榜单！中国乘用车标配NOA渗透率创新高，谁在领跑辅助驾驶地图赛道？

当前，中国汽车产业已全面进入NOA高阶辅助驾驶的规模化普及阶段，由此也推动了辅助驾驶地图搭载量的同步爆发。

一方面，NOA（高阶辅助驾驶）技术正从高端车型快速向中端车型市场渗透，成为各大车企争夺市场份额的核心卖点。伴随着技术的成熟与成本下降，15万-25万元价格区间车型的NOA搭载率显著提升，并且正在快速向大众市场普及。

另一方面，大众、日产、吉利、奇瑞等汽车品牌纷纷加码燃油车智能化升级，并相继提出“油电同智”战略。这一战略核心在于通过技术平权，推动燃油车与新能车在辅助驾驶体验上的全面对齐，进一步加速了NOA功能的市场渗透速度。

根据《高工智能汽车研究院》数据显示，2025年1-10月中国乘用车市场新车标配NOA交付超过300万辆，渗透率超60%。其中，合资品牌在中国市场标配NOA交付15.93%万辆，同比增长62.22%。

伴随着NOA功能的快速普及，辅助驾驶地图的搭载量直接进入了爆发式增长的态势。根据《高工智能汽车研究院》数据显示，今年1-10月，中国市场（不含进出口）乘用车NOA辅助驾驶地图搭载量超过476万套，同比暴增约129%。

过去，高精地图由于采集成本高企、更新效率低等问题，难以满足NOA量产交付和快速迭代的需求。而车道级导航地图/轻量级高精地图方案通过模型驱动的更新技术将更新周期缩短至小时级，完美解决了高精地图的痛点，目前已经成为了NOA功能规模化普及的关键技术支撑。

值得注意的是，地图的形态还在发生变化。伴随着AI大模型的上车，高阶辅助驾驶还在不断突破性能边界，L3/L4进入了商业化落地的关键阶段，辅助驾驶地图市场迎来了新的发展机遇与挑战。

01  NOA规模化落地催生地图市场新机遇

作为NOA功能的核心基础设施，辅助驾驶地图的精度、覆盖范围与更新效率直接决定高阶辅助驾驶的安全性与用户体验，其重要性愈发凸显。

众所周知，NOA需要应对高速超车、匝道汇流、城市无保护左转、人车混行等千变万化的场景，实时传感器感知受限于物理视距与算法泛化能力，难以覆盖所有的长尾场景。即便是最新的端到端辅助驾驶架构，针对复杂道路结构（如多层次立交桥、非标多岔路口）的认知，仍存在显著短板。

轻高精地图方案，完美地切中了NOA规模化普及的核心需求，成为了行业主流选择。比如在无保护左转、立交桥等复杂场景，轻地图提供的路口转向规则、匝道曲率、风险路端标注等先验信息，可以让NOA系统提前规划、规避决策风险，弥补了单纯感知在超视距预判上的短板。

同时，轻地图依托海量量产车回传的众源数据，可实现分钟级、天级的增量更新，能快速同步道路动态变化，确保NOA在全场景下的体验一致性与安全性，这对于NOA高阶辅助驾驶系统从“可用”向“好用”升级起到了至关重要的支撑作用。

因此，截至目前，比亚迪、长安、零跑、广汽、蔚来甚至是特斯拉等中国市场主流车企的量产NOA车型，均已实现高阶辅助驾驶体验的成熟落地，并且带来了安全便捷的出行体验。正是如此，伴随着NOA辅助驾驶的规模化爆发，辅助驾驶地图市场的体量也在快速稳健地增长。

根据《高工智能汽车研究院》数据显示，今年1-10月，中国市场（不含进出口）乘用车NOA辅助驾驶地图搭载量超过476万套。预计到2030年，市场规模有望突破百亿元。

而从市场格局来看，百度地图、高德地图、腾讯地图前三家市场份额合计已经超过8成，形成了“三足鼎立”的市场格局。其中，百度地图凭借先发优势与全栈技术能力，以41.80%的市场份额位居行业首位。

近两年，尽管蔚来、小鹏、理想、比亚迪等车企们纷纷推出“不依赖高精地图”的无图NOA方案，以加速城市NOA在全国范围内的落地推广。但事实上，行业内大多数企业定义“无图”并不等于「没有地图」，实际是用“轻量化地图+实时感知”来替代传统高精地图，从而确定路面情况。

业内人士一致认为，高阶辅助驾驶从「可用」走向「好用」，不只是感知与算力的竞赛，更是在算法体验、成本结构与安全边界之间寻找平衡。轻高精地图就像“超视距雷达”，能够提前识别弯道、坡度等道路结构，为NOA系统决策留出更充裕时间。

