“這車是不是可以自動駕駛？我聽說華為(wei) 智能駕駛很厲害。”日前在廣州的某華為(wei) 門店內(nei) ，一位圍著問界M7打量的男士向銷售人員谘詢。隨後，記者聽見銷售如此回複：“這款車下定金的客戶七成以上都會(hui) 選擇智駕版車型，看中的就是可以實現城市與(yu) 高速點到點的智能駕駛輔助係統(NOA)……”

　　今年城市NOA話題很熱。為(wei) 了實現低成本和大範圍的城市NOA普及，華為(wei) 、小鵬為(wei) 代表的不少企業(ye) 甚至開始力推“無圖”技術路線，也即“去高精地圖”。不過，這個(ge) 技術路線很快被“炮轟”。有業(ye) 內(nei) 人士表示：智能駕駛“無圖”是不可能的，高精地圖的繪製依然非常重要。作為(wei) 最重要的智能駕駛技術路線方向，“無圖”與(yu) “有圖”兩(liang) 個(ge) 技術路線，一時間僵持不下。那麽(me) 哪種更靠譜？是否有第三種方案呢？

　　文、圖/廣州日報全媒體(ti) 記者 鄧莉

　　名詞解釋

　　城市NOA，全稱為(wei) Navigate on Autopilot，直譯為(wei) 導航輔助駕駛，不過也有部分車企將其與(yu) 相關(guan) 功能結合，從(cong) 而融入智能駕駛產(chan) 品的大體(ti) 係中。

　　根據《汽車駕駛自動化分級》文件，城市NOA依然是L2級別的自動駕駛，某些情況下也可以視為(wei) L2+。它可以滿足車主在城市場景下的跟車、超車、變道、轉彎與(yu) 識別反應紅綠燈等需求，然後自主抵達車主設置的目標地點。

　　現狀：

　　智駕功能對消費者購車決(jue) 策有明顯影響

　　“在用戶體(ti) 驗上，點到點的駕駛輔助能力如NOA，讓部分領航輔助係統和過去的自適應巡航有了本質上的不同，以此為(wei) 核心賣點的問界新M7、小鵬G6等車型在上市後獲得不少關(guan) 注度和訂單量。”信達證券在近期的研報中指出，今年智駕功能對消費者購車決(jue) 策造成明顯影響。

　　在此消費趨勢下，影響智能駕駛未來迭代速度的技術路線也出現了分歧。越來越多的車企和智能駕駛解決(jue) 方案提供商開始宣傳(chuan) “無圖化”(即純視覺)技術路線，試圖擺脫對高精地圖的依賴。在他們(men) 看來，去高精度地圖、去激光雷達才是未來智能駕駛產(chan) 品的正確路徑，尤其高精地圖的更新速度較慢，根本無法適應城市道路情況的頻繁變化。

　　全媒體(ti) 記者留意到，在“無圖”技術路線上，國際上最先提出且堅定擁護的是特斯拉，隨後豐(feng) 田也在2022年選擇了這一路線；在國內(nei) ，華為(wei) 、小鵬、理想都已公開展示純視覺技術路線產(chan) 品，並表示已經在落地推進。10月17日，背靠百度Apollo技術的極越汽車，公布了其純視覺的自動駕駛技術方案，成為(wei) 最新的“無圖”技術路線支持者。該公司表示，基於(yu) BEV+Transformer的“純視覺”技術方案已經“高度成熟”，而且其底層AI視覺算法能力的快速升級，使其係統已經不再需要借助激光雷達，並逐步降低對高精地圖的依賴程度。此外，毫末智行、大疆等部分智能駕駛方案供應商也選擇“無圖”技術路線，如10月11日，毫末智行發布了3款萬(wan) 元以下的“無圖”智能輔助駕駛產(chan) 品。

　　思辨：

　　“無圖”技術路線其實是個(ge) 偽(wei) 概念？

　　在2023年之前，國內(nei) 幾乎所有落地的領航輔助係統都需要高精地圖的輔助，為(wei) 何到了2023年思路發生轉向？“最近‘無圖’技術路線呼聲很響，其本質是算法和模型升級帶來的在雲(yun) 端上實時建圖能力增強，並不是真正的‘不要圖’。”日前，四維圖新CEO程鵬在智能網聯汽車自動駕駛地圖基礎平台產(chan) 業(ye) 聯盟上指出：“地圖有時空信息在裏麵，讓車輛和路掛鉤，所以從(cong) 這個(ge) 道理上講，‘無圖’技術路線本身是一個(ge) 偽(wei) 命題。”

