走“圖”無路，車企為何扎堆拋棄高精地圖？

星光逐漸暗淡，邊緣化高精地圖已成為廠商們的一致選擇。

日前，元戎啟行正式發(fā)布了不依賴高精度地圖的智能駕駛解決方案，成為業(yè)內(nèi)首個宣布徹底解綁高精地圖的自動駕駛玩家。

回看近一年內(nèi)，已有包括華為、蔚來、小鵬、理想、地平線等超過8家企業(yè)明確表達(dá)了棄用高精地圖的想法。他們或已經(jīng)發(fā)布了不依賴高精地圖的輔助駕駛方案，或宣布了去高精地圖的時間線，2023年“輕地圖”的趨勢已然分明。

2021年4月，極狐阿爾法S采用高精地圖在市區(qū)智能駕駛?cè)珳y試的視頻曝光，車輛在無人控制的狀態(tài)下在街頭輕松穿梭，令不少網(wǎng)友感到驚嘆。不到兩年時間，高精地圖便被推下頂峰，落入如此窘境因何而起？高精地圖的價值要被重估嗎？

高精地圖緣何頻遭拋棄？

與傳統(tǒng)導(dǎo)航電子地圖不同，高精地圖是提供給計算機使用的，為輔助駕駛和自動駕駛提供重要的道路信息保障。其精度需要達(dá)到厘米級，是高精度、精細(xì)化定義的地圖，成為自動駕駛重要的感知基礎(chǔ)技術(shù)之一。

高精地圖的“高”有三個特點，其一是高精度，可以達(dá)到厘米級，是立體圖；其二是高鮮度，必須高頻更新地圖信息，包括實時交通流量、紅綠燈狀態(tài)信息等動態(tài)信息，以及道路變更、維修等靜態(tài)信息；其三是高豐富度，包含道路形狀、交通標(biāo)志、道路標(biāo)記以及周邊的障礙物等信息，可達(dá)上百個數(shù)據(jù)要素。

每一項技術(shù)背后必然有資金投入和研發(fā)支持，要拿到如此精確的地圖測繪，所需要花費的金錢必不可少，巨額成本讓廠商們嘗到了苦頭。

根據(jù)《智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精地圖白皮書》顯示，采用傳統(tǒng)測繪車方式，分米級地圖的測繪效率約為每天每車500公里道路，成本為每公里10元左右，而厘米級地圖的測繪效率約為每天每車100公里道路，成本可能達(dá)每公里千元，一天就是十萬級的費用。

然而，全國的城市道路有1000萬公里，把這些道路全部采集齊，簡直就是天價。即便是一向財大氣粗的車企，也很難一擲千金。

更讓它們頭疼的是，高精地圖的更新速度太慢了，已經(jīng)跟不上自動駕駛發(fā)展所需要的速度。由于需要采集眾多極為精確的數(shù)據(jù)，高精地圖基本還是季更，對于車企來說它們希望做到按天級更新，與之合作的地圖廠商顯然無法承擔(dān)這樣的壓力，由此產(chǎn)生驟升的成本和緩慢前進的步伐雙方都不愿看到。

因為自動駕駛?cè)绻^度依賴高精地圖，將會因地圖覆蓋范圍而限制其應(yīng)用范圍，甚至?xí)棺詣玉{駛技術(shù)難以推廣。正如余承東所說，“國內(nèi)的道路天天在變，依賴高精度地圖的話，根本沒辦法普及。另外，高精度地圖的制作成本非常高，想要把全國范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)都采集下來非常難，甚至有時候今天采集完數(shù)據(jù)，明天就要改?！?/p>

此外，2023年初開始，整個汽車市場迎來了降價潮，無論是燃油車還是新能源車都未能幸免，這個時候車企的成本控制會有更高要求，高精地圖這種需要長期投入的技術(shù)路線顯然已經(jīng)走不通。

