车企 NOA 开城背后，高精地图的博弈与取舍｜钛度车库

今年以来，“去图化”的热度只增不减。

包括小鹏、理想、华为等一众车企和厂商都先后宣传各自不依赖高精地图的解决方案，甚至有车企直接喊出了“去图化”的口号。

(资料图片)

当“重感知，轻地图”的技术路线成为主流，地图再一次被放到显眼位置。为取代高精地图，场内玩家们开始提出各种解决方案。

众包建图成趋势

在高精度地图采集中，图商需要通过百余台专业移动测量采集设备获取地图信息，生成数据经过一系列严格的内部审核和加密处理，最终在完成脱敏、加偏、编译、审图各环节之后，高精度地图才能投入使用。

其工作专业程度之高，审核流程之长也进一步衍生了生产成本较高、更新频率慢等一系列问题。

据悉，一辆高精地图采集车需要搭载包括激光雷达、摄像头、陀螺仪、GPS接收机、数据储存计算等专业设备，一辆采集车成本就在百万元级别，同时厘米级地图的测绘效率约为每天每车 100 公里道路，单日单车测绘成本万元以上。

四维图新 CEO 程鹏曾公开算了一笔账——从 2015 年开始，四维图新每年在 HD 地图上面投入的金额约为 4 个亿，8 年来累计花费了 30 个亿，而覆盖全国道路大概需要花费 100-200 亿元。

图商和车企都苦于高精地图的成本和鲜度，而随着城市 NOA 的交付成了头部玩家们角逐的重点，主机厂们已经形成共识，仅靠传统测绘的采集车队不可能完成对高精地图的高频更新，因此各家厂商纷纷走向“重感知轻地图”，或是“无图”路线。

需要指出的是，厂商所提的“无图”路线并非完全不用地图，而只是舍弃高精度地图。在最近的一次媒体沟通会上，大有时空 CTO 李庆建也指出，“重感知轻地图是不使用预先采集的高精地图，而是使用一个实时采集更新的地图。”

李庆建所指的实时采集更新的地图，正是业内近年来主流的众包建图路线，即通过收集大量车流轨迹信息或单车 SLAM 建图结果，在云端融合为准确的语义地图，并用众包建图的结果更新、修补已有的 HDMap，最后语义地图被压缩并分发到生产汽车上。

这一路线可以说是时代的产物，既只需利用量产车上低成本的自动驾驶设备，用数量弥补质量，某种程度上减轻了对图商的依赖。在海外市场，特斯拉和 Mobileye 都是采用这一技术路线。

不过，在国外可行的技术方案在国内不一定可用。地理信息属于重要的战略信息，涉及到国防安全问题，根据国家法规规定，测绘资质是测绘专业必须具备的资质，资质等级为甲、乙两级，并非所有的厂商都具备采集的资质以及建图的能力。

也就是说，众包采集这种自由测绘的行为目前在国内仍属于政策法规的“灰色地带”，其次是数据质量和安全性也得不到充分的保证。

初创图商抢滩新机遇

市场对“轻地图”的需求已经摆上台面，除了有能力进行众包自建的车企，图商们也顺势发布了“轻高精地图”方案，在这之中，一些初创公司也开始进场布局，比如，大有时空。

据悉，大有时空是由国家智能网联汽车创新中心孵化设立的科创企业。在定位方面，大有时空在今年 1 月发布了 PPP-RTK全球卫星定位服务，官方介绍称旗下产品定位精度可达 2cm，收敛速度可达 30 秒。

通过和海克斯康集团合作，大有时空构建了“卫星定位一张网”。其中，海克斯康负责北美、欧洲的 CORS 网建设和数据中心的独立运维，大有时空负责中国的 CORS 网建设和数据中心的独立运维。

李庆建透露，目前“卫星定位一张网”正在国内、欧洲等地进行测试，包括国内外车厂出口进口及其自动驾驶系统的适配应用等，目前完成小范围的运营测试示范，下一步形成量产车型，距离实际量产落地还需要一些适配及测试时间。

另外，在地图方面，大有时空围绕智能汽车量产的地图技术路线，帮助车厂打造数据中心，提供实时定位和时空数据的闭环解决方案，并在大有时空的资质的基础上进行合规安全来运维。据悉，大有时空已经获得互联网地图服务甲级测绘资质和 8 项乙级测绘资质，包括乙级导航电子地图制作资质。

大有时空通过这两大业务线的结合，形成了一套全场景智能驾驶解决方案，即以卫星定位为绝对技术定位基准，然后赋能车厂的实时地理位置和数据更新，形成时空数据闭环。

在李庆建看来，数据闭环解决方案是智能驾驶数据驱动的关键路径，也是智能汽车研发量产运营的关键路径。在李庆建看来，“低阶智能走向高阶智能的关键对时空数据感知与计算的能力的成熟。”

因此，大有时空提出的其远期目标是要以时空数据为基础，打通新型测绘和智能汽车时空数据的双向赋能。

需要指出的是，众包地图的数据目前是“孤岛式存在”，厂商们各自为营，地图的数据量的积累需要大规模的车队为基础，但实际上，能够实现收集和预处理的地图数据的车辆还只是少数，这也就决定了数据量的上限。

对此，李庆建介绍称，“一般情况下车企有自己的数据源，我们帮助车厂建立整个数据闭环的更新解决方案后再给到车企测试，大有时空不收集车企的数据，而是会把基础数据、测绘数据、运营车辆数据进行训练后赋能车企，解决数据量不足的问题。”

那么，作为一家解决方案提供商，大有时空的数据又从何而来？

李庆建表示，大有时空拥有的数据主要来自基于后装运营车联网的数据以及基础测绘数据，通过自身的数据和车企数据中心的数据进行双重算法训练。

可以看到，大有时空做的其实是算法和平台，提供技术解决方案。据李庆建透露，大有时空目前正在同 3 家以上车厂进行联合研发和解决方案工具链匹配，在数据中心的闭环自动化供应链、车端的地图引擎，融合定位引擎等方面正在开展合作。

质疑图商，成为“图商”？

对于众包建图，业内衍生出不同看法，有人认为这是一种过渡形态，随着智能驾驶等级提升，高精度地图依旧是不可或缺；也有人认为众包会是高精地图的终极形态，革新过去的制图流程。

一位业内人士告诉钛媒体 App，要真正实现自动驾驶还有很长的路要走，从目前的发展来看，众包地图的路线是相对具备性价比且可行的路线。

今年以来，国内车企为了摆脱高精地图，在众包建图之后，也开始走上实时建图的路线。小鹏 XNGP 利用深度视觉神经网络 XNet 实时建图；理想通过“BEV+Transformer”组合将传感器收集到的数据实际构建在线矢量地图等，可以看到，车企们在扔掉高精地图这根“拐杖”后，开始寻求从感知层面去构建一张实时地图作为替代方案。

事实上，从行业的动态也不难看出，盯上地图这块领地的不止图商，自动驾驶厂商、芯片厂商近年来也都将触角伸至此处。

在 2022 年的 GTC 大会主题演讲中，NVIDIA 就发布了多模式地图平台 NVIDIA DRIVE Map，预计到 2024 年，DRIVE Map 将为北美、欧洲和亚洲的 50 万公里道路，提供实地测量的真值地图。

尽管其他厂商们并不是要取代图商，但也的确削弱了图商这一角色的重要性，毕竟，高精地图不再是车企 NOA 开城必不可缺的因素。

无论是众包地图，还是实时建图，问题的难点依旧在于数据，一方面是地理数据采集的合规性、数据审核的时效性以及数据的归属和利用。

虽然目前在处于政策空白期，但行业各方已经在着力推动时空数据的共享、管理和规范。 今年两会期间，何小鹏也在提案中建议“允许和鼓励众源方式更新地图，既鼓励智能网联汽车作为高精地图产品的使用者，也允许其成为高精地图数据的采集者。”

今年 7 月，在中国汽车工程学会、中国测绘学会、国家智能网联汽车创新中心、中国地图出版社集团有限公司等单位发起下，已正式成立智能网联汽车自动驾驶地图基础平台产业联盟，包括蔚小理、上汽、长安、比亚迪、长城等 30 余家企业单位均确认加入。

可以看到，地图未必只是图商的领地，当高精地图在城市场景应用受阻后，车企和厂商们都在寻求替代方案，正如程鹏所说，“要实现自动驾驶，就不可能做到无图。”但无论是哪一种形式，都是推向自动驾驶从技术实现走向量产落地的尝试。

（本文首发钛媒体App，作者｜肖漫，编辑｜张敏）

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