东吴证券于2025年1月在上海进行了一场覆盖7家主流智能驾驶主机厂/方案供应商的城市NOA横评路测，包括大样本泛化路测（近50人、固定7km路线）与小样本深度路测（相同安全员、1.5小时/25km）两种形式。报告从场景实现、接管频率、舒适性等维度对小鹏、华为、理想、腾势、魏牌蓝山、极氪、小米七家进行定性与定量的横截面评价。测试结果显示，小鹏/华为/理想暂处于智驾第一梯队，腾势/蓝山/极氪/小米紧随其后，困难场景处理能力仍有提升空间。本报告为2026年城市NOA赛道竞争格局提供了一份翔实的体验式数据锚点。
2026城市NOA路测全景：从上海横评看智驾第一梯队格局
2025年被东吴证券定义为"汽车智能化拐点之年"，开启3年周期推动国内电动化渗透率从50%向80%+跃升，整车格局迎来重塑。城市NOA作为智能化落地的核心战场，头部主机厂/方案供应商已逐渐实现全开城落地，不断完善环岛、掉头、内部路等困难场景的处理能力。
本次上海路测选取的7款车型及对应智驾版本分别为：小鹏G6（XOS 5.5.0）、享界S9（华为ADS 3.2）、理想L6（OTA 6.5.1）、腾势N7（BAS 3.0+）、魏牌蓝山（Coffee OS 3.1）、极氪007（OTA 6.3）、小米SU7（HyperOS 1.4.5）。所有车型均搭载激光雷达，但在智驾芯片方案上形成分化——小鹏、理想、极氪、小米采用双英伟达Orin-X（508TOPS），华为享界采用自研MDC610（200TOPS），腾势与蓝山则采用单Orin-X方案（254TOPS）。软件算法来源方面，小鹏、华为、理想、极氪、小米为全栈自研，腾势为Momenta+比亚迪联合，蓝山为元戎启行+长城方案。
大样本泛化路测的基准路线为东吴证券—正大广场（环岛）—拉蒂娜·巴西牛排馆（掉头）—东吴证券，全程约7km。小鹏、享界、理想于1月15日分上下午完成测试，腾势、蓝山、极氪、小米于1月16日完成测试。深度路测则进一步延伸至隧道、窄道、修路等复杂路况。
接管次数——第一梯队包揽前三，极氪小米并列末位
接管次数是衡量智驾系统"省心程度"的最直观指标。在7km泛化路测中，理想平均总接管次数仅0.87次为全场最低，华为1.00次紧随其后，小鹏1.40次位列第三——三家企业包揽接管次数榜单前三，且安全性接管占比均超过70%。其中理想的0.77次安全性接管为全场最低，华为的0.80次亦处于极低水平。
第二梯队方面，腾势平均总接管1.93次，蓝山/极氪/小米分别为3.29次/3.43次/3.43次。值得注意的是，极氪与小米虽然接管次数相同，但断点场景分布存在差异——极氪在换道场景的激进风格导致接管密集，小米则在避让车辆/行人场景上接管率偏高。
深度路测（1.5小时/25km）的接管总数进一步放大了梯队差距：小鹏4.0次、华为4.0次、理想7.6次、腾势11.7次、蓝山18.0次、极氪19.0次、小米21.0次。虽然理想的深度路测接管数高于泛化测试中的排名表现，但其接管以效率型为主——即系统有能力完成但速度偏慢，驾驶员主观介入提速，而非安全性接管。
表：2025年1月上海城市NOA路测接管次数对比| 梯队 | 品牌 | 智驾版本 | 泛化路测平均总接管（次/7km） | 深度路测总接管（次/1.5h） |
|---|
| 第一梯队 | 小鹏 | XOS 5.5.0 | 1.40 | 4.0 |
| 华为 | ADS 3.2 | 1.00 | 4.0 |
| 理想 | OTA 6.5.1 | 0.87 | 7.6 |
| 第二梯队 | 腾势 | BAS 3.0+ | 1.93 | 11.7 |
| 魏牌蓝山 | Coffee OS 3.1 | 3.29 | 18.0 |
| 极氪 | OTA 6.3 | 3.43 | 19.0 |
| 小米 | HyperOS 1.4.5 | 3.43 | 21.0 |
场景通过率——环岛与掉头能力成为分水岭
环岛与掉头被东吴证券列为"先验性断点"的关键场景——即车企在算法层面尚未覆盖、需提前退出NOA交由驾驶员接管的路况类型。在泛化路测中，小鹏、华为、理想、腾势四家均能较好实现环岛通行，其中小鹏和理想的环岛成功率得分接近满分；蓝山、极氪、小米的环岛则为城市NOA先验性断点，需驾驶员全程接管或借助ACC/ICC功能尝试通过。
掉头能力的分化更为明显——小鹏、华为、理想均能较好实现U型掉头，腾势N7与小米SU7虽能实现掉头但过程偏慢或需人工干预（小鹏深度测试中2次掉头仅1次轻踩加速踏板干预），蓝山与极氪的掉头则为先验性断点。这一格局与各家的算法积累直接相关——环岛和掉头涉及路径规划、速度控制、对向车辆交互等多重复杂决策，对规控算法的泛化能力要求极高。
内部路场景（如园区道路、地库出入口）的覆盖更是第一梯队与第二梯队的明确分界线。华为ADS 3.2的城区NCA已可进入富源置地广场内部一段道路；小鹏XOS 5.5.0使用AI代驾功能可概率实现出入地库（车位到车位）；理想虽宣发"车位到车位"但深度测试中未实测该场景。其余四家车型均不能完成内部路智驾行为。
驾驶风格分化——激进型、保守型与中性拟人型的三国杀
第一梯队三家在驾驶风格上呈现鲜明分化，直接决定了用户体验的差异化定位。华为ADS 3.2是典型的激进型选手——加塞、换道、超车等主动型场景频次显著高于其他品牌。这种风格的好处是通行效率高、能力上限高，但风险是接管往往因挑战高难度场景而发生，且对安全员的信任度要求更高。在泛化测试中，华为的急刹频率控制优秀（驾驶稳定性约8分），但激进风格使其主动触发的复杂交互场景绝对值明显偏多。
理想OTA 6.5.1则走向另一个极端——保守型策略的典型代表。其核心逻辑是"善于将复杂场景简单化"，宁可降低通行效率也不轻易触发风险行为。在泛化测试中，理想的接管虽然多为效率型（嫌前车太慢自己来），但安全性接管比例仅为0.77次（全场最低），意味着其系统边界明确、不会贸然挑战能力之外的场景。缺点是在高峰拥堵路段通行效率受到一定影响。
小鹏XOS 5.5.0介于两者之间，被评价为"中性拟人"风格。各维度表现均衡，不追求华为那种让人惊艳的高光时刻，也没有理想那种保守到略显犹豫的拖沓感。在深度路测中，小鹏的场景间得分方差最小，简单/中等/困难场景表现未见明显分化——这种"无短板"策略在大样本测试中转化为最稳定的综合表现。
