越来越多的车企和自动驾驶技术方案开始“抛弃”高精度地图？

4月16日，华为高阶智能驾驶系统2.0发布，宣布不再依赖高精地图。更早几天举行的技术日分享会上，小马智行也谈到，量产辅助驾驶中移除对高精地图的依赖，有助于降低成本。

无独有偶，今年初，理想汽车CEO李想在内部信中表示，理想汽车不依赖HDMAP（即高精地图）的端到端城市NOA导航辅助驾驶将会在2023年底开始落地。

元戎启行、小鹏汽车、地平线……多家企业也以不同观点谈及到“抛弃”高精度地图。曾经被热捧的高精度地图，忽然间就被冷落了？

新势力探索差异化路径

在很长一段时间，高精地图一直被视为实现高阶智能驾驶的必要工具之一，并基于高精地图开发了高速导航辅助驾驶功能（高速NOA）等应用。

相比传统的导航地图，高精地图有着高丰富度、高精度和高鲜度的优势特点。

比如说，高精地图可以记录道路形状、坡度、方向等，高架物体、防护栏、树、道路边缘类型数据，则可以帮助行驶的车辆区分车道线类型、路边地标等细节。

高精度地图，人如其名，重点在“高精度”上，一般电子地图精度在米级别，例如商用GPS精度为5米，然而高精度地图的精度在厘米级别。

此外，高精地图还有着高鲜度。顾名思义，它会频繁地进行更新。

当国产自动驾驶汽车欲与特斯拉一较高低时，高精度地图曾是各大车企讲故事的重点内容。“有了高精度地图加持，自动驾驶可以做到更安全。”不止一次的公开场合，小艾听到车企如是说。

特斯拉则是不用高精度地图的典型，也因此常被诟病不够“聪明”。去年7月，明星林志颖发生严重车祸，他驾驶的正是一辆特斯拉，当时径直撞上分隔岛，受伤严重，而事故原因免不了车辆视觉识别上有BUG。

尽管视觉技术可以像人类驾驶一样用“眼睛”来判断，但技术中也有明显漏洞。在林志颖这起交通事故中，由于驾驶中的隔离带刚好是前一条路的中线，导致分岔路时没被识别出来，而且车辆还错误地沿着中心走，最后“准确”地撞上隔离带。

“屡教不改”的特斯拉在多起自动驾驶事故中犯了相同的错误。更早前，一辆特斯拉撞上侧翻的蓝色货车车厢，原因是视觉识别技术将蓝色货车车厢识别为天空。

其实，理由说来非常简单，因为工程师在设计之初，不可能设想好自动驾驶发生的各种碰撞角度，各种试验也不可能会涉及车与车厢顶部发生碰撞的场景。这也正是因为没有高精度地图的支持，仅凭视觉技术开发的自动驾驶，会出现“眼花”的BUG。

算法成为核心竞争力

所以说，“摄像头＋多传感器＋高精地图”一直是众多中国汽车企业选择的主流技术路线。当国内车企高呼“干掉”特斯拉的时候，也从侧面证实了，特斯拉在行业中不可撼动的地位。

现如今，风向有些变了，各大自动驾驶解决方案和车企开始陆续“学（chao）习（xi)”特斯拉了。

3月底，深圳自动驾驶企业元戎启行发布发布Driver3.0智能驾驶解决方案，其中提及该方案可适配导航地图，解绑了对高精度地图的依赖。

自动驾驶技术的上游供应商，也在顺应这种趋势。3月中旬，地平线创始人兼CEO余凯提到，今年将推出不依赖于高精地图的辅助驾驶方案，完全基于计算机视觉感知的智能驾驶技术，可做到实时定位，并对周围环境进行实时测绘。

就连以安全为首要任务的车企也开始接受无高精度地图的方案。去年10月24日小鹏汽车明确提出，2023年的XNGP将不再依赖高精地图。董事长何小鹏也重申“去高精地图化”的辅助驾驶方案。

