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輕量化地圖成大勢，地圖廠商的資質與技術壁壘沒了？

來源：責編：時間：2023-11-13 16:19:33 554觀看

導讀奇偶派（jioupai）原創作者 |葉子、景園編輯 |釗圖源：圖蟲創意我們常說，新能源汽車的發展可以分為兩個階段，上半場是電動化，下半場是智能化。2023年汽車出口量的反超，已經證明了國內新能源汽車在

奇偶派, 輕量化地圖成大勢，地圖廠商的資質與技術壁壘沒了？

奇偶派（jioupai）原創

作者 |葉子、景園

編輯 |釗

圖源：圖蟲創意

我們常說，新能源汽車的發展可以分為兩個階段，上半場是電動化，下半場是智能化。2023年汽車出口量的反超，已經證明了國內新能源汽車在電動化階段的積累和突破，競爭激烈的國內電動車企業們確實取得了顯著的成就。

然而，上半場的勝利并沒有給車企們留下喘息的時間，下半場智能化之戰便已經悄然打響，市場進一步要求車機廠們在智能座艙、智能輔助駕駛、電子電器架構方面繼續突破，方可在如此“卷”的中國車市里生存下去。

而在其中，智能輔助駕駛，也成為了車廠技術研發、競爭的核心點，而在今年的最后幾個月里，智駕層面上的競爭，也愈演愈烈......

其中，憑借先發和工程化優勢，小鵬最早于21年開始相應研發，并率先于廣州和北京對外演示其“無圖”方案。華為則是依靠本身強大的工程和問題閉環能力，較激進計劃年底落地全部城市。理想憑借NPN算法的眾包性，年底將在100座城市進行通勤NOA的早鳥內測，并計劃于2024年1月推送給全量的AD MAX用戶。

也正是在智駕快速落地的當下，高精地圖對于智駕是否重要的問題又被提了出來——高精地圖曾被行業一度認為是落地高階智能駕駛的必要條件，但隨著乘用車城市NOA功能的落地和推廣，高精地圖由于廣度和鮮度，以及審批進度的限制，無法很好滿足車企快速鋪開城市NOA的訴求。

而特斯拉FSD的落地，驗證了“重感知，輕地圖”的可行性；其圍繞BEV + Transformer算法架構，生成帶有道路拓撲信息的局部實時地圖，替代了傳統高精地圖。國內車企也在加速布局“無圖/輕圖”方案，其中小鵬、華為成為了領跑城市NOA落地的車企。

但同時，作為老牌“圖商”四維圖新，卻在用戶日活動上，對今年以來一直討論非常火熱的智能駕駛“有圖”和“無圖”路線之爭給出了回應，對無圖技術路線的真相進行非常辛辣的點評——“部分車企之所以強調“無圖”技術路線主要是因為：無地圖資質、無知識產權、無安全敬畏。”

那么，在智駕落地的過程中，特斯拉FSD建立的“重感知，輕地圖”行業范式是否是真理？傳統高精地圖何故在落地過程中被“邊緣化”？未來智駕真的能告別高精地圖嗎？

1

從小甜甜到牛夫人

高精地圖“失寵”就在一瞬間

高精地圖起起落落的故事，可以追溯至十年之久的過去。

高精地圖，又稱高清地圖，是精度更高、數據維度更多的導航地圖。其蘊含的信息更加豐富，在簡單的道路極其形狀等基礎信息之外，還包含了道路類型、曲率、車道線位置等道路信息，以及路邊基礎設施、障礙物、交通標志等環境對象信息，同時包括交通流量、紅綠燈狀態信息等實時動態信息。

奇偶派, 輕量化地圖成大勢，地圖廠商的資質與技術壁壘沒了？

資料來源：CAICV，CSDN，中金公司研究部

2012年以來，自動駕駛汽車進入了諸多企業、車機廠的視野，彼時，隨著自動駕駛技術的發展，高級駕駛輔助系統(ADAS)對于地圖信息提出了更高的要求，進而推動了車載導航地圖進入高精地圖階段。

