突如其來的“無圖”時(shí)代

導(dǎo)語(yǔ)

Introduction

“無圖”看起來很美好。

作者丨王小西

責(zé)編丨李思佳

編輯丨朱錦斌

這次上海車展，一個(gè)很有意思的事是，城市NOA（Navigate on Autopilot）似乎突然進(jìn)入“無圖時(shí)代”。其實(shí)，也好理解。這就是我前面的文章《高精地圖，要被甩了》的延續(xù)。

這不光是余承東所說的“自動(dòng)駕駛依賴高精地圖很難做到普及，全國(guó)覆蓋的成本非常高。”還在于，車企對(duì)于純視覺路線和多傳感器融合路線的探索，已經(jīng)到了一個(gè)“拐點(diǎn)”和丟掉“拐棍”的階段。

就拿華為自己來說，4月16日在發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，華為推出ADS 2.0智能駕駛系統(tǒng)，對(duì)高精度地圖的依賴明顯降低，余承東稱之為“有圖無圖都能開”?？雌饋?，真無圖的城市NOA比想象中來得快。

換句話說，在城市NOA成為行業(yè)新一輪競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)的當(dāng)下，“去高精地圖化”已經(jīng)成為行業(yè)共識(shí)。當(dāng)然，高精地圖商們會(huì)很難受。不過，目前存在兩個(gè)問題需要解決，一是，都說年底覆蓋多少多少城市，能做到嗎？能做到什么程度？二是，無圖是真的無圖？

“無圖”有多遠(yuǎn)？

之所以車企們喊“無圖”，在于高精地圖上車的BUG——成本與審核速度。

此外，高精地圖城市覆蓋率低、采集成本高無法保證“鮮度”，算是目前的兩個(gè)無解大BUG。難以實(shí)時(shí)更新反映現(xiàn)實(shí)世界的變化，正是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)完成城市NOA任務(wù)的巨大障礙。

而對(duì)于車企來說，首先是成本很高。比如，NOA的兩大經(jīng)典場(chǎng)景，其中用于高速NOA的高精地圖，單車每年都更新成本大概在200元級(jí)別；而用于城市NOA的高精地圖，單車/單城市/月的更新成本也在數(shù)百元級(jí)別。按照一家車企10萬輛保有量的規(guī)模，成本就可能達(dá)到10億元/年的級(jí)別。

而目前針對(duì)城市NOA類功能，各家車企的訂閱價(jià)格也基本在幾百元/月的水平。像阿維塔11城市NCA，訂閱費(fèi)約700元/月。而蔚來NOP+（原來叫NAD），訂閱費(fèi)為380元/月。

2021年的NIO Day上，蔚來最早宣布智能駕駛訂閱服務(wù)NAD月費(fèi)680元。兩年后輔助駕駛訂閱模式終于能夠落地，將從7月1日起對(duì)NOP+進(jìn)行收費(fèi)，價(jià)格降了約300元。雖然還有“用戶回饋方案”，但是，成本是實(shí)實(shí)在在擺在那里的。

所以可以這么理解，城市NOA的訂閱費(fèi)用現(xiàn)階段主要是用來COVER掉高精地圖的采集和更新成本，而非車企的溢價(jià)或新增盈利增長(zhǎng)點(diǎn)。而如何降低成本，也比較考驗(yàn)車企的商業(yè)智慧。

而高精地圖的更新速度，更是受到地圖開放、審批的流程約束。高精地圖供應(yīng)商們當(dāng)然很急，急于先行和開放更多試點(diǎn)城市，解決城市NOA在更大范圍可用的問題。但是，飯是要一口一口吃的。

所以，2018年就被提出的“重感知、輕地圖”的技術(shù)路線被推向前臺(tái)。而且，這屆上海車展期間，我們看到包括華為、百度、理想、小鵬在內(nèi)的頭部玩家紛紛表示對(duì)高精地圖的口頭“放棄”。 

比如華為ADS 2.0進(jìn)一步升級(jí)GOD網(wǎng)絡(luò)，道路拓?fù)渫评砭W(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步增強(qiáng)，類似于特斯拉的占用網(wǎng)絡(luò)算法（Occupancy Networks），即使無高精地圖也能看懂路，以及紅綠燈等各種道路元素。

百度推出的城市智駕Apollo City Driving Max系統(tǒng)，選擇以“純視覺+激光雷達(dá)”的方式實(shí)現(xiàn)感知冗余，比行業(yè)通用的傳統(tǒng)高精地圖要“輕”近80%。

理想最新發(fā)布的AD Max 3.0，按照官方說法，它開啟了“智能駕駛3.0時(shí)代”，從高速場(chǎng)景進(jìn)入城市場(chǎng)景，可以擺脫對(duì)高精地圖的依賴，像人類司機(jī)一樣實(shí)時(shí)感知、決策、規(guī)劃。本季度將推送內(nèi)測(cè)用戶，年底覆蓋100座國(guó)內(nèi)城市。

但從目前現(xiàn)狀看，從行業(yè)“輕地圖”到“無圖”還無法一步到位，實(shí)現(xiàn)真正具備挑戰(zhàn)性的復(fù)雜城市場(chǎng)景下不依賴高精度地圖任意點(diǎn)到點(diǎn)的智能駕駛。

而在“重感知，輕地圖”的背景下，能做到的是，由原本的專注“高精度”而改為使用SD Pro、輕量級(jí)高精地圖，通過感知幫助導(dǎo)航地圖更新，兩者相輔相成而非“誰(shuí)干掉誰(shuí)”。

此外，車企和供應(yīng)商也在研究，進(jìn)一步降低成本，擺脫對(duì)昂貴硬件平臺(tái)的依賴。

比如，做智能駕駛解決方案的元戎啟行表示，借助自研的推理引擎，與傳統(tǒng)方案相比能將自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的功耗降低近90%，同時(shí)大幅降低系統(tǒng)所需的計(jì)算資源。元戎啟行副總裁劉軒就表示，其自研的推理引擎運(yùn)算效率比主流開源框架的推理引擎快了6倍。

從我車展上與不少行業(yè)人士的交流來看，大家的判斷較為趨同：2023年L2+級(jí)高級(jí)輔助駕駛進(jìn)入全線爆發(fā)期（最典型的例子，是行泊一體的量產(chǎn)應(yīng)用）。但與此同時(shí)，成本也成為自動(dòng)駕駛規(guī)?；涞刈钪饕淖璧K之一，成本控制也成為供應(yīng)鏈的大勢(shì)所趨。

從車企角度來看，在能保障供應(yīng)的前提下，肯定會(huì)選擇成本更優(yōu)的解決方案。從用戶角度而言，成本降低后，城市NOA以及更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛“飛入尋常百姓家”才更容易變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。