城市NOA规模化上车，已成大势。佐思汽研发布的2024年中国乘用车城市NOA市场研究报告显示，截至2024年10月，自主品牌城市NOA销量渗透率已经由2023年的3.9%增长至9.1%。市场竞争从“人无我有”向“人有我优”加速迈进，是否搭载以城市NOA为代表的高阶智驾功能，正逐渐成为影响消费者购车决策的重要因素。

城市NOA的可用性涉及众多复杂场景，如路口多车博弈、无保护左右转、窄道通行、U-turn、弱势交通参与者交互等，对智驾系统的体验性能及安全提出了更加严苛的要求。同时，随着高阶智驾进入快速普及期，城市NOA功能如何在安全体验升级的同时实现成本下探，无疑成为区分主机厂及供应商能力水平的一道“分水岭”。

如今，通过算法模型与软硬件的深度优化，以及全天时、全天候数据的进一步积累，几何伙伴行泊一体高阶智能驾驶3.0系统（下文简称为“G-PAL 3.0系统”）再迎进化：解锁“高性能、真无图”的端到端L2+城市NOA功能。该套系统基于几何伙伴自研中高算力自动驾驶域控制器平台（支持地平线J6系列、华为MDC、英伟达Orin系列等芯片），应用跨模态端到端算法大模型，以及“视觉+4D毫米波成像雷达”异构信息融合感知，打造出极具性价比的系统方案，将大力推动高阶智驾走向标配。

面向城区路况，智驾系统的场景理解、交互博弈任务都更为繁重和复杂，同时传感器数量和种类的增多及计算任务量的增大，也意味着更大带宽的数据流及更低的传输延迟需求。因此，是否具备拟人决策和安全冗余能力，以及稳定、可靠、高效的运行方式，将成为评判智驾系统的重要标准。

G-PAL 3.0系统采用分段式端到端大模型架构，传感器标配11V5R（其中“R”全系升级为4D毫米波成像雷达，下文简称为“4D成像雷达”），并可根据客户需求进行定制搭配。作为业界首款支持5个4D成像雷达的高阶智驾方案，该套系统不依赖激光雷达即可实现城市NOA功能，整体成本更加可控。

通过多传感器融合，G-PAL 3.0系统在空间维度上实现了360°双重冗余无盲区的全方位感知覆盖，可探测近达0.2m内、远达350米以上的障碍物，能够实时捕捉并处理道路环境信息，同时深度学习模拟人类驾驶习惯，轻松应对城市路口通行、主辅路汇入驶出、避障绕行等日常通勤场景，打造更加高效可靠安全的城市出行体验。

混行路口无保护左右转

通过预判交通参与者行为进行人车博弈

夜间场景环岛汇入驶出

无惧密集车流，提供安全舒适体验

高峰期路口拥堵跟车

异形车辆准确识别，通勤顺畅轻松

精准避让正常通行车辆

决策果断，掉头丝滑

进出隧道，不惧光线变化

全程安心护航

非常规环境感知识别

水雾干扰下目标识别检测

感知场景覆盖更广泛

城市NOA功能涉及到更加复杂的感知环境，对此，G-PAL 3.0系统提供了独到的感知新解：几何伙伴自主研发的4D成像雷达，每秒可输出超60000点的高质量点云，在远距离探测、高空障碍物精准识别方面同样表现出色。结合视觉等其他传感器的跨模态异构信息融合，G-PAL 3.0系统具备强大的全天时全天候感知能力，感知结果精准可靠，同时在复杂光照及恶劣天气条件下展现出更加优越的适应性，为极端场景提供托底感知保障。

安全，是一切智驾功能的底层需求。依托“视觉+4D成像雷达”的雷视融合感知底座，以及软硬件冗余“双保险”的全面护航，G-PAL 3.0系统将为城市NOA等高阶智驾功能的实现筑牢安全底线，打造更加值得信赖的智驾体验。

从城际NOA到城市NOA，高阶智驾战火升级，不断拓宽智驾场景的应用边界。而如今，车位到车位正在成为行业下一个竞争焦点，头部玩家大规模开卷的背后，是市场对该类高阶智驾功能需求的持续增长。

车位到车位功能覆盖停车场、园区、高速、城市道路等场景，对智驾系统的底层逻辑提出了更高要求。G-PAL 3.0系统作为行泊一体的高阶智驾系统，具备多个场景功能的软硬件复用能力，可实现车位到车位日常场景通行，展现出卓越的“智价比”优势。

▲ 几何伙伴车位到车位智能驾驶方案

具体而言，G-PAL 3.0系统进一步完善了行车端到端延迟优化，推理延时仅不到30ms，面对行车场景中的Cut-in、鬼探头等突发情况响应更迅速，可实现窄路通行、环岛通行、动静态障碍物绕行、复杂路口无保护左右转、ETC闸机通行等功能。同时，优秀的通用障碍物识别能力，使其在城市复杂道路、施工路段、人机非混行路段同样拥有可靠表现。

另一方面，G-PAL 3.0系统的智慧泊车功能，充分打通了端到端智驾的“最后一公里”。结合“视觉+4D成像雷达”融合感知进一步提升全场景泛化能力，这套泊车方案在白天黑夜、室内室外均可用，并支持跨层停泊、特殊车位、非结构化车位及狭窄车位的识别与高效泊入。

车位到车位这种复杂应用场景的实现，有赖于算法的持续进化。目前，几何伙伴已展开视觉语言模型——GPAL-VLM自动驾驶方案的技术布局。相较于规则生成的参考线和粗轨迹，GPAL-VLM模型将使预测决策网络对于各环节和车辆动作的理解更加全面可靠，为系统提供更拟人化的决策支持，并赋予车辆更强大的场景适应能力。结合数据驱动与算法优化，G-PAL 3.0智能驾驶方案的高配形态将进一步拓展高阶智驾能力边界，实现点到点的顺滑通行。

高阶智驾的本质追求，始终是提供更安全、智能和便捷的驾驶体验。城市NOA不仅是智驾技术方案“秀肌肉”的必争之地，更直接关系到高阶智驾从“可用”到“好用”的体验升维。从众多业界预测中，不难勾勒出未来数年内的智能驾驶图景：城市NOA等高阶智驾功能将如同安全带、安全气囊一样，成为汽车不可或缺的标准配置。

当行业掀开智驾平权新纪元的篇章，城市NOA“上车”更多车型将会以超乎想象的速度走入大众视野。从技术迭代到量产交付，能否构筑独特的“智驾平权方法论”也会成为检验智驾方案核心竞争力的试金石。接下来，我们还将从算法、域控平台和传感器等关键维度出发，详细阐述几何伙伴G-PAL 3.0系统如何以极致“智价比”方案，助力主机厂打造功能更好用、用户更爱用的城市NOA智驾体验。欢迎关注几何伙伴，敬请期待！