而在各大車企推動智能化發展，加速智駕車輛落地進城的2020年后，更是一度被智能駕駛行業認為是走向高階智駕的必經之路，也被視為自動駕駛的“天眼”。

高精地圖在智駕發展最初的進程中能獲得如此青睞，自然與其強大的能力和落地契合程度息息相關。

首先，高精地圖扮演了提供“真值”的全天候傳感器的角色。相比傳統硬件傳感器，其優勢在于可以很好地彌補傳感器數據缺失，利用高精地圖數據對前方道路情況進行補充，無論是怎樣的場景中，高精地圖都能更精確、全面地感知前方路況，行車安全性得到更高保障。

例如下雪天，車道線出現有磨損、遮擋的情況，視覺或是激光雷達傳感器都會一定的失效概率，導致無法辨別周邊場景。所以為了保證安全性，采用高精度地圖提供的環境“真值”，可以很好地彌補傳感器的不足。

其次，從某種意義上來說，高清地圖也可以被看作一個超視距傳感器，提供道路拓撲信息。高清地圖可以讓系統提前知曉道路前方的交通情況，進行最優的路徑規劃，從而實現車輛可以保持乘客舒適的加減速行駛。

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同時，高精地圖提供車道的拓撲連接關系，可以準確地讓車輛理解在一些復雜的路口如何匯入、匯出、以及選擇目標車道，提升安全性的同時，也降低了感知層面的開發難度。

可以這么形容，搭載了高精地圖的自動駕駛系統宛如一個當地開了半輩子出租的老師傅，不僅車技好，腦子里還有一張當地活地圖，可以因情況不同選擇最優的路線，在自動駕駛領域的優勢不言而喻。

最后，高清地圖配合傳感器，可以實現更精確的定位。傳統的車輛定位GNSS/RTK容易受到環境干擾，在立交橋等立體交通場景，或是高樓大廈的高反射場景，表現通常不盡人意，從而無法實現精準定位。高精地圖則提供了一個穩定的無源定位方式。通過匹配傳感器感知特征和高精地圖具有特征，車輛可以獲知其相對位置，從而完成在全局環境當中的準確定位。

在如此多優勢的加成之下，高精地圖的“攻城略地”也是水到渠成的結果。

2021年年中，正在沖刺港股雙重上市的小鵬汽車，斥資2.5億元收購了一進入破產程序的地圖公司智途科技。這家在2019年的營收只有738萬元的公司能被小鵬看重的原因在于其擁有導航電子地圖制作甲級測繪資質，這是入局高精地圖的通行證，小鵬也成為造車新勢力中第一家擁有甲級測繪資質的公司。

但這樣的“牌照”在國內并不多。吉利旗下的億咖通，上汽控股的中海庭都曾拿到過甲級測繪，長城、蔚來等多家車商都曾試圖尋求收購相關資質，但牌照這種東西終歸是“僧多粥少”，因此也有大量的自動駕駛企業與車機廠通過與圖商合作，才得以將高精地圖裝上車，如理想在2021年與高德地圖合作，蔚來在2022年與騰訊在高精地圖領域合作。

此后，依賴高精地圖輔助的眾多自動駕駛系統接連問世，例如小鵬的XNGP、蔚來的NOP、理想的NOA、廣汽埃安的NDA。

不過，也就在高清地圖剛剛大火之時，以特斯拉為代表的一眾車企，卻親自將他們捧上“神壇”的高清地圖拉了下來。

早在2019年，特斯拉CEO Elon Musk便提出，如果自動駕駛系統過度依賴高精地圖，會讓整個系統變得脆弱，難以支持不同場景的快速泛化。于是，一句“Lidar is a fool errand”，便將高清地圖“判了死刑”，并一頭鉆進了純視覺路線的研發之中。

