高精地圖，為什么被余承東、何小鵬和顧維灝嫌棄？
文丨智能相對論
作者丨陳明濤
未來，自動駕駛會依賴高精地圖嗎？
這個問題目前雖尚無定論，但已有行業大佬給出“幾乎否定”的答案。
前段時間，在粵港澳大灣區車展期間，華為余承東聊到問界M7和M5純電版，還表示：現在自動駕駛還使用高精地圖，但未來發展不應該依賴高精地圖、車路協同。
余承東發表這個觀點并不是第一次。在極狐阿爾法S全新HI版上市發布會，他談到華為ADAS時說：“現在借用高精地圖的一些能力，未來希望更多不依賴高精地圖，普通地圖、標清地圖也OK”。
同樣在車展期間，小鵬汽車CEO何小鵬也有類似的看法：對于自動駕駛而言，高精地圖一定是個過渡，云端的結合也只是一個輔助，真正的自動駕駛一定要能夠全場景駕駛。
或許可以進一步猜測，在乘用車市場，高精地圖的應用趨勢是從“需要用”到“少用”，最后是“不用”。這樣的發展路線是如何形成的？
誰提供，誰又需要高精地圖做自動駕駛
談到“需要用高精地圖”，不妨先看看是哪些廠商在提供高精地圖。
根據IDC數據顯示，2019年，百度、四維圖新、高德的市場份額位居前三；到2020年，除上述三家之外，易圖通也加入了第一陣營。
對比這兩年，其實每個頭部廠商自身的市場份額變化不明顯。而2021年和2022年，盡管沒有明確的官方數據，但同樣有理由做出判斷，大家依然守著自己的一席之地，份額變化并不大。
眾所周知，高精地圖拼的是資質（牌照）、資金、技術，具備高行業壁壘、強頭部效應。這意味著，它不是小體量公司或初創公司能夠參與的，因為都是高門檻。如此，在市場中占據足夠地位的頭部廠商，更會在份額上維持長足的穩定。
進一步來看，行業頭部廠商們在建圖方面發展到什么程度？
首先是高德，在2018年已完成覆蓋中國超過30萬公里的高速及城快公路的高精地圖數據采集，在拿國內訂單上，算是第一個“吃螃蟹”的廠商。
接著是百度，根據《智能網聯汽車高精地圖白皮書2020》顯示，百度以L3級自動駕駛要求為標準，已采集30萬公里、以全國高速為主的高精地圖數據。近期百度將地圖業務并入汽車線，目的也很明確，要做資源合理調配、共享互通，更好推進服務B端自動駕駛的高精地圖。
最后是四維圖新，根據《賽博汽車》報道，3年前四維圖新在支持L3的高速公路高精地圖上就做到了全覆蓋。到2021年底，他們已經完成將近30多個城市主干道高精地圖采集，總里程將近20萬公里。
可以發現，高德、百度、四維圖新已有廣泛的積累，儲備可以覆蓋全國高速公路、全國城市快速路甚至城市內普通路的高精地圖。而在既定的市場份額基礎上，高精地圖的份額之爭，很可能只會圍繞這幾家展開。
與此同時，借助高精地圖去完善導航輔助駕駛的下游主機廠，則有很多家。像是蔚來、小鵬、智己、阿維塔、極狐等，在他們的輔助駕駛產品背后，都有廠商提供的高精地圖底圖作為支持。
比如蔚來NOP，使用百度的高精地圖；
小鵬NGP，使用高德的高精地圖；
還有沃爾沃汽車，四維圖新在去年發布公告，將為未來三年內在國內銷售的沃爾沃汽車的相關車型提供高精地圖產品。
大部分主機廠選擇找高精地圖廠商合作或者直接購買，同時一些資金雄厚或者希望掌握更大自主權的主機廠，還從產業鏈層面去布局以后的地圖建設和更新。以小鵬為例，去年以2.5億元的價格收購智途科技，成為造車新勢力中最早解決地圖數據采集資質的一家。
所以就目前而言，在乘用車領域，高精地圖會是必需品，而非可有可無的附屬品。高精地圖至少在當下，是非常樂觀的存在。那么，高精地圖是有哪些痛點動搖了主機廠未來對它的選擇？
高精地圖與自動駕駛，避不開兩個矛盾
廠商向主機廠提供高精地圖，主機廠拿高精地圖來服務自動駕駛，是看起來能夠互惠互利的好生意。不過，這門生意表面風光，背后則有一些難以消除的矛盾，橫亙在高精地圖和自動駕駛之間。
一方面，高精地圖還不能真正滿足自動駕駛提出的高要求。
當自動駕駛正在某個場景里被使用，高精地圖必須要做到真實反映出當下的所有信息量，比如道路標志、車道引導線、道路的坡度、甚至是路面上需要閃避的障礙。至少是為了安全考慮，避免自動駕駛做出錯誤判斷。
這就涉及到高精地圖的鮮度問題。如果鮮度不符合要求，地圖更新頻率太低，就很難去服務好自動駕駛。小鵬汽車自動駕駛副總裁吳新宙曾特意強調這一點：對于城市場景，高精地圖的“鮮度”非常關鍵，希望NGP發布的時候能夠做到天級更新高精地圖的能力。
