华为智能驾驶“无图”与有图两个技术路线
今年城市NOA的话题非常热门。 为了实现低成本、大规模的城市NOA普及，以华为、小鹏为代表的不少企业甚至开始推行“无地图”技术路线，即“取消高精度地图”。 然而这条技术路线很快就遭到轰炸。 有业内人士表示：没有地图就不可能智能驾驶，高精度地图的绘制还是很重要的。 作为智能驾驶技术最重要的方向，“无图”和“有图”两条技术路线一度陷入僵局。 那么哪一种更可靠呢？ 还有第三种选择吗？
文图/广州日报全媒体记者 邓莉
词汇表
Urban NOA，全称Navigate on Autopilot，直译为导航辅助驾驶。 不过，一些车企已经将其与相关功能结合起来，融入到更大的智能驾驶产品体系中。
根据《汽车驾驶自动化分级》文件，城市NOA仍属于L2级自动驾驶，某些情况下也可以视为L2+。 它可以满足车主在城市场景中的跟车、超车、变道、转弯、红绿灯识别与反应等需求，然后自主到达车主设定的目标位置。
现状：
智能驾驶功能对消费者购车决策影响重大
“在用户体验方面，NOA等端到端的驾驶辅助能力，让一些飞行员辅助系统与过去的自适应巡航有着本质的区别。 这是文杰新M7、小鹏G6等车型的核心卖点。 上市后受到大量关注和订单。”信达证券在近期的研报中指出，今年的智能驾驶功能将对消费者的购车决策产生重大影响。
在这种消费趋势下，影响智能驾驶未来迭代速度的技术路线也出现了分化。 越来越多的车企和智能驾驶解决方案提供商开始推广“无地图”（即纯视觉）技术路线，试图摆脱对高精度地图的依赖。 在他们看来，摆脱高精度地图和激光雷达才是未来智能驾驶产品的正确道路。 特别是高精度地图更新缓慢，无法适应城市路况的频繁变化。
各媒体记者注意到，特斯拉在国际上率先提出并坚定支持“无图化”技术路线，随后丰田也在2022年选择了这条路线； 国内，华为、小鹏、理想都公开展示了纯视觉技术路线的产品，并表示已经在落地。 10月17日，极岳汽车背靠百度Apollo技术，宣布纯视觉自动驾驶技术解决方案，成为“无图”技术路线的最新支持者。 该公司表示，基于BEV+Transformer的“纯视觉”技术方案已经“高度成熟”，其底层AI视觉算法能力的快速升级，使其系统不再需要依赖激光雷达并逐步降低需求用于高精度地图。 依赖程度。 此外，海谋智行、大疆等一些智能驾驶解决方案提供商也选择了“无图”技术路线。 例如，10月11日，海谋智行发布了三款售价万元以下的“无图”智能辅助驾驶产品。
推测：
“无地图”技术路线实际上是一个伪概念吗？
2023年之前，国内几乎所有的飞行员辅助系统都需要高精度地图的辅助。 为什么到了2023年，想法发生了变化？ “近期，‘无地图’技术路线呼声很高，其本质是算法和模型升级带来的云端实时地图能力的增强，并不是真正的‘无地图’。” ” 近日，四维图新CEO程鹏在智能网联汽车自动驾驶地图基础平台产业联盟上表示：“地图中包含了时间和空间信息，让车辆能够与道路联动。因此，从这个角度来说，‘无地图’ ’技术路线本身就是一个伪命题。”
业内人士指出，目前一些车企推出的所谓“无地图”智能驾驶解决方案，实际上根本没有使用高精度地图。 “如果一家车企声明‘不依赖高精度地图’，‘不依赖’意味着仍然会使用，而不是完全‘去地图’。” 业内人士指出，例如小鹏汽车的城市OTA“没有地图”“XNGP智能驾驶（NOA）功能，但实际操作逻辑是“有高精度地图固然好，但可以也有一些车型采用了华为高端智能驾驶解决方案，同样是基于高精度地图。
解释：
汽车制造商努力采用“无地图”路线可以降低成本
从目前来看，到底是选择“无图”还是“有图”的技术路线，其实各有各的优势，各方之间的争议还没有得到解决。 不过，有一个观点是一致的。 无论是继续使用激光雷达和高精度地图，最重要的目标趋势是降低智能驾驶的成本。
综合起来，“无图”的优势正好弥补了目前高精度地图的不足：一是可以在非试点城市快速普及。 一位就职于新能源汽车公司的智能驾驶系统工程师表示，如果选择“无地图”技术路线，在重感知的逻辑下，可以利用算法实时生成地图来辅助控制，你会更少促销时受城市限制。 其次，成本大大降低。 据好墨智行最新发布的产品介绍，其中一款是“极致性价比”仅需3000元的高速无地图NOH，可实现边停车边智能驾驶。 比大疆此前发布的5000元低成本纯视觉解决方案还要便宜。 从价格上来看，“无地图”版本相比动辄上万元的高精度地图智能驾驶解决方案有很大优势。 这可以从成本角度降低智能汽车的价格。
观点PK
“尤图”方说道：
（一）“无图”是一个错误的概念吗？
