新能源汽車智能化之爭鏖戰至中場，普遍把高速公路場景下的輔助駕駛收入囊中后，賽場逐漸轉換到城市場景。高精地圖，汽車的 " 上帝視角 " 和 " 千里眼 "，也是自動駕駛技術的重要 " 拐杖 "。然而從曾經的 " 寵兒 " 到如今備受爭議，甚至有些車企提出要放棄，高精地圖再次站在了發展的十字路口。

(資料圖片僅供參考)

近段時間以來，眾多主流車企紛紛宣布棄用高精地圖，主動丟掉拐杖，關閉 " 上帝視角 "。據媒體不完全統計，最近一年，已有包括理想、小鵬等近 10 家車企或科技企業表達了棄用高精地圖的想法，或宣布探索 " 重感知，輕地圖 " 的路徑。短短幾年，高精地圖似乎從香餑餑變成了一塊燙手的山芋。

高精地圖由熱轉冷背后，是高級別輔助駕駛由高速場景駛入城市出行時所遇到的困境。數據顯示，中國的城際高速公路和城市快速路加起來也就 30 萬公里，但全國的城市道路則有近 1000 萬公里。在車企加大控制成本力度以及城市高級別輔助駕駛加速落地的當下，成本高昂、更新速度跟不上，成為車企和高精地圖 " 解綁 " 的重要原因。有車企吐槽，" 高精地圖妨礙了自動駕駛進城 "，丟掉了高精地圖這根拐杖，高級別輔助駕駛也能跑起來。

一時間，降低高精地圖在自動駕駛技術中的權重似乎成為了一個風向。長期從事自動駕駛測試工作的小林（化名）在接受媒體記者采訪時表示，想要真正擺脫高精地圖，除非視覺感知技術或車路協同建設出現突破性進展，否則自動駕駛技術，尤其是在 L4 和 L5 技術的應用和推廣上，高精地圖仍扮演著不可或缺的角色。

▌圖商開啟 " 自救 " 模式 車廠自研已成主流

今年第三季度末，小鵬將在全國沒有高精地圖的城市陸續開放 " 無圖化 " 的城市高階智駕 XNGP 功能。知情人士表示，而在今年 3 月底實際體驗中，XNGP 目前的運行邏輯是 "有高精地圖就用，沒有高精地圖就功能降級"。分析人士表示，在國內，無論是車企還是智駕供應商，都沒有將高精地圖 100% 地排除出技術方案中，反而是能用圖就用圖，這是當下企業對高精地圖的真實態度。

一邊是高階自動駕駛對高精地圖剛性需求的增強，一邊是契合廠商需求的高精地圖尚在路上的現實。看似相矛盾的說法，恰恰揭示了高精地圖當下的處境：高精地圖正處于探索且 " 燒錢 " 時代。作為終端用戶，不少車企已然加入到高精地圖的自研隊伍。上汽投資武漢光庭且收購了中海庭用來布局高精地圖；吉利布局易圖通和億咖通兩家公司；小鵬以 2.5 億元的價格收購智途科技，是造車新勢力中最早解決自動駕駛中地圖數據采集資質的。

高精地圖市場具有高資質壁壘，根據最新的國家政策規定，高精地圖的測繪和制圖僅能由國家頒發導航電子地圖制作甲級測繪資質的企業合法操作。根據 2022 年換證復審公示顯示，僅有 19 家通過了復審換證。從名單來看，目前已獲取資質的單位包括傳統圖商、事業單位和大廠系三類。涉及的上市公司為四維圖新、航天宏圖。傳統圖商包括高德、靈圖、長地萬方、凱立德等，事業單位包括江蘇省測繪工程院等，以及華為、騰訊、百度、阿里等大廠。

