作者 / 华卫
2021年，美国《消费者报告》对北美市场销售的17款车型的智能驾驶系统进行了评测，从测试评分来看，凯迪拉克CT6搭载的通用Super Cruise超级智能驾驶系统位列第一，特斯拉的Autopilot居于第二，而为通用Super Cruise加了不少安全分的正是其背后的高精地图。
有了高精地图的自动驾驶车辆，就好像开启了「上帝视角」，可以提前获知精确的路况信息并规划好行驶路线。现在，已经有不少车企的新车搭载了高精地图，如华为、蔚来、小鹏和理想等。然而，使用容易，用好却不易。高精地图有两个必要条件：一是取得甲级测绘资质，二是提供高昂的数据采集和更新成本，这也是现阶段压在重地图路线上的两座「大山」。
前不久，国家自然资源部印发了高精地图应用试点的相关通知，宣布将在北京、上海、广州、深圳、杭州、重庆 6 个城市开展智能网联汽车高精度地图应用试点。此后不久，高德地图和百度地图还获得了广深首发的城市高级辅助驾驶地图许可。
不过，自然资源部也同期下发了加强监管高精地图的通知，重申高精地图测绘制作只能由具备导航电子地图制作甲级资质的单位进行，对于甲级资质的审批进行了收紧。
在目前公布的资质复审企业名单中，滴滴旗下的滴图科技、小鹏旗下的智途科技、上汽和东风投资的晶众信息科技、以及中海庭、易图通和立得空间等图商暂未在列。
目前的主流图商，依然是百度地图、高德地图、四维图新等，但他们之中也曾有人提出采集数据费人又费钱、后续维护不易、需求不断变化等问题。
面对高精地图存在的两座大山，已有自动驾驶企业做出了新的选择，在其城市辅助驾驶中走起了「重感知、轻地图」的路线，这是否意味着，高精地图只会存在于一个过渡阶段？
「轻地图」路线可行吗？
2019年，特斯拉CEO埃隆·马斯克公开表示，「过分依赖高精度地图会让自动驾驶系统变得极其脆弱，普及起来更加困难。」
今年，华为ADS的落地时长或许正是印证了这一点。
按照最初的规划，华为将于2022年一季度全面量产ADS智能驾驶辅助系统。然而，虽然极狐阿尔法S Hi版在5月开始交付，但城市NCA功能却直到9月才开始在深圳一地进行测试。这正是因为这套系统依赖高精地图的数据，要等到高精地图全面开通之后才能落地。
此外，之前早已基于高精地图推出各自城市导航辅助驾驶系统的蔚小理（蔚来、小鹏和理想），也都迟迟没有实现大规模量产。今年，小鹏也在广州开启了城市NGP（自动导航辅助驾驶）试点，但仍未给出在其他各城市上线的时间。有业内人士透露，没有高精地图资质是小鹏城市NGP没有全面落地的主要原因。
由此看来，现在高精地图似乎已从「拐杖」变成了自动驾驶系统进城的「拖油瓶」。
同样是这个9月，毫末智行推出了不依赖于高精地图的城市域高级辅助驾驶产品——城市NOH，并率先在魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版车型上落地。若按照官方给出的规划，其交付速度将不依赖高精地图落地速度。
那么，不用高精地图的自动驾驶系统能站住脚吗？
毫末智行技术副总裁艾锐告诉Auto Byte，关于高精地图的使用与否，需要回到一个核心的问题：高精地图到底是什么、作用又是什么？
以「路口」这一典型场景为例，路口没有车道线，而整个自动驾驶系统通常是依赖车道线来走，一种解决方案就是通过定位，按照地图中的虚拟车道线走，这时车道线的精度就很关键，因此出现了高精地图。但现在，通过重感知的方案，可以绕过车道线的问题。
例如，当一辆车经过一个路口出去之后，下一个执行路口是哪个？这通过感知还是很难发现的，需要地图来告诉系统，但又不太需要地图明确车道线的精确坐标、物理坐标和人行横道的精确位置等，这叫做地图中的拓扑关系。换句话说，这一步无需高精地图，普通地图就可以做到。
艾锐表示，毫末一直主推「重感知、轻地图」的路线，就是尽量地相信实时感知，对地图主要是利用拓扑关系、从感知里较难获得的信息，以及地图里面不会改变的信息。「就像人开车的时候，人主要还是相信自己的眼睛。」他举例说。
