智诚量化

来说说高精地图和“重感知，轻地图”的“卷”。

实际上，2018年，不知道是智行者还是毫末智行在先，在业内首次提出了“重感知，轻地图”理念。虽说这个声音很弱，当时汽车行业內还有些“无感”，但这却把高精地图商们吓坏了。

口号的作用是很大的，2019年4月11日，高精地图商之一的高德决定在“自动驾驶开发测试阶段高精度地图数据免费”的政策基础上，承诺标准化高精地图每车年费价格不超过100元。换句话说，就是把业内原来千元的价格拉低到了百元级。随后，百度快速跟进。

不过，好日子总是很短暂。2022年的当下，作为跟高级别自动驾驶捆绑的两个拐杖之一的高精地图，却正在被车企们和自动驾驶供应商陆续“嫌弃”，转型“重感知”的意图明显。

为什么呢？除了测绘资质政策收紧原因，自动驾驶的底层逻辑也让车企深思，所以，从魏牌的摩卡城市NOH，到华为余承东也想“扔掉拐棍”的说法法，图商们恐怕不寒而栗吧？

高精地图上车

什么叫高精地图？英文称为HD Map（High Definition Map，从数据精度和要素丰富度的角度定义）或HAD Map（Highly Automated Driving Map，从自动驾驶功能的分级标准角度定义）。

高精地图的主要作用，有人机共驾、超视距感知、高精度定位、车道级路径规划等（这个百度有很多解释，略过）。

跟普通的导航地图不同，简单说就是：导航地图是给人看的，高精地图是给“车”看的。

高精地图的绝对精度和相对精度均在1米以内，所蕴含的信息丰富，含有道路类型、曲率、车道线位置等道路信息，以及路边基础设施、障碍物、交通标志等环境对象信息，同时包括交通流量、红绿灯状态信息等实时动态信息。

而且，高精地图精度更高，数据维度更多，定位也更加精准，包含更多元素，像道路的弯度、坡度，车道线位置、类型、宽度，以及交通信号灯、交通标志、路边地标等……

从去年开始，高精地图加速“上车”，高德和百度也在车企端展开激烈争夺。争夺的范围，从导航地图开始，这类似于抢占基盘，通过导航地图建立起深度合作关系之后，当高精地图批量应用时，能占据先发优势。

去年1月，高德地图发布第三代车载导航，通过普通导航地图和高精地图的无缝切换，来实现“人车共导”。去年12月，百度地图宣布，第二代车道级导航正式上线。

今年4月，蔚来宣布将对Aspen车机系统进行升级，升级的最大一个变化，是增加高德地图，从此车主可以在百度地图和高德地图之间自由选择。

看起来热闹得不行。问题是，看似绕不过去的高精地图，现在却要被“甩”了。

为什么呢？因为，高精地图在实际应用中有一定的局限性。像如果出现路面突发情况，或地图更新不及时等问题，如果只是靠高精地图，高级别自动驾驶是难以完成的，而且安全方面容易出状况。

所以，越来越多车企选用“多传感器融合”的感知方案，来保证行驶安全。由此，降低对高精地图的依赖，这也是自动驾驶要适应全场景的发展趋势下，必然的结果吧。

当然，要实现“重感知”的自动驾驶路线，数据的积累是最重要的一环。这是自动驾驶的底层逻辑决定的，即依靠AI在行驶过程中进行感知、决策、执行，而实现这一切的核心便在于数据。

特斯拉的“影子模式”就是这么干的。特斯拉存储了客户自有车辆所采集到的道路信息，模拟绘制了属于自己的地图。当然，这个地图的数据要弱点，但比标准导航地图信息要多，接近于ADAS地图。

“独孤求败”的特斯拉这种建图方式，缺点是没有一个高精地图底图，优点是成本低，并且能实时更新数据，形成一整套的算法逻辑闭环。也许，最终大家都得这么干。

高精地图的“鲜度”

高精地图考不上，主要是“鲜度”不够，也就是更新频率不够快。

按照自动驾驶的要求，至少要做到日更。有车企人士之前就曾表示，城市场景的高精地图的鲜度非常关键，他们希望能够做到日级更新的能力。

但是，目前几大高精地图供应商的高精地图，基本都以季度为单位更新。现实和愿望的距离有点大。

这是因为，高精地图对于地图商来说，可能也是个“养不起”的奢侈品。

比如，地图数据的采集和制作就很“费钱”。高精地图对数据要求很高，要采用专业设备，使用专业方法进行测绘。地图商们通常用搭载激光雷达、摄像头等大量传感器的车辆，在路上定期扫描获得数据。这种车辆造价高昂，单车动辄上百万，而且车队养护成本极高。

此外，中国的城市道路系统是全世界最复杂的，没有一家地图商能做到扫完全国，就算有企业试图用“众包”的方式降低成本，但无论从经济性、安全性，还是数据质量的角度看，都不是一种成熟的模式。

再来说说覆盖面积，根据相关数据，截止到2020年底，我国公路里程519万公里，其中高速16.1万公里。目前，高精地图基本覆盖了高速。因为高速公路路况简单、改变少，高速NOA相对好做。但问题是，高速上车速快，一旦有问题就是大事故。还有，以高速所占的比例来看，高精地图任重道远。

目前，业内公认的头部玩家，是四维图新、高德、百度、易图通这四家。IDC报告显示，2020年，百度、四维图新、易图通、高德位列中国高精地图市场份额前四位，分别为28.07%、21.61%、16.15%、13.07%。问题是，这四家也只完成了初步的高速覆盖、个别城市的高精地图等。

此外，建图还只是第一步，后续的更新维护是更大的挑战。就像前面说到的“鲜度”要求，用户需求是要实现日更甚至分钟级的更新，但实际情况是月更都难以做到，一般是一个季度一更。