不止車企頭疼，地圖廠商也不好過。據(jù)了解，專業(yè)測繪車售價在500-800萬元/輛，組建一支20輛左右的測繪車隊成本就要上億元。

為了減輕成本壓力和提升采集效率，地圖廠商采用眾包制圖的方法將相關(guān)的傳感器裝到第三方的普通車輛，讓這些第三方車來進行實時數(shù)據(jù)采集，并隨時上傳到云服務(wù)器。這個技術(shù)看似并不困難，但卻因存在資質(zhì)問題和隱私安全不得不暫停。

去年8月份，自然資源部明確收緊高精地圖測繪資質(zhì)（即甲級測繪資質(zhì)），要求企業(yè)需依法取得相應(yīng)測繪資質(zhì)，或委托具有相應(yīng)測繪資質(zhì)的單位開展測繪活動。并先后分3批公布了最新的導(dǎo)航電子地圖制作甲級測繪資質(zhì)復(fù)審換證結(jié)果，僅有19家單位通過資質(zhì)復(fù)審，而復(fù)審前有31家單位。

成本高昂、更新速度跟不上、甲級測繪資質(zhì)稀缺，這種種的一切都將高精地圖拉下“神壇”，與高精地圖解綁，車企們似乎更“自由”了。

解綁高精地圖，“重感知”革新量產(chǎn)之路？

放棄高精地圖后，車企們開始探索“重感知，輕地圖”的新路徑。

智能駕駛按技術(shù)架構(gòu)分為感知、決策和執(zhí)行三個層次，這好比人類眼睛看到的、腦子想到的，以及腳上的動作。感知層負(fù)責(zé)對環(huán)境信息和車內(nèi)信息的采集與處理，而智能傳感器便是感知層的硬件核心。

激光雷達(dá)和高精地圖是自動駕駛的兩條路徑，激光雷達(dá)用以增強感知能力，高精地圖則用來提高規(guī)劃能力。激光雷達(dá)具備高精度、高可靠性，配合攝像頭和毫米波雷達(dá)，能增強系統(tǒng)的可靠性、冗余性，有望在L3+階段成為汽車傳感器中不可或缺的一部分。

當(dāng)車企把精力從地圖轉(zhuǎn)移到感知上時，可發(fā)揮的空間更大，它們不再依賴于高精地圖提供的信息，而是更注重自主創(chuàng)新技術(shù)的研發(fā)，可以更加自由地設(shè)計和實現(xiàn)自動駕駛系統(tǒng)。

以元戎啟行發(fā)布的Driver 3.0智能駕駛解決方案為例，其擁有精確的感知系統(tǒng)，能夠感知到高精度地圖所擁有的精細(xì)道路信息。此外，Driver 3.0還能實時定位車輛的位置，判斷車輛位于哪條車道線上，距離旁邊的車道線有多遠(yuǎn)。

與Driver 3.0同步面世的，還有D-PRO和D-AIR兩款行泊一體的智能駕駛產(chǎn)品。據(jù)了解，D-AIR的硬件成本為7000元，D-PRO的硬件成本則為1.4萬元。

可見，重感知方案適配價格便宜、覆蓋范圍更廣的導(dǎo)航地圖，能夠打造低成本且沒有地域限制的智能駕駛汽車，助力其走向量產(chǎn)之路。3月17日，小鵬汽車在財報電話會中也透露，今年下半年，小鵬汽車城市NGP（智能導(dǎo)航輔助駕駛）深度學(xué)習(xí)算法將實現(xiàn)不再依賴高精度地圖，可覆蓋的城市范圍也將進一步擴大。

不過，成本雖然有所降低，這一技術(shù)路線卻對車企的算法能力提出了新挑戰(zhàn)。自動駕駛車輛需要通過深度學(xué)習(xí)模型來獲取周圍環(huán)境的信息，因此它們需要開發(fā)高性能的深度學(xué)習(xí)模型以便能處理大量的數(shù)據(jù)和提高感知精度。

更重要的是，它們需要開發(fā)安全可靠的自動駕駛系統(tǒng)，持續(xù)改進其安全性能。因為從目前發(fā)展看，車端感知器件還存在“性能邊界”，例如，激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)形成的點云無法提供豐富的顏色和紋理信息，使得點云識別效果一般。點云識別效果的目的是從點云中識別出特定對象，例如人、車、道路等。

