文|智駕網  黃華丹

世界變化太快，誰也不敢保證，下一個被拋棄的會不會是自己。

上一年，仍有輿論稱行業的共識是，高階智駕必須要有高精地圖。而到了今年，高精地圖儼然已經成了被嫌棄的松子。

伴隨著多家車企開始落地城市NOA，不依賴高精地圖同時成為一大賣點。

據智駕網統計，目前已提出要實現不依賴高精地圖的車企包括小鵬、理想、華為、智己等，而包括毫末智行、智行者、輕舟智航等智能駕駛公司，也早提出了重感知，輕地圖的方案。

特斯拉又是這一切的始作俑者。FSD不需要激光雷達，也不需要高精地圖。馬斯克更是在2019年提出“過分依賴高精度地圖會讓自動駕駛系統變得極其脆弱，普及起來更加困難。”

看起來又是一個可能會被特斯拉搞黃的產業。

不過，不同于激光雷達，用不用高精地圖，背后的考量除了成本還有地圖鮮度及政策的影響。

由智能汽車創新聯盟自動駕駛與定位工作組聯合18家業內企業共同編寫的《2020智能網聯汽車高精地圖白皮書》顯示，采用傳統測繪車方式，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，成本可能達每公里千元。而一輛測繪車的成本則在數百萬元至千萬元級別。

測繪成本高，轉嫁到用戶身上就是車企高昂的使用成本。長江商學院的一份報告顯示，目前車企使用高精地圖，一般采用訂單費加許可費的模式，訂單費用約為幾千萬，而許可費則為單車100元/年左右。

高昂的測繪成本顯然也導致了圖商無法及時更新地圖，也就是說地圖鮮度無法保證。據稱，目前圖商僅能做到約三個月更新一次。這對于對場景要求極高的自動駕駛車輛來說顯然是不夠的。

此外，高精地圖還面臨著政策上的問題。高精地圖的測繪需要資質，同時，也并非所有城市都能開通高精地圖。目前，僅北京、上海、廣州、深圳、杭州、重慶6個城市開放了高精地圖應用試點，且只有廣州、深圳和上海具備相對完整的高精地圖。而要真正做到城市NOA落地，行業不可能有耐心去等高精地圖在全國鋪開。

依賴高精地圖，會讓智能駕駛的開發、進步變得束手束腳。

于是，這一次，馬斯克又說到了大家心里。

01.高精地圖的優勢明顯

但高精地圖真的要被拋棄了嗎？那也未必?；乜锤骷臆嚻蠛椭邱{公司的表述，“不依賴高精地圖”，不依賴，指的并不是不用，而是在有高精地圖時使用高精地圖，沒有的時候就靠實時感知。

高精地圖的缺點很明顯，但優點更加明顯。

高精地圖發端于傳統導航地圖。主要是為了滿足自動駕駛等領域對地圖精度更高的需求。

從定義來看，高精地圖指的即是精度更高，數據維度更多的電子地圖。

精度更高指的是高精地圖的絕對坐標精度可以精確到厘米級別，而傳統導航地圖的精度通常在十米，甚至百米級別。

數據維度更多則是指除道路信息外，高精地圖包含幾乎所有與交通相關的周圍靜態信息。包括車道線位置、寬度、坡度、曲率等道路數據，交通標志、交通信號燈、車道限高、下水道口、障礙物等車道周邊的固定對象信息，以及高架物體、防護欄、數目、道路邊緣類型、路邊地標等基礎設施信息。

因此，高精地圖可以讓車輛獲得更強的，甚至超視距的感知能力，而厘米級別的精度，也更能夠給定位和后續的規劃和控制、決策層提供更靠譜的先驗信息，降低事故發生概率。也有人將高精地圖成為智能汽車的記憶，讓智駕系統成為老司機。

02.無法使用高精地圖時的替代方案

在無法使用高精地圖時，為了使車輛能保持必要的智駕功能，車企也需要拿出能替代高精地圖的方案。

高精地圖是預先制作好的地圖，而無可用地圖時，依靠的就是車輛傳感器實時采集數據生成的地圖。這就對車輛的實時感知能力與算法提出了更高的要求。

特斯拉作為完全不使用高精地圖方案的代表，曾詳細解析過其采用的技術。

以順利通行十字路口為例，去年AI Day上，特斯拉曾提到其參數量達7500萬的神經網絡“Lanes Network”，其作用是讓車輛弄明白每條車道的走向，僅這個模型運行時就需要占用計算平臺峰值算力的10%。

當然，這一部分也是由于特斯拉還采用純視覺感知，本就對算法有著更高的要求?？梢哉f，特斯拉是為自己選擇了地獄模式。

相應的，理想在6月舉辦的家庭科技日上也介紹了其“神經先驗網絡”（Neural Prior Net，NPN）。NPN運用神經網絡特征（而非高精地圖中的車道線、路沿、交通標識等顯性特征）描述復雜路口，將來自多車的NPN特征匯集在云端，并將這些NPN特征用于經過路口的車輛上的BEV網絡，幫助其提升對復雜路口的識別能力。同時，每一輛經過相應路口的車輛，又會反過來提供新的NPN特征，不斷更新、完善云端的NPN特征集。

