汽车服务：2月上海篇-2026年主流车企城市NOA试驾报告

证券分析师：黄细里执业证书编号：S0600520010001联系邮箱：huangxl@dwzq.com.cn2026年2月12日 核心结论 ◼2026年C端汽车智能化的主要矛盾已经从覆盖面向体验优化切换。主要智能驾驶主机厂/方案供应商已实现包括环岛、掉头等复杂场景的城市NOA落地体验，并完善车位到车位、ETC通行等高阶功能，后续主要优化方向为CornerCase的处理能力，以提升乘客与安全员的驾驶体验。 ◼本报告进行了大样本集中路测以及小样本深度路测两种形式，从场景实现、接管频率、舒适性等维度对地平线、理想、千里智驾、轻舟智航、文远知行、小鹏汽车共6家智能驾驶主机厂/方案供应商的智驾体验进行定性和定量的横截面评价。由于主观尺度、实际路况、安全员对智驾的信任度等因素的限制，本报告不涉及具体车企/方案供应商的智能化能力排序（表格先后顺序按拼音首字母排序，不代表排序情况），也不涉及具体车企/方案供应商的投资建议。 ◼相比2025年，2026Q1各家主机厂智驾能力均有提升，同时第三方供应商智驾方案落地效果优秀。 ➢主机厂自研阵营：看好自研持续迭代。理想、小鹏自研方案成熟并经历多轮迭代，已形成公共道路+部分内部路全场景NOA覆盖，并在静动态横向感知（窄道通行等）、场景理解（待行区、手势识别等）以及Corner Case（鬼探头、非标准路况等）的优化处理上展现出能力提升。理想OTA 8.2迭代后，ADMax更丝滑，行车顿挫感减少，反应更加从容稳定。小鹏XOS 5.8.5版本可实现三点掉头、自主学习车位到车位，预计春节后推出VLA 2.0，从标准VLA（V→L→A）转为创新VLA（省略语言中间层转译），降低信息损耗，推理效率更高，反应更快。 ➢第三方智驾供应商阵营：答卷亮眼。第三方智驾供应商方案陆续亮相，上线即打通全域外部公共道路，环岛掉头无断点。地平线HSD全程流畅，1h深度路测实现首次全程0接管（存在一次介入加速踏板）；千里智驾于极氪车型首次上车G-ASD方案，深度路测接管率显著下降；轻舟智航采用单J6M芯片（算力128TOPS）完成城市NOA量产上车，车端芯片算力在城市NOA车型中处于最低水平；文远知行方案于第一电动网举办的中国智驾大赛-台州站中夺冠，实测效果亮眼，选道逻辑优秀，无安全性接管。 ◼风险提示：全球AI技术创新低于预期；国内L3智能化渗透率低于预期。 上海智能化路测基本情况 大样本集中路测 小样本深度路测 核心结论及风险提示 一、上海智能化路测基本情况 路测统计免责声明 ◼本报告内容均不涉及具体的车企智能化能力排序（表格先后顺序不代表排序情况），也不涉及具体车企的投资建议。本报告所涉及的路测比较尽可能追求客观，但由于实际情况的限制，同一车型在不同时间、不同路况的表现可能会存在差异，同时品牌的智能化表现也会受到不同智驾版本、不同车型、不同智驾模式的影响。我们进行了两种形式的路测，具体优点和差异可能体现在： ➢一、大样本集中路测：大样本集中路测是指30人+集中于13:00-18:00时间段、基于固定路线的智能化体验测试，但不同车型的驾驶员难以保持一致。 ✓其优点为：1）涵盖同时段不同车型路测信息；2）路线较为标准化；3）样本量较为丰富。 ✓其反馈一般会受到：1）不同评价员主观评价尺度不一致的影响；2）不同安全员驾驶安全边际（安全员的保守或激进程度）不一致的影响；3）路测时长较短，无法全方位深入体验的影响。 ➢二、小样本深度路测：小样本深度路测是指相同安全员和评价员于不同时段、基于相似路线的智能化体验测试，安全员与评价员均为东吴汽车组内成员。 ✓其优点为：1）评价员的主观评价尺度一致；2）安全员的主观安全边际（安全员的保守或激进程度）一致；3）路测时长长，涵盖场景丰富； ✓其反馈一般会受到：1）不同时段路况不一致的影响；2）细微路线差异路况不一致的影响。3）样本量单一的影响。 