高精地图，真要沦为自动驾驶的“鸡肋”？

无论是媒体日现场，还是后续的专业观众日，大家对自动驾驶路线选择的讨论都非常热烈。

“今天，最多的问题就是BEV”。

百度展馆的一位负责人也表示，很多人和他探讨去高精地图的话题，还有行泊一体和视觉能力等，都在这届车展成了香馍馍。这次车展，百度对外推出了城市智驾产品Apollo City Driving Max，使用了轻量级高清地图，比行业通用的传统高精地图要“轻”80%左右。

此次车展，华为发布了AITO问界M5系列高阶智能驾驶版，新车搭载的ADS 2.0高阶智能驾驶系统摆脱了高精地图，打响了“重感知，轻地图”上车的第一枪。华为常务董事、智能汽车解决方案BU CEO余承东甚至隔空喊话，自家的智驾可实现“有图无图都能开”，且性能要比特斯拉更优秀。

｜特斯拉，不再是“异数”｜

换句话说，兵来将挡水来土掩。

过去一年，行业风向变了。

去年10月，小鹏汽车就在其科技日上宣告推出Xnet感知架构，明确新一代智能驾驶方案XNGP不再依赖高精地图的依赖，后来何小鹏也多次重申了去高精地图化的辅助驾驶理念。

这次车展期间，他的一句“遥遥领先”更是戏精无数，在何小鹏看来，即使是特斯拉FSD在美国的表现，也不如小鹏XNGP在国内的表现。 从此，特斯拉不再是“异数”。

越来越多的玩家，选择对高精地图“放手”。今年3月，自动驾驶科技公司元戎启行对外发布了智能驾驶解决方案DeepRoute-Driver 3.0（简称Driver 3.0），关注度最大的地方在于，该方案试图解绑了智能车对高精度地图的依赖，一经发布就能装车。

业界两派，已经划清了界限。

一派认为，高精地图由其必要性，也有其不可替代性；另一派则认为，高精地图不一定与自动驾驶深度捆绑，特斯拉此前强调的纯感知路线，才是未来的主流。很明显，过去一年，站这一派的公司阵营是越来越庞大了，且未来还将有更多玩家加入。甚至还有华为这样“倒戈”的，智驾方案行至中途，摇身一变，成了去高精地图的拥趸。

｜“好的东西，当然更贵”｜

在分析这个问题之前，我们不妨先来聊聊，高精地图和传统导航地图相比，有哪些优势，以及高精地图究竟隐含哪些技术和应用层面的护城河。

高精地图的绝对精度和相对精度均在厘米级(10厘米至20厘米)，普通的传统导航地图精度只有10米左右。

传统导航地图只包括道路级别的数据，如道路形状、铺设、坡度等，以及道路附近的办公楼与商场；但高精地图却包括了更多目标数据，包括道路类型、曲率和车道线等车道属性相关的数据，以及防护栏、道路标识以及高架物体等。

传统导航地图永久静态数据更新频率约1个月，半永久静态数据更新频率约1小时)，而高精地图半动态数据频率约1分钟，动态数新频率约1小时。也就是说，如红绿灯状态、交通流量等及时数据，高精地图必须实时更新，而道路变更和道路维修等静态信息，更新频率更是准确到每日甚至到分钟级别。

但高精地图可以。

但提及“上车”，高精地图就背负着与生俱来的几个瓶颈。

高精地图是个庞大且复杂的工程，并不是测绘结束，就可以画上句号，初次建图不难，难的是后续数据的维护和更新。

众包采集扮演的虽是“配角”的角色，在数据更新方面却扮演着非常重要的作用，可以做到静态数据小时级更新，动态数据分钟级更新，目前市面上规模较大的图商几乎都有一支庞大的车辆众包团队。

第一，是包采集涉及法律合规问题。即众包模式下的数据提供方，是否能满足法律规定的地图采集和数据传输要求，这里的数据所有权和隐私问题都值得业界探讨。

第二个瓶颈，是成本。

任何东西，都是有代价的。前文罗列的高精地图的一系列优势，有其AB面，A面是多维度碾压传统导航地图，B面则是背后高昂的成本和较长的制作周期。此前有机构预测，制作一个普通道路高精度地图，每公里费用需要数千元，而制作一个高速双向道路的高精度地图，费用则需要高达30万元。

这些数字，还不包括后期高频率的更新需求，以及在数据采集和云服务等方面的长期性战略投入。更何况，一旦涉及城市主干道等开放道路，路况更复杂，测绘范围更广，对数据的要求也更高，这也意味着——

一旦城市NOA上车量产，并被车企按下城市铺开的快进键，高精地图的长周期和高成本，极有可能拖其后腿。 ｜食之无味，弃之可惜？｜

高精地图的资质收紧，始于2021年下半年，这也意味着，越来越多的行业参与者很难通过政策审核。无论是汽车制造商还是自动驾驶科技公司，依赖高精地图，“门路”大致只有三个。

一是自己做垂直，资质也自己申请，二是对高精地图企业进行收购或合资，三是和拥有资质的公司深度合作。 当然，申请到高精地图的资质，只是万里长征的第一步，摆在大部分团队面前的最大难题，是如何降低采集高清地图的成本。一言以蔽之，高精地图这根拐杖，不仅买起来昂贵，用起来也费劲，如果未来能“甩掉”，相信很多车企愿意一试。

越来越多的车企选择重感知、轻地图的路线，目的是为了规避高精地图的上述难题。正如几年前马斯克提到的，“驾驶员开车的时候，最终还是要相信自己的眼睛”，业界此前对此争议很大，但从目前的趋势看，已经有更多友商加入特斯拉“去高精地图”的阵营。

一个关键词，是BEV。BEV 

这里多提一句，让BEV和基于Transformer的BEV在自动驾驶业界走红的，正是特斯拉。过去几年，特斯拉已经在很多具体场景实现BEV感知。

背后，绝不只是“BEV”那么简单。

前几日，宽凳科技提出了一个观点：

精细地图分成实体抽象层和虚拟衍生层，实体抽象层可以精准地表达道路上客观存在的实体要素，例如车道线、交通灯、交通牌、交通标志等，而虚拟衍生层则表达了对自动驾驶非常重要的要素，如车道中心线、车道虚拟边界以及车道之间的拓扑连接关系等。

“轻地图”，做起来并不简单。

例如感知模块，需要更准确地识别道路环境与元素、可通行区域；再如预测模块，在道路环境元素识别不充分、识别距离不够远时依然需要预测准确。

未来2-3年，将有越来越多的玩家挤入城市NOA赛道，权衡利弊，喊出“去高精地图”的玩家也将越来越多。八仙过海，各显神通，但背后的底层逻辑却是相同的，都想走轻地图路线，最终又将谁执牛耳？