在沒(méi)有成功之前，所有的路都可能是正確的路。

比如在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛這個(gè)目標(biāo)上，有的車企選擇純視覺(jué)路線，有的車企則堅(jiān)持視覺(jué)和雷達(dá)的融合方案。看似完全不同的兩個(gè)方向，卻有著一個(gè)相似趨勢(shì)：重感知而輕地圖。

這個(gè)做法實(shí)際已經(jīng)受到行業(yè)越來(lái)越多的認(rèn)可。不乏有觀點(diǎn)指出，現(xiàn)階段高精地圖仍是車企發(fā)展自動(dòng)駕駛的一根“拐杖”，但這根拐杖遲早要扔掉。在相當(dāng)一部分人看來(lái)，自動(dòng)駕駛車輛的出行最終將接近人類最原始的駕駛行為。

不再依附地圖，顯然這并非易事。

博世智能駕駛與控制事業(yè)部中國(guó)區(qū)總裁李胤近日講出了自己的看法，“汽車傳感器和控制器要達(dá)到和人眼、大腦一樣的水平，再過(guò)500年可能都不夠?！币晃蹲非蟾兄芰蛟S并不能讓自動(dòng)駕駛時(shí)代加快到來(lái)。而在剛剛過(guò)去的百度Apollo Day技術(shù)開(kāi)放日上，有關(guān)“要發(fā)展自動(dòng)駕駛，便不能脫離高精地圖”的觀點(diǎn)亦得到再三強(qiáng)調(diào)。

拐杖還是盲杖？

在明確“拐杖能否扔掉”之前，首先要弄清楚一個(gè)問(wèn)題：導(dǎo)航地圖或者高精地圖到底能夠?yàn)樽詣?dòng)駕駛技術(shù)帶來(lái)什么？除了提供基礎(chǔ)的地理位置信息，理想狀態(tài)下，無(wú)論是導(dǎo)航還是高精地圖一定程度上都能夠減少攝像頭等傳感器因識(shí)別判斷周圍環(huán)境信息所產(chǎn)生的計(jì)算量。 

圖片來(lái)源：英偉達(dá)

自動(dòng)駕駛從L2發(fā)展到L5，每提高一級(jí)，算力就增加一個(gè)數(shù)量級(jí)。根據(jù)行業(yè)測(cè)算，L2級(jí)別自動(dòng)駕駛能力大約需要10TOPS的算力，L3+級(jí)所需的算力將提高到1000TOPS以上。英偉達(dá)預(yù)估，L5級(jí)Robotaxi需要的算力將在此基礎(chǔ)上翻一番。今年9月，其已率先發(fā)布單顆算力達(dá)2000TOPS的Thor，但算力的堆疊往往意味著要付出更高的成本代價(jià)。

要加快自動(dòng)駕駛規(guī)?；涞?，算力不僅需要“精打細(xì)算”，最好還能用在“刀刃”上，以留出更多的冗余。武漢大學(xué)教授李必軍在2021智能汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新論壇上以高速公路駕駛場(chǎng)景為例指出，通過(guò)精細(xì)化地圖就可以知道紅綠燈在什么位置，路口在哪里。這樣一來(lái)，車端的感知難度就會(huì)降低，也方便控制路口哪些傳感器工作，哪些傳感器“休息”。

另外，車端感知器件往往存在“性能邊界”。譬如，激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)形成的點(diǎn)云無(wú)法提供豐富的顏色和紋理信息，使得點(diǎn)云識(shí)別效果一般。另外，激光雷達(dá)在雨雪霧天氣下的探測(cè)效果較差，毫米波雷達(dá)的噪聲又相對(duì)較大；攝像頭雖然可以提供豐富的顏色紋理等信息，但對(duì)光線有著較高要求。

也因此，越高級(jí)別的自動(dòng)駕駛越要求傳感器形成更好的融合。

圖片來(lái)源：速騰聚創(chuàng)

而如果有了高精地圖，這個(gè)問(wèn)題便會(huì)簡(jiǎn)單許多。當(dāng)車載傳感器出現(xiàn)故障或者周圍環(huán)境變得惡劣時(shí)，高精地圖能夠幫助車輛實(shí)現(xiàn)超視距感知（具備穿透障礙物和遮擋物并獲取信息的能力），確?；镜男旭偘踩?。 

在《智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精地圖白皮書（2020）》的定義中，高精地圖（HD Map）是指絕對(duì)精度和相對(duì)精度都在1米以內(nèi)的高精度、高新鮮度、高豐富度的電子地圖。其所蘊(yùn)含的信息包括道路類型、曲率、車道線位置等道路信息，以及路邊基礎(chǔ)設(shè)施、障礙物、交通標(biāo)志等環(huán)境對(duì)象信息，同時(shí)包括交通流量、紅綠燈狀態(tài)信息等實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息。

上述《白皮書》指出，對(duì)于L3及以上級(jí)別的自動(dòng)駕駛車輛來(lái)說(shuō)，高精地圖是必備選項(xiàng)。高精地圖可以作為感知的輔助，提高處理芯片的算法效率和系統(tǒng)的安全冗余。

不過(guò)反對(duì)聲音也此起彼伏。余承東曾有言，自動(dòng)駕駛不能過(guò)分依賴高精地圖和車路協(xié)同，否則“智能駕駛和自動(dòng)駕駛能力就上不去”；何小鵬則說(shuō)，“高精地圖一定是過(guò)渡”；李必軍也稱，“自動(dòng)駕駛肯定離不開(kāi)地圖，但需不需要高精地圖，還兩說(shuō)?！?/p>

毋庸置疑，高精地圖可以讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)做得更好，但諸如高速公路這類偏固定的駕駛路線，實(shí)際并非高精地圖不可。事實(shí)上，行業(yè)的整體步調(diào)依然傾向降低對(duì)高精地圖的依賴。一來(lái)，甲級(jí)測(cè)繪資質(zhì)難求，國(guó)內(nèi)供應(yīng)商數(shù)量有限，且始終存在數(shù)據(jù)合規(guī)審查問(wèn)題；二來(lái)，前期測(cè)繪和后期更新維護(hù)成本高昂，自研壁壘凸顯。

無(wú)地圖，則無(wú)自動(dòng)駕駛?

