目前，城区NOA大部分还处于可用阶段，还没有达到好用的阶段。主要的问题还是在于比较“怂”，比较鲁莽，通过率比较低：$比亚迪(SZ002594)$ $赛力斯(SH601127)$ $小鹏汽车(XPEV)$
如何实现城区NOA从可用到好用的进阶，陈黎明认为，首先要解决自动驾驶的scale up和scale out的难题。所谓scale up，在特定、固定、受控的小ODD范围内实现性能最优，已经达到了很高的性能，能够处理很多复杂的场景。但是在广泛的场景应用里面，我们能够看到性能的上限非常的低，就是刚才我们讲的怂、鲁莽这些行为。使得整个自动驾驶的应用还受限于一些相对小的范围，在大范围上体验不好。
要解决这个问题核心的要素就是四个：算法、算力、数据、工程能力。算法是决定了整个系统的性能的上限，然后算力和数据是决定了技术迭代速度。工程能力决定了整个量产化的规模和用户的体验。
陈黎明表示，采用一个端到端和交互博弈的解决方案，能够比较好地解决scale out和scale up的难题。地平线采用了“三网合一”的端到端大模型，在这个大模型里面它能够把传感器的数据和地图和导航信息输入大模型进行训练。在这个模型里面它通过不丢失信息的情况下对周边世界进行更好的感知，通过动静态的推理还有数据的训练，能够产生出动静态目标。除此之外还能够输出一个机器能读懂的高维特征级信息，给到下一个模块，也就是交互博弈模块。这个模块有两个部分组成：一个是神经网络的模块，再一个是基于Rule-based的模块。神经网络能够提高整个系统上限，同时基于Rule-based的模块可以做好安全兜底，确保系统下限。查看图片