134城，降本95%，百度Apollo能否將智能駕駛拉回“有圖”時代？

（文/張家棟 編輯/張廣凱）

8月18日，百度Apollo智能駕駛宣佈，百度地圖134座城市的高級輔助駕駛地圖獲國家自然資源部地圖技術審查中心審批，成為首批快速通過全國高級輔助駕駛地圖審核的圖商。

據官方介紹，百度高級輔助駕駛地圖目前已獲批30個省份134座城市，實現了全國一線、新一線、二線城市全覆蓋，三線城市覆蓋率超85%；本次獲批後，百度地圖高級輔助駕駛地圖覆蓋的道路里程近150萬公里，位列行業第一。

百度官方稱，在文心大模型技術加持下，百度地圖落地行業首個地圖生成大模型，實現了“地圖製圖成本降低 95%”，構建了端到端車道網絡新範式，“顯著提升”地圖的全流程製作技術。

這一成本的降低與製作流程的優化，或將為圖商在當前的智能駕駛的“靈魂”之爭帶來轉折。

高精地圖是比普通導航地圖精度更高、元素更豐富的電子地圖，它能為智駕系統提供超視距的環境感知能力和“上帝”視野，降低實時感知的負擔與出錯率，此前在高階智駕中是當之無愧的“寵兒”。

然而，2019年馬斯克對傳統高精地圖的“炮轟”，以及此後特斯拉在All in視覺感知技術的成果，令高精地圖在短短3年時間中，快速失寵。

今年以來，經過行業高強度的“重感知、輕地圖”洗腦式轟炸，“去高精地圖的進程越快≈智駕能力越好=智駕體驗越好”的觀點在輿論中逐漸瀰漫開來。

這也成了當下圖商與車企間“針鋒相對”的直接原因。

但如果更多留意車企在宣傳時的話術，便不難發現，所謂的“無圖”並非全然拋棄高精地圖，多數廠家更傾向於使用“不依賴高精地圖”。

今年3月，小鵬通過OTA向G9與P7車型推送了城市高階智駕XNGP功能，並聲稱將在全國沒有高精地圖的城市陸續開放“無圖化”的XNGP。但在實際體驗中，XNGP的運行邏輯則為“有高精地圖就用，沒有高精地圖就降級”。

同樣，在另一家智駕能力出色的服務提供商華為，阿維塔11的ADS 1.0也首先將高精地圖作為基礎，即使是擁有“無圖智駕”能力的ADS 2.0，其規劃也是在有高精地圖的五座城市率先開放城市高階智駕功能。

對智駕車輛來説，高精地圖對靜態交通元素、道路連接關係的精確表達，可以為感知系統減負，節省計算資源，節省出的算力可用於更好地感知動態物體；另一方面，它提供的先驗信息和省出的算力，也會降低智駕算法中預測和規控模塊的難度。

所以，在短期內，高精地圖依然會成為車企在智駕探索道路上不可繞開的一環。

有分析人士認為，在國內，無論是車企還是智駕供應商，都沒有將高精地圖100%地排除出技術方案中，反而是能用圖就用圖，這是當下企業對高精地圖的真實態度。

只不過，圍繞高精地圖的“剛需”，車企急於擺脱其依賴的根本原因，在於傳統高精地圖的成本高和鮮度低，也就是“高額繪圖成本”以及“更新速率不足”。

根據最新的國家政策規定，高精地圖的測繪和製圖僅能由國家頒發導航電子地圖製作甲級測繪資質的企業合法操作。根據2022年換證複審公示顯示，僅有19家通過了複審換證。

較少的擁圖資質，以及智駕算法的快速進化和白熱化的智駕進城競賽，均令現有的圖商維持傳統的高精地圖繪製難度大幅提升。

從傳統高精地圖的繪製過程來看，圖商通常儘量選用搭載高規格傳感器的採集車，並進行多次採集，以此降低誤差。而且，為了完全不依靠單車智駕能力，其測繪內容也極為細緻，例如，此前高精地圖會把每一個紅綠燈的精確位置以及具體的燈對車道的指向具體信息統統標註出來。

這不僅對測繪要求和精度有着極高的要求，其測量車輛的硬件和後期處理成本也同樣誇張。車企們顯然也不願在相同的智駕能力下，將大量成本砸向圖商。

騰訊HD Air輕量級地圖

為了改變現狀，“輕量級高精地圖”應運而生。相較於傳統高精地圖，輕量級地圖對地圖的精度以及元素豐富度進行了適度裁剪，並對算法進行升級，從而提升了對誤差的容錯度。

以紅綠燈為例，在車輛本身的視覺感知提升後，輕量級高精地圖只需要對車輛提示紅綠燈的大致方位，便能夠實現車輛“遠近”感知的互補。

今年上半年，四維圖新高管在接受採訪時表示，其場景地圖可以將高精地圖的成本從“幾萬塊直接降到百元級”。

而隨着百度Apollo對文心大模型的借用，其地圖的繪製速度與成本也正進一步得到改善。目前來看，無論是四維圖新的120城，還是百度的134城，在輕量級高精地圖的變革下，圖商與車企間的最大矛盾——成本，正在得到有效解決。

不過，如今擺在圖商面前的難點仍存於地圖的更新速度問題。小鵬汽車自動駕駛前副總裁吳新宙曾表示，希望NGP發佈的時候能夠做到以“天”級更新高精地圖的能力。

百度自動駕駛測試車輛

即便在輕量級地圖下，大多數道路僅需一遍採集便能夠繪製，但不足千輛規模的採集車隊，仍難以維持地圖的高頻次更新，而這道題的唯一解，只能通過量產車的測繪來共同實現。

時至今日，主流圖商們大都在推動基於眾源更新（通過雲端平台對社會車輛回傳的傳感器數據、感知結果進行分析、聚合，從而自動化地對高精地圖的變化進行更新）的輕量級高精地圖上車。當然，從車端採集眾源，意味着圖商與車企之間的關係又將再度產生微妙的變化。

但從長遠來看，車企與圖商相互的需求註定將令二者之間的關係更加緊密，而智駕路線或許也將隨着兩者的技術革新，經歷從“重圖”到“無圖”再到“有圖”的再度變革。