高精地图「上车」难，轻量化渐成主流方案

近期，特斯拉与百度的“绯闻”成为智驾、地图行业的焦点。

有媒体消息称，特斯拉将与百度地图*深度定制车道级高辅地图。新能源日报记者也获悉，自5月1日起，百度地图面向高级辅助驾驶行业，全面开放合作车道级地图数据（简称LD地图）。百度地图LD地图已覆盖全国360个地级市、360万公里的高速和城市道路，已完成相关车企的高级辅助驾驶验证和完全无人驾驶验证。

目前，双方暂未披露相关信息。不过，有关智能驾驶的“有图”和“无图”成为了近日业界的重要议题。

智能驾驶是否真的需要地图辅助？地图，尤其是高精地图的成本高昂，在汽车终端大打价格战的趋势下，车企如何解决成本痛点？

成本高痛点凸显，无图化成产业共识

事实上，业内已有多家车企淡化、甚至弃用高精地图。日前发布的华为ADS 2.0智能驾驶系统便能够不再依赖高精地图（HD map），通过车端融合感知，从而实现环境识别。小鹏、理想等多家车企也加入“无图化”阵营，小鹏汽车早在2022年便明确提出，2023年基于XNet深度学习算法的XNGP将不再依赖高精地图。

毫末智行COO侯军曾公开发言表示，去掉高精地图或者某些地方用轻地图已经是行业的共识。高精地图成本高，且无法大规模落地，更新也很慢。

公开资料显示，高精地图的地图精度可以到厘米级别，是一种用于自动驾驶的高精度地图，作为服务自动驾驶的先验数据其表达了道路、车道、路侧交通标志及地面标识等地图元素。

厘米级的精度也让高精地图的成本居高不下。据《智能网联汽车高精地图白皮书》，厘米级地图的测绘效率约为每天每车100公里道路，成本达每公里千元左右。交通运输部消息显示，截至2022年底，我国公路总里程达到535万公里。因此，在道路信息采集上的花费金额十分巨大。

另外，更新慢也是另一大痛点。大多数地图厂商的更新频率为月度或季度，难以实现以日/周为单位更新，而我国城市道路错综复杂，变化较为频繁。显然，地图缓慢的更新速度跟不上城市道路智能驾驶的需求。

因此，“无图化”逐渐成为行业主推方案。

轻地图渐成主流

在成本、更新频率的压力之下，近年来，“轻地图”渐成主流。

上文中提到的百度LD地图，并不是传统意义上的高精地图的一种，其介于高精地图和导航地图之间，支持车道级信息。对比高精地图，其制作成本大幅下降。

方正证券在近期研报中指出，单车感知能力的提升使轻地图方案成为可能。区别于“经验主义”的高精度地图，“重感知轻地图”模式通过大数据方法，利用丰富的行驶经验帮助车辆实现平稳安全的行驶。

据该机构汇总，部分厂商的轻地图事件主要有：

据悉，轻地图改进采集方法与精度要求，能够显著降低地图测绘成本。

具体来看，制作传统高精地图需使用搭载高规格传感器的采集车，并进行多次采集，从而实现降低误差。而轻地图将地图的精度要求略微降低，升级算法，并对元素丰富度进行了适度裁剪，极大降低了生产、存储与使用成本。

四维图新高管曾在接受采访时称，其场景地图可以将高精地图的成本从“几万块直接降到百元级”，成本降低显著。

方正证券认为，轻量级高精地图降低了地图精度并适度裁剪，叠加采取海量社会车辆进行高精地图自动更新的众包模式，降低了成本。在未来的完全自动驾驶阶段，包括人车协同、车协同、车路协同、空天地协同在内的“多维协同”将是主要的实现方式。高精地图的传统痛点有所克服，轻量级高精地图将渐成主流。