无图NOA如何实现？安霸CV3芯片技术原理与方案解析

当你的汽车在复杂城市道路中自动穿梭，却不再依赖昂贵的高精度地图时，背后正是无图NOA（自动辅助导航驾驶） 技术在发挥作用。传统高阶智驾系统严重依赖高精度地图，不仅成本高昂、更新滞后，更难以适应中国道路的频繁变化。安霸CV3系列芯片通过多传感器融合和强大AI算力，实现了真正意义上的"无图"高阶智能驾驶，让车辆像人类司机一样实时感知和理解道路环境。

为什么需要无图NOA技术？

高精度地图虽然能提供详细的道路信息，但其局限性十分明显：制作成本高昂（每公里数千元）、更新周期长（通常季度更新）、无法适应临时道路变化（如施工改道）。这些痛点严重制约了智能驾驶的普及速度和用户体验。

无图NOA技术的核心优势在于实时性和适应性。系统通过摄像头、毫米波雷达等传感器实时感知环境，结合AI算法理解道路状况，不再依赖预设的高精度地图数据。这意味着系统能够应对突发道路变化，如临时施工、交通管制等场景，大大提升了智能驾驶的可靠性和适用范围。

安霸CV3芯片的无图方案特别适合中国市场特点：道路变化频繁、交通参与者复杂、区域差异明显。通过消除对高精度地图的依赖，不仅降低了系统成本，还加速了智能驾驶功能在全国范围内的普及。

CV3芯片的无图NOA技术原理

安霸CV3系列芯片实现无图NOA依赖三大技术支柱：BEV（鸟瞰图）感知、Transformer神经网络和多传感器前融合。

BEV感知将多个摄像头的2D图像转换为3D鸟瞰图表示，让系统获得类似"上帝视角"的环境认知能力。这种表示方法更符合驾驶决策的直觉，便于理解物体间的空间关系。

Transformer神经网络则负责处理序列数据和时间关联性，能够更好地理解交通参与者的运动意图和轨迹预测。这对于城市复杂场景中的决策规划至关重要。

多传感器前融合技术在原始数据层面就整合摄像头和雷达信息，*大化保留传感器数据的信息量。安霸的4D成像雷达能生成百万级密集点云，提供类似激光雷达的感知效果，与前视摄像头数据深度融合，实现全天候的精准环境感知。

个人观点：在我看来，无图NOA的成功关键在于"软硬结合"——不仅需要先进的算法，更需要专门的硬件加速。安霸的CVflow引擎专门优化了这些算法的计算效率，使得BEV+Transformer等复杂模型能够在车载芯片上实时运行，这是纯软件方案无法比拟的优势。

CV3系列芯片的无图NOA解决方案

安霸通过平台化策略，为不同需求提供相应的无图NOA解决方案：

• CV3-AD635：面向高速NOA+记忆行车场景，支持7个摄像头和5个毫米波雷达，运行BEV+Transformer+前融合算法。其超低功耗设计无需风扇，可被动散热，非常适合经济型车型。

• CV3-AD655：针对城市NOA+自动泊车需求，可处理12个摄像头、5个毫米波雷达和3个激光雷达（可选）。支持更复杂的BEV+Transformer+Occupancy网络，能够理解自由空间和未知障碍物，芯片功耗低于30瓦。

• CV3-AD685：定位L3及以上高阶自动驾驶，单芯片支持24个摄像头、5个毫米波雷达和3个激光雷达。更可运行多模态大语言模型和端到端自动驾驶算法，代表无图技术的*高水平。

这三种方案均采用统一的CVflow架构和软件栈，支持算法迁移和功能升级，大大降低了开发复杂度。

无图NOA的实际应用与性能表现

在实际道路测试中，无图NOA方案展现出显著优势：

在城市道路上，系统能够准确识别无标线道路、复杂路口和临时障碍物，做出拟人化的决策。特别是在施工路段和异形路口，无图方案凭借实时感知能力，表现出比依赖高精度地图的系统更好的适应性。

高速场景中，无图NOA实现了流畅的车道保持、自动变道和进出匝道操作。系统对周边车辆的意图预测更加准确，大大提升了乘坐舒适性和安全性。

令人印象深刻的是泊车场景的表现。无图方案仅依靠环视摄像头和超声波雷达，就能实现各种复杂车位的高精度自动泊入，包括垂直、斜列和狭窄车位。

这些性能提升源于CV3芯片的强大算力和**架构。其CVflow AI引擎相比前代性能提升20倍，能够并行处理多个神经网络，同时保持低功耗和低延迟。

如何选择适合的无图NOA方案？

选择无图NOA方案需要考虑多个因素：

1. 1.功能需求：明确需要实现的智能驾驶等级。如果主要是高速导航和记忆泊车，CV3-AD635可能已经足够；如果需要城市道路导航，则应考虑CV3-AD655；有更高阶的自动驾驶需求则选择CV3-AD685。

2. 2.传感器配置：根据已有的传感器规划选择芯片型号。CV3-AD635支持*多7个摄像头，CV3-AD655支持12个，CV3-AD685则支持多达24个摄像头输入。

3. 3.功耗约束：不同方案的功耗差异显著。CV3-AD635可被动散热，适合空间和散热受限的车型；CV3-AD655需要30瓦左右的散热能力；CV3-AD685则需要更强的散热设计。

4. 4.开发资源：评估自身算法团队的技术积累。安霸提供完整的开发工具链和参考算法，但自定义功能仍需一定的开发资源。

5. 5.成本预算：不同芯片方案的成本差异较大，需要综合考虑芯片成本、传感器成本、开发成本和系统总成本。

**见解：根据业内分析，无图NOA技术正从"高端选配"向"大众标配"快速普及。预计到2025年，15万元以上车型的无图NOA渗透率将超过50%，甚至10万元级别车型也开始配备基础的无图导航辅助驾驶功能。这种普及速度远超预期，主要得益于像安霸CV3这样的高性价比芯片方案的推出。

安霸与东软睿驰的战略合作进一步加速了无图NOA的量产进程。双方联合开发的解决方案已经实现量产落地，为多家主机厂提供了从L2到更高级别的智能驾驶功能。这种芯片厂商与算法公司的深度合作，正成为推动无图NOA技术普及的重要力量。