8月18日，百度Apollo智能駕駛宣布，百度地圖134個城市的高級輔助駕駛地圖已獲得國家自然資源部地圖技術(shù)審查中心的審查，成為首批快速通過國家高級輔助駕駛地圖審查的圖商。

據(jù)官方介紹，百度高級輔助駕駛地圖已獲批30個省134個城市，已完成全國一線、新一線、二線城市全覆蓋，三線城市覆蓋率超過85%。；本次獲準(zhǔn)后，百度地圖高級輔助駕駛地圖覆蓋了近150萬公里的道路里程，位居行業(yè)第一。

百度官方表示，在文心大模型技術(shù)的加持下，百度地圖落地行業(yè)首個地圖生成大模型，完成了“地圖制圖成本降低” “95%”，構(gòu)建了端到端車道網(wǎng)絡(luò)新范式，“顯著提升”地圖的全流程制作技術(shù)。

這種成本的降低和生產(chǎn)過程的優(yōu)化，可能會給圖商當(dāng)前智能駕駛的“靈魂”糾紛帶來轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

高精度地圖是一種比普通導(dǎo)航地圖更精準(zhǔn)、更豐富的電子地圖。它可以為智能駕駛系統(tǒng)提供超視距的環(huán)境感知能力和“上帝”的視線，降低即時(shí)感知的壓力和錯誤率。它曾經(jīng)是高級智能駕駛中當(dāng)之無愧的“寵兒”。

不過，在2019年，馬斯克對現(xiàn)有高精度地圖的“炮轟”，以及此后特斯拉在Alll in視覺感知技術(shù)的有效性使得高精度地圖在短短三年內(nèi)迅速失寵。

今年以來，“去高精度地圖的過程越快，去高精度地圖的過程就越快，經(jīng)過行業(yè)高強(qiáng)度的“重感知、輕地圖”洗腦轟炸?！衷谳浾撝?，智駕能力越好=智駕感覺越好”的觀點(diǎn)逐漸蔓延開來。

它也成為當(dāng)前圖商和車企之間“針鋒相對”的直接原因。

但是，如果我們更加關(guān)注汽車公司在宣傳中的演講技巧，不難看出，所謂的“無圖”并不是完全拋棄高精度地圖，大多數(shù)廠商更傾向于使用“不依賴高精度地圖”。

今年3月，小鵬通過OTA將城市高級智能駕駛XNGP功能推送到G9和P7車型，并聲稱“無圖”XNGP將在全國沒有高精度地圖的城市陸續(xù)開放。但在實(shí)際體驗(yàn)中，XNGP的運(yùn)行邏輯是“有高精度地圖就用，沒有高精度地圖就降級”。

類似地，在另一家智能駕駛能力極佳的服務(wù)商華為，阿維塔11的ADS 1.0首先以高精度地圖為基礎(chǔ)，即使ADS有“無圖智能駕駛”能力。 2.0，它的計(jì)劃也是在五個有高精度地圖的城市中率先開放高級智駕功能。

對于智能駕駛車輛來說，高精度地圖準(zhǔn)確表達(dá)了靜態(tài)交通元素和道路連接，可以減輕感知系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)，節(jié)省計(jì)算資源，節(jié)省的算率可以用來更好地感知動態(tài)物體；另一方面，它提供的先驗(yàn)信息和節(jié)省的算率也會降低智能駕駛算法中預(yù)測和控制模塊的難度。

所以，在短期內(nèi)，高精度地圖仍將成為汽車企業(yè)在智駕探索中不可避免的一環(huán)。

有分析人士認(rèn)為，在中國，汽車公司和智能駕駛供應(yīng)商都沒有將高精度地圖100%排除在技術(shù)規(guī)范之外，而是可以使用地圖，這是目前公司對高精度地圖的真實(shí)態(tài)度。

但圍繞高精度地圖的“剛需”，車企急于擺脫依賴的主要原因是傳統(tǒng)高精度地圖成本高、新鮮度低，即“制圖成本高”和“更新速度不足”。

根據(jù)最新的國家政策，高精度地圖的測繪和繪圖只能由國家頒發(fā)導(dǎo)航電子地圖制作甲級測繪資質(zhì)的公司合法經(jīng)營。根據(jù)2022年換證復(fù)核公示，只有19家公司通過了換證復(fù)核。

擁圖資質(zhì)較少，智能駕駛算法進(jìn)化迅速，智能駕駛進(jìn)入城市的激烈競爭，大大提高了現(xiàn)有圖商保持傳統(tǒng)高精度地圖繪制的難度。

從過去繪制高精度地圖的過程來看，圖商一般會盡量使用高端傳感器采集車，并多次采集，以減少偏差。而且，為了完全不依賴自行車的智能駕駛能力，測繪內(nèi)容也非常詳細(xì)。例如，在此之前，高精度地圖會標(biāo)記每個紅綠燈的精確位置和車道指向的具體詳細(xì)信息。

這不僅對測繪和精度有很高的要求，而且對汽車的硬件和后期制造成本的測量也是夸張的。顯然，汽車公司不愿意在同樣的智能駕駛能力下，將大量成本砸向圖商。

騰訊HD 輕量級Air地圖

為了改變現(xiàn)狀，“輕量級高精度地圖”應(yīng)運(yùn)而生。與傳統(tǒng)的高精度地圖相比，輕量級地圖適當(dāng)切割了地圖的精度和元素的豐富性，升級了算法，從而提高了誤差的容錯性。

以紅綠燈為例。車輛自身視覺感知提升后，輕量級高精度地圖只需提醒車輛紅綠燈的大致方向，即可實(shí)現(xiàn)車輛“距離”感知的互補(bǔ)。

上半年，四維圖新高管在接受采訪時(shí)表示，其場景地圖能夠?qū)⒏呔鹊貓D的成本從“幾萬元直接降低到百元”。

隨著百度Apollo借用文心大模型，其地圖的繪制速度和成本也在進(jìn)一步提高。目前，在輕量級高精度地圖的變革下，圖商和車企之間最大的差異——成本正在得到有效解決，無論是四維圖新的120個城市，還是百度的134個城市。

然而，擺在圖商面前的困難仍然存在于地圖更新速度的問題上。小鵬汽車自動駕駛前副總裁吳新宙曾表示，希望NGP能夠以“天”級更新高精度地圖。

百度自動駕駛測試車輛

即使在輕量級地圖下，大多數(shù)路面也只能通過一次采集來繪制，但不到1000輛的采集車隊(duì)仍然很難保持地圖的高頻更新，這個問題的唯一解決方案只能通過量產(chǎn)車的測繪來實(shí)現(xiàn)。

直到現(xiàn)在，大部分主流圖商都在推動基于中源的輕量級高精度地圖上車(通過云平臺分析匯聚社交車回傳的傳感器數(shù)據(jù)和感知結(jié)果，然后自動更新高精度地圖的變化)。當(dāng)然，從汽車端收集中源代表了圖商和汽車公司之間的關(guān)系，再次發(fā)生了微妙的變化。

但從長遠(yuǎn)來看，汽車公司和圖商之間的需求注定會讓他們之間的關(guān)系更加緊密，智能駕駛路線可能會經(jīng)歷從“重圖”到“無圖”再到“有圖”的再變革。

本文來自微信微信官方賬號“引擎視野”（ID:Car_Vision），作者：張家棟，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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