實際上，馬斯克的發言并非虛言，高精地圖在使用時光鮮亮麗的一面之外，還有著采集與落地之間的重重困難。

據《2020智能網聯汽車高精地圖白皮書》，采用傳統測繪車方式，分米級地圖的測繪效率約為每天每車500公里道路，成本為每公里10元左右，而厘米級地圖的測繪效率約為每天每車100公里道路，成本可能達每公里千元。

2022年年底，在收購智途科技，獲得資質的第二年，小鵬汽車還未嘗到甜頭就碰到了快速推進智能駕駛落地的巨大困難，地圖的繪制需要專業測繪車在道路上行駛，采集原始圖像與激光數據，并不斷地修改標注，受制于繪制成本的高昂以及前期制圖上的繁雜，高精地圖的更新周期十分漫長。

何小鵬無奈表示“原來城市NGP依賴于具有更高清晰度的地圖，最開始我們認為在今年上半年甚至一季度下旬，小鵬就可以將城市NGP從一個城市推到數個城市，但困難比想象的要多。”

華為車BU董事長余承東也曾表示，華為僅采集上海市高精地圖，哪怕采集了兩年、9000公里，都沒有把上海完全覆蓋。華為認為，高昂的采圖和維護成本，很難支持傳統高精地圖快速上量，或是維持高的鮮度；由于廣度、鮮度、成本的不可能三角制約，傳統高精地圖在城市NOA推廣當中也很難起到積極的作用，于是逐漸被邊緣化。

采集的困難也將高精地圖的更新頻率限制在多則半年，少則兩個月之間，這對于國內外發展迅速、各大廠商分秒必爭的智能駕駛技術來說太慢了，當城市NOA快速發展，從6個城市拓展到全國之時，高精地圖的“慢”極大拖住了造車新勢力更新軟硬件的步伐。

同時，出于國家安全考慮，高精地圖的廣度與時效都受限于法規制定節奏，政策對于測繪資質也進一步收緊，每年都要重新審核，如果審核不通過圖商將面臨著資質取消的風險，頂著關鍵性的測繪資質“朝不保夕”風險進行高精地圖繪制，可以說是勞力傷財還無法達到落地使用標準的高清地圖，“失寵”也是難免的。

那么，拋棄了高精地圖的特斯拉是如何做自動駕駛的？國內車企選擇的路線及其進展情況又是如何呢？

2

特斯拉FSD給出靈感

國內智駕先鋒紛紛“輕圖”落地

正如前文所述，馬斯克不止一次表示過，嚴重依賴傳感器的性能以及高精地圖的先驗信息，這種解決方案太過于針對明確且具體的路況。一旦自動駕駛汽車去到高精地圖沒有覆蓋的區域，或因施工、事故導致的道路調整，就完全失去了作用，從另外一個角度來說，就失去了自動駕駛的意義。

而特斯拉率先提出BEV與自動駕駛軟件算法FSD結合后的產物，便很好地替代了高精地圖與激光雷達。

首先，特斯拉在2021年的Tech Day提出了使用Bird’s Eye View（BEV），即鳥瞰圖，將車身四周攝像頭所拍攝到的水平畫面，通過Transformer提取共同特征進行三維構建，進行特征級融合，最終拿到一張反映周圍環境的鳥瞰圖。

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這種鳥瞰圖仿佛就是開了一個上帝視角，讓車輛能夠把近處的感知統一放到一個平面中，盡可能的增大了感知的范圍和冗余度。在不依賴高精地圖的情況下，實現對車輛周邊實時構圖，并基本準確地判斷車輛周圍物體的位置和輪廓，以及車道線、路墩、信號燈等交通設施。

至此，Tesla FSD的第一步完成，通過BEV+Transformer生成了一張不帶運動及輪廓信息的圍繞車輛周邊的100×100米局部地圖。接下來，Occupancy Network通過將空間劃分為一系列體素（voxel），對空間進行3D構建，從而形成類似于“積木堆積”式的三維空間表示，生成地圖上物體的輪廓信息，讓地圖具備景深。