　　有業(ye) 內(nei) 人士指出，當下部分車企推出的所謂“無圖”智駕方案，其實並非完全不用高精地圖。“如有車企表述為(wei) ‘不依賴高精地圖’，‘不依賴’意味著還是會(hui) 用，而不是完全‘去圖化’。”該業(ye) 內(nei) 人士指出，如小鵬汽車的城市OTA“無圖化”XNGP智駕(即NOA)功能，但實際運行邏輯是“有高精地圖是好，沒有高精地圖也能用”。還有采用了華為(wei) 高階智駕方案的部分車型，也是以高精地圖作為(wei) 基礎。

　　解讀：

　　車企發力“無圖”路線可降本

　　選擇“無圖”還是“有圖”技術路線，從(cong) 目前觀點來看，其實各有優(you) 勢，而且各方爭(zheng) 執未有結果。不過有一個(ge) 觀點是一致的，不管是去或者留激光雷達和高精度地圖，其最重要的目標趨勢是為(wei) 了推動智駕成本的降低。

　　綜合來看，“無圖”優(you) 勢恰好彌補高精地圖當下的缺點：首先，可以實現在非試點城市迅速普及。一位新能源車企就職的智能駕駛係統工程師表示，選擇“無圖”技術路線，在重感知的邏輯下可以通過算法來實時生成地圖輔助規控，推廣時就不太會(hui) 受到城市限製了。其次，成本大幅降低。據毫末智行最新發布的產(chan) 品顯示，其中一款隻需3000元級“極致性價(jia) 比”的高速無圖NOH，可以實現行泊一體(ti) 智駕。比之前大疆發布的5000元級別的低成本純視覺解決(jue) 方案還要便宜。從(cong) 售價(jia) 上看，“無圖”版比動輒數萬(wan) 元的高精地圖智能駕駛解決(jue) 方案具備極大優(you) 勢。這可從(cong) 成本上拉低智能汽車的售價(jia) 。

　　觀點PK

　　“有圖”方這麽(me) 說：

　　(1)“無圖”是個(ge) 偽(wei) 概念？

　　程鵬表示，高速NOA場景下，理論上基於(yu) 現有傳(chuan) 感器、Orin芯片、大模型等，車端確實不需要裝載一個(ge) 完整的高精地圖。但是不代表真的可以拋棄“圖”，隻是將“圖”放在“雲(yun) 端”，遇到複雜路口時從(cong) “雲(yun) 端”調用至車內(nei) ，通過低成本方式解決(jue) 問題。在他看來，智能駕駛“無圖”是不可能的，高精地圖的繪製依然非常重要。

　　若從(cong) 地圖角度來說，不同的地圖支持的自動駕駛級別、要求也是不一樣的。程鵬表示：“現在很多主流車企有搭載高速NOA的能力。在這個(ge) 場景下，理論上，現有傳(chuan) 感器，加上英偉(wei) 達Orin芯片、大模型，以及雲(yun) 端訓練後，終端(車)裏麵確實是不需要裝一個(ge) 完整的高精級別自動駕駛地圖，但是依然需要用到高精地圖。”

　　(2)技術上並不現實

　　有業(ye) 內(nei) 人士指出，從(cong) 車輛角度來說，傳(chuan) 感器再強也“看不到”兩(liang) 公裏外的東(dong) 西，但就行駛速度來說，行駛兩(liang) 公裏可能也不過一分多鍾，如此短時間的計算速度對係統要求會(hui) 很高，“目前就算有激光雷達、有非常好的BEV+Transformer技術，也不過能看到200~300米開外。”

　　就此問題，程鵬也分析表示，再遠一點距離中的交通事故、限製變化、車道分叉等情況，需要有平台共享，而地圖正是天然載體(ti) 。

　　(3)激光雷達也在降價(jia) ，利於(yu) 更多車輛應用

　　業(ye) 內(nei) 還指出，去激光雷達也很難完全做到。因為(wei) ，目前激光雷達價(jia) 格在不斷下降，推動NOA智駕迅速普及在更便宜的車型上，如已出現在20萬(wan) 元級產(chan) 品上。例如剛上市的智己LS6全係標配激光雷達，還提供終身免費的智能駕駛；睿藍7包含激光雷達的高階智能駕駛選裝包，價(jia) 格也在20萬(wan) 元以內(nei) 。