盡管高精地圖在輔助駕駛中的權(quán)重不斷降低，但并不意味著會被完全拋棄。

棄之不用，丟之可惜

目前，我國自動駕駛玩家更多選擇漸進式的發(fā)展路線，從相對基礎(chǔ)、難度較低的輔助駕駛?cè)胧郑瑥腖1逐步到L5。2022年，眾多L4跨越式玩家也進入L2賽道。例如，文遠(yuǎn)知行與博世聯(lián)合研發(fā)L2、L3級別的量產(chǎn)自動駕駛系統(tǒng)，并計劃于2023年實現(xiàn)量產(chǎn)；百度在推進Robotaxi大規(guī)模落地的同時，積極推進Apollo領(lǐng)航輔助駕駛的量產(chǎn)落地。

在L2級別輔助駕駛階段，高精地圖并非剛需。隨著輔助駕駛技術(shù)逐漸轉(zhuǎn)移到城市導(dǎo)航輔助駕駛場景，輔助駕駛數(shù)據(jù)積累和算法不斷優(yōu)化，使得當(dāng)前汽車整體感知能力已大幅升級，高階輔助駕駛不再像以前那樣依賴高精地圖。

反而，高精地圖成本高、更新慢的劣勢還會拖慢車企的量產(chǎn)速度，被棄用在情理之中。對于L3級別的自動駕駛車輛來說，高精地圖目前也是可選項，而非必要級，因為自動駕駛?cè)蕴幱贚2向L3的過渡階段，激光雷達(dá)可以滿足現(xiàn)階段要求，而實現(xiàn)量產(chǎn)是車企的首要目標(biāo)。

近日，蓋世汽車研究院發(fā)布的《智能輔助駕駛趨勢展望》報告預(yù)測，到2025年，NOA（高級別輔助駕駛）搭載量將突破400萬輛。高工智能汽車研究院也給出了2025年NOA搭載量超380萬輛的預(yù)測。這側(cè)面反映出L4技術(shù)增量放緩，存量技術(shù)L3甚至L2+要為自身尋找安全可行的應(yīng)用場景。

在自動駕駛規(guī)?；涞匾院螅叩燃壸詣玉{駛?cè)鏛4、L5級別對高精地圖的依賴度會有所顯現(xiàn)。因為彼時車企將對數(shù)據(jù)覆蓋范圍和安全性提出更高的要求，L3級別后，車輛沒有了人工干預(yù)，對安全判斷的要求更高，高精地圖由于可以讓車輛提前感知路面變化，讓車輛有更合理的決策結(jié)果，會將安全系數(shù)提高到99%以上。

目前階段來看，圖商們也并非坐以待斃，而是在積極將標(biāo)準(zhǔn)地圖與高精地圖融合。例如，在高速場景中，對標(biāo)準(zhǔn)地圖和高精地圖進行后匹配，且準(zhǔn)確率一般比較高；在城市場景下，標(biāo)準(zhǔn)地圖與高精地圖由于生產(chǎn)工藝不同，無法進行后期關(guān)聯(lián)，但為支持城市高階輔助駕駛功能落地，圖商已在部署標(biāo)準(zhǔn)地圖與高精地圖的一體化生產(chǎn)。

高精地圖在現(xiàn)階段作用被逐漸淡化，但所提供的關(guān)鍵性基礎(chǔ)技術(shù)仍具有一定價值。無論哪種方案都展現(xiàn)出弊端，在發(fā)展階段車企需要不斷尋求新的解決方案以適應(yīng)環(huán)境變化，目前很難說哪種方式是一勞永逸的，只不過“重感知”路線暫時呈現(xiàn)出優(yōu)勢。不過，高階智能駕駛對數(shù)據(jù)的采集確是必然，需要保障相關(guān)數(shù)據(jù)安全合規(guī)，這是進階路上必須要重視的問題。

文中圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)

       原文標(biāo)題 : 走“圖”無路，車企為何扎堆拋棄高精地圖？