IDC 數據顯示，2020 年中國高精度地圖市場集中度較高，前四名分別為百度、四維圖新、易圖通和高德，市占率分別為 28.07%、21.61%、16.15% 和 13.07%。近日，國家自然資源部地圖技術審查中心公布了全國城市高級輔助駕駛地圖審圖工作的階段性進展，允許企業批量送審全國城市高級輔助駕駛地圖。四維圖新成為全國首個獲得全國城市高級輔助駕駛地圖審圖號的企業，共計 120 城高級輔助駕駛地圖獲批。除覆蓋此前全國先行試點的北京、上海、廣州、深圳、杭州、重慶 6 個城市外，還包括成都、武漢、鄭州、南京、蘇州、天津、長沙等主要城市。高精地圖為何成了車企累贅？" 輕地圖 " 與 " 重地圖 " 共同發展格局或是正解

智駕算法的快速進化和白熱化的智駕進城競賽，讓車企急于 " 開城 "，傳統模式的高精地圖難以為繼。面對現狀，國內主流圖商紛紛變陣，不約而同的選擇是，" 輕量級高精地圖 "。今年上海車展前后，頂著去高精地圖的聲音，百度、騰訊、四維圖新相繼發布了各自的輕量級高精地圖產品。此外，輕量級高精地圖對地圖的精度以及元素豐富度也進行了適度裁剪。

但要對高精地圖進行高頻更新，只憑圖商不可能完成——全國公路總里程超過 500 萬公里，僅采集高速公路及主要城市公路數據，也有上百萬公里，而即使最壕的圖商，手中的地圖采集車隊也才百輛規模，甚至不足以支持地圖月更。知情人士透露，這意味著，要大范圍實現高精地圖的高頻更新，圖商通過車企發動普通量產車力量的眾源更新是唯一解。

眾源更新即此前所說的眾包模式，它通過云端平臺對海量社會車輛回傳的傳感器數據、感知結果進行分析、聚合，從而自動化地對高精地圖的變化進行更新。如果接入車輛數量足夠，將能支持高精地圖的周更乃至日更。但高精地圖的底圖通常采用專業采集車的高精度傳感器繪制，量產車搭載的傳感器精度較低，且規格不一。由于眾源更新整個過程需要處理大量格式不同、質量良莠不齊的數據，同時人工很難介入，因此難度較高。但自去年開始的兩個變化，正在降低眾源更新的工程難度。

清華大學車輛與運載學院助理研究員江昆表示，地圖是獲取與處理位置信息的超級平臺，也將是多車多傳感器異構信息的融合平臺，因此，特征地圖的構建以及傳感器與地圖的匹配就顯得尤為重要。而針對車企是否要摒棄高精地圖的話題，江昆也發表了其個人的觀點。他表示，從發展的角度看，未來應該出現的是 " 輕地圖 " 與 " 重地圖 " 共同發展的格局，而非 " 是與非 " 的抉擇。

" 自動駕駛在實時運行的時候，確實不需要非常重的地圖，一方面審核壓力很大，另一方面數據的量也很大，各方面成本都會高。" 因此，江昆提出了面向決策規劃的 " 輕地圖 " 模式，即基于邊界式行駛空間的統一的感知表達。簡而言之，就是借助地圖的概念，形成環境模型的統一構建，以收集關鍵的、矢量化的信息。輕地圖還能實現多場景的適應，有利于形成統一的決策。

而對于 " 重地圖 " 的發展，他的想法也突破了現有的思維模型。" 什么是最重的地圖？是融合多車多視角原始數據，實現整個道路環境的、4D 的數字孿生。" 江昆表示，未來的 " 重地圖 " 將是面向云端應用產生的，它在云端可以恢復生成 4D 場景，對道路場景進行逼真的數字化構建。由此產生的意義在于，重地圖所帶來的數字孿生能力將對自動駕駛的發展產生一系列的化學反應。例如，它將對自動駕駛的端到端訓練場景的生成提供助力，以及增強數據閉環的能力。

此外，江昆還認為建立地圖云端平臺是眾源數據收集、更新、審圖、發布、應用的必由之路，" 地圖將不再是數據本身，而是云端的平臺 "。他相信，在不久的將來，地圖將成為負責重點數據的收集更新、發布應用的集合體，是能夠實現多元、多尺度數據高效融合的平臺。也正是在這樣的前提下，每個自動駕駛的參與者，都應更深入地去思考高精地圖存在的意義。

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