自动驾驶技术的重要“拐杖”不灵了？高精地图的红与黑：从高速到城市，图商开启“自救”模式|今日快讯

财联社 7 月 1 日讯（编辑 笠晨）新能源汽车智能化之争鏖战至中场，普遍把高速公路场景下的辅助驾驶收入囊中后，赛场逐渐转换到城市场景。高精地图，汽车的 " 上帝视角 " 和 " 千里眼 "，也是自动驾驶技术的重要 " 拐杖 "。然而从曾经的 " 宠儿 " 到如今备受争议，甚至有些车企提出要放弃，高精地图再次站在了发展的十字路口。

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近段时间以来，众多主流车企纷纷宣布弃用高精地图，主动丢掉拐杖，关闭 " 上帝视角 "。据媒体不完全统计，最近一年，已有包括理想、小鹏等近 10 家车企或科技企业表达了弃用高精地图的想法，或宣布探索 " 重感知，轻地图 " 的路径。短短几年，高精地图似乎从香饽饽变成了一块烫手的山芋。

高精地图由热转冷背后，是高级别辅助驾驶由高速场景驶入城市出行时所遇到的困境。数据显示，中国的城际高速公路和城市快速路加起来也就 30 万公里，但全国的城市道路则有近 1000 万公里。在车企加大控制成本力度以及城市高级别辅助驾驶加速落地的当下，成本高昂、更新速度跟不上，成为车企和高精地图 " 解绑 " 的重要原因。有车企吐槽，" 高精地图妨碍了自动驾驶进城 "，丢掉了高精地图这根拐杖，高级别辅助驾驶也能跑起来。

一时间，降低高精地图在自动驾驶技术中的权重似乎成为了一个风向。长期从事自动驾驶测试工作的小林（化名）在接受媒体记者采访时表示，想要真正摆脱高精地图，除非视觉感知技术或车路协同建设出现突破性进展，否则自动驾驶技术，尤其是在 L4 和 L5 技术的应用和推广上，高精地图仍扮演着不可或缺的角色。

▌图商开启 " 自救 " 模式 车厂自研已成主流

今年第三季度末，小鹏将在全国没有高精地图的城市陆续开放 " 无图化 " 的城市高阶智驾 XNGP 功能。知情人士表示，而在今年 3 月底实际体验中，XNGP 目前的运行逻辑是 "有高精地图就用，没有高精地图就功能降级"。分析人士表示，在国内，无论是车企还是智驾供应商，都没有将高精地图 100% 地排除出技术方案中，反而是能用图就用图，这是当下企业对高精地图的真实态度。

一边是高阶自动驾驶对高精地图刚性需求的增强，一边是契合厂商需求的高精地图尚在路上的现实。看似相矛盾的说法，恰恰揭示了高精地图当下的处境：高精地图正处于探索且 " 烧钱 " 时代。作为终端用户，不少车企已然加入到高精地图的自研队伍。上汽投资武汉光庭且收购了中海庭用来布局高精地图；吉利布局易图通和亿咖通两家公司；小鹏以 2.5 亿元的价格收购智途科技，是造车新势力中最早解决自动驾驶中地图数据采集资质的。

高精地图市场具有高资质壁垒，根据最新的国家政策规定，高精地图的测绘和制图仅能由国家颁发导航电子地图制作甲级测绘资质的企业合法操作。根据 2022 年换证复审公示显示，仅有 19 家通过了复审换证。从名单来看，目前已获取资质的单位包括传统图商、事业单位和大厂系三类。涉及的上市公司为四维图新、航天宏图。传统图商包括高德、灵图、长地万方、凯立德等，事业单位包括江苏省测绘工程院等，以及华为、腾讯、百度、阿里等大厂。

智驾算法的快速进化和白热化的智驾进城竞赛，让车企急于 " 开城 "，传统模式的高精地图难以为继。面对现状，国内主流图商纷纷变阵，不约而同的选择是，" 轻量级高精地图 "。今年上海车展前后，顶着去高精地图的声音，百度、腾讯、四维图新相继发布了各自的轻量级高精地图产品。此外，轻量级高精地图对地图的精度以及元素丰富度也进行了适度裁剪。

但要对高精地图进行高频更新，只凭图商不可能完成——全国公路总里程超过 500 万公里，仅采集高速公路及主要城市公路数据，也有上百万公里，而即使最壕的图商，手中的地图采集车队也才百辆规模，甚至不足以支持地图月更。知情人士透露，这意味着，要大范围实现高精地图的高频更新，图商通过车企发动普通量产车力量的众源更新是唯一解。

众源更新即此前所说的众包模式，它通过云端平台对海量社会车辆回传的传感器数据、感知结果进行分析、聚合，从而自动化地对高精地图的变化进行更新。如果接入车辆数量足够，将能支持高精地图的周更乃至日更。但高精地图的底图通常采用专业采集车的高精度传感器绘制，量产车搭载的传感器精度较低，且规格不一。由于众源更新整个过程需要处理大量格式不同、质量良莠不齐的数据，同时人工很难介入，因此难度较高。但自去年开始的两个变化，正在降低众源更新的工程难度。

清华大学车辆与运载学院助理研究员江昆表示，地图是获取与处理位置信息的超级平台，也将是多车多传感器异构信息的融合平台，因此，特征地图的构建以及传感器与地图的匹配就显得尤为重要。而针对车企是否要摒弃高精地图的话题，江昆也发表了其个人的观点。他表示，从发展的角度看，未来应该出现的是 " 轻地图 " 与 " 重地图 " 共同发展的格局，而非 " 是与非 " 的抉择。

" 自动驾驶在实时运行的时候，确实不需要非常重的地图，一方面审核压力很大，另一方面数据的量也很大，各方面成本都会高。" 因此，江昆提出了面向决策规划的 " 轻地图 " 模式，即基于边界式行驶空间的统一的感知表达。简而言之，就是借助地图的概念，形成环境模型的统一构建，以收集关键的、矢量化的信息。轻地图还能实现多场景的适应，有利于形成统一的决策。

而对于 " 重地图 " 的发展，他的想法也突破了现有的思维模型。" 什么是最重的地图？是融合多车多视角原始数据，实现整个道路环境的、4D 的数字孪生。" 江昆表示，未来的 " 重地图 " 将是面向云端应用产生的，它在云端可以恢复生成 4D 场景，对道路场景进行逼真的数字化构建。由此产生的意义在于，重地图所带来的数字孪生能力将对自动驾驶的发展产生一系列的化学反应。例如，它将对自动驾驶的端到端训练场景的生成提供助力，以及增强数据闭环的能力。

此外，江昆还认为建立地图云端平台是众源数据收集、更新、审图、发布、应用的必由之路，" 地图将不再是数据本身，而是云端的平台 "。他相信，在不久的将来，地图将成为负责重点数据的收集更新、发布应用的集合体，是能够实现多元、多尺度数据高效融合的平台。也正是在这样的前提下，每个自动驾驶的参与者，都应更深入地去思考高精地图存在的意义。

（财联社 笠晨）

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