尤其是L3以上自动驾驶，地图依然是关键的“冗余选项”——当传感器失灵时，地图数据能兜底车辆的定位，避免车辆“迷路”或失控，这是纯视觉靠算法永远补不上的短板。

另外，值得注意的是，在高速公路、城市快速路等稳定场景中，高精地图依然在提供安全冗余与体验优化方面发挥了重要作用。

很显然，地图不再是简单的工具，早已成为辅助驾驶系统基础感知层的核心部分。

不过，不同算法架构、不同团队在不同的研发阶段，对于地图的依赖程度存在显著差异。因此，图商需要提供差异化服务，才能赢得更大的市场空间。比如百度地图作为中国数字地图领域的先行者，其拥有全路网覆盖的高精度LD车道级地图数据，实现了全国360个城市、2800多个区县的车道级路网覆盖。基于此，百度地图不仅打造了超精车道级导航，还可以针对不同车型的需求差异提供定制化服务，实现从乘用车场景到商用场景的全域渗透，进一步巩固了其市场领先地位。

02  AI大模型上车，驱动地图形态持续进化

在AI技术的深度赋能下，辅助驾驶地图产业正在经历一场前所未有的范式革命。“地图数据在辅助驾驶系统应用的底层逻辑已经发生转变，已经从静态数据库变成动态模型参数。”多位行业专家指出，AI大模型正在重塑地图的数据处理、应用场景与生产生态，并且正在重构整个辅助驾驶地图产业的竞争逻辑。

一方面，轻量化地图凭借成本优势与灵活的更新能力，正在成为行业标配，且“轻量化”程度仍在持续提升。据了解，通过AI算法精准提取道路拓扑、路权规则等核心要素，可以实现地图数据的极致压缩，不仅降低车端存储与算力消耗，也可降低地图采集、制作与更新成本。

另一方面，通过AI大模型与地图数据的深度融合，正在推动辅助驾驶地图快速向“出行智能体”升级，从而为更精准的用户意图理解、更智能的场景预判与主动决策支持。以百度推出的“出行智能体”为例，其通过融合地图、导航、车况、用户习惯等多模态数据，构建了具备“理解-决策-优化”能力的智能系统。例如，在早高峰场景中，系统可结合实时路况、用户通勤习惯及历史驾驶数据，动态调整路线规划，将平均通勤时间缩短18%，拥堵路段绕行率提升35%。

“在大模型时代，地图的角色已从‘数据提供者’转向‘先验知识库’。”有业内人士直言，通过提供拓扑关系与语义规则，帮助大模型更快地理解道路场景，降低实时感知的计算压力。例如蔚来的端到端智驾系统，通过融合轻地图的拓扑信息与摄像头的实时感知数据，大幅提升了复杂路口的决策效率。

此外，值得注意的是，随着辅助驾驶技术向L3/L4级进阶，对于地图的精度、鲜度、覆盖度以及可靠性等也提出了更高的要求。为匹配L3/L4级自动驾驶对地图实时性与全面性的严苛要求，行业正加速整合卫星遥感、车端传感器感知、用户众包等多维度数据，形成“空-天-地-人”一体化的数据采集与更新体系。

以百度等为代表的领先图商已经通过“模型驱动+AI质检”模式，实现全国主要城市车道级数据覆盖，数据鲜度达分钟级，可满足L4级自动驾驶的厘米级定位需求。同时，部分企业还推出“地图即服务（MaaS）”平台，为车企提供从数据采集到应用开发的全栈解决方案，进一步强化数据服务能力。

有业内人士表示，辅助驾驶地图正从单一的地图元素提供者，向为辅助驾驶提供多元化数据服务的方向转变。这一转变不仅为组合辅助驾驶系统提供更加丰富的信息支持，更将在提升驾驶安全性、优化用户体验方面发挥重要作用。

很显然，随着辅助驾驶向L3及以上自动驾驶进阶，以及整车智能的加速到来，图商们的竞争维度已发生根本性转变，数据精度不再是唯一标准，数据鲜度、覆盖范围、动态交互能力等综合指标成为新的竞争焦点。在这背后，行业共识正在形成：谁能更紧密地融入智能出行生态系统，谁就能在未来的市场竞争中占据先机。

“未来，图商的竞争将不再局限于数据本身，而是谁能融入更大的智能出行生态。”某自动驾驶技术负责人表示，通过开放数据接口、共建开发者生态，辅助驾驶地图正从“单一产品”向“基础设施”转型，为智能汽车时代提供更强大的数据底座。