我们常说，新能源汽车的生长可以分为两个阶段，上半场是电动化，下半场是智能化。2023年汽车出口量的反超，已经证实晰海内新能源汽车在电动化阶段的积累和突破，竞争猛烈的海内电动车企业们确实取得了显著的成就。

然而，上半场的胜利并没有给车企们留下喘息的时间，下半场智能化之战便已经悄然打响，市场进一步要求车机厂们在智能座舱、智能辅助驾驶、电子电器架构方面继续突破，方可在云云“卷”的中国车市里生计下去。

而在其中，智能辅助驾驶，也成为了车厂手艺研发、竞争的焦点点，而在今年的最后几个月里，智驾层面上的竞争，也愈演愈烈......

其中，依附先发和工程化优势，小鹏最早于21年最先响应研发，并率先于广州和北京对外演示其“无图”方案。华为则是依赖自己壮大的工程和问题闭环能力，较激进设计年底落地所有都会。理想依附NPN算法的众包性，年底将在100座都会举行通勤NOA的早鸟内测，并设计于2024年1月推送给全量的AD MAX用户。

也正是在智驾快速落地的当下，高精舆图对于智驾是否主要的问题又被提了出来——高精舆图曾被行业一度以为是落地高阶智能驾驶的需要条件，但随着乘用车都会NOA功效的落地和推广，高精舆图由于广度和鲜度，以及审批进度的限制，无法很好知足车企快速铺开都会NOA的诉求。

而特斯拉FSD的落地，验证了“重感知，轻舆图”的可行性；其围绕BEV Transformer算法架构，天生带有蹊径拓扑信息的局部实时舆图，替换了传统高精舆图。海内车企也在加速结构“无图/轻图”方案，其中小鹏、华为成为了领跑都会NOA落地的车企。

但同时，作为老牌“图商”四维图新，却在用户日流动上，对今年以来一直讨论异常火热的智能驾驶“有图”和“无图”蹊径之争给出了回应，对无图手艺蹊径的真相举行异常辛辣的点评——“部门车企之以是强调“无图”手艺蹊径主要是由于：无舆图资质、无知识产权、无平安敬畏。”

那么，在智驾落地的历程中，特斯拉FSD确立的“重感知，轻舆图”行业范式是否是真理？传统高精舆图何以在落地历程中被“边缘化”？未来智驾真的能告辞高精舆图吗？

01 从小甜甜到牛夫人，高精舆图“失宠”就在一瞬间

高精舆图起升下降的故事，可以追溯至十年之久的已往。

高精舆图，又称高清舆图，是精度更高、数据维度更多的导航舆图。其蕴含的信息加倍厚实，在简朴的蹊径极其形状等基础信息之外，还包罗了蹊径类型、曲率、车道线位置等蹊径信息，以及路边基础设施、障碍物、交通标志等环境工具信息，同时包罗交通流量、红绿灯状态信息等实时动态信息。

资料泉源：CAICV，CSDN，中金公司研究部

2012年以来，自动驾驶汽车进入了诸多企业、车机厂的视野，彼时，随着自动驾驶手艺的生长，高级驾驶辅助系统(ADAS)对于舆图信息提出了更高的要求，进而推动了车载导航舆图进入高精舆图阶段。

而在各大车企推动智能化生长，加速智驾车辆落地进城的2020年后，更是一度被智能驾驶行业以为是走向高阶智驾的必经之路，也被视为自动驾驶的“天眼”。

高精舆图在智驾生长最初的历程中能获得云云青睐，自然与其壮大的能力和落方单合水平息息相关。

首先，高精舆图饰演了提供“真值”的全天候传感器的角色。相比传统硬件传感器，其优势在于可以很好地填补传感器数据缺失，行使高精舆图数据对前方蹊径情形举行弥补，无论是怎样的场景中，高精舆图都能更准确、周全地感知前方路况，行车平安性获得更高保障。

例如下雪天，车道线泛起有磨损、遮挡的情形，视觉或是激光雷达传感器都市一定的失效概率，导致无法鉴别周边场景。以是为了保证平安性，接纳高精度舆图提供的环境“真值”，可以很好地填补传感器的不足。

其次，从某种意义上来说，高清舆图也可以被看作一个超视距传感器，提供蹊径拓扑信息。高清舆图可以让系统提前知晓蹊径前方的交通情形，举行*的路径设计，从而实现车辆可以保持搭客恬静的加减速行驶。

