通过AI大模型的帮助，我们将做到接近人类司机的驾驶表现。同时，这也是不依赖高精地图的城市NOA产品。 理想城市NOA技术架构的特点是： - 第一，使用NPN特征和TIN网络增强BEV大模型，做到不依赖精地图，识别万物。 - 第二，使用仿学习让规控算法做出更加拟人决策。 - 第三，全自、全闭环的训练平台支撑模型持续进。 从今年3月开始，我们已经城市NOA早早鸟和测试车辆上，开始运行NPN络，取和存储NPN特征。通城市NPN覆盖的研发平台，我们可以查看现NPN的覆情况。绿色表已通过试验证，是可用状态；红代表有NPN特征但有待验证；灰色代表没有NPN征。 在早早鸟和试车频出的北京和上海，已有不少绿色可用的NPN口；同时全国范围已经有很多色的NPN征点。接下来，早鸟用户加入后，该平台点的颜色变速度会越来快，就意着城开放就越来越多。

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