为何短短几年，风向陡然生变？

小马智行联合创始人兼CTO楼天城道出了背后玄机。他说，量产辅助驾驶中移除对高精地图的依赖，不仅会显著提高辅助驾驶产品所能覆盖的区域，也有助于降低成本。

当然，他非常有艺术地表达了“赛道”切换的正当理由，“小马并不是简单地通过‘重感知、轻地图’来移除对高精地图的依赖。不可能只靠感知结果来取代高精地图，而是所有模块的同步提升”。

近日，小马智行正式对外推出“小马识途”自动驾驶解决方案，这套系统可以做到修路施工区域不看车道线通行、无车道线的大路口区域可以根据车流情况动态选择路线通行。显然，这些场景下，要求算法在没有高精地图时，也能实现精确地相对定位。

“通过这些技术积累，最终使得我们拥有在无高精地图时也可安全高效通行的辅助驾驶能力。”楼天城说，小马智行之所以能在复杂城市环境中与周围障碍物交互与博弈，规控算法是核心优势。

华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东也表示，华为高阶智能系统基于多传感器融合，结合高性能智能驾驶平台以及拟人化智能算法，已经在城区、高速、泊车等场景有了显著的功能提升。而之所以选择不依赖高精地图，他解释道，“高精地图覆盖全国的难度太大，中国道路几乎实时在变动，只有不依赖高精地图的智驾系统，才具备大规模上车实用的价值”。

车企精打细算降成本

特斯拉不用高精度地图，那么，它靠什么来识路呢？答案是，众包地图。

一般来说，高精度地图的制作，需要专业测绘车在道路上行驶，采集原始图像与激光数据，并不断地修改标注。

相比之下，众包地图的数据收集就容易许多。特斯拉可以利用自己庞大的车队，完成大范围的众包地图构建。如何理解？也就是说，每一台特斯拉就是一个随时采集数据的智能终端，通过大量数据的提取，不断构建和修正地图库，令其逐步完善。

前者与后者之间的成本则大相径庭。据悉，一辆专业的高精地图采集车价格普遍超过百万元，如果要上升到厘米级地图，测绘效率就只能是每天每车100公里，而且测绘成本要增加到每公里1000元。

更关键的是，这个效率其实并不高。中国的道路总在不断“更新”，也就要求地图也要实时更新才行。

换个角度来看，国产自动驾驶要与特斯拉PK，必须在成本上更有优势。而高精度地图在智能驾驶刚起步时，确实可以从安全等角度讲故事，也更有吸引力。然而，眼下背景是，新能源汽车不断上量，搭载自动驾驶辅助系统的车辆也越来越多。这也导致车企必须进入“精打细算”阶段。过去一些看起来相对冗余的技术，自然也逐步放弃。

那么，车企因此不得不舍弃安全性吗？答案自然是否定的。因为，随着新能源汽车的逐步普及，各大车企有了相对庞大的车队，也可以随时采集到最新的道路数据来持续修正地图、提高安全性。

虽然高精度地图被“抛弃”，但这并不意味着高精地图就“过气”了。毕竟，要实现车路协同，底层支撑技术之一仍然是高精地图。

今年3月，自然资源部官网公开了《关于发布〈智能汽车基础地图标准体系建设指南（2023版）〉的公告》，明确提出到2025年，我国初步构建能够支撑汽车驾驶自动化应用的智能汽车基础地图标准体系。

高精度地图过去受限于资质等因素，没有开放更多的应用场景，仅局限于地图本身，导致没有太多人愿意买单。但随着国家政策层面开始支持，相信高精地图会被更高效地使用。

爱点评

自动驾驶技术不缺故事，有意思的是，中国车企总喜欢和特斯拉对标，比如说新能源汽车还在PPT阶段时候，就大吹高精度地图的精妙所在，消费者差点就留下了感动的泪水。但其实，明明是自己技不如人，但依然能自圆其说。新能源汽车大战迫在眉睫，理性回归到最核心的技术与成本的较量，这才是大家的归途。