近期多家主流車企宣布不再依賴高精地圖，選擇“去圖化”。但無論是車企還是智能駕駛供應(yīng)商，都沒有完全拋棄高精地圖，企業(yè)對(duì)于高精地圖更多采取能用就用的態(tài)度。

高精地圖是智能輔助駕駛系統(tǒng)的一部分，與普通導(dǎo)航地圖精度在5米到10米內(nèi)不同，高精地圖甚至將精度控制在厘米級(jí)；和普通地圖多條線路規(guī)劃相比，作為智能駕駛的“拐杖”，高精地圖主要輔助智能駕駛，為其提供大量信息，包括車道數(shù)量、交通標(biāo)志、護(hù)欄、路燈等道路特征；高精地圖與普通地圖最大區(qū)別是，高精地圖提供的信息運(yùn)用于智能駕駛的定位、感知、決策三個(gè)環(huán)節(jié)，因此遇到?jīng)]有被高精地圖覆蓋的地方，高精地圖會(huì)主動(dòng)選擇替智能駕駛繞路。

智能駕駛“進(jìn)城”加快，傳統(tǒng)高精地圖無法適應(yīng)

高精地圖為智能駕駛提供的詳盡信息主要適用于高速公路場(chǎng)景，但隨著智能駕駛“進(jìn)城”進(jìn)度加速，傳統(tǒng)模式的高精地圖明顯滿足不了智能駕駛駛?cè)氤鞘袌?chǎng)景的需求。

基于我國(guó)城市道路復(fù)雜的環(huán)境，高精地圖想要輔助智能駕駛“進(jìn)城”就需更廣泛地進(jìn)行信息采集。基于國(guó)家嚴(yán)格的路線監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，除高速路段外，我國(guó)僅開放了北京、上海、廣州、深圳、杭州、重慶這六座城市的高精地圖采集權(quán)限，因此高精地圖無法實(shí)現(xiàn)拓展城市道路場(chǎng)景，這也就導(dǎo)致了智能駕駛只能在僅有的城市范圍內(nèi)發(fā)揮作用，無法被廣泛推廣。

除去路況原因外，高頻率更新以及高成本的信息采集也是高精度地圖無法“進(jìn)城”的原因。數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)城際高速公路和城市快速路加起來近30萬公里，但全國(guó)的城市道路則有近1000萬公里。根據(jù)《智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精地圖白皮書》，分米級(jí)地圖的測(cè)繪效率約為每天每車500公里道路，成本達(dá)每公里10元左右，而厘米級(jí)地圖的測(cè)繪效率約為每天每車100公里道路，成本達(dá)每公里千元左右。

目前國(guó)內(nèi)城市道路時(shí)刻在更新，而其中的鄉(xiāng)村道路更是存在不清晰的部分，是高精度地圖無法感知、無法覆蓋的。因此高精度地圖難以對(duì)城市道路進(jìn)行具體場(chǎng)景劃分，也無法形成統(tǒng)一的地圖。若想要滿足智能駕駛以上需求，高精地圖不僅需要龐大的信息采集，還要達(dá)到月度甚至周度的更新頻率，這些對(duì)高精地圖來說都是無法解決的問題。

“去圖化”程度不徹底，“輕量級(jí)高精地圖”備受好評(píng)

隨著智能駕駛算法進(jìn)化進(jìn)度不斷加快，智能輔助駕駛系統(tǒng)當(dāng)前從高速公路場(chǎng)景駛?cè)氤鞘袌?chǎng)景，成為智能駕駛走向無人駕駛過渡的關(guān)鍵。智能駕駛“進(jìn)城”需要面對(duì)復(fù)雜的城市道路環(huán)境，包括十字路口以及不在結(jié)構(gòu)范圍內(nèi)的鄉(xiāng)村道路等，完全不依賴高精地圖，就需要每到一處對(duì)路況進(jìn)行感知，如此一來，無論是成本還是地圖更新程度難度依舊很大。

當(dāng)下高精地圖在智能駕駛方面仍無法被替代，而高精地圖更善于應(yīng)對(duì)十字路口等高難度場(chǎng)景，豐富的先驗(yàn)信息可以為感知系統(tǒng)減負(fù)，節(jié)省計(jì)算資源，騰出的算力可用于更好地感知?jiǎng)討B(tài)物體，這也是企業(yè)對(duì)高精地圖保留觀望態(tài)度的原因。

面對(duì)愈演愈烈的智能駕駛“進(jìn)城”競(jìng)賽，部分企業(yè)不約而同選擇“輕量級(jí)高精地圖”，即較于高精地圖，對(duì)地圖的精度及元素豐富程度進(jìn)行適當(dāng)降低，不僅減輕龐大信息量采集的負(fù)擔(dān)，也節(jié)省成本。今年4月，百度、騰訊、四維圖新先后發(fā)布了“輕高精地圖”方案。百度稱其“輕地圖”方案比傳統(tǒng)高精地圖要輕80%，騰訊則表示會(huì)做到地圖周更，四維圖新則稱會(huì)將高精地圖的成本從“幾萬塊直接降到百元級(jí)”。

依托于“輕量級(jí)高精地圖”，各大車企暫時(shí)脫離高精地圖帶給智能駕駛“進(jìn)城”的困境，但想要真正進(jìn)入自動(dòng)駕駛時(shí)代，如何將高精地圖與智能駕駛“進(jìn)城”更好地融合仍是亟需解決的問題。