　　“無圖”方這麽(me) 說：

　　(1)開放“有圖”試點城市數量暫有限

　　記者留意到，自然資源部在去年8月公布了首批北京、上海、廣州、深圳、杭州、重慶六個(ge) 城市開展智能網聯汽車高精度地圖應用試點。至今未有第七個(ge) 城市開放。這意味著，如果車企想要以NOA為(wei) 賣點進行車輛促銷的話，在無高精地圖應用試點城市會(hui) 顯得略為(wei) 被動。

　　(2)“有圖”采集成本高、更新耗時長

　　華為(wei) 常務董事、終端BG CEO、智能汽車解決(jue) 方案董事長餘(yu) 承東(dong) 曾吐槽，華為(wei) 在上海投入了1~2年，也沒有采集完城區的高精地圖。另據四維圖新CEO程鵬透露：“截至目前，四維圖新8年花費30億(yi) 元也隻完成了全國高速公路，以及120個(ge) 多個(ge) 城市主幹道高精地圖采集，總裏程約30萬(wan) 公裏，想要全部覆蓋需要花費100億(yi) ~200億(yi) 元。”

　　也因此，高精地圖更新頻次低、維護成本高、獲取資質難、審圖流程複雜等，均是行業(ye) 共識。中國智能網聯汽車產(chan) 業(ye) 創新聯盟發布的《智能網聯汽車高精地圖白皮書(shu) 》顯示，分米級地圖的測繪成本為(wei) 每公裏10元左右，而厘米級地圖的測繪成本可達每公裏千元。程鵬還表示：“地圖的每年維護、更新也需要花費40億(yi) ~50億(yi) 元。”

　　(3)高精地圖要求較高協同性

　　隨著高階智能駕駛快速落地，市場對於(yu) 地圖的要求也越來越高。目前對高精地圖的典型要求是：鮮度更鮮、精度更精。即在鮮度上，從(cong) 一年兩(liang) 版到期待實現“日更”；精度上，HD地圖則要求分米級的精度，甚至一些高速場景要求做到2~3個(ge) 厘米才能達到真正符合公共安全的要求。基於(yu) 此，汽車智能駕駛對地圖產(chan) 品的定義(yi) 也從(cong) 低可信度的傳(chuan) 感器，變成高置信度的、實時共享的平台。如此一來，完整的高精地圖很難靠單家企業(ye) 采集繪製完成。從(cong) 數據閉環角度來看，也需要行業(ye) 共同協作。

　　觀察：車企間全方位技術較量拉開序幕

　　記者留意到，其實支持“無圖”技術路線的特斯拉對智能駕駛的發展也存在不確定性。在今年三季度的財報發布會(hui) 上，馬斯克承認對FSD的進展過於(yu) 樂(le) 觀。同是支持“無圖”技術路線的小鵬汽車對高精地圖也是“愛恨交加”。今年3月，小鵬汽車董事長何小鵬曾作出建議：希望進一步優(you) 化、簡化高精地圖審核流程，縮短高精度地圖從(cong) 采集到使用的周期，加快高精地圖基礎設施進程，為(wei) 我國自動駕駛行業(ye) 發展保駕護航。小馬智行CTO樓天城表示，擺脫高精地圖，不僅(jin) 僅(jin) 是感知板塊的挑戰，而是預測、規控等所有模塊的同步提升。

　　也因此，至今業(ye) 內(nei) 仍普遍認為(wei) ，若有一份現成的高精地圖擺在車企麵前，大概率都會(hui) 很難被拒絕。

　　實際上，以目前智駕係統的能力，其實還不足以100%保證行駛安全性，即便是企業(ye) 之間的發展也更是千差萬(wan) 別。也因此大部分傳(chuan) 統車企和一些走在前列的海外自動駕駛公司如Waymo、Cruise仍然非常重視地圖。德國一家傳(chuan) 統車企的工程師告訴記者，目前智能駕駛還存在不少長尾問題無法解決(jue) ，這也是為(wei) 什麽(me) BBA等至今依然很“保守”，其實這些國外車企多年之前已經展現了L2+，甚至L3級的自動駕駛，但最後被擱淺。

　　對於(yu) 如何快速降低成本，保持技術快速迭代，來實現多城大範圍的城市NOA，顯然全行業(ye) 都還在尋找一種合適的新方法。車企間全方位的技術較量，才剛剛開始。

　　《廣州日報》2023年10月26日第A16版