同时，高精舆图提供车道的拓扑毗邻关系，可以准确地让车辆明白在一些庞大的路口若何汇入、汇出、以及选择目的车道，提升平安性的同时，也降低了感知层面的开举事度。

可以这么形容，搭载了高精舆图的自动驾驶系统宛如一个当地开了半辈子出租的先生傅，不仅车技好，脑子里另有一张当地活舆图，可以因情形差异选择*的蹊径，在自动驾驶领域的优势不言而喻。

最后，高清舆图配合传感器，可以实现更准确的定位。传统的车辆定位GNSS/RTK容易受到环境滋扰，在立交桥等立体交通场景，或是高楼大厦的高反射场景，显示通常不尽人意，从而无法实现精准定位。高精舆图则提供了一个稳固的无源定位方式。通过匹配传感器感知特征和高精舆图具有特征，车辆可以获知其相对位置，从而完成在全局环境当中的准确定位。

在云云多优势的加成之下，高精舆图的“攻城略地”也是水到渠成的效果。

2021年年中，正在冲刺港股双重上市的小鹏汽车，斥资2.5亿元收购了一进入停业程序的舆图公司智途科技。这家在2019年的营收只有738万元的公司能被小鹏看重的缘故原由在于其拥有导航电子舆图制作*测绘资质，这是入局高精舆图的通行证，小鹏也成为造车新势力中*家拥有*测绘资质的公司。

但这样的“牌照”在海内并不多。吉祥旗下的亿咖通，上汽控股的中海庭都曾拿到过*测绘，长城、蔚来等多家车商都曾试图追求收购相关资质，但牌照这种器械终归是“僧多粥少”，因此也有大量的自动驾驶企业与车机厂通过与图商互助，才得以将高精舆图装上车，如理想在2021年与高德舆图互助，蔚来在2022年与腾讯在高精舆图领域互助。

往后，依赖高精舆图辅助的众多自动驾驶系统接连问世，例如小鹏的XNGP、蔚来的NOP、理想的NOA、广汽埃安的NDA。

不外，也就在高清舆图刚刚大火之时，以特斯拉为代表的一众车企，却亲自将他们捧上“神坛”的高清舆图拉了下来。

早在2019年，特斯拉CEO Elon Musk便提出，若是自动驾驶系统太过依赖高精舆图，会让整个系统变得懦弱，难以支持差异场景的快速泛化。于是，一句“Lidar is a fool errand”，便将高清舆图“判了死刑”，并一头钻进了纯视觉蹊径的研发之中。

现实上，马斯克的谈话并非虚言，高精舆图在使用时鲜明亮丽的一面之外，另有着采集与落地之间的重重难题。

据《2020智能网联汽车高精舆图白皮书》，接纳传统测绘车方式，分米级舆图的测绘效率约为天天每车500公里蹊径，成本为每公里10元左右，而厘米级舆图的测绘效率约为天天每车100公里蹊径，成本可能达每公里千元。

2022年年底，在收购智途科技，获得资质的第二年，小鹏汽车还未尝到甜头就碰着了快速推进智能驾驶落地的伟大难题，舆图的绘制需要专业测绘车在蹊径上行驶，采集原始图像与激光数据，并不停地修改标注，受制于绘制成本的高昂以及前期制图上的繁杂，高精舆图的更新周期十分漫长。

何小鹏无奈示意“原来都会NGP依赖于具有更高清晰度的舆图，最最先我们以为在今年上半年甚至一季度下旬，小鹏就可以将都会NGP从一个都会推到数个都会，但难题比想象的要多。”

华为车BU董事长余承东也曾示意，华为仅采集上海市高精舆图，哪怕采集了两年、9000公里，都没有把上海完全笼罩。华为以为，高昂的采图和维护成本，很难支持传统高精舆图快速上量，或是维持高的鲜度；由于广度、鲜度、成本的不能能三角制约，传统高精舆图在都会NOA推广当中也很难起到起劲的作用，于是逐渐被边缘化。

采集的难题也将高精舆图的更新频率限制在多则半年，少则两个月之间，这对于海内外生长迅速、各大厂商争分夺秒的智能驾驶手艺来说太慢了，当都会NOA快速生长，从6个都会拓展到天下之时，高精舆图的“慢”极大拖住了造车新势力更新软硬件的措施。