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在第一步生成了車輛周邊的三維局部地圖后，特斯拉無需再去糾結物體是什么，也不用再去識別分類，只要知道了物體的大概形態，它就知道是否需要規避了。而接下來便需要生成預設行駛軌跡，目前，業界有多種獲取行駛路徑的方式，如特斯拉Lane Network、Mobileye的REM等，均可根據行車概率推測出當下交通場景的最佳行駛路線。

綜上，特斯拉給出的解決方法是通過多個攝像頭構建鳥瞰圖，并基于攝像頭所獲得的信息機動性地構建車身邊的“地圖”，最后通過受大量訓練的人工智能算法模型來給出最優的行駛路徑。

可以說，特斯拉的FSD為國內的眾多車企立下了榜樣，其重算力而輕硬件打法帶來極有競爭力的價格，對激光雷達與高精地圖組合方案的必要性提出了挑戰。

但是，當前為了讓城市NOA可以支持更多城市場景，接管率更低，大多國內整車廠仍然選擇采用激光雷達的方案。一方面可以降低接管率，提升用戶體驗；另一方面也提升了系統的安全性，例如AEB的準確度；同時，營銷角度而言，配備激光雷達也彰顯了車輛的科技屬性，有利于提升車型市場定位。

正如華為智駕總經理李文廣所說：“這是兩條技術路線，純視覺的一條技術路線，還有一個就是多傳感器融合。純視覺這條技術路線，本身有它的上限，而且比融合感知的上限要低得多。在純視覺路線上，特斯拉應該是在行業上做得最好的。但是如果上限卡在那兒，數據再多也上不去。”

在激光雷達之外，高精地圖為了跟上智駕的節奏，也推出了輕地圖。輕地圖，即量化的高精地圖，同時融合了高精地圖和傳統導航地圖的一些優點。在定位精度和信息豐富度上，輕地圖免去了一些優先級不高的信息，以算法作為補充，來配合車企智駕的推進。

截至目前，國內智能化先鋒廠商小鵬、華為、理想等，都相繼表示將采用類似的“輕地圖”方案推廣其城市NOA，并先后明確了預計的落地計劃。

其中，小鵬率先宣布落地“輕圖”城市NOA。截至于10月1日，小鵬已率先在廣州和北京進行了范圍較廣的無圖XNGP（城市NOA）試駕邀請，也是目前國內第一家可以在公共路面進行“無圖”城市NOA方案公開測評的整車廠。

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資料來源：小鵬汽車公告，中金公司研究部

而在10月24日的小鵬科技日上，小鵬向業內投下了一枚重磅炸彈：不受限于高精地圖、基于“輕地圖”方案的XNGP城區導航輔助駕駛將迎來爆發式的發展——10月24日將啟動版本號為4.4.0的公測活動，在現有5城的基礎上擴大至覆蓋了北京城區道路、長三角、珠三角地區的25座城市。

何小鵬表示，到12月底，這份名單還將繼續擴展一倍，XNGP城區導航輔助駕駛將覆蓋整個京津冀、長三角和珠三角地區，同時新增開放福建以及中西部核心城市。到2024年，將實現全國主要城市的XNGP技術覆蓋，這一數量或將達200個。

而對于還沒有開放的城市，全新的AI代駕也將上線，只需要開啟AI代駕系統，設定好起點和終點，再手動駕駛一次“教給”AI要怎么做就可以了。這條路線會上傳到云端，通過小鵬工程師的云端質檢后就可以開放使用了。而在今后的使用中，AI系統會自動根據傳感器的數據分析交通狀況、不斷優化駕駛方式，能做到真正意義上的“熟能生巧”。

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小鵬能成為第一，其實也并不奇怪，作為最先收購高精地圖的那批車企，早期通過高精地圖落地城市NOA，有效地識別并收集了城市場景下較難處理的路口情況，幫助之后在“輕地圖”功能演進中，著重研發，避開潛在體驗瓶頸，同時扶搖自動駕駛超算中心與早已建成的AI團隊，成為了小鵬智駕快速落地的最好支撐。

