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被高阶驾驶辅助视为“基础”的高精地图,现在正在被抛弃?

149号公路 4浏览 2023-03-28 IP属地: 北京
上周余承东在华为春季发布会上,高调宣布问界AITO的高阶驾驶辅助不再依赖高精地图。一周前,地平线创始人兼CEO余凯透露,地平线今年将推出不依赖于高精地图的辅助驾驶方案。再往前,理想汽车CEO李想也在年初的内部信上表示,“理想汽车的端到端的城市NOA导航辅助驾驶也将会摆脱高精地图依赖。”
在截至目前,至少有八家企业明确表明了态度。如今似乎摆脱高精地图,已经成为了众多车企的共识。问题来了,当下没有高精地图的覆盖,高阶驾驶辅助根本无法启动,厂家又为何急于摆脱这个“根基”?
高精地图是怎样的存在
在众多的宣传文案之中,分辨高级别驾驶辅助功能的好坏,是否可以很好的模拟人类驾驶员,是最模糊也是最直接的评判依据。
让一台车学会“自己驾驶”,就需要它实现三个最基础的功能:外界感知、决策规划、行车控制。这与我们学车时流程上基本相同,首先需要看到车外的画面,不管是毫米波雷达、激光雷达、高精摄像头,汇总的所有信息,都需要反馈给“大脑”。
当决策系统知道车身周围有什么障碍物之后,根据算法才能控制车辆的移动。不过,在这之前,系统需要解决一个问题,自己在哪里、要去哪里。这就好比上车之前,大多数人开车之前需要设定好导航功能。
所谓的高精地图,实际上就是相当于让车通过精准的大数据,提前获悉了全部的道路情况,如同老司机、活地图一般,才能让车更好的“自动驾驶”。因此,在之前的驾驶辅助功能之中,高精地图是很多高阶驾驶辅助开启的先决条件。
除了拥有导航功能之外,高精地图与地图尽管仅有两字之差,但实际却有着天壤之别。普通的导航地图,只能做到基础的导航、规划路线、反馈道路情况,而高精地图首先就是在精度方面,有着明显的不同。
一般电子地图精度在米级别,即便是商用GPS精度也5米左右的范围。高精度地图的精度却仅在厘米级别,一般绝对精度低于1米,相对精度10~20厘米。
更重要的是,高精地图会将大量的行车辅助信息存储为结构化数据,在这之中最重要的就是道路数据。例如,车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率等车道信息。交通标志、交通信号灯等信息、车道限高、下水道口、障碍物及其他道路细节,还包括高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。
这些都是车辆在“自动驾驶”模式下,必须要知道的先决条件。相当于一个老司机,背下了所有的道路信息,知道哪里有井盖、哪里坡度、哪里有危险,而且高精地图每个季度都会更新一次,以保证所有信息的“鲜度”。
因此,在当下,大多数企业的驾驶辅助功能都依赖高精地图。
为什么“弃用”高精地图
如今,高速NOA已经成为了标配,城市NOA即将成为下一个标配。不过,受制于高精地图,大多数车企的NOA功能,暂时还不能下高速。
截至目前,大多数主打智能的车型,在城市路况下,仅能开始驾驶辅助功能,只有在高精地图覆盖的高速与环路,才能正常使用领航功能。因此,高精地图在厂家开始逐渐推广城市NOA功能的背景下,已经成为了限制条件。
更重要的是,相比高速环境,城市环境的变化是复杂的且不具备时效性的。高精地图最重要的就是地图的“鲜度”,一季度一更新的频次,显然并不能满足城市NOA的需求。
在企业重点普及高速NOA时,全国高速道路里程相对城市道路里程较为有限、固定,道路更新的频率也相对更小,所花费的成本还可以接受。
当NOA开始向城市场景普及时,城市道路的复杂程度,道路情况的更新频次,高精地图若想保持足够的覆盖与鲜度,成本将对激增。
根据《智能网联汽车高精地图白皮书》显示,采用传统测绘车方式,分米级地图的测绘效率约为每天每车500公里道路,成本为每公里10元左右,而厘米级地图的测绘效率约为每天每车100公里道路,成本可能达每公里千元。
这样的成本,又有多少车企可以承担。
因此,随着高算力芯片、激光雷达的加速发展,以高级别感知模块+高算力芯片+更成熟的决策优化的组合方案,在一定程度上,就可以逐渐摆脱高精度图的限制。越来越多的车企、驾驶辅助解决方案企业,都不约而同的选择了逐渐摆脱高精地图。
综上所述,高精地图虽好,但成本高、受限制,并且存在政策不确定性。车企若想发展高速+城市完成的NOA解决方案,重感知、重算力、轻地图,就成为了下一步发展方向。
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