“这车是不是可以自动驾驶？我听说华为智能驾驶很厉害。”日前在广州的某华为门店内，一位围着问界M7打量的男士向销售人员咨询。随后，记者听见销售如此回复:“这款车下定金的客户七成以上都会选择智驾版车型，看中的就是可以实现城市与高速点到点的智能驾驶辅助系统……”
今年城市NOA话题很热。为了实现低成本和大范围的城市NOA普及，华为、小鹏为代表的不少企业甚至开始力推“无图”技术路线，也即“去高精地图”。不过，这个技术路线很快被“炮轰”。有业内人士表示:智能驾驶“无图”是不可能的，高精地图的绘制依然非常重要。作为最重要的智能驾驶技术路线方向，“无图”与“有图”两个技术路线，一时间僵持不下。那么哪种更靠谱？是否有第三种方案呢？
名词解释
城市NOA，全称为 Navigate on Autopilot，直译为导航辅助驾驶，不过也有部分车企将其与相关功能结合，从而融入智能驾驶产品的大体系中。
根据《汽车驾驶自动化分级》文件，城市NOA依然是L2级别的自动驾驶，某些情况下也可以视为L2+。它可以满足车主在城市场景下的跟车、超车、变道、转弯与识别反应红绿灯等需求，然后自主抵达车主设置的目标地点。
现状:
智驾功能对消费者购车决策有明显影响
“在用户体验上，点到点的驾驶辅助能力如NOA，让部分领航辅助系统和过去的自适应巡航有了本质上的不同，以此为核心卖点的问界新M7、小鹏G6等车型在上市后获得不少关注度和订单量。”信达证券在近期的研报中指出，今年智驾功能对消费者购车决策造成明显影响。
在此消费趋势下，影响智能驾驶未来迭代速度的技术路线也出现了分歧。越来越多的车企和智能驾驶解决方案提供商开始宣传“无图化”技术路线，试图摆脱对高精地图的依赖。在他们看来，去高精度地图、去激光雷达才是未来智能驾驶产品的正确路径，尤其高精地图的更新速度较慢，根本无法适应城市道路情况的频繁变化。
全媒体记者留意到，在“无图”技术路线上，国际上最先提出且坚定拥护的是特斯拉，随后丰田也在2022年选择了这一路线；在国内，华为、小鹏、理想都已公开展示纯视觉技术路线产品，并表示已经在落地推进。10月17日，背靠百度Apollo技术的极越汽车，公布了其纯视觉的自动驾驶技术方案，成为最新的“无图”技术路线支持者。该公司表示，基于BEV+Transformer的“纯视觉”技术方案已经“高度成熟”，而且其底层AI视觉算法能力的快速升级，使其系统已经不再需要借助激光雷达，并逐步降低对高精地图的依赖程度。此外，毫末智行、大疆等部分智能驾驶方案供应商也选择“无图”技术路线，如10月11日，毫末智行发布了3款万元以下的“无图”智能辅助驾驶产品。
思辨:
“无图”技术路线其实是个伪概念？
在2023年之前，国内几乎所有落地的领航辅助系统都需要高精地图的辅助，为何到了2023年思路发生转向？“最近‘无图’技术路线呼声很响，其本质是算法和模型升级带来的在云端上实时建图能力增强，并不是真正的‘不要图’。”日前，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指出:“地图有时空信息在里面，让车辆和路挂钩，所以从这个道理上讲，‘无图’技术路线本身是一个伪命题。”
有业内人士指出，当下部分车企推出的所谓“无图”智驾方案，其实并非完全不用高精地图。“如有车企表述为‘不依赖高精地图’，‘不依赖’意味着还是会用，而不是完全‘去图化’。”该业内人士指出，如小鹏汽车的城市OTA“无图化”XNGP智驾功能，但实际运行逻辑是“有高精地图是好，没有高精地图也能用”。还有采用了华为高阶智驾方案的部分车型，也是以高精地图作为基础。
解读:
车企发力“无图”路线可降本
选择“无图”还是“有图”技术路线，从目前观点来看，其实各有优势，而且各方争执未有结果。不过有一个观点是一致的，不管是去或者留激光雷达和高精度地图，其最重要的目标趋势是为了推动智驾成本的降低。
综合来看，“无图”优势恰好弥补高精地图当下的缺点:首先，可以实现在非试点城市迅速普及。一位新能源车企就职的智能驾驶系统工程师表示，选择“无图”技术路线，在重感知的逻辑下可以通过算法来实时生成地图辅助规控，推广时就不太会受到城市限制了。其次，成本大幅降低。据毫末智行最新发布的产品显示，其中一款只需3000元级“极致性价比”的高速无图NOH，可以实现行泊一体智驾。比之前大疆发布的5000元级别的低成本纯视觉解决方案还要便宜。从售价上看，“无图”版比动辄数万元的高精地图智能驾驶解决方案具备极大优势。这可从成本上拉低智能汽车的售价。
观点PK
“有图”方这么说:
“无图”是个伪概念？