再说到高精地图落地的场景，在乘用车的应用上，目前高精地图的主要落地场景是高速公路和停车场，对应的功能分别是高速领航辅助驾驶和自主泊车。这两个场景的环境相对简单，大部分车企都会从这里起步。

而鲜度和覆盖面积，算是目前的两个无解大BUG。这也是在提醒每一家车企，要做好全域智能驾驶，靠“拐棍”是不行的。

所以，车企打的现实算盘是，眼下用HD Map可以先把城市NOA跑起来，边跑边优化算法和策略，逐步降低地图的权重。而且，给用户在有限区间内（特定城市、特定区域）一个高级的体验，也算是个卖点吧。

牌照被卡死了

那么，为什么要“重感知”？这是因为，高精地图的“罩门”在于监管部门的限制。而且，限制来得比大家想象的要更快，更严格。

前段时间，自然资源部下发《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》，明确规定，高精地图测绘制作，只能由具备导航电子地图制作甲级资质的单位进行。

《通知》无异是对自动驾驶行业的一次严令重申。因为国内测绘是被严格限制的，企业要采集、储存地图数据，必须拥有测绘资质。

我国的测绘资质分为甲、乙、丙、丁四级。其中，进行导航电子地图编制，必须获得甲级资质，也就是业内所说的“牌照”。但国内拿到牌照的公司或单位最多只有31家。

中国第一家拿到牌照的是四维图新，第二家是高德，创业公司Momenta、宽凳科技等在2018年前后拿过一批牌照，华为在2019年拿到牌照。2021年1月，全道科技拿到最后一张牌照，随后国家收紧了牌照发放。

2022年，导航电子地图制作甲级资质单位面临重审，2021年已经获得该资质的单位数量，从31家获得该资质的单位收紧为19家。

没有拿到资质的企业中，既有智途科技（小鹏收购）这样的车企子公司或主机厂参股企业，也有以滴图科技（滴滴的地图公司）等为代表，具有自动驾驶业务的互联网服务公司。

小鹏汽车的城市NGP被迫转向，而上汽智己的城市领航辅助等功能将被迫暂时搁浅，虽然上汽前面入股光庭信息并控股其子公司中海庭，还是Momenta的第一大机构投资者。

而从2016年开启自动驾驶征途的滴滴，也在去年底资质到期后折戟。倘若无法“续命”，其“造车”的念想也将尽失。

而有资质的地图商，已经被瓜分完毕。高德（8年前就被阿里收购）、百度（收购长地万方获得牌照）、四维图新（腾讯是第二大股东），这是行业公认最有竞争力的三大图商，高精地图行业的未来竞争，大概率会围绕这三家公司展开。

而这三家从技术本身的积累来讲是各有各的优势，比如四维、高德在测绘领域切入得早，有各种各样行业的数据源，且地图的工艺方面有长期的经验积累。

百度通过收购传统的制图企业获得资质，其核心优势在于AI能力，使得高精地图的制作效率提升、成本降低。但综合来看，三者之间谁都没有占据明显的优势。

现在，拐棍的命运很迷茫，就像有人说的，“高精地图对自动驾驶最大的意义，是清除行驶途中的迷雾，获得精准的定位和方向，但现在，高精地图还处在迷雾里等待曙光。”

重感知的前提

实际上，目前自动驾驶的发展远远落后于设想，困难重重，而高精地图也仍然藏在隐秘的角落里。

毕竟，就像行业人士解读的，高精地图是一个非常必要、但非核心的自动驾驶需求，“它更多起到冗余的效果，给感知和定位做反向验证，而且，高精度地图可以通过OTA升级后期补装。”

今年5月初，极狐阿尔法S HI版上市发布会上，华为副总裁、智能汽车解决方案BU CEO余承东明确表示，将逐步减少对高精地图的依赖。此前他也讲过，“未来不能过分依赖于高精地图、车路协同，（否则）自动驾驶和智能驾驶的能力就上不去。”

所以，“重感知、轻地图”的技术路线正是为了“丢掉拐棍”。这也是当下国产车企们在智能化赛道上从依赖高精地图到“断舍离”的现状。并且，首先是要快速实现城市内的NOA功能落地。

此外，蔚来的NOP、理想NOA、广汽埃安NDA，以及长城魏牌的NOH，都是基本类似的功能，如果都转向“重感知，轻地图”，地图商们心情肯定就不太美妙了。

“真正的高精地图，一定是跟智能驾驶匹配的，智能驾驶在哪里落地，高精地图就会在哪里落地。现阶段真正落地的高精地图无不集中在垂直封闭场景，比如机场、港口、园区，因为这些场景能产生收入。”和高资本创始合伙人何宇华这么说，理论上也不错。

但是，车企和自动驾驶供应商并没有停下来等。毕竟，高精地图成本居高不下、又被政策限制的当前，“重感知，轻地图”路线可以说是一条既正确又划算的现实选择。

比如，魏牌城市NOH用了毫末的自动驾驶数据智能体系MANA，在底层算法中融合视觉和激光雷达数据，目的在于实现空间、时间、传感器三位一体的深层次感知，使认知决策更像人类，也就是即时反应并执行。这么做的话，高精地图的作用就大大降低了。

还有10月正式开启交付的，上汽飞凡R7搭载的RISING PILOT全融合高阶智驾系统，包括感知硬件配置、全融合感知算法和芯片平台等方面。

对于高精地图，主机厂及自动驾驶企业们（Tire1）目前形成了广泛的共识：HD Map是过渡方案。不过，目前除了特斯拉，上NOA的车企貌似都绕不过高精地图。所以，甩开高精地图“拐棍”的选项下，车企们和自动驾驶企业们是观望或者“憋大招”，谁知道呢？

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