本報記者 陳茂利 北京報道

　　多家車企正在醞釀大規模的城市導航輔助駕駛（Navigate On Autopilo，城市NOA）在今年上車，與高速NOA不同，車圈“去高精地圖”化正在盛行。

　　“有圖無圖都能開，不依賴高精地圖。”繼華為站出來宣告，可不依賴高精地圖實現城市NOA后，在前不久的“理想家庭科技日”上，理想汽車宣布，將在北京和上海測試城市NOA功能。值得關注的是，理想AD Max 3.0通過大模型AI算法，擺脫對高精地圖的依賴，可像人類司機一樣實時感知、決策、規劃。

　　《中國經營報》記者關注到，當智能駕駛的戰場從高速場景轉移到更為復雜的城市場景后，越來越多地開始轉向“輕地圖，重感知”的技術路線，更有廠商直接喊出：拋棄高精地圖。曾經的“寵兒”高精地圖如今失寵是由哪些原因導致的？

　　“過分依賴高精地圖和車路協同會限制自動駕駛和智能駕駛的能力提升。”有業內不愿具名人士接受記者采訪時指出，“首先，高精地圖的更新和維護成本較高，且有一定滯后性，無法及時適應道路的變化。其次，車路協同需要車輛與道路基礎設施之間的實時通信，但實際情況中基礎設施的普及程度不一，車輛無法始終依賴這種通信。因此，過分依賴高精地圖和車路協同會造成自動駕駛系統的局限性，無法適應各種復雜的場景和道路環境，從而限制了自動駕駛技術的發展。”

　　“‘一處高精度，處處高投入’。”企業轉型專家、“汽車新四化”產業研究者、知行韜略合伙人楊繼剛告訴記者，

　　“從商業視角看，任何技術方案的選擇，本質還是客戶是否愿意為此買單。最怕的是，廠商自我感覺良好，過度執迷于技術領先。成本投入巨大先不說，就怕客戶（用戶）認為沒必要。更何況，高精度背后是對車輛算力和網絡的高要求。”

　　多位業內人士認為，降低成本，提高開發效率，城市NOA和更高級別自動駕駛才能夠“飛入尋常百姓家”。

　　去地圖化趨勢已然分明

　　2022年以來，小鵬、理想、蔚來等車企，華為、地平線等供應商陸續宣布轉向“重感知，輕地圖”技術路線。而毫末智行、智行者等一眾智能駕駛解決方案商們，早在車企之前，就相繼宣布發力“重感知，輕地圖”的技術路線。

　　“不依賴高精地圖”實現城市NOA仿佛在一夜之間，成為智能汽車自動駕駛技術新的角逐點。

　　不依賴高精地圖，車企如何在道路場景更復雜的城市中落地NOA功能？據理想汽車介紹，在即將量產的城市導航輔助駕駛算法中使用了三種神經網絡大模型算法：靜態BEV網絡、動態BEV網絡、Occupancy網絡。其中，靜態BEV是去掉高精地圖依賴的關鍵技術。它可以實時感知并構建道路結構，相當于一邊開車一邊動態地做地圖，解決了高精地圖數據實時性的問題，同時感知特征也更符合自動駕駛的需求。

　　小鵬無圖XNGP（等同于NOA）正在全國測試。小鵬汽車創始人兼CEO何小鵬在社交媒體發文，“無圖XNGP正在全國，包含北京規模性測試中。XNGP一定會重新定義智駕。”

　　何小鵬透露，在年內會將 XNGP的城市范圍從現在幾個城市擴展到數十個城市，明年目標是增加到中國大部分城市。

　　另外，小鵬汽車還將在今年四季度向所有XNGP用戶推出“AI代駕”模式。這意味著，在沒有高精地圖覆蓋的區域，小鵬汽車可根據用戶習慣個性化定制智能駕駛路線，實現A點到B點的高等級輔助駕駛。

　　依托華為智能駕駛技術，通過激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、高清攝像頭等多傳感器融合感知，AITO問界M5搭載的高階智能駕駛方案HUAWEI ADS 2.0也做到了不依賴高精地圖實現智能駕駛。

　　華為常務董事、終端BG CEO、智能汽車解決方案BU CEO余承東透露，“今年三季度不依賴于高精地圖的城區NCA將在15城落地，到四季度將增加到 45城。”

　　地平線也宣布了“去圖化”進展，地平線創始人兼CEO余凱透露，地平線今年將推出不依賴于高精地圖的視覺高級輔助駕駛方案，“這是一個完全基于計算機視覺感知的智能駕駛技術，（該方案）將不依靠高精地圖，即可做到實時定位，并對周圍環境進行實時測繪。”