同时，出于国家平安思量，高精舆图的广度与时效都受限于律例制订节奏，政策对于测绘资质也进一步收紧，每年都要重新审核，若是审核不通过图商将面临着资质作废的风险，顶着要害性的测绘资质“朝不保夕”风险举行高精舆图绘制，可以说是劳力伤财还无法到达落地使用尺度的高清舆图，“失宠”也是难免的。

那么，甩掉了高精舆图的特斯拉是若何做自动驾驶的？海内车企选择的蹊径及其希望情形又是若何呢？

02 特斯拉FSD给出灵感，海内智驾先锋纷纷“轻图”落地

正如前文所述，马斯克不止一次示意过，严重依赖传感器的性能以及高精舆图的先验信息，这种解决方案太过于针对明确且详细的路况。一旦自动驾驶汽车去到高精舆图没有笼罩的区域，或因施工、事故导致的蹊径调整，就完全失去了作用，从另外一个角度来说，就失去了自动驾驶的意义。

而特斯拉率先提出BEV与自动驾驶软件算法FSD连系后的产物，便很好地替换了高精舆图与激光雷达。

首先，特斯拉在2021年的Tech Day提出了使用Bird’s Eye View（BEV），即鸟瞰图，将车身周围摄像头所拍摄到的水平画面，通过Transformer提取配合特征举行三维构建，举行特征级融合，最终拿到一张反映周围环境的鸟瞰图。

这种鸟瞰图似乎就是开了一个天主视角，让车辆能够把近处的感知统一放到一个平面中，尽可能的增大了感知的局限和冗余度。在不依赖高精舆图的情形下，实现对车辆周边实时构图，并基本准确地判断车辆周围物体的位置和轮廓，以及车道线、路墩、信号灯等交通设施。

辉瑞，不再暴富？

至此，Tesla FSD的*步完成，通过BEV Transformer天生了一张不带运动及轮廓信息的围绕车辆周边的100×100米局部舆图。接下来，Occupancy Network通过将空间划分为一系列体素（voxel），对空间举行3D构建，从而形成类似于“积木聚积”式的三维空间示意，天生舆图上物体的轮廓信息，让舆图具备景深。

在*步天生了车辆周边的三维局部舆图后，特斯拉无需再去纠结物体是什么，也不用再去识别分类，只要知道了物体的也许形态，它就知道是否需要规避了。而接下来便需要天生预设行驶轨迹，现在，业界有多种获取行驶路径的方式，如特斯拉Lane Network、Mobileye的REM等，均可凭证行车概率推测出当下交通场景的*行驶蹊径。

综上，特斯拉给出的解决方式是通过多个摄像头构建鸟瞰图，并基于摄像头所获得的信息灵活性地构建车身边的“舆图”，最后通过受大量训练的人工智能算法模子来给出*的行驶路径。

可以说，特斯拉的FSD为海内的众多车企立下了楷模，其重算力而轻硬件打法带来极有竞争力的价钱，对激光雷达与高精舆图组合方案的需要性提出了挑战。

然则，当前为了让都会NOA可以支持更多都会场景，接受率更低，大多海内整车厂仍然选择接纳激光雷达的方案。一方面可以降低接受率，提升用户体验；另一方面也提升了系统的平安性，例如AEB的准确度；同时，营销角度而言，配备激光雷达也彰显了车辆的科技属性，有利于提升车型市场定位。

正如华为智驾总司理李文广所说：“这是两条手艺蹊径，纯视觉的一条手艺蹊径，另有一个就是多传感器融合。纯视觉这条手艺蹊径，自己有它的上限，而且比融合感知的上限要低得多。在纯视觉蹊径上，特斯拉应该是在行业上做得*的。然则若是上限卡在那儿，数据再多也上不去。”

在激光雷达之外，高精舆图为了跟上智驾的节奏，也推出了轻舆图。轻舆图，即量化的高精舆图，同时融合了高精舆图和传统导航舆图的一些优点。在定位精度和信息厚实度上，轻舆图免去了一些优先级不高的信息，以算法作为弥补，来配合车企智驾的推进。

住手现在，海内智能化先锋厂商小鹏、华为、理想等，都相继示意将接纳类似的“轻舆图”方案推广其都会NOA，并先后明确了预计的落地设计。

其中，小鹏率先宣布落地“轻图”都会NOA。住手于10月1日，小鹏已率先在广州和北京举行下场限较广的无图XNGP（都会NOA）试驾约请，也是现在海内*家可以在公共路面举行“无图”都会NOA方案公然测评的整车厂。

