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在智能汽车领域,目前似乎可以确定的一个技术趋势是“去高精地图化”。从去年的密集发布“去高精地图时间规划”,到今年的方案密集落地,按照市场的声音来看,高精地图从“智能驾驶必备的工具之一”到厂商们集体逃离的“投资陷阱”,中间的“花期”实在有些短。 回顾时间表我们可以看出,去年9月,毫末智行提出“重感知,轻(高精)地图”的概念,明确表示要摆脱自动驾驶对高精地图的依赖。同年,小鹏、华为等行业厂商发布无高精地图的高阶智能驾驶方案,并定下量产时间表。余承东曾表示:“现在自动驾驶还在使用高精地图,但未来发展不应该依赖高精地图、车路协同。”何小鹏也表达过类似的观点:“对于自动驾驶而言,高精地图一定是个过渡,云端的结合也只是一个辅助,真正的自动驾驶一定要能够全场景驾驶。”除此之外,小马智行、元戎启行等第三方供应商也在跟进。 脱离高精地图几乎是上述领域方案商的共识,在车企前期将算法、传感器等技术发展到足够高的水准之后,今年或许是收获的元年。近期,小鹏汽车、理想、华为、毫末智行、智行者、地平线、元戎启行等诸多厂商都已公布了自己的进展,有些是直接发布不基于高精地图的自动驾驶方案,有些则表示后续会推出不依赖高精地图的方案。 今年3月,元戎启行DeepRoute-Driver 3.0智能驾驶方案正式发布,据称能感知到高精地图所拥有的精细道路信息,还可实时定位车辆位置,很大程度实现对高精地图功能的替代和解绑。此外,华为前几日正式发布的HUAWEI ADS 2.0智能驾驶系统据称是“全中国第一个不依赖高精地图的高阶智能驾驶系统”,具备业界首创激光融合的GOD网络,NCA智驾领航覆盖城区90%场景,支持AVP代客泊车辅助,业内首个支持跨地面和地下停车场。余承东表示,根据测试,搭载华为ADS的车型在匝道通过率、接管次数等高速性能方面已遥遥领先特斯拉。 但对于高精地图供应商来说,被智能汽车完全抛弃是不可能的事,他们开始审视过往被业界诟病的弊端,并迅速采取行动,挽回客户的“芳心”。今年3月,阿里云联合高德地图推出“高速云”车路协同解决方案,宣称率先在4/5G公网环境实现车路协同高精度导航,以路侧感知与位置预测算法来代替车载感知能力,实现99%以上的感知覆盖率、95%的事件识别准确率、97%以上的车辆动态位置连续性。
在这场“重感知,轻地图”的浪潮中,我们可以体会到智能网联车解决方案商和车企追求将“看”这个行为路径缩短的决心,其推出的方案无一不是让汽车自身的感知能力顶替由高精地图做决策的步骤。但从宏观来讲,智能汽车的发展风向不能局限于短距离直接感知,对于安全监管和调控而言,地图是必不可少的一个概念。而智能汽车本次行业风向的转变也并非将矛头对准“高精地图”,而是智能汽车走向真正的智能化需要摆脱一些笨方法,旧有的高精地图利用模式已太落后,需要将其从“打火石”改造成“打火机”。 高精地图曾成就我国智能汽车实现一批智能驾驶方案,包括小鹏汽车用于高速公路的智能导航辅助驾驶(NGP)、蔚来汽车的智能驾驶领航(NOP)、理想汽车的智能驾驶导航(NOA)、广汽埃安的高级智能驾驶辅助系统(NDA),以及长城的辅助驾驶系统(NOH),虽然名称各不相同,但都是高精地图配置的典型案例。 落到如今的处境,从“实现自动驾驶的重要支撑之一”到被众多厂商所抛弃,高精地图其实败在其天然存在的基因“高精”上。这个词引起了一系列的联动效应,包括监管力度加强,以及造价高昂等。高精地图其实是精度更高、数据维度更多的电子地图,其精度可以精确到厘米级,其数据维度不仅包含道路信息,还包含了与交通相关的周围静态信息。作为对比,传统地图的数据基本来自车载GPS轨迹,精度通常在10米以内,精度高的可达到3-5米。 从功能上来看,高精地图的主要作用可以概括为三点—— 一、用于车辆高精度定位,配合车载感知系统,将感知信息与高精地图进行比对和匹配,从而实现避让、超车等,实现自动安全行驶; 二、与车载感知系统相互补充,目前的车载感知系统对道路及环境的探测距离有限,而高精地图可以提供超视距的精确感知能力,特别是在一些雾霾、雨雪、沙尘等特殊天气及环境中,高精地图是当前弥补车载感知系统局限性的最佳选择; 三、在自动驾驶汽车路径规划中有突出优势,即使计划路线遇到突发交通状况,高精地图也能立即重新提供更佳路线,以及丰富的路况信息。 深圳先进技术研究院研究员俞荣锦曾表示,在有自动驾驶功能的汽车上,即使有激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头等相互配合,但高精地图仍是标配,主要弥补感知系统的短板。在实际应用过程中,高精地图仍存在难以忽视的短板,包括更新频率慢,鲜度不足,地理信息采集成本居高不下等,同时,因为政策等因素无法使智能驾驶方案做到快速部署也是一项悬而未决的问题。因此,方案供应商集体“抛弃高精地图是几年前便可预料到的选择。 