为什么要摆脱高精度地图?

3月23日，在2023年春季旗舰新产品发布会上，华为终端BG 首席执行官余承东透露，华为即将上车的高级自动驾驶系统ADS 2.0版本将不依赖于高精度地图，而是通过车辆集成感知来识别环境。

就在此之前，理想汽车首席执行官李翔也发出了一封全体员工的信，称理想汽车的终端培训城市NOA导航辅助驾驶（不依赖HDMAP，即不依赖高精度地图）将于2023年底实施。小鹏汽车董事长兼首席执行官何小鹏也在小鹏汽车全体员工会议上明确提出，2023年X-NGP辅助驾驶应抛弃高精度地图。

高精度地图曾被许多汽车工程师视为汽车的“上帝视角”和“千里眼”，也被许多人称为自动驾驶技术的重要“拐杖”。随着自动驾驶技术的发展，越来越多的汽车主机制造商专注于扔掉这个“拐杖”，希望让自动驾驶走上“重感知”的道路，高精度地图正逐渐从自动驾驶必需品转向边缘化。

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什么是高精度地图？

与普通电子导航地图不同，高精度地图具有更高的精度（可达厘米级）、更多的数据维度和定位也更准确。垂直信息也可以准确显示在高精度地图上，如道路弯曲、坡度等信息，如车道线路位置、类型、宽度、交通信号灯、路边标志、障碍物等元素，可以详细标记在高精度地图上，实现车道级规划，使自动驾驶汽车获得更多的交通数据信息，使驾驶更安全。

欢迎关注「智驾最前沿」微信视频号 由于高精度地图需要存储和呈现车辆环境数据和交通运行数据，这些数据是动态和静态的，但很难通过图层实现这种效果。因此，需要对高精度地图进行分层，每层反映一个环境元素或交通元素。

欧洲将高精度地图层分为静态、准静态、准动态和动态四层，而中国提出了将高精度地图分为道路层、交通信息层、道路-车道连接层、车道层、地图特征层、动态感知层和决策支持层。但是，根据识别信息的运动形式和类型，大致可以分为动态元素和静态元素。动态要素包括实时动态目标和非实时动态目标，静态要素包括道路交通设施、安全辅助数据、车道网络和道路网络。

高精度地图分层

高精度地图的建立需要收集和处理大量的数据来生成地图数据，主要包括三个部分：地图数据采集、地图数据处理和地图数据应用。

采集地图数据

地图数据采集是高精度地图技术的第一步。通常的方法包括激光雷达、车载摄像头和高精度定位等传感器的集成，以收集环境中的数据。在数据采集过程中，需要保证数据的准确性、全面性和实时性。因此，在收集数据时，需要考虑车辆的位置、传感器的精度、环境因素和数据质量。收集到的数据通常包括车道线路、十字路口、交通标志、交通信号灯、障碍物等环境信息。

地图数据处理

地图数据处理是处理收集到的数据并生成高精度地图的过程。在数据处理过程中，需要进行数据清理、特征提取、地图构建和数据更新。其中，数据清洗是指去除噪声和无效数据，以确保数据的准确性和一致性；特征提取是从车道线、十字路口、交通标志等原始数据中提取特征信息；地图构建是将提取的特征信息转换为地图数据，包括路网、车道线、交通标志和障碍物；数据更新是指在地图中添加新收集的数据，以确保地图数据的实时性和全面性。生成的地图数据也需要存储供后续使用。常用的存储方法包括云存储和分布式存储。随着时间的推移，需要更新高精度地图数据，以确保高精度地图数据的准确性和实用性。

地图数据应用

地图数据应用是将高精度地图应用于辅助自动驾驶汽车的过程。在自动驾驶汽车的过程中，高精度地图可以提供准确的位置和路线信息，帮助车辆进行导航和驾驶决策。同时，地图上的环境信息还可以帮助自动驾驶汽车识别和避开障碍物，识别交通标志和信号灯。

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为什么要摆脱高精度地图？

随着越来越多的智能汽车企业试图走向“重感知”的方向，高精度地图在行业中的认可度正处于边缘化阶段。为什么要试着摆脱高精度地图？

1、数据采集和更新成本高：高精度地图需要大量的数据采集和更新。这包括用激光雷达、相机等传感器准确扫描和记录道路、交通标志和道路标线。这包括使用激光雷达、相机和其他传感器准确地扫描和记录道路、交通标志和道路标志。这些传感器产生的数据需要处理和验证，以生成准确的高精度地图。然而，收集和处理这些数据的过程非常耗时和昂贵。此外，为了保持高精度地图的最新性，还需要定期更新，这意味着持续的数据采集和处理成本。

2、复杂的维护和更新：道路网络的动态性使高精度地图的维护和更新变得复杂。道路建设、交通标志变更、交通状况变更等都会对地图数据产生影响。因此，需要及时更新和维护高精度地图，以确保其准确性和可靠性。建立有效的反馈机制，收集驾驶员、城市规划部门等数据源的信息，以及专业团队对数据的验证和更新。

3、隐私和安全问题：高精度地图涉及大量的位置数据和道路信息。保护用户的隐私和地图数据的安全是一个重要的考虑因素。地图供应商和相关利益相关者需要确保数据的安全存储、传输和处理，并制定合规政策和措施，以保护用户的隐私，防止地图数据的滥用。

4、地理覆盖范围有限：构建高精度地图需要大量的人力物力资源。因此，在早期阶段，高精度地图主要覆盖城市和主要道路网络，而偏远地区和农村地区的地图数据可能相对不完整。这是由于数据采集困难、覆盖面小、资金和资源限制等因素造成的。这限制了自动驾驶车辆在广泛地理区域的应用和普及。

5、缺乏统一的标准和协议：自动驾驶车辆所需的高精度地图需要与车辆的传感器和控制系统有效地集成。然而，由于缺乏统一的标准和协议，不同高精度地图供应商和车辆制造商之间存在互操作困难。这使得地图数据的交换和使用变得复杂，造成了更高的成本和技术难度。缺乏统一的标准和协议会阻碍地图数据的无缝集成和共享，限制自动驾驶车辆的普及。

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不需要高精度地图吗？

虽然越来越多的智能汽车公司试图削弱高精度地图在自动驾驶汽车中的参与，但现实与想法完全相反。在这个阶段，没有高精度地图的参与，自动驾驶汽车就无法实现L3级。

在“重感知”的概念中，自动驾驶汽车应该能够自动识别交通环境信息，并能够快速响应多变的交通环境，但现阶段的技术，但不能满足这些要求，因为感知硬件和自动驾驶软件不完善，在大多数交通环境中，或不能成为老司机，所以在自动驾驶的长期发展中，仍不能完全摆脱高精度地图。

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