而在10月24日的小鹏科技日上，小鹏向业内投下了一枚重磅炸弹：不受限于高精舆图、基于“轻舆图”方案的XNGP城区导航辅助驾驶将迎来发作式的生长——10月24日将启动版本号为4.4.0的公测流动，在现有5城的基础上扩大至笼罩了北京城区蹊径、长三角、珠三角区域的25座都会。

何小鹏示意，到12月尾，这份名单还将继续扩展一倍，XNGP城区导航辅助驾驶将笼罩整个京津冀、长三角和珠三角区域，同时新增开放福建以及中西部焦点都会。到2024年，将实现天下主要都会的XNGP手艺笼罩，这一数目或将达200个。

而对于还没有开放的都会，全新的AI代驾也将上线，只需要开启AI代驾系统，设定好起点和终点，再手动驾驶一次“教给”AI要怎么做就可以了。这条蹊径会上传到云端，通过小鹏工程师的云端质检后就可以开放使用了。而在往后的使用中，AI系统会自动凭证传感器的数据剖析交通状态、不停优化驾驶方式，能做到真正意义上的“熟能生巧”。

小鹏能成为*，实在也并不新鲜，作为*收购高精舆图的那批车企，早期通过高精舆图落地都会NOA，有用地识别并网络了都会场景下较难处置的路口情形，辅助之后在“轻舆图”功效演进中，着重研发，避开潜在体验瓶颈，同时扶摇自动驾驶超算中央与早已建成的AI团队，成为了小鹏智驾快速落地的*支持。

而华为也接纳了与小鹏相同的“轻舆图”方案。早在2021年上海车展时代，华为就对外演示了上海金桥区域的“有图”都会NCA功效，并在极狐αs HI版上实现激光雷达首次量产。随后的两年半时间里，华为对其都会NCA功效连续打磨，连系自研高精舆图的采集，在天下各地举行泛化。

而在随后的升级中，华为ADS 2.0接纳了与Tesla相似的神经网络架构，即通过BEV Transformer对车道级拓扑举行推理，和通过GOD占用网络对不规则障碍物举行识别，从而实现不依赖高精舆图的点到点导航辅助驾驶，而且传感器由标配3颗激光雷达减至1颗激光雷达，功效性稳固的情形下，降低成本。

华为 ADS 2.0算法升级内容

资料泉源：华为官网，浙商证券研究所 

住手现在，ADS 2.0系统已经落地于具备高精舆图的上广深渝杭5座都会。在4月份的宣布会上，华为智能车BU董事长余承东示意，将于今年三季度实现15个无图都会的都会NCA落地，四序度总量增至45城。而在9月份的问界M7智驾版宣布会上，余承东又示意，华为“轻舆图”方案将在年底笼罩所有都会。

而在小鹏与华为之外，以“重感知，轻舆图”方案落地的车企另有许多，但对于车企来说，率先笼罩中小都会的企业有望率先占领用户心智，并获取智能驾驶系统的规模效益-成本优势和行驶里程-数据优势，从而进一步提升性价比和使用体验，牢固自身向导职位，正向循环起来。

其中，当头部车企的都会NOA已获取显著成本优势和手艺优势，向下更低价位车型渗透的时刻，未提前结构“重感知、轻舆图”手艺的车企，将面临很大的竞争力挑战，而且这个差距，由于缺乏数据贮备和工程化能力贮备，或许无法在短时间内追平。

而在智驾云云“争先恐后”占领用户心智的竞争名目之下，高精舆图的下场似乎已经已经展现，最少像最月朔样按月按季度推进的时代，已经一去不复返了。

03 除了车机厂，舆图厂商也有话说

而对于图商来说，“坐以待毙”自然是不能能的，行业内的龙头企业也针对“无图”的言论举行了抨击。

“那些无舆图资质、无知识产权、无平安敬畏的‘三无’企业是喊‘无图’喊得最响的。”2023年10月10日，四维图新CEO程鹏在2023用户大会上细数“无图”之过。程鹏不明白“无图”声浪背后的逻辑。他以为，算法模子再好，若是前面被盖住看不见，就没设施算，巧妇难为无米之炊，只能用高精舆图提前获取车辆前方的蹊径信息及交通状态。

在相关采访中，程鹏示意，对于BEV Transform这套手艺蹊径我是认同的，但这和无图的关系不大。主要是在感知上，算法模子再好，若是前面被盖住了看不到，这怎么算？巧妇难为无米之炊，不是手艺能解决的，只能用超视距的先验传感器，也就是高精舆图来提前获取车辆前方的蹊径信息及交通状态。

