被嫌弃的高精地图

“重感知，轻地图”在业内已经不是什么新鲜话题。但在今年，情况又有了新的变化。为了抢先拿到下半场智能化淘汰赛的门票，各家车企开始快速推动城市NOA（Navigate on Autopilot）在全国多个城市商业化应用，而他们之所以能够实现这一目标，正是在“去高精地图”上达成了共识。

在行业人士看来，高精地图的“去”与“留”，从来不是一个技术问题，而是基于商业化的考量。简而言之，就是高精地图阻碍了智能驾驶的商业化应用。更有人直言，高精地图就是伪需求。

不过，《汽车商业评论》记者在和相关从业者交流时发现，实际应用时，只是减少对高精地图的依赖，并非完全不使用，基本上处于“有高精地图就优先使用高精地图，没有高精地图就功能降级”。

但从车企对城市NOA商业化应用的决心来看，“去高精地图”或许只是时间早晚的问题，至于“无图”方案未来会将智能驾驶带向何处？目前下结论，还言之尚早。

一场商业化的考量

在过去短短几个月时间里，城市NOA成了各大车企下一个角力点。

作为智能驾驶最坚定的拥趸之一，小鹏率先发起进攻。今年3月，小鹏NGP（Navigation Guided Pilot）功能陆续在广州、深圳和上海开放，同时在全国范围内所有无高清地图覆盖的城市开放直行红绿灯识别起停、跨线绕行障碍能力。3个月后，小鹏开放了北京城市NGP，目前应用于北京各环线及主要的快速路。

除了全国几个具备高精地图的城市之外，今年下半年，小鹏计划在无高精地图覆盖的城市开放自动变道、超车、左右转能力，并计划于2024年实现车位到车位的全场景辅助驾驶能力。

同一时间，理想也在北京、上海开启了城市NOA内测，而通勤NOA将于下半年开放。越来越多的车企加入这场城市NOA的争夺赛，今年第三季度AITO问界M5智驾版将率先在15个城市开放不依赖高清地图的城市智驾领航辅助功能。上汽、蔚来、阿维塔、长城等诸多车企明确表示，今年将在全国多个城市开放城市NOA。

这场抢滩城市NOA的运动，能快速在全国多个城市蔓延，与各大车企和智能驾驶公司达成的“去高精地图”共识有着直接关系。毫末智行数据智能科学家贺翔说，重感知就是为了更快地实现商业化落地。他认为，高精地图有可能阻碍了智能驾驶落地。

减少依赖并非完全“抛弃”

在过去很长一段时间里，高精地图备受业内追捧。得益于高精地图的绝对优势，车企往往对其极度依赖，一旦脱离高精地图覆盖的区域，智能驾驶功能的表现立马大打折扣。为此，不少车企曾试图通过收购地图厂商来获得地图绘制资格。2021年，小鹏斥资2.5亿元收购智途科技，获得高精地图资质。这也是造车新势力中，第一家拥有甲级测绘资质的公司。

但是，就在收购智途科技的第二年，小鹏发现有了地图公司并不代表自己就能快速推进智能驾驶商业化应用。

高精地图就像硬币的两面，虽然好用，但限制了自动驾驶大规模商业化的可能性。因为高精地图的弊端非常明显：更新周期漫长、绘制成本高昂，以及政府对图商资格的收紧。

今年3月，华为常务董事余承东坐不住了，直言：“高精地图更新太慢了，而且一个城市一个城市获取的速度也太慢。我们连上海市的一条小路都要折腾很久。”此外，自动驾驶供应商们也苦高精地图久矣，毫末智行、小马智行、轻舟智航等纷纷喊出“重感知，轻地图”的口号。

毫末智行数据智能科学家贺翔表示：首先，全国拥有资质的图商仅有十几家，而且国家每年都要对其审核，如果审核不通过，图商将面临取消资质的风险；其次，即便有了资质，但采集数据的成本非常高，成本和收益不成正比；最后，高精地图更新周期太长，尤其是大城市道路，几乎每年都有变动，高精地图的更新频率多则半年，少则两个月，而智能驾驶需要的是小时级、分钟级的更新。