鮮度，在自動駕駛進入城市場景時更為重要。在城市場景中，道路變更、維修，紅綠燈狀態等信息的更新速度快，車企需要天級更新的高精地圖去提升產品體驗。而高速場景，許多道路信息不如城市變化快，則不需要過分依賴更新頻率。
尤其是近兩年，城市輔助駕駛成為新賣點，主機廠在盼望產品盡快落地時，更迫切立刻有發展成熟到極致的高精地圖。
想法雖美好，但維持“鮮度”要付出的成本，廠商難以覆蓋。
在維護地圖時，都需要人力和資金，涉及到工作人員的成本，數據采集、分析、處理的成本。中國城際高速公路和城市快速路等等加起來也就30萬公里，但全國的城市道路有近1000萬公里，本身做這件事就是一個龐大的系統性工程。
“現在高精地圖更新，還是用的比較人工的方式，靠采集車上路采集，每周能有一次更新就不錯了。”業內人士還指出，“即便高精地圖再怎么好用，它仍然會成為車企未來大范圍普及自動駕駛，將會面臨最大的掣肘因素”。
另一方面，自動駕駛因為發展遇阻也難以促進高精地圖落地。
高階自動駕駛是高精地圖的“用武之地”，但從L3、L4再到L5，目前落地進度已經向后推遲，個別車企即便實現也是在多個“定語”前綴限制下達到的。像是奔馳，近期才能在德國的一小片高速公路上使用L3級自動駕駛功能，這段路就被高精地圖覆蓋。
在「智能相對論」看來，L3進度放慢的原因有兩個：一方面是L3級方案本身，沒有學習到足夠的場景，也沒有徹底解決Corner Case出現時的安全問題；另一方面是準入問題，2021年工信部發布《關于加強智能網聯汽車生產企業產品準入管理的意見》，乘用車L3級自動駕駛如何準入還不確定，一切仍是未知數。
從供需角度去看，發展自動駕駛，車企需求哪些新的場景，興許高精地圖才會覆蓋過來?？墒?，大部分車企在技術上都沒法真正滲透這些場景，高精地圖廠商難有動力去跟進。此外，自動駕駛對高精地圖的需求不斷變化，量產也始終在“前夜”，廠商看不到規模效應帶來的成本下降，也沒有動力去采集和更新數據。
“重”高精地圖是短期選擇，“輕”高精地圖是大勢所趨？
高精地圖有那么多痛點待解，為了在擺脫高精地圖的輔助后，仍然能夠打造出體驗更好的自動駕駛，那不妨將數據積累、算法迭代做得更好。在這個過程中，華為、小鵬、毫末智行都在持續增加投入，走出“重感知”、“輕地圖”的技術方案。
首先，“輕地圖+重感知”方案具有更好的適應性。
比如毫末智行，推出的支持城市NOH功能的HPilot 3.0，通過大規模數據訓練，HPilot 3.0在僅依靠SD地圖導航的前提下，就能對諸如車輛近距離切入、車輛阻塞占道、交叉路口、環島、隧道、立交橋等復雜場景做出快速、高成功率的操作。
要做更好的適應性其實是以一種長遠的眼光去考慮發展。短期來看，為了解決某個非開放場景下自動駕駛，用激光雷達補盲以及高精地圖，其實無可厚非；但長期來看，依靠大規模高精地圖是有場景泛化的局限性的，尤其是進入到城市道路之中。
像北京還好，道路基本上正南正北，且路面大多比較寬闊；但是隔壁天津則是由著眾多單行道且相互交錯；若是重慶，就像是一個3D立體的城市，道路環境堪稱“地獄模式”，高精地圖無法發揮自身的作用。
“輕地圖+重感知”方案擁有好的適應性也就是獲得好的實用性。既降低了對高精地圖的依賴，也可以拓展到更多更大規模的城市，而不是僅僅停留在幾個城市的范圍。最終可以預見的是，技術方案會比“重地圖”方案更易覆蓋高速、城市道路、停車場等全場景。
此外，“輕地圖+重感知”方案具有更強的規模效應。
比如毫末智行，從2021年5月開始，毫末智行的第二代智能駕駛系統已經陸續搭載在魏牌摩卡、坦克300、拿鐵等一共6款車型上。根據官方數據顯示，截止2022年4月，搭載毫末智行兩款產品的車型用戶行駛總里程已經突破700萬公里。
規模效應反映出產品的量產能力。和毫末智行的城市NOH一樣，華為在北汽極狐阿爾法S華為HI版上也采用了高精地圖+激光雷達+攝像頭的多傳感器融合感知方案，華為也強調會通過對高精地圖的主動“降權”，ADS可以在今年實現對城市場景的覆蓋。
規模效應必然會利于自動駕駛產品往下沉市場鋪開。目前搭載毫末智行產品的車型價格基本在20-40萬之間，極狐阿爾法S全新HI版價格在40萬左右，可以預見華為、毫末智行未來極可能會把自動駕駛產品下放到20萬以下的車型。
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