BEV Transform的本质上是脱节激光雷达，能够用更为廉价的传感器实现智驾功效，而不是脱节高精舆图。舆图能够做到的事情，这套算法模子做不到。以是，我不太明白要喊“无图”的目的是什么，厥后和各家交流，得出结论是丢掉资质，没有知识产权和平安敬畏的团队，喊得越响。

不外，四维图新也并没有否认高精舆图面临的问题，反而是追随车企的需求做出了升级。同样在用户大会上，四维图新推出了面向追求*性价比的都会NOA提出的舆图解决方案HD Lite、轻量版领航辅助驾驶系统 NOP Lite、数据合规闭环全栈解决方案和导航3.0的人机共驾产物，智云、智舱、智芯和智驾四个方面同时发力。

据36kr报道，在四维图新看来，高精舆图可以使自动驾驶定位和感知系统的平安性、鲁棒性更优异，尤其在雨雪雾遮挡车辆传感器、都会庞大蹊径实时定位等场景。“从现实研发项目来看，车企对舆图的诉求照样对照强的。”

可以说，与其争辩是否去“高精度舆图”，四维图新更愿意关注当前舆图在车辆上的使用体验。

而在四维图新之外，深耕自动驾驶多年的百度也有话讲，在我们与百度IDG相关人士的相同中，百度回覆了他们对于“轻舆图”的明白。

百度以为每个企业有差其余资源禀赋，有差其余手艺积累，以是选择差其余路径很正常。谁能率先在多个都会实现泛化，给消费者提供平安放心、有延续获得感的智驾体验，谁就能获得市场认可。

有的企业无图可用，或者建图的成本太高，就会实验“无图”的方案，但这一方案对手艺、稀奇是数据的要求极高，不容易实现。以特斯拉为例，他们提倡纯视觉蹊径、不依赖高精舆图，其汽车保有量已达百万辆级，行驶数据实时建图的局限足够普遍，且有多年建设的数据生产加工能力，其他车企在短期内难以复制该蹊径。

而百度身体力行的方案，则是高精舆图与“轻舆图”同时推进。现在，百度有完整、高度自动化的高精舆图产线，并界说了一个比传统高精舆图要轻的多的智驾舆图，其舆图要素比传统高精舆图要少靠近80%，能够大幅降低制作成本和交付周期，以是能以合理的成本快速实现多域泛化。

那么，从久远来看，律例越来越完善的条件下，智能驾驶中的高精舆图会走向那边？

百度人士示意，高精舆图之于智能驾驶，可以明白为爬山历程中的”爬山杖”、”氧气瓶”，能够降低爬山的难度。未来3-5年内，平安、获得感强、体验好的都会高阶辅助驾驶仍需要有高精舆图的助力。从久远来看，经典意义上的无图不会在终局发生，至少还需要很长一段时间，现在“轻舆图重感知”的蹊径将会生长得越来越好。

04 写在最后

从人人追捧到跌下神坛，高精舆图的起升下降似乎来得太快了一些。

特斯拉FSD看似极为激进的完全甩掉高精舆图与激光雷达的行为，却为智能驾驶行业带来了新的思索。

随着海内车企在都会NOA落地方面的竞争加剧，高精舆图推进缓慢、政策风险极高的瑕玷，也让其主要性快速被削弱。但小鹏、华为等企业也在“先行者”特斯拉的背后，通过“轻图”或无图方案，走出了一条独属中国新能源车的蹊径，大大加速了智能驾驶系统的推广速率，并取得了显著的功效。

然而，完全甩掉高精舆图可能并非久远之计，由于它在某些场景下仍具有不能替换的优势。例如，在某些一线庞大的都会环境中，高精舆图可以提供更准确的蹊径信息和交通状态，辅助自动驾驶系统做出更明智的决议。此外，高精舆图还可以提供更准确的定位服务，提高车辆的导航能力和平安性。

因此，未来智能驾驶手艺可能会在高精舆图和轻量级舆图之间找到一个平衡点。而这，也意味着在大部门情形下车企将使用轻量级舆图对自动驾驶举行训练，但在特定场景下仍然依赖高精舆图来提供更可靠的蹊径信息和定位服务。这种平衡将实现加倍稳固、平安和高效的自动驾驶体验，为用户提供更好的出行选择。