這樣做的好處首先是，信息量大。NPN特征通過神經網絡提取全圖特征，而不僅限于人為制作高精地圖時的車道線、路沿、交通標識等。

其次，保密性高。NPN特征是神經網絡的語言，人類無法直接解讀，且必須配合BEV網絡才能使用，而每家的BEV網絡模型、傳感器型號和位置各不相同，因此不存在數據安全問題。

03.輕地圖是當前的主流

從2010年谷歌宣布開始研發自動駕駛汽車，這個行業的興起同時帶動了高精地圖的發展。到2018年左右，自動駕駛行業的沸騰也讓地圖行業一片欣欣向榮。除了傳統圖商，包括京東、滴滴、美團等互聯網巨頭，華為、小米等通訊巨頭，甚至上汽、吉利等車企也都入局其中。

但一方面，是國家收緊圖商資質，直接導致一批企業出局。而自動駕駛的熱潮退去，也帶走了部分企業。從行業自身來說，如前所述，高精地圖的測繪成本高，投入大，到今天，剩下能做高精地圖的圖商已經不多。

這一輪的“去高精地圖”運動，是否會讓圖商更加雪上加霜？

當然，如前所述，車企使用的描述依然是不依賴高精地圖，要做到真正不使用高精地圖，目前似乎并不現實。

高德地圖汽車業務中心總經理江睿認為，雖然汽車目前已具備感知車輛周邊環境的能力，但針對車輛阻擋、不規則路網、復雜路口和交通規制等信息，感知系統還無法做到看清、理解和表達。因此，地圖作為提供全局先驗信息的底層基礎設施，仍具有不可或缺的作用。

“優質的高級輔助駕駛體驗離不開好用的導航路徑規劃、專業的靜態數據，實時的動態數據以及豐富的經驗數據等全方位的支持。”

此前，時任百度智能汽車事業部總經理褚瑞松也曾表示，在未來3-5年，高精地圖都很難被淘汰。

不過，即便是從圖商相對樂觀的角度來看，這個時間限也不算太長。

跟上這輪去高精地圖的熱潮，圖商們的解決方案是推出輕地圖。

所謂輕地圖，即輕量化的高精地圖，同時融合了高精地圖和傳統導航地圖的一些優點。在定位精度和信息豐富度上，輕地圖免去了一些優先級不高的信息，以算法作為補充。

目前，包括百度、高德、騰訊和四維圖新等主要圖商都已經推出了輕地圖。

百度在介紹其輕量級高精地圖方案時曾舉過一個例子。在構建高精地圖時，會標注出每一個紅綠燈的精確位置以及哪個燈控制哪條車道等具體信息，而在輕地圖中，百度只標注了整體紅綠燈的位置，缺失的部分信息由算法作為補充。上車后，車輛自身的傳感設備同樣是一種補充。這就可以大大降低高精地圖的成本，同時提高靈活性。

高德HQ Live MAP可做到高速和城市快速路場景相對精度30cm，城區相對精度1米，雖然無法達到HD MAP的精度，但足以應對高階輔助駕駛的場景。同時，HQ Live MAP簡化了城區普通路場景中不必要的地圖元素，從而降低了制作和部署成本，以達到更輕，但更實用的目的。

此外，通過自研眾源設備，并大范圍部署至生態內的物流車、行業車、調度車等，實現從發現、采集、生產到發布等完整流程的大幅提效，高德HQ Live MAP可實現天級別的實時更新。相較于高精地圖三個月更新的頻率，輕地圖可大大提高地圖鮮度。

騰訊的HD Air同樣可保障米級精度，在滿足L2+級別自動駕駛需求的同時，進一步降低建圖成本。同時，HD Air采用多種采集更新模式，可以保障周級更新。

而四維圖新則提出了新產品OneMap，將導航地圖、輔助駕駛地圖、高精度地圖、停車場地圖“四圖合一”，將所有數據按照統一的幾何拓撲進行關聯，在同一路網上支持導航和智駕功能。

04.寫在最后

高精地圖遭到嫌棄自有其原因，但事實上，行業一時似乎又無法做到真的擺脫高精地圖。

四維圖新地圖中心總經理李翔在接受采訪時表示，L3級以上自動駕駛肯定需要高精地圖，這基本上是業內共識。

今年3月，中國自然資源部發布了《智能汽車基礎地圖標準體系建設指南(2023版)》，提出到2025年，初步構建能夠支撐汽車駕駛自動化應用的智能汽車基礎地圖標準體系，先行制定急用先行的10項以上智能汽車基礎地圖重點標準。

此前，四維圖新也在媒體溝通會上表示，今年國家監管部門正式允許全國城市級道路送審。

這可以視為國家對高精度地圖的政策放松。

車企是否真的能拋棄高精地圖？高精地圖的未來，又會如何發展？目前來看，依然是個無法定論的未知數。