高精地圖因“三難”被邊緣化，圖商如何面對自動駕駛新挑戰？|全球聚焦

采寫/王雅迪

編輯/劉敏娟

出品人/楊慧

日前，華為ADS 2.0智能駕駛系統正式發布，該系統技術特性之一是可以不依賴高精地圖（HD map），屬于ADS 2.0的重大突破，主要通過車端融合感知來進行環境識別。

華為并非首家發布不依賴高精地圖的智能駕駛系統的企業。無論是蔚來、小鵬、理想等新勢力車企，還是小馬智行、元戎啟行等第三方供應商，此前都在不同程度上表達了暫時棄用高精地圖的想法，或已經發布了不依賴高精地圖的輔助駕駛方案。另一面，以滴滴、曹操出行為代表的網約車平臺正在加緊布局自動駕駛賽道。

自誕生以來便與自動駕駛深度綁定的高精地圖，如今為何被淡化？面對網約車企業在自動駕駛領域的商業化野心，以高德、百度、四維圖新為代表的圖商們又該如何破局？

步入2023年，棄用高精地圖的聲音從紙上落到現實。據不完全統計，已有近10家車企或科技企業加入這一陣營。

首先是以“蔚小理”為代表的造車新勢力。早在去年10月24日，小鵬汽車明確提出，2023年基于XNet深度學習算法的XNGP將不再依賴高精地圖；今年1月初，理想汽車CEO李想也在內部全員信中表示，理想汽車的端到端城市NOA導航輔助駕駛（不依賴高精地圖）將會在2023年底開始落地；蔚來的高階輔助駕駛則采用多傳感器融合+高精地圖的方案，在國內可以使用百度的高精地圖，但在德國，目前還沒有能用的地圖供應商。

其次是以元戎啟行、地平線等為代表的第三方供應商。今年年初，L4級高階自動駕駛玩家小馬智行發布量產智駕方案小馬識途，該方案通過利用自研的BEV感知算法，可以僅通過導航地圖實現高階智能駕駛能力；3月16日，地平線創始人兼CEO余凱透露，地平線今年將推出不依賴于高精地圖的輔助駕駛方案；3月22日，元戎啟行發布了不依賴高精地圖的智能駕駛解決方案，成為行業內第一個宣布和高精地圖解綁的自動駕駛企業。

激光雷達和高精地圖是自動駕駛的兩條路徑，激光雷達用以增強感知能力，高精地圖則用來提高規劃能力。從車企到第三方智駕方案供應商，擺脫對高精地圖的依賴已然成為行業共識。它們開始探索“重感知，輕地圖”的新路徑，而網約車企業則在存量競爭時代摩拳擦掌加速布局自動駕駛。

3月29日，曹操出行發布了首個共享定制車品牌曹操汽車，同時推出了品牌旗下首款定制車曹操60。這一舉措與曹操出行自動駕駛戰略密切相關，其試圖以高階智駕商業化運營為目標，圍繞出行平臺構建集車內空間開發、定制車、智能駕駛、車輛服務于一體的自動駕駛商業化運營生態，曹操汽車便是實現該戰略的平臺。

兩周過后，滴滴也發布了Robotaxi概念車“DiDi NEURON”，還公布了在技術、硬件、量產以及新業務探索方面的進展。據悉，首款量產車型計劃于2025年接入滴滴共享出行網絡，實現全天候、規?；幕旌吓蓡?。

值得注意的是，滴滴此次還發布了兩款自動駕駛核心硬件——“北曜Beta”激光雷達和三域融合計算平臺“Orca虎鯨”，以提升激光雷達在不同環境下的感知效果，同時將智能駕駛域、智能座艙域和網聯域三域融集成至一體。此舉也意味著，滴滴在“重感知”的路線方向上向前邁進了一步。

頭豹研究院汽車行業分析師張詩悅向藍鯨財經記者表示，車企發展“重感知，輕地圖”的駕駛模式，需要車企提升車輛的感知能力，需要開發出高性能的深度學習模型來提高感知精度。

據了解，高精地圖的“高”有三個特點，其一是高精度，可以達到厘米級，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、紅綠燈狀態信息等動態信息，以及道路變更、維修等靜態信息；其三是高豐富度，包含道路形狀、交通標志、道路標記以及周邊的障礙物等信息，可達上百個數據要素。

伴隨著“三高”優勢，高精地圖的落地也帶來了“三難”，令車企和圖商們叫苦不迭，這成為其失寵的原因。

首先是成本難題。根據《智能網聯汽車高精地圖白皮書》，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，成本達每公里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，成本達每公里千元左右。

據交通運輸部最新數據顯示，目前我國公路總里程已達528萬公里。以上述數據粗略估算，若把這些道路數據信息全部采集齊全，需要擲金高達幾十億元，這還不算更多錯綜復雜的鄉村小路。即便是一向“不缺錢”的車企，也很難承受這項長期的成本投入。

江西新能源科技職業學院新能源汽車技術研究院院長張翔則指出，高精度地圖目前處于示范試用階段，沒有達到規模經濟效益，因此價格很貴。如果高精度地圖能賣出很多份，開發成本可以實現分攤，自然便宜些。

