重感知，輕地圖，高精地圖就要被拋棄了？
2023-05-18 09:01:52 責任編輯:
摘要:高精地圖距離真正大規模、低成本應用，還有很長距離，制作成本高、周期長、“鮮度”低，難以滿足當前車企對高精地圖的要求。
2023年上海車展已退下帷幕，其中長城汽車旗下的自動駕駛公司-毫末智行拉起來“去高精地圖”的大旗，讓人影響深刻。
01 近一年行業發展資訊
從2022年開始，也正是高階智能駕駛技術突飛猛進的這一年，車企紛紛喊出了“弱化高精地圖”的口號。去年4月，長城旗下毫末智行提出要做“重感知、輕地圖”的城市智能駕駛，降低方案中高精地圖的權重，乃至做到無需高精地圖；同年5月底，華為智能汽車解決方案BU總經理余承東在車展上公開宣稱：“自動駕駛未來不能過分依賴于高精地圖、車路協同。”
前些日子，理想汽車首席執行官李想發出了一封全員信，信中表示，理想汽車的端到端訓練城市NOA導航輔助駕駛（不依賴HDMAP，即不依賴高精地圖）將會在2023年底開始落地。
無獨有偶，就在李想發出這封全員信的不久前，小鵬汽車董事長兼首席執行官何小鵬在小鵬汽車全員會上明確提出，2023年的X-NGP輔助駕駛要拋掉高精地圖。
2023年上海車展，毫末智行發布無高精地圖版本的城市高級輔助駕駛。
02 高精地圖有哪些厲害之處？
曾幾何時，高精地圖被視為自動駕駛產業不斷向前發展，不可或缺的一個重要組成部分。易圖通首席執行官陸洪彬曾用“上帝之眼”這4個字來形容高精地圖，在他看來，高精地圖是自動駕駛技術落地的一個關鍵環節。
眾所周知，當前自動駕駛技術大類上可以分為單車智能和車路協同兩大技術路線，但隨著單車智能的發展遭遇瓶頸，在發現高精地圖可為自動駕駛提供超視距信息，比如可以提供相機無法感知的遠距離信息后，大部分車企開始采用“高精地圖＋多傳感器融合”的技術路線，以此求得兼顧成本和安全的最優解決方案。
“高精地圖可彌補汽車普通傳感器性能邊界，為自動駕駛決策提供重要信息，為RTK/GNSS等定位信號統一基礎坐標系環境，它是實現L3＋以上自動駕駛功能的必備條件。”
陸洪彬認為，高精地圖還常用于車路協同，車-路-云端架構下的地圖相關解決方案，能讓自動駕駛汽車具有“上帝之眼”，在自動駕駛示范區、智慧交通等領域發揮著重要作用。
此外，基于地理位置及實地物數據的虛實映射、一一對應，讓數字孿生應用技術落實到智慧城市、智慧園區等應用項目上成為可能。
當時，業內普遍認為，無論是車企進行ADAS應用，或提供AR車載導航服務，還是路端的運營商想要提供多源信息匯聚增值服務、公開道路優化運行，亦或者是政府在進行交通態勢仿真、統一安全管控等工作，都需要高精地圖作為支撐。
03 高級輔助駕駛三種技術路線
高級輔助駕駛和自動駕駛領域可分為三種技術路線（暫不考慮車路協同）：
一種是純視覺感知，單純依靠攝像頭和算法實現高級輔助駕駛，車企代表有且僅有特斯拉。
二是傳感器融合搭配高精度地圖，把高精度地圖視為全場景、全氣候下的超視距感知傳感器，用來降低對其他傳感器整體性能的要求，補足算法短板，提升決策規劃的正確性。這也是國內主流車企的技術路線。（說白了就是重地圖，輕感知）
三是重感知+輕地圖，該路線設想的是在沒有高精度地圖的區域，通過視覺或多傳感器融合來構建實時地圖。這個技術路線介于前兩者中間，高精地圖在這個路線中的權重主要視車企對自家車輛上感知系統的能力有多少信心而定。
除特斯拉外，后兩者都采用傳感器和高精度地圖相協同的方案，區別只在于車企對高精度地圖的精度和覆蓋范圍的需求不同而已。
對高精度地圖的認知和需求的不同，會對車企的自動駕駛技術路線產生巨大而深遠的影響，不同主機廠的自動駕駛技術路線也會因此而大相徑庭。
04 阻礙
為何高精地圖會從炙手可熱淪落到食之無味的地步？
高精地圖距離真正大規模、低成本應用，還有很長距離，制作成本高、周期長、“鮮度”低，難以滿足當前車企對高精地圖的要求。
首先，高精地圖制作成本高、周期長。相較于普通的導航地區，高精地圖的精度一般可達到分米乃至厘米級（一般導航地圖精度在米級），記錄信息的維度也更多（包括但不限于道路的曲率、坡度、車道連接關系，交通管制情況、交通信號燈數據等）。
基于此，高精地圖制作需要專業的地圖采集車，這些車輛的單車采購成本超過百萬元，有的甚至接近千萬元。出于成本考慮，每家圖商一般只有上百輛專業車輛，但與之相對的，城市公路里程長，且需要在國內幾乎所有主要城市路網進行較為全面的反復采集，進程自然非常緩慢。
根據《智能網聯汽車高精地圖白皮書》的介紹：
采用傳統測繪車方式，分米級地圖的測繪效率約為每天每車 500 公里道路，成本為每公里 10 元左右，而厘米級地圖的測繪效率約為每天每車 100 公里道路，成本可能達每公里千元。
如果要徹底解決地圖鮮度問題，反而會引發成本難題。
比如高精地圖維護成本，以中國「基建狂魔」式的道路更新速度來看，靠采集車上路采集不僅數據更新速度慢，同時面對全國 1000 萬公里城市道路將會為數據更新采集帶來巨額成本。
武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室李必軍教授曾表示，「按照現在一輛采集車，兩百萬左右的成本計算，我們可能把全國數據采一下要 200 億左右，沒有哪一家能夠解決。
這個成本反映到車企端，據產業調研的數據顯示，目前業內的高精度地圖收費主要采用的是授權費用以及每年收取服務費的模式，授權費用約為每車 1000 元，服務費有的按照車輛數量收費，也有按照使用路程區間收費的模式，每年每車在 100～500 元左右。
如果車企采用完全依賴于高精度地圖的智能駕駛方案，結果很可能是投入了高昂的使用經費，但智能駕駛的實際可運行區域卻少得可憐。
其次，高精地圖對數據的“鮮度”要求非常高，車企往往需要實現日更甚至分鐘級的更新，以避免因數據更新不及時而讓汽車作出錯誤的決策。
但事實上，要實現這一點難度不小，背后的數據存儲、數據篩選、建模解析都是挑戰，成本也是一個不容忽視的大問題。
骨感的現實是，高精地圖目前的常態是以季度或月度的頻率進行更新，即便是華為這樣卯足了勁兒的“豪門”，也只能做到周更而已。
第三，行業目前缺乏統一的行業規范和行業標準，這也成為當前高精地圖行業面臨的共同課題。
專家指出，高精地圖的采集、內容編制、數據格式、發布傳輸、更新管理等方面都還缺乏行業標準。這導致高精地圖數據格式多樣，給應用企業增加了成本，也給用戶帶來數據通訊和處理方面的麻煩。
而且，標準問題涉及行業發展的基礎和方向，沒有標準，猶如“蒙眼賽跑”，顯然不利于行業健康發展。
基于以上種種原因，車企不得不采用“多傳感器融合＋高精地圖”自動駕駛技術模式，通過選用多傳感器融合的感知方案。
05 前瞻
高階輔助駕駛NGP覆蓋高速、高架、城區快速路的采集、應用工作已困難重重。再看城市NGP，從采集面、更新頻率、國家政策態度來看，依靠高精地圖實現城市NGP是自欺欺人，幾乎不可能。
但是想要真正完全擺脫高精地圖，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。
總結：高精地圖再次站在了發展的十字路口，倒逼融合感知技術的時刻來了。
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