國(guó)外代表有特斯拉，國(guó)內(nèi)包括毫末智行、小鵬汽車在內(nèi)的公司都瞄準(zhǔn)了“重感知輕地圖”的技術(shù)路線。其中，4月發(fā)布的毫末城市NOH首搭量產(chǎn)車型是魏牌摩卡DHT-PHEV 激光雷達(dá)版；而小鵬XNGP據(jù)悉也可以在沒(méi)有高精地圖的前提下實(shí)現(xiàn)高階智能輔助駕駛功能。根據(jù)小鵬規(guī)劃，XNGP到2023年將逐步落地全場(chǎng)景輔助駕駛，2025年開(kāi)始向全自動(dòng)駕駛功能進(jìn)階。 

當(dāng)自動(dòng)駕駛公司紛紛調(diào)轉(zhuǎn)方向，百度Apollo卻持有不一樣的見(jiàn)解。Apollo方面認(rèn)為，目前自動(dòng)駕駛行業(yè)流行無(wú)高精地圖的在線地圖學(xué)習(xí)路線，主要目標(biāo)很清晰，就是希望能夠擺脫對(duì)高精地圖的依賴，使自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠“Drive everywhere”。

但這帶來(lái)的問(wèn)題也很明顯。自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃算法對(duì)道路結(jié)構(gòu)的推理至關(guān)重要，一旦算法在感知物理世界的道路結(jié)構(gòu)層面出現(xiàn)問(wèn)題，車輛的行為將難以預(yù)測(cè)，最終將給用戶帶來(lái)極大的不安全感。

比如，僅靠攝像頭和傳感器可能無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別特殊路況信息（圖1）；而離線地圖最大的問(wèn)題其實(shí)不在于更新率，相反是因?yàn)椴痪邆渥詣?dòng)駕駛所需的實(shí)時(shí)性要求（圖2）。

（1）僅靠感知可能無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別遮擋物等路況

（2）離線地圖缺乏實(shí)時(shí)性，不利于自動(dòng)駕駛車輛的自主行駛

因而現(xiàn)階段，高精地圖仍活躍于自動(dòng)駕駛發(fā)展路上。在百度Apollo看來(lái)，要實(shí)現(xiàn)高安全、可持續(xù)的L2+智能駕駛產(chǎn)品，高精地圖至關(guān)重要，而且沒(méi)有替代品；對(duì)于L4級(jí)別自動(dòng)駕駛而言，要達(dá)到99.99%以上的成功率，高精地圖更是必不可少的核心能力之一。

今年8月份，Apollo聯(lián)合百度地圖發(fā)布的自動(dòng)駕駛級(jí)導(dǎo)航地圖在北京亦莊上線。隨著旗下Robotaxi平臺(tái)蘿卜快跑累計(jì)訂單量達(dá)到140萬(wàn)單，Apollo自動(dòng)駕駛地圖已經(jīng)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。背靠百度，Apollo幾乎是高精地圖和自動(dòng)駕駛兩手抓，這也是其一直堅(jiān)持走高精地圖路線的關(guān)鍵原因。

圖片來(lái)源：Apollo

中信證券預(yù)計(jì)，到2030年全球高精地圖市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)200億美元。目前由于單車智能化水平較低，高精地圖有著不可替代的作用，市場(chǎng)前景樂(lè)觀。但瑞銀認(rèn)為，在中國(guó)發(fā)展自動(dòng)駕駛需要路端基礎(chǔ)設(shè)施的配合，也就是單車智能和車路協(xié)同要協(xié)同發(fā)展。

相比于只依靠單車智能，中國(guó)要加速自動(dòng)駕駛發(fā)展顯然離不開(kāi)車路協(xié)同。一方面，V2X通過(guò)“路”和“云”對(duì)路上所有車輛進(jìn)行統(tǒng)籌管理，不再需要考慮單車對(duì)單車的博弈；從數(shù)據(jù)安全角度考慮，車路協(xié)同的投資方和運(yùn)營(yíng)方可能更多是政府，落地概率因此更高；

另一方面，則是成本和安全的問(wèn)題。從車廠角度說(shuō)，如果路端基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完善，單車所需的傳感器數(shù)量勢(shì)必可以減少，所付出的成本自然也會(huì)得到降低。在安全層面，無(wú)論是個(gè)案抑或存在盲區(qū)，單車智能都無(wú)法做到100%安全，進(jìn)而影響到大規(guī)模商用。

雖然高精地圖能夠彌補(bǔ)車端、路端感知和算法的不足，但如果未來(lái)單車智能和車路協(xié)同可以真正并駕齊驅(qū)，高精地圖或許就會(huì)變得不那么重要。不過(guò)鑒于冗余驗(yàn)證的需要，精細(xì)化地圖仍會(huì)成為一個(gè)必需項(xiàng)。無(wú)地圖的自動(dòng)駕駛必然是一道偽命題。

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