智能化路测车型 ◼2026年2月上海试驾车型共以下6款：星途ET5、理想i6、极氪9X、理想L6 Pro、星途星纪元ES、小鹏X9；相应试驾版本分别为：软件00.02.11、OTA 8.2（AD Max）、OTA 7.1.1（千里浩瀚H7 ASD）、OTA 8.2（AD Pro）、软件06.01.00、XOS 5.8.5。 车型智驾版本 软硬件方案比较 ◼硬件维度，传感器方面，本次路测小鹏X9采用视觉方案，其他车型均搭载激光雷达；智驾芯片方面，地平线、轻舟方案采用地平线芯片，理想、千里、文远采用英伟达芯片，小鹏采用自研图灵芯片。 ◼软件维度，小鹏、理想（AD Max）为自研方案，其余为第三方供应商方案。 二、路测统计结果 2.1大样本集中路测说明 大样本集中路测基准路线说明 ◼本次集中路测的基准路线： ➢东吴证券—正大广场（环岛）—拉蒂娜·巴西牛排馆Latina（陆家嘴店）（掉头）—东吴证券◼本次集中路测的时段：➢2026/2/413:00-18:30 指标说明 ◼总体评价：综合各测试维度，全面衡量智能驾驶系统在路测中的整体表现、可靠性。 ◼接管次数：反映系统因无法解决或危险驾驶需人工介入的频次，直接体现自动驾驶功能的成熟度与安全冗余。 ◼平稳性表现：体现加速、减速、转向等操作的平顺度，直接影响驾乘人员的舒适性体验。 ◼行驶效率：在客观路况条件下，衡量系统遵守交规时的通行流畅度及对道路资源的利用效率。 ◼环岛场景表现：评估在环岛进、出及环岛内跟车、避让等复杂场景的决策与操控能力。 ◼掉头场景表现：考验系统在路口掉头时，对对向车流、行人的预判，及转向角度、避让时机的精准把控。 ◼博弈场景表现：检测系统与其他交通参与者（车辆、行人等）互动时的决策博弈与协同能力。 评分标准说明及稳定度得分说明 ◼评分标准： ◼涉及评价类指标： ➢0——完全不能使用智驾；1——智驾体验很差；2——智驾体验较差；3——正常使用智驾，总体需求都能满足；4——行驶流畅；5——超预期地“灵性”行驶 ◼涉及具体场景类指标： ➢0——完全不能使用智驾；1——智驾体验很差；2——智驾体验较差；3——正常使用智驾，总体需求都能满足；4——行驶流畅；5——超预期地“灵性”行驶 ◼稳定度得分：得分越高稳定性越好 ➢1）对各评价得分计算出方差；2）再对单一智驾系统的各项评分的方差进行基于“最大值基准”的反向标准化处理，将方差越大，结果波动越大，信息熵越少，转化为稳定度得分，其特征为波动越大，得分越低；3）再将该得分线性映射在1-5区间，与评价指标共用坐标轴。 2.2小样本深度路测 深度路测概况 ◼路测具体时间、简要路况及大致路线如下： ➢地平线HSD深度路测时间：2月4日8:30-9:30，车流量中等偏大，路线东吴证券—正大广场—北京西路西藏中路—圆明园路滇池路—东吴证券 ➢理想AD Max深度路测时间：2月3日18:30-19:45，车流量较大，路线东吴证券—正大广场—北京西路西藏中路—圆明园路滇池路—世纪汇2座—东吴证券 ➢千里浩瀚H7深度路测时间：2月4日18:00-19:00，车流量中等偏大，路线东吴证券—正大广场—北京西路西藏中路—圆明园路滇池路—东吴证券 ➢轻舟智航深度路测时间：2月3日20:00-2100，车流量较大，路线东吴证券—正大广场—北京西路西藏中路—圆明园路滇池路—东吴证券 ➢文远知行深度路测时间：2月4日12:00-13:00，车流量偏大，路线东吴证券—正大广场—北京西路西藏中路—圆明园路滇池路—东吴证券 深度路测基准路线说明 ◼本次深度路测的基准路线为： ➢东吴证券—正大广场（环岛）—北京西路西藏中路（隧道、掉头）—圆明园路滇池路（窄道通行）—东吴证券（昌邑路修路） 深度路测途经点说明 ◼途经点正大广场：主要测试智驾车辆环岛通行能力，车辆会从世纪大道经过3/4个明珠环岛后驶入陆家嘴环路◼途经点北京西路西藏中路：主要测试智驾车辆隧道通行和掉头能力，车辆会经过人民路隧道到达路况较为复杂的浦西，并在北京西路西藏中路交叉口掉头行驶◼途经点圆明园路滇池路：主要测试智驾车辆窄道通行能力，北京东路—圆明园路——滇池路段属于单车道窄道通行，且路侧聚集行驶或停靠的非机动车 细分场景的定义与分类 ◼我们将智驾时发生的经典场景进行标准化，以便后续的总结归纳分析。