华南师范大学计算机应用技术研究中心研究员向春田将高精地图供应商的必备要素概括为三点:资质、资金和技术—— 在资质方面,高精地图供应厂商需要获得国家主管部门颁发的甲级测绘资质,由于近年来主管部门审批严格,至今国内只有20余家企业拥有这一资质,其中既有专业地图供应商,如高德、四维图新等,也有科技企业与互联网新贵,如华为、腾讯等。值得关注的是,高精地图监管正在收紧,最新公布的高精地图资质复审换证进展显示,智途科技尚未通过甲级测绘资质复审,而智途科技的背后正是小鹏汽车,这是方案供应商需要未雨绸缪之处;在资金方面,由于所需资金不菲,一般企业难以负担,而高精地图的地理信息采集所需的专用采集车,单车采购成本就超过百万元,有的甚至近千万元,而且需要在国内几乎所有主要城市路网进行较为全面的反复采集,不仅车辆需求数量较多,而且需要有长期持续稳定的资金作为后盾; 在技术方面,高精地图的制作要求高,电子导航地图出错,司机可以纠正,但高精地图给自动驾驶指错路有可能引发事故。所以,高精地图技术要求高、采集工作量大、更新频繁等因素,都是高精地图应用的现实课题。 业内人士认为,高精地图是为了弥补智能车感知系统能力不足而存在的,那么智能车的感知能力现在成效几何? 从供应商过往应用了高精地图的智能驾驶方案来看,在实际操作中,高精地图在多数情况下能够为自动驾驶车辆提供支持,但也存在一定的局限性。包括出现路面突发情况,或者地图更新不及时,仅靠高精地图难以及时更新道路上的障碍物或路况,便难以实现自动驾驶。 近年来,很多方案供应商都在推出多传感器融合的感知方案,可以在数百米之外感知到路面的实际情况,从而让自动驾驶系统及时作出变道处理,保证行驶安全。此类方案基本以激光雷达、毫米波雷达、摄像头的组合为主。 但也有特斯拉这类比较激进的厂商,始终主张只用摄像头的“纯视觉”解决方案,而不采用其他感知设备与高精地图。可想而知,这类解决方案需要非常强的算法支撑。在“感知为王”的时代,智能驾驶安全问题是不可逾越的一大问题,这几年可以说愈演愈烈,包括特斯拉此前在美国发生的一起自动驾驶车辆事故,原因便是其视觉感知系统将白色的横向大货车识别成了白云,最终使得车辆直接撞了上去,酿成苦果。 上述原因是技术层面的,更为现实的一个因素便是成本问题。当前高精度地图主流的采集设备是激光雷达、摄像头、IMU惯导、GNSS卫星定位模块等设备的组合。在这样的测绘方式背后,分米级地图的测绘效率约为每天每车500公里左右,而平均每车每天的测绘成本则高达6000元以上;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,这自然会推高自动驾驶系统的价格。 另一方面,我国高精地图发展至今依然存在数据不够完整的情况,车路协同设施不齐全的问题依然存在。即使我国高精度地图测绘技术发展比较快,但目前覆盖也不足10%,严重制约了自动驾驶、智慧城市、智能交通等国家战略的实施,这也让高精地图和车路协同无用武之地,只能依靠多传感器融合的单车智能模式。 智能车方案供应商和高精地图的处境就像现行法规政策下的离婚夫妻,正在经历冷静期。不同的是,对于出行这个大产业而言,二者注定是纠缠不清的“孽缘”。 回顾智能驾驶在我国发展的如火如荼的时期,包括互联网公司在内的科技公司为入局智能驾驶领域成为其中的方案供应商,纷纷将与高精地图厂商“联姻”视为重要布局,是一场盛大的“集体倒插门”。据统计,高德地图被阿里收购;百度收购长地万方获得甲级测绘资质;腾讯旗下有全资子公司大地通途,也是四维图新第二大股东;滴滴的地图子公司名为滴图科技;吉利汽车控股易图通;上汽入股光庭信息并控股其子公司中海庭,同时也是Momenta的第一大机构投资者;小鹏汽车收购智途科技曲线获得甲级测绘资质。 而深知自己不走下价格神坛便无法随着产业共荣的高精地图近两年间打响了轰轰烈烈的价格战,经此一役,目前高精地图的价格已经由先前的每车每年费用上千元降至百元左右。 但这也并未挽回供应商的“芳心”,困于对路况的灵敏感知,这需要将高精地图的测绘方式也从神坛中解放出来。武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室唐炉亮教授认为,如果能将“天空地”专业测绘发展到“人人都是传感器”时代的众包测绘,这会让道路场景感知从二维的抽象简略到三维的精细丰富,实现从“静态过去式”向“动态现在时”的顺势转变。如此一来,高精地图的覆盖率、更新频率问题都迎刃而解。 不难看出,这种设想会将方案供应商与图商绑定得更为紧密,如果真的达成合作,那将是颠覆业态的一大举措。此外,如果能从通信效率和成本提升至更加经济实惠的台阶,依靠通讯技术让高精地图突破上述瓶颈也是手段之一。但归根结底,智能驾驶离不开的是高灵敏大规模的数据实时采集,这离不开当下正火的“算力之争”。未来将是智能车、地图、算力的“三角恋”。
1.《高精地图从"小甜甜变成牛夫人",车企和图商相互甩锅》,赛博汽车 2.《高精地图“有用”还是“无用”?自动驾驶的发展能绕过高精地图吗?》,中国汽车报 3.《对话唐炉亮:从专业测绘走向众包测绘,高精地图如何力挽狂澜?》,21财经 深圳观察 标签: