134城，降本95%，百度Apollo能把智能驾驶拉到“有图”时代吗？

8月18日，百度Apollo智能驾驶宣布，百度地图134个城市的高级辅助驾驶地图已获得国家自然资源部地图技术审查中心的审查，成为首批快速通过国家高级辅助驾驶地图审查的图商。

据官方介绍，百度高级辅助驾驶地图已获批30个省134个城市，已完成全国一线、新一线、二线城市全覆盖，三线城市覆盖率超过85%。；本次获准后，百度地图高级辅助驾驶地图覆盖了近150万公里的道路里程，位居行业第一。

百度官方表示，在文心大模型技术的加持下，百度地图落地行业首个地图生成大模型，完成了“地图制图成本降低” “95%”，构建了端到端车道网络新范式，“显著提升”地图的全流程制作技术。

这种成本的降低和生产过程的优化，可能会给图商当前智能驾驶的“灵魂”纠纷带来转折点。

高精度地图是一种比普通导航地图更精准、更丰富的电子地图。它可以为智能驾驶系统提供超视距的环境感知能力和“上帝”的视线，降低即时感知的压力和错误率。它曾经是高级智能驾驶中当之无愧的“宠儿”。

不过，在2019年，马斯克对现有高精度地图的“炮轰”，以及此后特斯拉在Alll in视觉感知技术的有效性使得高精度地图在短短三年内迅速失宠。

今年以来，“去高精度地图的过程越快，去高精度地图的过程就越快，经过行业高强度的“重感知、轻地图”洗脑轰炸。≈在舆论中，智驾能力越好=智驾感觉越好”的观点逐渐蔓延开来。

它也成为当前图商和车企之间“针锋相对”的直接原因。

但是，如果我们更加关注汽车公司在宣传中的演讲技巧，不难看出，所谓的“无图”并不是完全抛弃高精度地图，大多数厂商更倾向于使用“不依赖高精度地图”。

今年3月，小鹏通过OTA将城市高级智能驾驶XNGP功能推送到G9和P7车型，并声称“无图”XNGP将在全国没有高精度地图的城市陆续开放。但在实际体验中，XNGP的运行逻辑是“有高精度地图就用，没有高精度地图就降级”。

类似地，在另一家智能驾驶能力极佳的服务商华为，阿维塔11的ADS 1.0首先以高精度地图为基础，即使ADS有“无图智能驾驶”能力。 2.0，它的计划也是在五个有高精度地图的城市中率先开放高级智驾功能。

对于智能驾驶车辆来说，高精度地图准确表达了静态交通元素和道路连接，可以减轻感知系统的负担，节省计算资源，节省的算率可以用来更好地感知动态物体；另一方面，它提供的先验信息和节省的算率也会降低智能驾驶算法中预测和控制模块的难度。

所以，在短期内，高精度地图仍将成为汽车企业在智驾探索中不可避免的一环。

有分析人士认为，在中国，汽车公司和智能驾驶供应商都没有将高精度地图100%排除在技术规范之外，而是可以使用地图，这是目前公司对高精度地图的真实态度。

但围绕高精度地图的“刚需”，车企急于摆脱依赖的主要原因是传统高精度地图成本高、新鲜度低，即“制图成本高”和“更新速度不足”。

根据最新的国家政策，高精度地图的测绘和绘图只能由国家颁发导航电子地图制作甲级测绘资质的公司合法经营。根据2022年换证复核公示，只有19家公司通过了换证复核。

拥图资质较少，智能驾驶算法进化迅速，智能驾驶进入城市的激烈竞争，大大提高了现有图商保持传统高精度地图绘制的难度。

从过去绘制高精度地图的过程来看，图商一般会尽量使用高端传感器采集车，并多次采集，以减少偏差。而且，为了完全不依赖自行车的智能驾驶能力，测绘内容也非常详细。例如，在此之前，高精度地图会标记每个红绿灯的精确位置和车道指向的具体详细信息。

这不仅对测绘和精度有很高的要求，而且对汽车的硬件和后期制造成本的测量也是夸张的。显然，汽车公司不愿意在同样的智能驾驶能力下，将大量成本砸向图商。

腾讯HD 轻量级Air地图

为了改变现状，“轻量级高精度地图”应运而生。与传统的高精度地图相比，轻量级地图适当切割了地图的精度和元素的丰富性，升级了算法，从而提高了误差的容错性。

以红绿灯为例。车辆自身视觉感知提升后，轻量级高精度地图只需提醒车辆红绿灯的大致方向，即可实现车辆“距离”感知的互补。

上半年，四维图新高管在接受采访时表示，其场景地图能够将高精度地图的成本从“几万元直接降低到百元”。

随着百度Apollo借用文心大模型，其地图的绘制速度和成本也在进一步提高。目前，在轻量级高精度地图的变革下，图商和车企之间最大的差异——成本正在得到有效解决，无论是四维图新的120个城市，还是百度的134个城市。

然而，摆在图商面前的困难仍然存在于地图更新速度的问题上。小鹏汽车自动驾驶前副总裁吴新宙曾表示，希望NGP能够以“天”级更新高精度地图。

百度自动驾驶测试车辆

即使在轻量级地图下，大多数路面也只能通过一次采集来绘制，但不到1000辆的采集车队仍然很难保持地图的高频更新，这个问题的唯一解决方案只能通过量产车的测绘来实现。

直到现在，大部分主流图商都在推动基于中源的轻量级高精度地图上车(通过云平台分析汇聚社交车回传的传感器数据和感知结果，然后自动更新高精度地图的变化)。当然，从汽车端收集中源代表了图商和汽车公司之间的关系，再次发生了微妙的变化。

但从长远来看，汽车公司和图商之间的需求注定会让他们之间的关系更加紧密，智能驾驶路线可能会经历从“重图”到“无图”再到“有图”的再变革。

本文来自微信微信官方账号“引擎视野”（ID:Car_Vision），作者：张家栋，36氪经授权发布。

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