其中细分场景包括换道、上下匝道、红绿灯启停、障碍物/车辆绕行、左转、右转、超车、大曲率弯道、公交车道识别、堵车、减速带识别、避让车辆/行人、无保护左转、无保护右转、修路、加塞、环岛、复杂路口、掉头、待行区、窄道通行共计21个，下表展示了经典场景标准化定义说明及其难度分类。 2.3路测统计结果 地平线HSD，星途ET5 ◼大样本集中路测：地平线HSD总体得分均值4.55，已经可以优秀处理路测场景，平均总接管次数为0.16次，整体智驾表现优秀；HSD可以从容应对环岛、掉头的困难场景。 ◼小样本深度路测：首次深度路测路线实现全程0接管，存在一次介入。 理想AD Max，理想i6 ◼大样本集中路测：理想AD Max OTA 8.2总体得分均值3.51，满足智驾需求行驶流畅，平均总接管次数为1.86次；理想贯彻了其平稳性优秀表现，在环岛博弈中较从容。 ◼小样本深度路测：首次深度路测路线全程4次接管，主要原因包括选错车道、右转进入小道、避让等场景，窄道通行能力较强。 千里智驾G-ASD，极氪9X ◼大样本集中路测：千里智驾G-ASD总体得分均值3.05，满足智驾需求行驶流畅，平均总接管次数为2.60次；千里在环岛场景和掉头场景表现较从容。 ◼小样本深度路测：首次深度路测路线全程4次接管，1次介入。主要原因包括红绿灯启停、避让车辆/行人。 轻舟智航AD PRO，理想L6 Pro ◼大样本集中路测：轻舟智航AD PRO总体得分均值2.89，满足智驾需求行驶流畅，平均总接管次数为2.75次。轻舟智航在环岛场景中表现较好。 ◼小样本深度路测：首次深度路测路线全程6次接管，主要原因包括复杂路口、换道、异形红绿灯识别、加塞等。 文远知行E2E，星纪元ES ◼大样本集中路测：文远知行E2E总体得分均值3.84，满足智驾需求行驶流畅，平均总接管次数为0.70次；文远在环岛场景和行驶效率中较为从容。 ◼小样本深度路测：首次深度路测路线全程2次接管，1次介入。主要原因包括走错路、换道、红绿灯启停等场景。 XNGP，小鹏X9 ◼大样本集中路测：XNGP总体得分均值3.64，满足智驾需求行驶流畅，平均总接管次数为1.20次；XNGP贯彻了其平稳性优秀表现，在环岛场景、行驶效率中表现较好。 三、核心结论及风险提示 核心结论 ◼2026年C端汽车智能化的主要矛盾已经从覆盖面向体验优化切换。主要智能驾驶主机厂/方案供应商已实现包括环岛、掉头等复杂场景的城市NOA落地体验，并完善车位到车位、ETC通行等高阶功能，后续主要优化方向为CornerCase的处理能力，以提升乘客与安全员的驾驶体验。 ◼本报告进行了大样本集中路测以及小样本深度路测两种形式，从场景实现、接管频率、舒适性等维度对地平线、理想、千里智驾、轻舟智航、文远知行、小鹏汽车共6家智能驾驶主机厂/方案供应商的智驾体验进行定性和定量的横截面评价。由于主观尺度、实际路况、安全员对智驾的信任度等因素的限制，本报告不涉及具体车企/方案供应商的智能化能力排序（表格先后顺序按拼音首字母排序，不代表排序情况），也不涉及具体车企/方案供应商的投资建议。 ◼相比2025年，2026Q1各家主机厂智驾能力均有提升，同时第三方供应商智驾方案落地效果优秀。 ➢主机厂自研阵营：看好自研持续迭代。理想、小鹏自研方案成熟并经历多轮迭代，已形成公共道路+部分内部路全场景NOA覆盖，并在静动态横向感知（窄道通行等）、场景理解（待行区、手势识别等）以及Corner Case（鬼探头、非标准路况等）的优化处理上展现出能力提升。理想OTA 8.2迭代后，ADMax更丝滑，行车