2023，蔚小理邁向全場景駕駛輔助，高精地圖成最大阻礙？

對于電動車來說，智能化是下半場，而這個“下半場”仿佛已經(jīng)悄然而至。最近，理想和蔚來接連公布2023年自家智能駕駛的發(fā)展計劃。

理想預(yù)計會在理想AD Max上開放城市NOA的早鳥用戶內(nèi)測，蔚來則是在今年晚些時間推出自家全場景駕駛輔助功能NAD，當(dāng)中就包含有城市駕駛輔助功能。加上小鵬的城市駕駛輔助“城市NGP”，蔚小理三家的全場景駕駛輔助功能就集齊了。

小鵬CEO何小鵬在2022年時表示，對于自動駕駛而言，高精地圖一定是個過渡，云端的結(jié)合也只是一個輔助，真正的自動駕駛一定要能夠全場景駕駛。理想和蔚來在公布城市駕駛輔助上線信息時，也不約而同地提到了擺脫高精地圖的依賴，使用實時道路結(jié)構(gòu)認(rèn)知算法。舍棄高精地圖的駕駛輔助，甚至是自動駕駛。這可能嗎？下面詳細(xì)講講。

高精地圖掌握在少數(shù)人手中

我們不妨先來看看這些“高精地圖”是哪些廠商提供的。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，2019年，百度、四維圖新、高德的市場份額占據(jù)前三；到2020年，除開上述三家，易圖通也加入了第一陣營。根據(jù)2021年的數(shù)據(jù)顯示，整體格局變化不大。

眾所都周知，高精地圖由于涉及“國安”，所以首先拼的是資質(zhì)（牌照），接著才是資金、技術(shù)等方面。所以，能進(jìn)入這個高門檻領(lǐng)域的廠商，基本上都能站穩(wěn)腳尖，其他人想要擠進(jìn)去也并不容易。

借助高精地圖是完善自家導(dǎo)航駕駛輔助功能的下游主機廠，則是有很多家，例如蔚來、小鵬、智己、阿維塔、極狐等。往細(xì)的來說，其中小鵬NGP是使用高德的高精地圖，蔚來NOP是使用百度的高精地圖。

其中大部分的主機廠都是選擇找高精地圖廠商合作或者直接購買，還有一些錢包夠厚或者希望在駕駛輔助開發(fā)方面掌握更大自主權(quán)的主機廠，還會從產(chǎn)業(yè)鏈層面布局高精地圖的建設(shè)和更新。舉個例子，小鵬在2021年以2.5億元的價格收購了智途科技，成為中國造車新勢力中最早解決高精地圖收集資質(zhì)的主機廠。

在現(xiàn)階段來說，高精地圖對駕駛輔助還是相當(dāng)重要的，而且還是必需品。那到底高精地圖有什么痛點令主機廠欲舍棄它呢？

高精地圖和自動駕駛，有兩個矛盾

首先，高精地圖還不能夠滿足自動駕駛提出的高要求。高精地圖必須要做到真實反映當(dāng)下道路場景中的所有信息，比如道路標(biāo)識、車道引導(dǎo)線、路面坡度、甚至是需要閃避的障礙。

高速公路的變化可能比較有限，但面對城市發(fā)展、改造如此迅速的現(xiàn)在，高精地圖更新頻率太多，就很難如實的反應(yīng)當(dāng)前的路面場景信息。所以，高精地圖很大程度限制了各家城市駕駛輔助功能的發(fā)展。

然后，自動駕駛本身的發(fā)展也限制了高精地圖落地。目前白紙黑字寫出來自己的駕駛輔助是L3的主機廠只有奔馳，支持奔馳L3使用的德國、美國上面那一小片高速公路就是被高精地圖覆蓋。為什么其他廠商不想做L3呢，因為不想負(fù)安全責(zé)任嘛，尤其是在國內(nèi)如此復(fù)雜的路況上。

從供需角度來看，車企需要自動駕駛有哪些新場景，高精地圖才有可能覆蓋過來，但大部分車企在技術(shù)上都沒辦法真正滲透這些場景，高精地圖廠商也有啥動力去跟進(jìn)。同時，自動駕駛對高精地圖的需求也在不斷發(fā)生變化，但項目又沒能實現(xiàn)真正落地，地圖廠商無法通過規(guī)模效應(yīng)來降成本，因此高精地圖的發(fā)展就受到了限制。

就例如小鵬的城市NGP上線也有小半年時間了，一開始只支持廣州這一個城市，在2023年才在深圳、上海開放使用。還有極狐的城市駕駛輔助功能也是如此，支持使用的城市也是少得可憐。這兩家的城市駕駛輔助發(fā)展多多少少受到了上述情況的限制，那有沒有什么方法能繞開高精地圖來實現(xiàn)自動駕駛呢？

重感知、或全感知或許才是出路

完全舍棄高精地圖，只靠車輛感知目前就有車企在做，就是特斯拉。特斯拉的想法非常簡單，人能通過眼睛看到世界，車就通過攝像頭來看世界。只通過車輛感知實現(xiàn)的駕駛輔助，就需要有很強的即時道路模型生成能力。而在國內(nèi)，這方面能力緊跟在特斯拉后面的是小鵬汽車。

有關(guān)這個“道路模型生成能力”要把原理講清楚有點復(fù)雜，這里引用小鵬汽車自動駕駛副總裁吳新宙的說法：小鵬的XNGP采用了全新一代感知架構(gòu)XNet，XNet的關(guān)鍵詞是多相機和多幀，就是把來自每一個相機的視頻流直接注入到一個大模型的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)里，然后直接實現(xiàn)三維空間靜態(tài)和動態(tài)的輸出。

在“道路模型生成”這個技術(shù)的實現(xiàn)方法上，小鵬和特斯拉其實大差不差，兩者最為明顯的區(qū)別是，小鵬主要通過激光雷達(dá)來獲取車輛自身與障礙物之間的距離信息，而特斯拉則是直接用算法將2D影相中的距離信息轉(zhuǎn)化出來。

同樣采用激光雷達(dá)+高清攝像頭感知硬件配置的蔚來和理想，相信在實現(xiàn)“實時模型生成”技術(shù)路線上，和小鵬應(yīng)該會比較接近。

理論上通過這樣的方式，就能實現(xiàn)讓車輛在缺少高精地圖的情況下，識別道路以及路上物體。還是按小鵬的XNet來舉例，生成道路模型這個2D轉(zhuǎn)3D的過程，需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合，但由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜，參數(shù)量極高，訓(xùn)練難度高、訓(xùn)練時間長，距離實現(xiàn)完全舍棄高精地圖的自動駕駛還有很長一段路要走。

總結(jié)

舍棄高精地圖的自動駕駛技術(shù)，肯定是未來發(fā)展的趨勢。而現(xiàn)階段能做的，是減少對高精地圖的依賴，著重依靠感知算法來實現(xiàn)駕駛輔助。蔚來和理想作為較早布局激光雷達(dá)車型的車企，今年內(nèi)就會上線城市駕駛輔助，可以預(yù)見在2023、2024年這兩年內(nèi)，各品牌的全場景駕駛輔助將陸續(xù)推出，正式打響下半場的“智能化之戰(zhàn)”，下面就看誰能更快地更穩(wěn)地?fù)屨贾悄芑南葯C。