地面很肉”——系统在封闭高速上能稳定保持车道居中、自动变道，但进入有非机动车混行的城市地面道路后，决策变得保守迟缓，频繁出现“犹豫式加速”和“幽灵刹车”。这种割裂感直接动摇了用户对系统的信任。工程师需要在拥堵路口、复杂立交等场景中反复调校，让驾驶风格保持拟人化而非机器化。目前表现较好的方案（如华为ADS 3.0、小鹏XNGP）在城快路段流畅度可达90分，但在地面复杂路口只能打70分——差距依然明显。
- 开启城市NOA前，务必清洁前挡风摄像头、激光雷达、毫米波雷达，污泥或贴纸会导致识别失效
- 双手始终轻扶方向盘，视线不能离开路面，系统弹出接管警告时10秒内必须人工操控
- 遇到路边停车开门、逆行电动车等本地化场景时，系统可能存在预判盲区，需提前减速
此前部分车企以“百万用户训练模型”为卖点，本质上是让消费者当免费测试员、承担安全风险。7月底获批的国标彻底堵死了这条路：L3/L4级自动驾驶必须在量产前完成充分测试，不允许用车主做公开众测。但矛盾在于，AI算法的问题往往藏在“根本想不到的地方”——一个没见过的施工现场、一个奇怪的行人、极端天气。长城汽车在官方微博强调：“试验数据不能当作噱头，造好产品才是企业本分。”车企需要在极端环境模拟实验室与海量真实数据之间建立平衡，构建多支柱验证体系。MetaAuto指出，现阶段的竞争核心已从“谁能把车交出去”变成“谁能建好安全数据闭环，且不拿用户当实验品”。
💡 编辑部核心结论：当前城市NOA（包括华为、小鹏、理想等系统）均为L2级辅助驾驶，驾驶员是法定第一责任人。不论系统宣传多么“全场景”，发生事故均由驾驶员承担赔偿与处罚。不要被“自动驾驶”话术迷惑，你的命只能握在自己手里。
城市NOA能完全自动驾驶吗？
不能。国内所有在售家用车的智驾系统均为L2级辅助驾驶，驾驶员仍是第一责任人。严禁脱手、脱眼、闭眼小憩或酒后使用。
哪些品牌的城市NOA实测表现最好？
目前华为ADS 3.0（问界、阿维塔）和小鹏XNGP在第一梯队，高速路段流畅度较好；但城市地面场景仍有明显短板，尤其是无保护左转与加塞处理。建议实测后再做决策。
城市NOA需要高精地图吗？
需要。高精地图是城市NOA的基础，地图老旧或道路施工会导致系统失效。出发前务必更新车机地图，否则NOA可能无法激活或出现误判。
更新日期：2026年09月19日