/ 導(dǎo)讀 /

被如此多業(yè)界大佬質(zhì)疑的高精地圖是否還有存在的必要，拋棄高精地圖的純視覺當(dāng)真是未來自動駕駛的最優(yōu)解嗎？

對于目前的自動駕駛路線之爭，除了純視覺派和激光雷達(dá)視覺融合派的長期對立，對于是否采用高精地圖的爭論也喋喋不休。一方面使用高精地圖，從目前嚴(yán)格監(jiān)管下獲取資質(zhì)的難度以及成本來看，是一條不可持續(xù)發(fā)展的路；但另一方面，有高精地圖加持的自動駕駛又必然可以發(fā)揮更高作用，也讓自動駕駛的安全性能夠提升一個檔次。

目前，靠著“視覺+多傳感器+高精地圖”的輔助駕駛方案，已經(jīng)完成了部分輔助駕駛功能的落地。華為的余承東曾有言，自動駕駛不能過分依賴高精地圖和車路協(xié)同，否則“智能駕駛和自動駕駛能力就上不去”；小鵬汽車的何小鵬也曾表示，“高精地圖一定是過渡”；李必軍也稱，“自動駕駛肯定離不開地圖，但需不需要高精地圖，還兩說?！蹦敲幢蝗绱硕鄻I(yè)界大佬質(zhì)疑的高精地圖是否還有存在的必要，拋棄高精地圖的純視覺當(dāng)真是未來自動駕駛的最優(yōu)解嗎？

一、拋棄高精地圖？

首先，為了說清是否有必要拋棄高精地圖之前，我們需要弄清楚高精地圖或者導(dǎo)航地圖能夠為自動駕駛提供什么？

除了提供基礎(chǔ)的地理位置信息，理想狀態(tài)下，無論是導(dǎo)航還是高精地圖，能夠補充很多通過車端感知無法獲取到的信息，比如道路的限速交規(guī)，較遠(yuǎn)距離的紅綠燈信息等等?？梢哉f，擁有了高精地圖，就能讓車輛的視野遠(yuǎn)了一個數(shù)量級，給車端的決策規(guī)劃系統(tǒng)預(yù)留了更多的時間來處理信息，使其能夠做出更加合理安全的決策。

另一方面，高精地圖在一定程度上能夠減少攝像頭等傳感器因識別判斷周圍環(huán)境信息所產(chǎn)生的計算量。我們知道，自動駕駛從L2發(fā)展到L5，每提高一級，算力就增加一個數(shù)量級，而算力的堆疊往往意味著要付出更高的成本代價。要加快自動駕駛規(guī)?；涞?，對于算力冗余的考慮也是必不可少的。

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

二、高精地圖的落地難題

高精地圖雖好，但對于車廠來說，前期的建造成本，后期的維護(hù)更新成本，都是一筆不可忽略的成本投入。那么車廠如果自身獲取高精地圖的繪制資質(zhì)非常困難，為何不能和高精地圖的供應(yīng)商合作呢？

一方面目前國內(nèi)擁有“導(dǎo)航電子地圖制作甲級測繪資質(zhì)”的企業(yè)只有20余家，審批越來越嚴(yán)格，而且目前國內(nèi)高精地圖行業(yè)競爭格局基本已定，主要的企業(yè)背后站著的主要是百度、阿里、騰訊和華為（BATH）4家企業(yè)，基本上已經(jīng)形成了壟斷局面，很難后來者居上，車企要想與地圖供應(yīng)商合作，選擇的空間很小。

另一方面，高精地圖測繪行業(yè)，目前并沒有一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。大家在路上或多或少地都見到過地圖采集車輛，幾乎看不到長相一樣的車，在整個高精地圖的采集、內(nèi)容編制、數(shù)據(jù)格式、發(fā)布傳輸、更新頻率方面都沒有行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，這就導(dǎo)致了市場中雖然只有幾家供應(yīng)商，但它們的制式格式各不相同，各有特色，出現(xiàn)了很多行業(yè)資源重復(fù)投入現(xiàn)象。這也導(dǎo)致車廠如果選擇了一家圖商合作，后期想要更換供應(yīng)商的難度相當(dāng)巨大，而這種捆綁的感覺不是任何一家車企能夠容許的，誰都想將主動權(quán)完全掌握在自己手中。

以上這些高精地圖使用落地時的問題，共同限制了車廠們的發(fā)揮，而到了城市輔助駕駛領(lǐng)域，非常依賴于高精地圖的它們，還繞不開法律法規(guī)的限制。因此在這種背景下，發(fā)揮自動駕駛公司最擅長的用軟件算法解決硬件能力不足問題的思路便自然而然地出現(xiàn)了。

三、輕地圖重感知的自動駕駛路線

在高精地圖落地難的背景下，越來越多的新勢力車企靠著自身強大的自動駕駛算法能力，決心拋棄自動駕駛地圖，走上了“輕地圖而重感知”的自動駕駛新路線。毋庸置疑，這對于目前的自動駕駛技術(shù)而言，其實現(xiàn)落地的難度是巨大的，但這卻是人開車的方式。更有激進(jìn)派代表，走出了純視覺路線，并取得了還不錯的效果。

那么如何看待這種新興的重感知而輕地圖的自動駕駛路線呢？我認(rèn)為可以從三方面來解讀：

第一，人眼與大腦的能力不應(yīng)被低估，雖說純視覺是人類開車的自然方式，但是人有著極強的大腦智能，都夠根據(jù)累計經(jīng)驗不停地學(xué)習(xí)，從而彌補感知能力的不足。憑借著極強的大腦智能，人類可以敏銳地對危險場景進(jìn)行提前的預(yù)判與識別，從而做出當(dāng)下最合理安全的決策，而隨著駕齡的增長這種能力將持續(xù)增強，目前人工智能中雖然已有類似強化學(xué)習(xí)的成功案例，但是要適用在駕駛?cè)绱藦?fù)雜的場景下，還需要相當(dāng)長的時間技術(shù)積累；

第二，技術(shù)上來說，視覺感知生成的結(jié)果成像平面于相機(jī)的光心坐標(biāo)系，而這轉(zhuǎn)換至下游決策規(guī)劃使用的世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系異常復(fù)雜，導(dǎo)致轉(zhuǎn)換過程中會受到精度誤差影響導(dǎo)致結(jié)果跳變，從而導(dǎo)致下游的規(guī)控模塊無法正常使用。

第三，感知能力受到惡劣天氣的影響，在大雪大霧的天氣下，即使靠人類的雙眼有時也無法做到準(zhǔn)確地分辨出前方的障礙，而這對于自動駕駛來說更是相對困難的挑戰(zhàn)。以目前的技術(shù)水平來看，沒有了高精地圖加持的純視覺自動駕駛想要在惡劣環(huán)境下依然安全完成自動駕駛?cè)蝿?wù)，仍有不小的挑戰(zhàn)。

四、總結(jié)

在現(xiàn)階段，高精地圖仍然是車企們實現(xiàn)自動駕駛功能必不可少的核心技術(shù)之一，在最近舉辦的Apollo Day上，國內(nèi)自動駕駛龍頭百度更是表達(dá)了，要實現(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，而且沒有替代品；對于L4級別自動駕駛而言，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。

在未來，隨著車廠們感知決策技術(shù)能力的逐漸提升，以及車路協(xié)同在政府層面的逐漸落地，在單車智能和車路協(xié)同真正并駕齊驅(qū)的落地背景下，高精地圖或許就會變得不那么重要，而那時自動駕駛也將不再依賴于高精地圖的限制。

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