同样拥护「重感知、轻地图」的还有智行者科技，其前不久对外发布了一套不依赖高精地图的 L2+自动驾驶解决方案，并覆盖高速与城市两个场景。据悉，智行者的高速领航系统将于今年第四季度推出量产版本，而城市领航系统将于 2023 年第三季度发布。
可以看到，对于部分自动驾驶系统厂商来说，高精地图的发展已经跟不上他们理想中的落地速度，这不免让人思考：未来，高精地图有可能逐渐被替代、成为历史吗？
「算不清」的成本账
说到这一问题，第一个投反对票的自然是高精地图厂商。
此前，主流图商之一四维图新就曾为自动驾驶企业算过一笔账，表示「从价值角度来看，花费在高精度地图上的成本，对比其为系统贡献的功能应用和安全保障，放弃高精度地图也似乎并不是划算的想法。」
不过，高德汽车业务中心总经理江睿曾公开表示，如果根据整个行业的趋势进行判断，高精地图对于现在的智能驾驶来说是绝对需要的，但不确定10年后是否还是必需品。
他解释说，高精地图有范围、精度和鲜度三个核心要素。其中，精度可以与现在的自动驾驶软件相互弥补，但扩大范围需要极高成本，而最「痛苦」的还是在鲜度层面。高精地图的大范围普及无法一日而蹴，因为成本无人能够负担，也不会有人愿意承担。
在此背景下，百度地图方面表示，就目前来看，大部分主流厂商都把完整的高精度地图应用当作经济、必要的选择。而无论是「重感知、轻地图」 还是「轻感知、重地图」，这背后取决于对自动驾驶方案在安全性、算法效率、可落地性等方面的统一考量和判断。车厂可以综合考察传感器、算法、算力、地图等软硬件的成本和水平，再根据自动驾驶期望适应的场景、实现的功能和安全程度，选择性价比最好的技术方案。
根据佐思汽研新发布的《2022年高精度地图行业研究报告》，2022年上半年中国乘用车前装高精地图装配量超10万辆，高精地图已从过去的选配为主，逐渐走向全系标配，如理想L9、蔚来ET7、高合HiPhi等。
据统计，中国的高速公路里程约为30多万公里，城市道路接近1000万公里，目前，主流图商基本已完成高速及城市快速路的高精度地图采集，在城市道路中，四维图新和高德地图也已各自完成了20万公里左右的数据覆盖。
同时，百度地图等图商还在做标准地图与高精地图的融合工作。例如，在高速场景中，他们可以对标准地图和高精地图进行后匹配，且准确率一般比较高；在城市场景下，标准地图与高精地图由于生产工艺不同，无法进行后期关联，但为支持城市高阶辅助驾驶功能落地，图商已在部署标准地图与高精地图的一体化生产。
从这些主流图商的一系列积极动作来看，高精地图仍将持续发展。
对此，毫末智行方面也向Auto Byte说明，目前，他们也暂时没有完全摒弃高精地图。在城市NOH之外的部分场景，他们仍然在使用高精地图。
这根拐杖真能放下吗？
「高精地图对自动驾驶来说是过渡。」近期，华为终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东，以及身处新势力车企的小鹏汽车CEO何小鹏，都公开发表过类似的观点。
余承东在极狐阿尔法S全新HI版上市发布会上说道，「现在华为ADS借用了高精地图的一些能力，未来希望尽可能不依赖高精地图，普通地图、标清地图也OK。」小鹏汽车CEO何小鹏则在此前的一次车展活动上指出，「真正的自动驾驶一定要能够全场景驾驶。」
日前，小鹏方面也曾对Auto Byte表示，自2023年开始，从高速到城市NGP，小鹏都不再依靠高精地图，现有车辆也不会在原有基础上加配激光雷达，在传感器层面，会主要靠双目800万像素摄像头和毫米波雷达。据悉，这主要还是因为政策的限制。
至于小鹏2021年为获高精地图资质而收购的智途科技，相关人士表示，不用高精地图不意味着不用地图，所以智途还是有价值的。
业内常说，高精地图和激光雷达是自动驾驶车辆的两根拐杖。要知道，小鹏一直以来也都是「多传感器融合 + 高精地图」派的代表者，而今改投「轻地图」派，是否预示了一种趋势？毕竟，政策上的限制实实在在地影响着每一家自动驾驶企业。
