圖片來源 @視覺中國
文 | 車百智庫，作者 | 程鴻鶴，編輯 | 阿峰
自動駕駛的天平，正在向 " 輕地圖 " 的方向傾斜。
" 這個月的上海車展，我們會發布搭智能駕駛技術的新車。新車基于視覺 + 融合感知的智能駕駛方案，不依賴于高精地圖，能夠實現更廣泛的普及。" 在 4 月 2 日舉行的中國電動汽車百人會論壇（2023）上，華爲常務董事、終端 BG CEO、智能汽車解決方案 BU CEO 餘承東再次強調了 " 不依賴高精地圖 " 的決心。
就在 3 月末，小鵬汽車也公布了第二代智能輔助駕駛系統—— XNGP。按照規劃，XNGP 有望在 2024 年達到終極形态，即不依賴高精地圖，在全國各個城市都能無縫連接高速、城市、地下停車場等各種場景，實現從起點停車位到終點停車位全程無斷點的輔助駕駛體驗。
在高級别輔助駕駛由高速場景駛入城市出行的當下，越來越多的車企想要戒掉高精地圖 " 依賴症 "。
據媒體不完全統計，最近一年，已有包括華爲、理想、小鵬等近 10 家車企或科技企業表達了棄用高精地圖的想法，或宣布探索 " 重感知 , 輕地圖 " 的路徑。高精地圖是否會成爲自動駕駛的 " 标配 "，再度引發争論。
車企爲什麽紮堆抛棄高精地圖？高精地圖究竟是不是自動駕駛的 " 标配 "？未來，高精地圖還有機會力挽狂瀾嗎？這些都是本文緻力于回答的問題。
由熱轉冷
高精地圖，指的是絕對精度和相對精度均在厘米級的高分辨率、高豐度要素的導航地圖。高精地圖所蘊含的信息豐富，含有道路類型、曲率、車道線位置等道路信息，以及路邊基礎設施、障礙物、交通标志等環境對象信息，同時包括交通流量、紅綠燈狀态信息等實時動态信息。
簡單來說，與普通導航地圖爲 " 人 " 服務相比，高精地圖主要爲 " 車 " 服務。按照業内流行一種說法，激光雷達和高精地圖是兩根拐杖——靠激光雷達來增強感知能力，靠高精地圖來提高規劃能力。通過這兩根拐杖，就可以幫助車企快速地實現高超前的智能駕駛功能。
事實上，高精地圖起步之初，便與自動駕駛 " 深度綁定 "。
2018 年，凱迪拉克 CT6 Super Cruise 功能在中國落地，由高德配套高精地圖數據服務。這個項目成爲首個在中國市場前裝量産落地的高精地圖商業應用項目。
此後，随着自動駕駛商業化進程的加速，越來越多的汽車廠商開始認識到高精地圖的重要性，不約而同地選擇了 " 激光雷達等多傳感器融合 + 高精地圖 " 的技術路線，意圖在高級别輔助駕駛功能上率先實現突破。
以蔚來的領航輔助系統（NOP）爲例，通過導航系統、高精地圖與蔚來 NIO Pilot 自動輔助駕駛系統的深度融合，NOP 可以使車輛在高精地圖覆蓋範圍内的大部分高速公路及城市高架路段内，按照導航路徑實現自動彙入主路、在主路中巡航行駛、根據導航規劃自動切換到下一條高速或高架等。
除了蔚來的 NOP，小鵬的 NGP、理想的 NOA 等可以完成高速場景下的 L2+ 級輔助駕駛，這些功能的實現與高精地圖密不可分。在很長一段時間内，"L2 以上的自動駕駛，高精地圖是必備項 " 是行業共識。
然而，近幾個月來，行業對于高精地圖的态度來了似乎來了一個 180 度大轉彎。
這邊，小鵬、理想等車企紛紛抛出了棄用高精地圖的想法或路線圖；那邊，文遠知行、輕舟智行、智行者、元戎啓行等一衆自動駕駛公司順勢發布了不依賴高精地圖的自動駕駛方案、産品。