而華為也采用了與小鵬相同的“輕地圖”方案。早在2021年上海車展期間，華為就對外演示了上海金橋區域的“有圖”城市NCA功能，并在極狐αs HI版上實現激光雷達首次量產。隨后的兩年半時間里，華為對其城市NCA功能持續打磨，結合自研高精地圖的采集，在全國各地進行泛化。

而在隨后的升級中，華為ADS 2.0采用了與Tesla相似的神經網絡架構，即通過BEV+Transformer對車道級拓撲進行推理，和通過GOD占用網絡對不規則障礙物進行識別，從而實現不依賴高精地圖的點到點導航輔助駕駛，并且傳感器由標配3顆激光雷達減至1顆激光雷達，功能性不變的情況下，降低成本。

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華為 ADS 2.0算法升級內容

資料來源：華為官網，浙商證券研究所

截至目前，ADS 2.0系統已經落地于具備高精地圖的上廣深渝杭5座城市。在4月份的發布會上，華為智能車BU董事長余承東表示，將于今年三季度實現15個無圖城市的城市NCA落地，四季度總量增至45城。而在9月份的問界M7智駕版發布會上，余承東又表示，華為“輕地圖”方案將在年底覆蓋全部城市。

而在小鵬與華為之外，以“重感知，輕地圖”方案落地的車企還有很多，但對于車企來說，率先覆蓋中小城市的企業有望率先占領用戶心智，并獲取智能駕駛系統的規模效益-成本優勢和行駛里程-數據優勢，從而進一步提升性價比和使用體驗，鞏固自身領導地位，正向循環起來。

其中，當頭部車企的城市NOA已獲取明顯成本優勢和技術優勢，向下更低價位車型滲透的時候，未提前布局“重感知、輕地圖”技術的車企，將面臨很大的競爭力挑戰，而且這個差距，由于缺乏數據儲備和工程化能力儲備，或許無法在短時間內追平。

而在智駕如此“爭先恐后”占領用戶心智的競爭格局之下，高精地圖的結局似乎已經已經顯現，起碼像最初一樣按月按季度推進的時代，已經一去不復返了。

3

除了車機廠，地圖廠商也有話說

而對于圖商來說，“坐以待斃”自然是不可能的，行業內的龍頭企業也針對“無圖”的言論進行了抨擊。

“那些無地圖資質、無知識產權、無安全敬畏的‘三無’企業是喊‘無圖’喊得最響的。”2023年10月10日，四維圖新CEO程鵬在2023用戶大會上細數“無圖”之過。程鵬不理解“無圖”聲浪背后的邏輯。他認為，算法模型再好，如果前面被擋住看不見，就沒辦法算，巧婦難為無米之炊，只能用高精地圖提前獲取車輛前方的道路信息及交通狀況。

在相關采訪中，程鵬表示，對于BEV+Transform這套技術路線我是認同的，但這和無圖的關系不大。主要是在感知上，算法模型再好，如果前面被擋住了看不到，這怎么算？巧婦難為無米之炊，不是技術能解決的，只能用超視距的先驗傳感器，也就是高精地圖來提前獲取車輛前方的道路信息及交通狀況。

BEV+Transform的本質上是擺脫激光雷達，能夠用更為便宜的傳感器實現智駕功能，而不是擺脫高精地圖。地圖能夠做到的事情，這套算法模型做不到。所以，我不太理解要喊“無圖”的目的是什么，后來和各家交流，得出結論是丟掉資質，沒有知識產權和安全敬畏的團隊，喊得越響。

不過，四維圖新也并沒有否認高精地圖面臨的問題，反而是跟隨車企的需求做出了升級。同樣在用戶大會上，四維圖新推出了面向追求極致性價比的城市NOA提出的地圖解決方案HD Lite、輕量版領航輔助駕駛系統 NOP Lite、數據合規閉環全棧解決方案和導航3.0的人機共駕產品，智云、智艙、智芯和智駕四個方面同時發力。

