记者在北京体验了理想汽车的城市NOA功能。从望京出发，途中将经过77个十字路口，包括11个右转十字路口、10个左转十字路口和5个无保护的左转。望京是北京最复杂的路况区域之一。汽车、电动自行车和行人密集。许多车辆随意停车和掉头，道路经常进行施工和改造，这对智能驾驶系统是一个巨大的考验。

理想汽车的城市NOA不依赖高精度地图，而是基于大型人工智能模型。据报道，在感知算法的基础上，理想的ADMax3.0仍然使用大型控制算法，通过模仿学习方法让城市NOA参考大量人类驾驶员的行为决策，使城市NOA在确保安全和符合交通规则的前提下实现更像人类驾驶员的决策和规划。

当试乘车辆来到十字路口右转时，右侧有许多外卖兄弟和行人骑着电动自行车。你可以从机器屏幕上看到，试乘车辆会标记一些红色的目标。通过预测他们的轨迹，试乘车辆很快找到了一个相对安全的时间来完成右转，整个过程相当顺利，没有突然刹车等容易让车内人员感到不舒服的情况。

对于人类司机来说，在没有右灯的十字路口右转是一个相对容易完成的操作，但对于智能驾驶系统来说却是一件麻烦的事情。一方面，十字路口没有指示灯，系统需要判断什么时候可以右转，另一方面，右转会非常接近右十字路口的行人，风险更大。

当试乘车辆行驶到施工路段时，道路上摆放着不规则、排列成一排的锥形管。此时，试乘车辆可以准确识别每个锥形管，然后丝滑地避免这些障碍。事实上，在经常进行施工改造的路段，道路信息变化频繁，城市NOA很难依靠高精度地图。

随后，试驾车跟在一辆车后面，在望京某路段主干道的最右车道上行驶。当前方车突然停车时，试驾车没有跟着停车等候，而是左转绕过了车。据介绍，试驾车辆是根据道路情况判断车辆属于非法停车，而不是交通堵塞，因此做出绕行决定。

在下一个十字路口，试驾车辆继续准确识别红绿灯状态，绿灯快速启动，几乎没有延迟时间，当附近外卖兄弟骑电动自行车接近试驾车辆时，试驾车辆没有硬刹车，但在保证安全空间的前提下主动避免外卖兄弟穿插，十字路口整个过程相对平稳，接近人类司机的手动操作。

据介绍，理想汽车推出了通勤NOA功能。每个用户都可以设置自己的通勤路线，而无需等待所在城市的NOA功能开放，通过日常通勤的自动化训练积累NPN特征，在一周内完成简单路线的训练，激活通勤路段的NOA功能。即使是更复杂的路线，训练也预计只需2-3周。根据理想汽车的估计，通勤NOA将覆盖95%以上的通勤场景。

值得注意的是，当理想汽车的城市NOA仍然需要人类司机接管某些场景时，比如在公交车道上行驶。据介绍，理想汽车的城市NOA已经能够识别公交车道，但目前还没有专门为公交车道设置行驶规则。