其次是更新難題。張詩悅指出，目前大多數圖商以月度/季度為單位進行更新，城市道路錯綜復雜，變化頻繁，很難實現日/周級更新。

在HUAWEI ADS 2.0發布會上，余承東便指出，高精地圖覆蓋全國的難度太大，中國道路幾乎實時在變動，只有不依賴高精地圖的智駕系統，才具備大規模上車實用的價值。此前，他便吐槽過，“國內的道路天天在變，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，想要把全國范圍內的數據都采集下來非常難，甚至有時候今天采集完數據，明天就要改?！?/p>

如此緩慢的更新速度難以跟上城市導航輔助駕駛的落地要求，對于車企來說，他們希望的是高精地圖的更新頻率足夠快，若更新緩慢，一定程度上不利于輔助駕駛的加速普及。

最后是資質難題。從去年開始，自然資源部明確收緊高精地圖測繪資質（即甲級測繪資質），自動駕駛汽車收集道路環境信息是測繪行為，相關企業主體應當申請測繪資質或將這些工作委托給有資質的第三方。

2022年2月、3月、8月，自然資源部先后分三批公布了最新的導航電子地圖制作甲級測繪資質復審換證的結果，僅有19家單位通過資質復審，而復審前有31家單位。該資質是測繪的唯一憑證，表面看對圖商來說或有裨益，但當下自動駕駛的商業模式并未跑通，政策的收緊讓本就繁重的采集工作充滿更多挑戰。

四維圖新相關負責人向記者表示，對于高級輔助駕駛的發展時間，L3之前以人為責任主體，輔助駕駛的功能有限，這就限制了用戶對傳感器和地圖成本的接受程度，在市場接受度和成本制約下，高精地圖企業需要在技術和內容豐富度上向下兼容。當市場全面向L4級別自動駕駛發展時，高精地圖產業將迎來質變。

目前，我國自動駕駛玩家更多選擇漸進式的發展路線，即從相對基礎、難度較低的輔助駕駛入手，從L1逐步到L5。2022年，眾多L4跨越式玩家也進入L2賽道。隨著輔助駕駛技術逐漸轉移到城市導航輔助駕駛場景，使得當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。

四維圖新上述人士認為，在L1、L2的輔助駕駛階段，高精地圖并非剛性需求，但其對于L4、L5級別的自動駕駛是必選項，對于L3級別的自動駕駛是可選項。因此，自動駕駛汽車的智能化程度越高，對高精度地圖的依賴性就越強。

百度方面則向記者指出，目前有關高精地圖之于智能駕駛重要性的相關討論，有點像“不管黑貓白貓，只要能抓到老鼠就是好貓”。誰能率先在多個城市實現泛化，誰就厲害。此外，每個企業有不同的資源稟賦，有不同的技術積累，所以選擇不同的路徑是很正常的事情。

張詩悅認為，圖商可借鑒特斯拉采用眾包模式繪制高精地圖，即利用車輛自身的傳感器進行道路信息采集，上傳至云端進行數據融合，通過數據聚合的方式提高精度，從而形成高精地圖。該方式可以極大地降低高精地圖的制作成本，且能夠提升數據更新的速度，但是精度低，可靠性不高。

因此，她建議，可采用集中采集和眾包采集結合的方式，將集中采集的數據作為建圖的基礎，以眾包采集的實時數據作為補充，二者進行融合，可在保證精度的同時實現成本的降低。

4月16日，百度Apollo發布了《百度智能駕駛開放白皮書》，并指出正建設高精地圖之上且基于眾包的地圖保鮮能力，目標是在今年做到大多數道路元素變化可以在24小時內動態更新。

此外，據了解，百度的智駕產品在去年上了BEV（鳥瞰視角），實現了實時動態建圖，為未來進一步降低HD地圖依賴打下基礎。

車路協同也是不可忽略的發展方向，不用過度強調單車的“感知”能力，而是通過采用先進的無線通信和新一代互聯網等技術，修建一條感知能力足夠強的公路，在全時空動態交通信息采集與融合的基礎上開展車輛主動安全控制和道路協同管理。

據報道，四維圖新旗下的中交宇科曾在公開場合表示，“對于未來交通領域，高精地圖與車路協同之間的互相結合，將在高精地圖的更新及分發，自動駕駛仿真系統及交通管控三大領域迸發出更大的價值?！?/p>

百度方面指出，從一開始，百度就意識到必須定義一個比傳統高精地圖要輕的多的智駕地圖。為此，團隊花了很多時間討論，如何在保證體驗的情況下精簡地圖要素，盡量發揮算法能力。百度定義出最懂駕、同時又很輕的HD地圖，這個輕HD圖的要素比起傳統高精要少接近80%，大幅降低了制作成本和交付周期。

雖然高精地圖目前面臨發展阻礙，但張翔和張詩悅對它的前景都比較看好。他們認為，它是自動駕駛汽車的必要組成部分，給汽車提供數據支持，可以減少過多傳感器帶來的成本問題。加之，近幾年中國陸續出臺一系列支持高精地圖發展的政策和規范，圖商也在嘗試降低成本和提高更新速度，因此現階段雖然高精地圖的作用在逐漸淡化，但也不會完全被拋棄。