艾锐则已直接下了结论：「重感知、轻地图」一定是未来的趋势。第一，城市道路很多、很长，变化度很高，高精地图需做到完全的时效性，而这对于图商来讲是一件要求很高的事情；第二是成本问题，就算图商真有能力把高精地图做到这样的级别，所需的成本将会非常高。
「从范围、精度到鲜度对于产品的要求，再到产品的市场化商业价格来看，高精地图放在城市道路上会面临非常大的挑战。而重感知路线可以规避高精地图更新慢、成本高等问题，有助于智能驾驶的快速落地。」艾锐表示。
按照艾锐的说法，「轻地图」或许是能够解决高精地图目前存在的痛点，但放下这根拐杖后的自动驾驶系统，以后能否走得稳仍是一个未知数。
图商做了什么？
曾有业内人士指出，「现在市面上的高精地图每周能有一次更新就不错了。」据了解，目前行业内高精度地图的更新频率多以季度、月度更新为主。而这其中的缘由，主要还是在于成本方面。
在实际应用中，要想让高精地图保证高鲜度，就必须持续采集数据。但是，一辆专业采集车价格上百万元，工业级采集车也需要数十万元；而且，以1辆采集车1天采集有效数据100公里计算，100辆采集车也要1个月才能采集完1次，一遍遍采集道路信息势必会导致成本剧增。
同时，由于高精地图对时效性有高要求，完成数据采集后还需进行实时的维护和更新，包括地图绘制、信息校正、POI更新等，这也会增加一定成本。
针对这一问题，大多数图商开始采用众包模式，即把地图更新工作交给搭载了激光雷达、摄像头等传感器的普通车辆，让其在行驶过程中收集道路信息并上传到云端，再由地图公司在云端对道路数据进行处理，最后将更新后的高精地图拿给车辆使用。相比专业式采集，这种方式成本更低，数据来源也更加丰富，既能够提升地图鲜度，又不用承担高昂的成本。
不过，众包模式也存在一定的弊端。首先，不同车型在传感器和操作系统方面有差异，产出的数据来源、精度以及格式标准都是不同的，上传到云端后，在数据融合上有一定难度；其次，由于测绘行为涉及国家安全问题，国家相关政策对其进行了管制，在政策、法律条件完善之前，很难大规模应用。
对此，腾讯提出了三种数据采集和更新的形式，来提高自动驾驶系统的安全性：
首先，利用大规模采集车队对高速公路、城市快速路进行数据采集，可以做到月度更新；
其次，充分利用供应商、集成商的众包模式，进行SD\HD地图数据采集，更新频率更高，针对道路的开通、关闭等信息，都可以及时获取并更新；
第三，利用已经上路行驶的自动驾驶和智能驾驶车端数据，基于端上建图的模式，让行驶中产生的数据发挥价值。
另一方面，百度地图已采用新一代地图数据生产模式，投产了可统一高精地图和标准地图数据生产架构的一体化地图数据AI大生产平台，实现数据内容的「一次操作、同步更新」。
（扩建车道示意图）
例如，在现实世界中，如果某个路段的车道数量从2个车道变为4个车道，高精地图和标准地图都面临数据更新的需求。高精地图依赖专业采集车和人力，从发现路标、路牌到记录重要坐标，采集周期长，更新相对不及时。
而在标准地图中，数据更新往往也会涉及到像车道数量这样的道路要素信息，且更新来源多、时效快，借助智能化、一体化的地图数据生产能力，可以弥补高精地图采集周期长的短板，将标准地图快速更新的优势同步扩展至高精地图。
百度方面称，「在高速公路和城市快速路应用中，其高级辅助驾驶地图更新能力目前已达到分钟级。」
自动驾驶车辆正不断向高级别进阶，对于系统安全性的要求也会越来越高。而无论是「重感知、轻地图」还是「轻感知、重地图」，本质上都是为了在提供安全保障的同时，能够更快地实现自动驾驶的规模化落地。图商如何持续保持高精地图在自动驾驶中的份额，「轻地图」的方案是否能真的保证落地速度和效果，都还需进一步观察和权衡。
参考链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/OvefJ0YRfIGgCBbuAJrENQ
https://mp.weixin.qq.com/s/2I76huVldePICit83O513w
https://mp.weixin.qq.com/s/LKLTgYK03E_eIcsInbPjbQ