在理想汽车智能驾驶产品总监赵哲伦看来，高精地图最本质的问题不是审核周期长，而是采图、作图、制图这套流程耗时、耗力、耗钱。

但这场去高精地图的运动，显然并不容易。“坦白来讲，现在有高精地图，我们肯定优先使用高精地图，毕竟效果好。”贺翔这番表述真实地反映了当下车企面对高精地图的态度，即“能用就用，不能用再想办法”。“如果没有高精地图，完全通过车端实时生产和构建难度比较大，一是车端的视野有限，二是道路有可能被一些车辆遮挡，三是算法本身的稳定性没有那么高。”赵哲伦表示，这意味着车端的挑战会更大，如果不用高精地图，只能通过车端的网络实施构建，非常考验车企的算法模型和数据量的训练。

在今年3月底举行的小鹏城市试驾活动中，工作人员也承认，目前只是减少依赖，并非完全抛弃高精地图。从实际试驾体验来看，在有高精地图覆盖的区域，城市NOA功能更加丰富，体验也更流畅；一旦到了无高精地图覆盖的区域，整体表现就不及有图时的效果。

事实上，当前车企的城区NOA测试或体验活动，都选择在有高精地图开放的城市。

城市NOA如何做出差异化？

现阶段，市场上能看到的城市NOA方案基本上无法做到无图，区别只是对高精地图的依赖程度不同。清华大学车辆与运载学院助理研究员江昆表示，地图是获取与处理位置信息的超级平台，也将是多车多传感器异构信息的融合平台。因此，特征地图的构建，以及传感器与地图的匹配就显得尤为重要。

“重感知，轻地图”并非一种非此即彼的关系。高德地图汽车业务中心总经理江睿在第十五届中国汽车蓝皮书论坛上谈到，感知和地图应该是相辅相成，同时存在的关系。

“感知解决的是近场问题，比如车辆周围或者前方200米之类的环境信息，而地图要解决的是全局问题。”他认为，地图是对近场感知的补充，目前车辆仅靠传感器很难知道5公里外发生了什么。

当前，车企、地图厂商和智能驾驶第三方供应商都在朝着“轻地图”的目标迈进。所谓“轻地图”，其实是处于导航地图和高精地图之间的一种地图形式，精度、要素丰富度比普通导航地图高，但弱于高精地图，在保留智能驾驶所必需的要素上，去掉了部分元素。而之所以“轻地图”方案能得以实施，在很大程度上与BEV和大模式技术在智能驾驶上的应用有关。

BEV是鸟瞰图的简称，它将多个传感器采集到的信息进行多帧时序前融合，并转化成汽车周边环境动态（车速、距离等）和静态（车道线）的目标信息。在环境感知阶段，BEV可以将激光雷达、雷达和相机等多模态数据融合在同一平面上。这种方法可以消除数据之间的遮挡和重叠问题，提高物体检测和跟踪精度。其中，神经网络模型Transformer起到了重要作用。目前，国内厂商的去高精地图方案基本上是基于BEV和Transformer技术框架的改良优化。

但新的挑战也会随之而来。首先，基于Transformer大模型的BEV技术需要处理的数据量呈指数级上升，对汽车芯片的计算和算法能力提出了更高的要求。此前，小鹏汽车自动驾驶负责人吴新宙也曾谈到，由于国内各个城市道路差异大，因此小鹏的XNGP和XNet能力还不足以支持开放到所有城市，其中的工程量巨大。其次，轻地图方案使得车辆感知端的压力增大，实际城市道路环境复杂多变，系统需要随时应对突发情况，比如识别掉落的石块、违规占道停放的车辆等。

“一是工程量；二是算法比较新，国内车企在这方面的经验比较少；三是要有充实的云端计算资源，也就是海量的数据。”赵哲伦解释道，这几点也是未来车企如何在城市NOA上做出差异化的关键，包括研发能力、基础建设（云端平台搭建能力），以及车企的数据训练量。

如今，虽说完全“去图”不太现实，但随着城市NOA号角的吹响，这种趋势已然越发明显，因为这是一场事关车企和第三方智能驾驶供应商能否拉开竞争差距，以及如何生存的问题。（文章来源：《汽车商业评论》 作者：韩玲）