　　測繪效率限制智能駕駛普及

　　實際上，早在2019年，特斯拉創始人兼CEO馬斯克公開“炮轟”傳統高精地圖，并將特斯拉自動駕駛解決方案引向了純視覺感知方案。馬斯克認為，高精地圖是一個“非常糟糕的”主意。原因就是鮮度不行——當道路出現一點點改變時，高精地圖就過時了。

　　何為高精地圖？根據《智能網聯汽車高精地圖白皮書》中的定義，高精地圖是指絕對精度和相對精度均在 1 米以內的高精度、高新鮮度、高豐富度的電子地圖。高精地圖所蘊含的信息豐富，含有道路類型、曲率、車道線位置等道路信息，以及路邊基礎設施、障礙物、交通標志等環境對象信息，同時包括交通流量、紅綠燈狀態信息等實時動態信息。

　　記者了解到，高精地圖需要大量的測繪工作和更新維護成本。在城市場景下，道路變化頻繁，高精地圖的準確度無法滿足實際需求。

　　騰勢趙長江談智能輔助駕駛時指出，“不依賴高精地圖是對的，城市路況很難做到高精地圖的更新和準確。 ”

　　“高精地圖成本非常高，僅僅采集上海市高精地圖，采集了一兩年、9000公里，都沒有把上海完全覆蓋。依賴于高精地圖很難做到普及，全國覆蓋的成本非常高。并且從國家安全的角度，幾個月才允許刷新，但是中國的道路天天在改，所以說依賴于高精地圖真的沒法廣泛使用。”余承東在華為ADS2.0發布會上就表示。

　　《智能網聯汽車高精地圖白皮書》顯示，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，一天就是十萬級的費用。

　　另外，車企采用高精地圖需要支付圖商授權費或者服務費。有媒體報道，授權費用約為每年每車200~1000元不等；服務費約每年每車100~500 元不等。這意味著使用高精地圖的成本將隨智駕車型的銷量水漲船高。

　　不過，不依賴高精地圖“并不意味著完全不使用高精地圖。上述業內人士指出，“雖然車企開始探索‘重感知+輕地圖’的技術路線，但仍然應該認識到高精地圖在自動駕駛系統中的重要性。在特定場景下，如高速公路等相對穩定的環境中，高精地圖仍然可以提供輔助信息以提高定位和路徑規劃準確度。”

　　成本是影響裝配率的關鍵

　　出于降本以及加快推進城市NOA的目的降低對“高精地圖”的依賴在情理之中。記者了解到，目前城區領航軟硬件成本仍較高，目前主要集中在30萬元以上的車型上配置。

　　“參考各大車企和方案商的傳感器配置，目前想要實現城區領航功能，至少需要配備1顆激光雷達（目前主激光雷達單價約500美元），算力需求超200TOPS（200TOPS芯片單價約300~400美元）軟硬件整體成本在萬元左右。”中信證券在研報中指出。

　　大疆車載負責人沈劭劼認為，L2+智能駕駛系統占整車的成本應該限制在3%~5%。

　　“在L2+階段，智能駕駛系統帶給我們的，其實是在一定程度上去緩解我們的駕駛疲勞。對于消費者來說，為了緩解疲勞這一個動作到底愿意付出多少？這個其實就是自動駕駛系統的上界。”沈劭劼表示，“下界為什么是3%，不是更低？還回歸到使用的問題，太便宜了，造成對整個系統的軟硬件架構，各種各樣的限制過分突出的時候，其實這個功能就很難讓大家去使用了。”

　　在銷售端，成本關系智能駕駛系統的定價，定價高低將在很大程度上決定消費者購買熱情。若智能駕駛系統定價過高，將降低消費者選配智能駕駛系統的熱情，不利于車廠積累自動駕駛數據，同時也將降低產品競爭力。

　　為了讓全自動駕駛成為標配，今年3月，何小鵬在財報電話會上表示，小鵬汽車從今年到明年將實現自動駕駛超50%的成本下降，整車硬件（含動力系統）約25%的成本下降。同時，小鵬汽車將從軟硬件整體銷售轉為軟硬件分離銷售。

　　6月28日，余承東在社交媒體上宣布，即將上線的華為ADS 2.0高階智駕包開啟限時優惠，一次性購買價格下調一半，優惠后的價格為1.8萬元，優惠活動截止日期為2023年12月31日。

　　相比其他廠商，理想汽車近期宣布，理想AD Max 3.0城市NOA的軟件與服務價格是終身免費。AD Max用戶可以免費升級AD Max 3.0的全場景NOA功能，包括城市NOA和高速NOA。

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責任編輯：李桐