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圖源：雪球四維圖新

據36kr報道，在四維圖新看來，高精地圖可以使自動駕駛定位和感知系統的安全性、魯棒性更優異，尤其在雨雪霧遮擋車輛傳感器、城市復雜道路實時定位等場景。“從實際研發項目來看，車企對地圖的訴求還是比較強的。”

可以說，與其爭辯是否去“高精度地圖”，四維圖新更樂意關注當前地圖在車輛上的使用體驗。

而在四維圖新之外，深耕自動駕駛多年的百度也有話講，在我們與百度IDG相關人士的溝通中，百度回答了他們對于“輕地圖”的理解。

百度認為每個企業有不同的資源稟賦，有不同的技術積累，所以選擇不同的路徑很正常。誰能率先在多個城市實現泛化，給消費者提供安全安心、有連續獲得感的智駕體驗，誰就能獲得市場認可。

有的企業無圖可用，或者建圖的成本太高，就會嘗試“無圖”的方案，但這一方案對技術、特別是數據的要求極高，不容易實現。以特斯拉為例，他們提倡純視覺路線、不依賴高精地圖，其汽車保有量已達百萬輛級，行駛數據實時建圖的范圍足夠廣泛，且有多年建設的數據生產加工能力，其他車企在短期內難以復制該路線。

而百度身體力行的方案，則是高精地圖與“輕地圖”同時推進。目前，百度有完整、高度自動化的高精地圖產線，并定義了一個比傳統高精地圖要輕的多的智駕地圖，其地圖要素比傳統高精地圖要少接近80%，能夠大幅降低制作成本和交付周期，所以能以合理的成本快速實現多域泛化。

那么，從長遠來看，法規越來越完善的前提下，智能駕駛中的高精地圖會走向何處？

百度人士表示，高精地圖之于智能駕駛，可以理解為登山過程中的”登山杖”、”氧氣瓶”，能夠降低登山的難度。未來3-5年內，安全、獲得感強、體驗好的城市高階輔助駕駛仍需要有高精地圖的助力。從長遠來看，經典意義上的無圖不會在終局發生，至少還需要很長一段時間，目前“輕地圖重感知”的路線將會發展得越來越好。

4

寫在最后

從人人追捧到跌下神壇，高精地圖的起起落落似乎來得太快了一些。

特斯拉FSD看似極為激進的完全拋棄高精地圖與激光雷達的行為，卻為智能駕駛行業帶來了新的思考。

隨著國內車企在城市NOA落地方面的競爭加劇，高精地圖推進緩慢、政策風險極高的缺點，也讓其重要性快速被削弱。但小鵬、華為等企業也在“先行者”特斯拉的背后，通過“輕圖”或無圖方案，走出了一條獨屬中國新能源車的道路，大大加快了智能駕駛系統的推廣速度，并取得了顯著的成果。

然而，完全拋棄高精地圖可能并非長遠之計，因為它在某些場景下仍具有不可替代的優勢。例如，在某些一線復雜的城市環境中，高精地圖可以提供更準確的道路信息和交通狀況，幫助自動駕駛系統做出更明智的決策。此外，高精地圖還可以提供更精確的定位服務，提高車輛的導航能力和安全性。

因此，未來智能駕駛技術可能會在高精地圖和輕量級地圖之間找到一個平衡點。而這，也意味著在大部分情況下車企將使用輕量級地圖對自動駕駛進行訓練，但在特定場景下仍然依賴高精地圖來提供更可靠的道路信息和定位服務。這種平衡將實現更加穩定、安全和高效的自動駕駛體驗，為用戶提供更好的出行選擇。

參考資料：

《智駕先鋒系列一：“重感知，輕地圖”城市NOA全面落地的助推器》，中金公司

本文鏈接：http://m.rrqrq.com/showinfo-52-1522-0.html輕量化地圖成大勢，地圖廠商的資質與技術壁壘沒了？

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