中国之最地图(被嫌弃的高精地图)
随着智能化浪潮的推进，“重感知，轻地图”逐渐成为行业的新趋势。今年，为了更好地适应这一变革，众多车企纷纷加速推动城市NOA在全国多个城市的落地。他们达成的共识是：去高精地图，追求更广泛的商业化落地。
对于行业观察者来说，高精地图的去留，并非单纯的技术问题，更多地是基于商业化的考量。实际上，高精地图在智能驾驶商业化落地方面，起到了不小的阻碍作用。一些人甚至直言不讳地称其为伪需求。
在与相关从业者的交流中，我们发现大多数车企在实际操作中并没有完全摒弃高精地图。他们虽然在公开场合谈论“去高精地图”、“无图”方案，但在实际应用中仍然会减少对高精地图的依赖，而非完全不使用。在没有高精地图的情况下，他们会选择降级功能或者采用其他替代方案。“去高精地图”或许只是时间问题。
在这一背景下，城市NOA的商业化进程引人注目。作为智能驾驶领域的坚定拥趸者之一，小鹏汽车率先发起进攻。今年内，小鹏计划在全国多个城市开放城市NGP功能，并预计在无高精地图覆盖的城市开放更多功能。与此理想汽车也在北京上海开启了城市NOA内测，并计划推动最新版的城市NOA在更多城市落地。越来越多的车企加入到这场城市NOA的争夺赛中，他们希望通过减少依赖高精地图来实现更快的商业化落地。
高精地图在过去备受追捧，被誉为“自动驾驶的拐杖”。它能提供厘米级的定位精度，为自动驾驶车辆提供实时的道路信息和导航决策。高精地图的制作成本高昂且更新困难，这也成为了其广泛应用的障碍之一。“去高精地图”的趋势逐渐显现。
减少依赖并不意味着完全抛弃高精地图。在实际应用中，高精地图仍然具有重要的价值。静态地图可以提供基础的道路信息和导航辅助，而动态地图则可以提供实时的交通信息，如道路拥堵、施工等，帮助车辆做出更准确的决策。车企在实际操作中需要根据具体情况灵活应用高精地图和其他感知技术。
减少依赖高精地图是车企追求更广泛商业化落地的重要举措之一。他们希望通过这种方式实现智能驾驶的更广泛应用和普及。随着技术的不断进步和市场的不断发展，相信未来会有更多的车企加入到这一行列中来，共同推动智能驾驶的商业化进程。在近日举办的何小鹏在2022年的1024科技日上，他透露了小鹏汽车在推进城市NGP（导航辅助驾驶系统）过程中遇到的巨大挑战。这些挑战源于对更高清晰度地图的依赖，使得原本计划在上半年甚至一季度末就能将城市NGP推广至多个城市的计划被迫放缓。余承东也在今年3月表达了对于高精地图更新速度过慢的担忧，许多自动驾驶供应商也同样感受到了压力。高精地图的诸多弊端逐渐显现，如更新周期长、绘制成本高昂以及对图商资格的严格审核等。
随着越来越多的车企意识到高精地图的限制，他们开始寻求替代方案。贺翔指出，全国仅有十几家拥有资质的图商，且每年都需要接受国家的审核，一旦审核不通过，将面临资质取消的风险。即便通过审核，采集数据的高昂成本也使得许多车企望而却步。高精地图的更新周期过长，无法满足智能驾驶对实时性的需求。对此，理想汽车智能驾驶产品总监赵哲伦表示，高精地图最本质的问题在于采图、作图、制图的流程耗时耗力耗钱。
尽管面临这些挑战，车企们仍在努力探索新的解决方案。他们开始尝试减少对高精地图的依赖，通过车端的实时生产构建来应对挑战。这种方式的难度更大，对车企的算法模型和数据训练提出了更高的要求。从小鹏汽车的城市XNGP试驾活动中可以看出，当前车企的城区NOA测试或体验活动仍依赖于高精地图，但在无高精地图的区域表现不佳。
城市NOA如何做出差异化？关键在于对高精地图的依赖程度。当前市场上大多数城市NOA方案仍无法完全脱离对高精地图的依赖。“重感知，轻地图”并非非此即彼的关系。感知和地图应该相辅相成，共同为智能驾驶提供支撑。感知主要解决近场问题，而地图则解决全局问题。当前，车企、地图厂商和智能驾驶第三方供应商都在朝着“轻地图”的目标迈进。“轻地图”其实是一种介于导航地图和高精地图之间的地图形式，它在保留智能驾驶所必须的要素的去掉了部分元素。这一目标的实现与BEV（鸟瞰图技术）和神经网络模型Transformer的应用密切相关。这些技术有助于提高物体检测和跟踪的精度，为车辆提供更准确的感知和决策支持。国内众多车企和科技公司都在这一领域进行积极探索和布局。随着Transformer大模型的BEV技术的深入发展，新的挑战也随之而来。数据量呈指数级增长，对汽车芯片的计算和算法能力提出了更高的要求。正如小鹏汽车自动驾驶负责人吴新宙所言，国内城市间的道路差异巨大，小鹏的XNGP和XNet技术尚不能完全适应所有城市的需求，其工程量之大令人惊叹。
轻地图方案虽然为车辆感知端带来了压力，却也让系统需要更加灵活应对各种突发状况。识别掉落的石块、违规占道停放的车辆等任务，对于自动驾驶系统来说是一项巨大的挑战。
赵哲伦对此解释道，面临的主要难点包括工程量浩大、算法新颖且国内车企经验较少，以及需要充实的云端计算资源即海量数据。这三点也是未来车企在城市NOA领域实现差异化的关键所在，包括研发能力、基础建设能力（如云端平台的搭建）以及车企的数据训练量。
尽管完全摆脱地图还不太现实，但随着城市NOA的兴起，这一趋势已经越来越明显。这不仅关乎车企和第三方智能驾驶供应商的生存问题，更是一场关乎竞争差距能否拉开的较量。这是一场前沿的技术革命，将深刻影响汽车行业未来的竞争格局。