一時間，高精地圖似乎由香饽饽變成了燙手的山芋，命運變得撲朔迷離起來。
瓶頸待破
高精地圖由熱轉冷背後，是高級别輔助駕駛由高速場景駛入城市出行時所遇到的困境。
如果把 2022 年稱爲高速場景高級别輔助駕駛的量産元年，今年，小鵬、極狐等車企則選擇在城區鋪開高級别輔助駕駛業務。然而，當高級别輔助駕駛真正進入城市場景，高精地圖的局限性也凸顯出來。
中國城市道路總長度遠遠超過了高速公路裏程。長還不算，城市道路交通網錯綜複雜、交通參與者種類複雜、主車行駛行爲複雜。特别是與高速相比，城市道路更新變化快，升級改造頻繁。這些因素，對高精地圖的鮮度與成本提出了更嚴苛的要求。
鮮度上，高精地圖 " 拖延症 " 難解，更常常面臨 " 今天發布、明天即過期 " 的窘境。
車百智庫發布的研報《智能網聯汽車應用測繪地理信息的問題及建議》指出，城區高精度地圖很難實現日 / 周級更新。
具體來看，高速公路高精度地圖更新主要依賴圖商自有采集車，且頭部圖商基本以月度、季度 爲單位進行更新。而城市道路複雜且變化快，若要保證地圖對自動駕駛決策規劃支撐效果，高級别自動駕駛可能需要地圖達到日 / 周級更新。
按照全國高速公路裏程約 16 萬公裏計算，1 輛采集車單日采集有效裏程 100 公裏，100 輛采集車需要 16 天才能更新一次。全國城市道路近千萬公裏，保持有效更新頻率難度很大。
據專家反饋，頭部圖商已基本完成 30 多萬公裏全國高速路和快速路高精度地圖采集和制作，對于中國城區道路覆蓋裏程僅 3% 左右，遠無法滿足自動駕駛大範圍落地需要。
餘承東就曾直言：" 高精地圖的更新太慢了，且一個城市一個城市獲取的速度也太慢。我們連上海市的一條小路都要折騰很久。"
除了鮮度，高精地圖在成本上也遭遇了不小的挑戰。
研報顯示，城區高精度地圖制圖及維護成本高。高精度地圖成本主要包括前期大範圍制圖成本和後期高頻更新成本，需要企業長期對數據采集和存儲、數據處理環節的物力人力進行投資，任何一家車企和圖商都無力獨自承擔。
一個更直觀的數字是，在中國電動汽車百人會論壇（2023）上，立得空間董事長郭晟透露，如果要把全國的高清地圖測完，起碼需要近 70 億元的投入。此外每年還有 30% 需要進行更新，很難有企業能做到這麽高的投入。
在車企加大控制成本力度以及城市高級别輔助駕駛加速落地的當下，成本高昂、更新速度跟不上，成爲車企和高精地圖 " 解綁 " 的重要原因。
有車企吐槽，" 高精地圖妨礙了自動駕駛進城 "，丢掉了高清地圖這根拐杖，高級别輔助駕駛也能跑起來。
謀局長遠
向左還是向右？行業站在了發展的十字路口。但從長遠來看，高精地圖的命運還遠未到蓋棺定論的時候。
一方面，單車智能采用的純感知路線依然無法解決許多自動駕駛的長尾問題。要想實現 L3 級以上的自動駕駛，高精地圖目前來看不可或缺。
在自動駕駛技術層面的難點當中，安全問題位列第一。中國工程院院士張亞勤透露，行業對自動駕駛的安全性要求至少要高于人類駕駛一個數量級，達到 99.99999% 的水平。要想達到這個水平，單車智能還有很多長尾問題需要解決。
具體來看，單車智能因感知距離通常爲 200-300 米，在高速行駛時很難針對臨時出現的交通事故或其他障礙物做安全制動。此外，水窪、低垂的植物、道路結冰、遺撒的物體等零碎的場景、極端的情況和無法預測的人類行爲都可能讓單車智能發生誤判。
也難怪有人說，自動駕駛之路走完了 99%，但剩下的 1% 是最難的。
而高精地圖可爲車輛提供超視距的道路信息，相當于一雙不受幹擾的 " 上帝之眼 "，爲自動駕駛提供更多的安全冗餘。
一個最新的例子是，在德國和美國獲得官方認證并量産的 L3 級有條件自動駕駛系統——奔馳 DRIVE PILOT 喊出了 " 出事故負全責 " 的口号。奔馳承諾，如果車主在使用 Drive Pilot 系統時車輛發生事故，奔馳将擔負全責。
高精地圖覆蓋，正是奔馳做出這一承諾的最大底氣之一。要激活這套 L3 級自動駕駛系統，必須滿足車道線清晰的高速公路；最高車速不超過 60km/h（美國爲 65km/h）等限制條件，" 有高精地圖覆蓋 " 也是其中之一。
據悉，DRIVE PILOT 駕駛領航系統使用的高清地圖中既有靜态的顯示内容——包括現有的道路、道路上的車道标識等；也有動态的顯示内容——包括實時路況中的人、車輛、道路上可能存在的施工、甚至臨時故障車輛的出現等等。這些信息能夠幫助車輛及時做出正确反應。
" 放心開，出事算我的 "。不得不說，與天花亂墜的宣傳話術想比，奔馳這份敢于擔責的勇氣，是特斯拉等其他車企和科技企業都不具備的。
另一方面，高精地圖還是實現車路協同的底層支撐技術之一。
在自動駕駛技術路線的選擇上，國外往往采用單車智能發展路徑，更注重把傳感器和算法、算力等集成在車端，不斷提升汽車本身的智能化水平。而在國内，智能汽車發展則更重視網聯和車路協同。因此，以車路協同、智能網聯爲主的技術路線也被認爲是智能汽車發展的中國方案。
地圖一直是支撐整個車路協同的底層架構之一，高精地圖更是能夠滿足地圖匹配、輔助環境感知、路徑規劃等多種需求，也被認爲是實現車路協同的底層支撐技術。
舉個例子，車路協同裏很重要的一項能力就在邊緣側，邊緣側的設備要具備感知、計算、存儲、分發、決策、分析等邊緣計算能力，這些能力對空間融合、空間基準的要求非常之高。擁有了高精度地圖，才能有效提高邊緣計算能力，同時具備空間基準輸入的能力。
用北醒光子科技 CEO 李遠的話說，" 高精地圖的本質，真的不一定是高精地圖本身。"
事實上，在一系列利空消息中，高精地圖其實也有不少利好落地。
從政策上看，相關新規進一步鼓勵、規範了對于高精地圖的挖掘和利用。
3 月 7 日，自然資源部對外公布《智能汽車基礎地圖标準體系建設指南（2023 版）》。指南強調，推動智能汽車基礎地圖及地理信息與汽車、信息通信、電子、交通運輸、信息安全、密碼等行業領域協同發展，并在 2025 年初步構建能夠支撐汽車駕駛自動化應用的智能汽車基礎地圖标準體系。
從商業化上看，高精地圖相關圖商和車企也在通過管理創新、技術創新等多種方式提高鮮度、降低成本，意圖建立起高精地圖的替代性優勢，從而在自動駕駛量産化落地的進程中找到屬于自己的商業價值。
毫無疑問的是，現在斷言 " 高精地圖被抛棄 " 爲時尚早。通過多元化探索，找出成本、技術、安全的最優解，才能最終讓自動駕駛平穩落地。
參考資料：
[ 1 ] 《新知丨高精度地圖與車路協同的 " 化學反應 "》、四維圖新
[ 2 ] 《張亞勤：自動駕駛雖然系統複雜，但它一定可以實現！》、中國汽車報
[ 3 ] 《安全至上｜奔馳 L3 自動駕駛初體驗》、山東交通廣播、小明的非理性試駕
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