程鹏表示，高速NOA场景下，理论上基于现有传感器、Orin芯片、大模型等，车端确实不需要装载一个完整的高精地图。但是不代表真的可以抛弃“图”，只是将“图”放在“云端”，遇到复杂路口时从“云端”调用至车内，通过低成本方式解决问题。在他看来，智能驾驶“无图”是不可能的，高精地图的绘制依然非常重要。
若从地图角度来说，不同的地图支持的自动驾驶级别、要求也是不一样的。程鹏表示:“现在很多主流车企有搭载高速NOA的能力。在这个场景下，理论上，现有传感器，加上英伟达Orin芯片、大模型，以及云端训练后，终端里面确实是不需要装一个完整的高精级别自动驾驶地图，但是依然需要用到高精地图。”
技术上并不现实
有业内人士指出，从车辆角度来说，传感器再强也“看不到”两公里外的东西，但就行驶速度来说，行驶两公里可能也不过一分多钟，如此短时间的计算速度对系统要求会很高，“目前就算有激光雷达、有非常好的BEV+Transformer技术，也不过能看到200~300米开外。”
就此问题，程鹏也分析表示，再远一点距离中的交通事故、限制变化、车道分叉等情况，需要有平台共享，而地图正是天然载体。
激光雷达也在降价，利于更多车辆应用
业内还指出，去激光雷达也很难完全做到。因为，目前激光雷达价格在不断下降，推动NOA智驾迅速普及在更便宜的车型上，如已出现在20万元级产品上。例如刚上市的智己LS6全系标配激光雷达，还提供终身免费的智能驾驶；睿蓝7包含激光雷达的高阶智能驾驶选装包，价格也在20万元以内。
“无图”方这么说:
开放“有图”试点城市数量暂有限
记者留意到，自然资源部在去年8月公布了首批北京、上海、广州、深圳、杭州、重庆六个城市开展智能网联汽车高精度地图应用试点。至今未有第七个城市开放。这意味着，如果车企想要以NOA为卖点进行车辆促销的话，在无高精地图应用试点城市会显得略为被动。
“有图”采集成本高、更新耗时长
华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案董事长余承东曾吐槽，华为在上海投入了1~2年，也没有采集完城区的高精地图。另据四维图新CEO程鹏透露:“截至目前，四维图新8年花费30亿元也只完成了全国高速公路，以及120个多个城市主干道高精地图采集，总里程约30万公里，想要全部覆盖需要花费100亿~200亿元。”
也因此，高精地图更新频次低、维护成本高、获取资质难、审图流程复杂等，均是行业共识。中国智能网联汽车产业创新联盟发布的《智能网联汽车高精地图白皮书》显示，分米级地图的测绘成本为每公里10元左右，而厘米级地图的测绘成本可达每公里千元。程鹏还表示:“地图的每年维护、更新也需要花费40亿~50亿元。”
高精地图要求较高协同性
随着高阶智能驾驶快速落地，市场对于地图的要求也越来越高。目前对高精地图的典型要求是:鲜度更鲜、精度更精。即在鲜度上，从一年两版到期待实现“日更”；精度上，HD地图则要求分米级的精度，甚至一些高速场景要求做到2~3个厘米才能达到真正符合公共安全的要求。基于此，汽车智能驾驶对地图产品的定义也从低可信度的传感器，变成高置信度的、实时共享的平台。如此一来，完整的高精地图很难靠单家企业采集绘制完成。从数据闭环角度来看，也需要行业共同协作。
观察:车企间全方位技术较量拉开序幕
记者留意到，其实支持“无图”技术路线的特斯拉对智能驾驶的发展也存在不确定性。在今年三季度的财报发布会上，马斯克承认对FSD的进展过于乐观。同是支持“无图”技术路线的小鹏汽车对高精地图也是“爱恨交加”。今年3月，小鹏汽车董事长何小鹏曾作出建议:希望进一步优化、简化高精地图审核流程，缩短高精度地图从采集到使用的周期，加快高精地图基础设施进程，为我国自动驾驶行业发展保驾护航。小马智行CTO楼天城表示，摆脱高精地图，不仅仅是感知板块的挑战，而是预测、规控等所有模块的同步提升。
也因此，至今业内仍普遍认为，若有一份现成的高精地图摆在车企面前，大概率都会很难被拒绝。
实际上，以目前智驾系统的能力，其实还不足以100%保证行驶安全性，即便是企业之间的发展也更是千差万别。也因此大部分传统车企和一些走在前列的海外自动驾驶公司如Waymo、Cruise仍然非常重视地图。德国一家传统车企的工程师告诉记者，目前智能驾驶还存在不少长尾问题无法解决，这也是为什么BBA等至今依然很“保守”，其实这些国外车企多年之前已经展现了L2+，甚至L3级的自动驾驶，但最后被搁浅。
对于如何快速降低成本，保持技术快速迭代，来实现多城大范围的城市NOA，显然全行业都还在寻找一种合适的新方法。车企间全方位的技术较量，才刚刚开始。
《广州日报》2023年10月26日第A16版
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