去图化智能汽车智能驾驶计划涉及测绘行为吗?

本文来源：智车技术

去年，华为M5智能驾驶版在重庆独立驾驶的视频在社交平台上引起了大量旁观者。重庆的道路更加复杂，交通参与者的行为也发生了更多的变化。华为M5智能驾驶版本熟练地避免和超车，许多人说“比老司机开的还好”。随后，小鹏G6具有高速和城市试点辅助功能、新M7等车型收获了大量订单，似乎购车用户越来越关注智能驾驶，高级智能驾驶已成为一些用户的关键购买因素。随着这一轮智能驾驶风口的到来，高精度地图已经成为汽车公司推广高级智能驾驶的一种方式“掣肘”，去图化自动驾驶也成为汽车公司的共识，即将迎来智能驾驶的新拐点。

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高精度地图在智能驾驶中的重要作用

高精度地图在自动驾驶感知层中起着极其重要的作用：高精度地图是一种精度更高、数据维度更高的电子地图，精度更高，数据维度更多，包括与交通相关的周围静态信息，与我们常用的导航地图完全不同，可以理解为写给汽车的整体计算能力模型，还可以说，高精度地图是一种具有高精度的地图“超视距”传感器的感知能力。

在2023年之前，中国几乎所有的试点辅助系统都需要高精度地图的辅助。作为自动驾驶感知层的核心部分，可以弥补普通传感器的性能边界，提供重要的先验信息，帮助自行车智能着陆；同时，许多静态信息可以提前存储在高精度地图上，大大减轻实时感知检测的计算能力负担，使动态物体识别和跟踪的资源更多。事实上，大多数智能驾驶方案也是基于高精度地图设计和开发的。

然而，高精度地图的缺陷也很明显。首先，汽车公司更依赖于与图商合作，而不是收集高精度的地图信息。现在大多数图商只能做到这一点 3 每月更新一次高精度地图，而对于自动驾驶来说，理想状态是每日更新，甚至小时更新。此外，在当前汽车市场极度内卷的情况下，汽车企业还需要考虑高精度地图的高成本。据了解，目前市场上分米级地图的测绘成本约为每公里10元，而厘米级地图的测绘成本可达每公里1000元。

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去图化成为汽车企业的主旋律

尽管高精度地图可以帮助汽车公司更快地实现智能驾驶功能的实施，但与此同时，它自身的固有缺陷也导致了它的限制，智能驾驶的最大能力无法充分发挥，许多场景仍然难以解决。在这种情况下，华为和小鹏率先在中国掀起了一股“去图化”智能驾驶浪潮，技术路线主要分为两个方面：

例如，特斯拉并没有完全放弃地图，而是采用了众包建图的方式“众包”绘制驾驶所需的地图。一些专业人士认为，特斯拉的众包地图也是一种轻量化地图，通过出售车辆收集道路信息，然后绘制地图并部署在车辆端。但在目前的国内市场上，这条路径很难走。首先，中国大多数新能源汽车企业的销量很难与特斯拉相比，这导致其销售车辆可以收集的数据远远少于特斯拉；其次，目前，我国正在收紧对高精度地图甲级资质的审批。未取得资质的企业无法在国内道路上进行高精度收集、测绘和绘制高精度地图。

另一条路线是通过感知层面，BEV（Bird’s-eye-view，鸟瞰视角) Transformer的技术架构构建实时局部地图。BEV是将传统的自动驾驶2D图像视角加测距的感知模式，转化为鸟瞰视角下的3D感知；谷歌首先提出了Transformer，多摄像机数据可以从图像空间转换为BEV空间。该技术架构可以将摄像头和其他硬件收集的数据统一到一个空间，然后通过 Transformer 模型处理大量数据，如真实车道线识别、判断可行驶空间等，使车辆感知更加稳定，预测更加可靠。该技术架构可以将摄像头和其他硬件收集的数据统一到一个空间，然后通过 Transformer 模型处理大量数据，如真实车道线识别、判断可行驶空间等，使车辆感知更加稳定，预测更加可靠。随着车辆感知能力的显著提高，对高级智能驾驶对高精度地图的需求将会减少。

然而，在这条路线下，另一个关键问题凸显出来：“去图化”智能汽车智能驾驶计划涉及测绘行为吗？这实际上属于当前政策法规中比较模糊的地区，要符合政策合规性，汽车企业与图商的合作必然会越来越紧密。这实际上属于当前政策法规中相对模糊的地区，为了满足政策合规性，汽车公司与图形经销商的合作将不可避免地越来越紧密。一方面，基于地图的服务通常是动态变化的（主要反映在数据元素层面），以补充自动驾驶能力。另一方面，考虑到对地图精度和数据元素需求的降低，众源车辆已成为保证地图新鲜度的关键。

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无图城市NOA进入现金期

城市NOA（Navigate on Autopilo，导航辅助驾驶)是为城市交通环境开发的驾驶辅助系统。其主要功能是在高精度地图、激光雷达、毫米波雷达等感知层的支持下，实现点对点的智能驾驶，面对通勤等旅行场景。Transformer由特斯拉领导 在Bev架构的驱动下，智能驾驶算法接近端到端智能驾驶模型，使智能驾驶开始进入城市NOA的新时代。

在中国，城市NOA的竞争越来越激烈。不仅有以小鹏、蔚来、上汽智己为代表的新势力代表，还有“华为系”极狐、阿维塔、问界等车型纷纷“开城”，也有长城这样的传统汽车公司。目前大部分目标都是在2024年50-100个城市实现NOA。与此同时，华为也计划今年无图版ADS 2.0向全国推广。能够帮助城市NOA如此快速地发展到全国各地城市的关键是“去图化”只有不再过分依赖离线高精度地图，智能驾驶的整体方案才能越来越被消费者接受。

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汽车企业与图商的合作共赢

即使在宣传外部世界时，汽车公司也总是喜欢“无图”但事实上，到目前为止，根据作者从行业中了解到的信息，大多数汽车公司并没有完全放弃高精度地图，而是向前看“轻地图”朝着方向努力。虽然随着智能驾驶车辆感知能力的提高，地图对视线内信息补充的重要性降低，但它在视距外信息补充中仍发挥着重要作用，直接影响驾驶的舒适性和效率。所以，汽车对图片的需求有动态变化的可能性，但是没有图片的方案是不可行的。未来，笔者认为，汽车企业与图商之间仍存在合作共赢的可能性：例如，图商在利用地图众源和数据闭环的业务方向方面的作用是不可替代的。大型着陆应用程序解决了终端对高精度地图的依赖，但随着感知能力的提高，终端实时地图也使民用车辆中源地图成为可能。虽然从数据采集、数据传输、数据清理、数据处理到数据应用的各个环节都存在一些问题，成本计算也存在收入评估困难等问题，但这是汽车公司和企业双赢的方式。

通过深入研究，我们发现轻图和无图都不足以完全取代传统的地图功能。图形经销商的角色在许多方面是不可替代的，包括但不限于基于地图服务的数据服务、地图众源、数据闭环业务等方向。在可预见的未来，地图在自动驾驶中的作用仍然是必不可少的。

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