程鹏表示，在高速NOA场景下，理论上基于现有传感器、Orin芯片、大型模型等，车辆不需要加载完整的高精度地图。 但并不意味着可以真正放弃“地图”。 它只是把“地图”放在“云端”，遇到复杂路口时从“云端”调用到汽车上，以低成本的方式解决问题。 在他看来，没有地图就不可能智能驾驶，高精度地图的绘制还是非常重要的。
从地图角度来看，不同的地图支持不同的自动驾驶级别和需求。 程鹏表示：“现在很多主流车企都具备了搭载高速NOA的能力。在这个场景下，理论上来说，在现有的传感器、NVIDIA Orin芯片、大型模型、云训练之后，终端（汽车）确实是有的。”不需要安装完整的高精度自动驾驶地图，但高精度地图还是需要的。”
(2) 技术上不现实
有业内人士指出，从车辆的角度来看，无论传感器多么强大，它都无法“看到”两公里外的东西，但从行驶速度来看，行驶两公里可能只需要一分多钟的时间。 这么短的计算速度对系统的要求会很高。 “目前，即使使用激光雷达和非常好的 BEV+Transformer 技术，我们也只能看到 200 到 300 米的距离。”
对于这个问题，程鹏还分析说，更远距离的交通事故、限行变更、车道分割等都需要平台共享，而地图是天然的载体。
(3)激光雷达价格也在下降，将惠及更多车载应用
业内人士也指出，彻底去除激光雷达是很困难的。 因为目前激光雷达的价格正在下降，这促进了NOA智能驾驶在更便宜的车型中的快速普及，比如它已经出现在20万元的产品中。 比如新推出的智己LS6标配激光雷达，还提供终身免费智能驾驶； 锐蓝7包含带有激光雷达的高端智能驾驶选装包，价格在20万元以内。
“无图”方说：
（一）目前“地图”开放试点城市数量有限
记者注意到，去年8月，自然资源部公布了北京、上海、广州、深圳、杭州、重庆等6个城市首批开展智能网联汽车高精度地图应用试点。 第七城尚未开放。 这意味着车企如果想以NOA为卖点来推广车辆，在没有高精度地图应用试点的城市会略显被动。
（二）“有图”采集成本高、更新时间长
华为董事总经理、终端BG首席执行官、智能汽车解决方案董事长余承东曾抱怨，华为在上海投入了1到2年，还没有收集到这座城市的高精度地图。 四维图新CEO程鹏介绍，“到目前为止，四维图新历时八年，耗资30亿元，仅完成了国道和120多条城市主干道的高精度地图采集，总里程约30万公里。” ，全部覆盖需要100亿到200亿元人民币。”
因此，高精度地图更新频率低、维护成本高、资质获取难度大、地图审核流程复杂已成为行业共识。 中国智能网联汽车产业创新联盟发布的《智能网联汽车高精度地图白皮书》显示，分米级地图测绘成本每公里约10元，而测绘成本每公里约10元。测绘厘米级地图每公里可达1000元。 程鹏还表示：“地图每年的维护和更新也要花费40亿到50亿元。”
(3)高精度地图需要高度协调
随着高端智能驾驶的快速落地，市场对地图的要求也越来越高。 目前，高精度地图的典型要求是：更新鲜、更准确。 也就是说，在新鲜度上，从一年两版变成了“每日更新”； 在精度方面，高清地图要求分米级精度，甚至一些高速场景也需要2到3厘米才能真正符合公共安全。 要求。 基于此，智能汽车驾驶的地图产品的定义也从低可信度的传感器转变为高可信度的实时共享平台。 因此，单个公司很难收集并绘制完整的高精度地图。 从数据闭环的角度来看，还需要行业协作。
观察：车企全方位技术竞争开始
记者注意到，实际上支持“无图化”技术路线的特斯拉对于智能驾驶的发展也存在不确定性。 在今年第三季度财报会议上，马斯克承认他对FSD的进展过于乐观。 同样支持“无地图”技术路线的小鹏汽车，对于高精度地图也有着“爱恨交加”的感觉。 今年3月，小鹏汽车董事长何小鹏提出建议：希望进一步优化和简化高精地图审核流程，缩短高精地图从采集到使用的周期，加快高精地图审批进程。高精地图基础设施，助力我国自动驾驶产业发展。 保护并保护。 小马智行CTO楼天成表示，摆脱高精度地图不仅是感知领域的挑战，也是预测、控制等各个模块的同步提升。
因此，业内仍然普遍认为，一张现成的高精度地图如果摆在车企面前，恐怕很难拒绝。
事实上，目前智能驾驶系统的能力还不足以保证100%的驾驶安全，甚至企业的发展也相差很大。 因此，大多数传统车企以及Waymo、Cruise等海外一些领先的自动驾驶公司仍然非常重视地图。 一位来自德国传统车企的工程师告诉记者，智能驾驶还有很多长尾问题无法解决。 这也是为什么BBA等人还是很“保守”的原因。 事实上，这些国外车企多年前就已经展现了L2+甚至L3级别。 自动驾驶，但最终陷入困境。
至于如何快速降低成本，保持技术快速迭代，实现多城市、大规模的城市NOA，显然整个行业还在寻找合适的新方法。 车企之间全方位的技术竞争才刚刚开始。
《广州日报》2023年10月26日A16版
