你不会直到今天还觉得自动驾驶靠的只是车吧？

NOH英文全称为Navigation on HPilot，中文名" 智慧领航辅助驾驶系统"，是走向完全无人驾驶道路上的一个阶段性技术。可以理解为在你的视力注视范围内，你已经可以暂时脱开手（依然需要扶着方向盘），让机器接管辅助你来进行行驶的技术。

NOH一般又分为两个场景，一个高速场景，比如在高架路，高速公路以及城市大环路上行驶的场景，常见的有蔚来的高速领航辅助；另外一个是城市场景，在市区里穿越闹市区，识别人行道和红绿灯，以及躲避人群，类似很多RoboTaxi。

从技术上来说，两个场景其实各有难处。比如前者虽然可能路况稍好，但在一个非常高速的状态下，刹车策略就显得尤为重要，刹晚了就是车祸，刹得太灵敏也会给后车造成恐慌；后者穿越满是中国特色交通元素的闹市区，随时插入干道的人群，街边的三轮车，路口随时掉头的对向车流，需要在这个系统里存满各种人类老司机的经验和知识，即时应对突发路况。

4月份，品驾也受邀参加了毫末智行在顺义城区的城市NOH体验。整个体验过程下来，感觉这套系统融合了更多中国本土国情的道路状态，将一个个可以发生的危险情况做预测机制调校，力图实现最符合中国人类老司机的辅助驾驶系统。

在工作日，11.2公里，经过21个红绿灯，体验时长30多分钟，也穿越了顺义石门这样的商业闹市区，全程无接管，在满是社会车辆的顺义城区我们一共兜了两圈，来测试这个如同“中国老司机”的智能辅助驾驶系统。

有必要先介绍一下这家公司。毫末智行的前身是长城汽车智能驾驶前瞻部。2019年，融合来自科技公司自动驾驶人才，毫末智行由长城汽车孵化而出，成为了独立的自动驾驶人工智能技术公司。

董事长张凯，为长城汽车车辆安全工程研究院院长，长城汽车技术副总工程师，长城智能驾驶系统开发部部长。在2021年，长城官宣前百度智能汽车事业部总经理顾维灏加盟，出任毫末智行CEO。他曾在百度带领团队开创了中国第一代自动驾驶地图，在中国研发出首个低成本高速辅助自动驾驶解决方案和低成本自主泊车解决方案。

毫末此前已经发布HWA高速辅助驾驶、NOH高速智慧领航辅助系统，并已登陆长城旗下汽车。而这次体验的城市NOH，则是毫末智行针对城市场景、城市交通情况打造的辅助驾驶功能。

与其他公司略有不同，毫末更强调在自动驾驶数据智能体系中，对更细致的场景进行拆解。

这种拆解需要更符合和了解中国路况的国情。

比如路口通行的路况下，通常会有旁边的社会车辆侵入路权加塞的情况。毫末设计了一个路口碰撞博弈的策略，在路口通行时，城市NOH不仅要关注自己的行进路线, 还会关注其他车道方向的车辆，对他车的行驶意图、碰撞风险、车辆碰撞时许进行预测、判断。同时，结合交通路权规则，综合决策车辆的行驶策略, 例如，刹停避让等待、避让障碍物、加速抢行通过、抢行障碍物等。

比如行进过程中，人类老司机通常会观察前车两侧车道的行进路线，对他是否会侵入自己的车道甚至是突然打方向做出判断。而毫末也设计了智能躲闪(切入避让)的预测机制，时刻关注两侧车流的路况，在周边车辆未进入本车道之前, 先预判出其变道切入意图；当发生切入行为时, 快速响应进行安全减速避让, 确保最快时间主动减速规避。

图源：品驾拍摄

这样大大小小的符合中国国情的“特殊路况”被毫末总结成为了10个经典场景，并人为对这个基于人工智能数据系统的智能驾驶进行重新调校。最终包括红绿灯识别控制、路口通行(左右转直行) 、导航变道、低速变道、智能躲闪(切入避让) 、道内横向避让、借道绕障、环岛通行、无保护左转、礼让行人等。

可以说，它的做法是把所有可能遇到的复杂路况做场景拆解，然后去实际道路上做算法对抗。这也是在实际测试中给我们的感觉。

虽然当天为了尽量满足所有的路况我们直接坐了两圈，但实际上也没有完全遇到所有情况。

一个记忆很深刻的场景是，经过一个大的公交车站时，站内已经停了两辆公交车即将出站。毫末的这辆体验车在人类司机可以一脚油直接抢道通过的情况下，有一脚刹车。工作人员解释，这里特殊对公交车出站做了一个策略，因为公交车站是一个比较复杂的场景，有的时候公交车出站会比较困难，所以我们的策略是如果预测到公交车将要出站，那么做减速先等待公交车快速出站。

大路口左转是一个主要做道路博弈预测的场景（视频中最后），它将注意力主要放在左前方的高速对象车流上，如果对向有所减速让车，那么它就开始行进通过。

所以这样来看，未来中国的自动驾驶其实就是一个穷尽了不同人工调校策略的组合。

而且智能驾驶应该是有地域性的。当天和产品专家聊过之后也发现，城市内的智能驾驶，一般都需要让车在一个新的地方跑上几圈，然后调校策略。那么顺义的不一定适应朝阳的，北京的不一定适应深圳的，放到一个更大的背景，美国的不适合中国的，所以智能驾驶技术不断演进，肯定也是一个非常符合中国本土化，商业化环境的策略。涉及到地域性 、地图以及特殊路况等这些因素，这个只能咱们自己来搞。

顾维灏在接受包括品驾采访时也提到，中国的城市和美国、欧洲的城市不太一样。

一个好的产品在城市里面应该有三个指标衡量：一是这个环境混乱到什么样的程度，是道路上有一台车还是有十台车？二是城市的路口很多，路口通过率有多高；三是即使城市里面没有别的智能交通，过路口你想左转，你直行或者左转，通过少变多、多变少的车道。所以要研究城市的特点，来定义一个适合城市自动驾驶或者辅助驾驶的产品。

“在这三个产品指标下，主要是跟特斯拉一起做对比测试。在美国我们没有试过，在中国的城市表现来看，我们强于特斯拉。”