3月23日，華為在2023春季旗艦新品發(fā)布會上，華為終端BG CEO余承東透露，華為即將上車搭載的高階自動駕駛系統(tǒng)ADS 2.0版本，將不依賴于高精度地圖，而是主要通過車端融合感知來進行環(huán)境識別。就在之前，理想汽車首席執(zhí)行官李想也發(fā)出了一封全員信，信中表示，理想汽車的端到端訓練城市NOA導航輔助駕駛（不依賴HDMAP，即不依賴高精地圖）將會在2023年底開始落地。而小鵬汽車董事長兼首席執(zhí)行官何小鵬在小鵬汽車全員會上也明確提出，2023年的X-NGP輔助駕駛要拋掉高精地圖。高精度地圖，曾被眾多汽車工程師認為是汽車的“上帝視角”和“千里眼”，也曾被很多人稱作是自動駕駛技術的重要“拐杖”，而隨著自動駕駛技術的發(fā)展，越來越多汽車主機廠正在著力于扔掉這跟“拐杖”，希望讓自動駕駛走向“重感知”的道路上來，高精度地圖正在從自動駕駛必需品，逐漸走向邊緣化。

什么是高精度地圖？

不同于普通的電子導航地圖，高精度地圖擁有更高精度（可以達到厘米級）、更多數據維度、定位也更加精準。垂直方向的信息也可以在高精度地圖上精準顯示，如道路的彎度、坡度等信息，此外，像是車道線位置、類型、寬度；交通信號燈、路邊地標及障礙物等元素，都可以在高精度地圖上詳細標注，可以實現車道級規(guī)劃，這些信息將讓自動駕駛汽車獲得更多的交通數據信息，讓行駛更加安全。

由于高精度地圖需要存儲和呈現車輛環(huán)境數據和交通運行數據，這些數據有動態(tài)的，也有靜態(tài)的，只是通過一張圖層難以實現這個效果，因此，需要將高精度地圖進行分層，每一層體現一種環(huán)境要素或者交通要素。歐洲將高精度地圖圖層分成來靜態(tài)、準靜態(tài)、準動態(tài)和動態(tài)4層，中國則提出了將高精度地圖分為道路層、交通信息層，道路-車道連接層、車道層、地圖特征層、動態(tài)感知層、決策支持層7層的分類方法。但根據識別信息的運動形式和種類，可以大致分為動態(tài)要素和靜態(tài)要素。動態(tài)要素包含實時動態(tài)目標和非實時動態(tài)目標，而靜態(tài)要素包含道路交通設施、安全輔助數據、車道網及道路網等信息。

高精度地圖分層

高精度地圖的建立需要收集和處理大量的數據，以生成地圖數據，主要包括地圖數據采集、地圖數據處理和地圖數據應用三個部分。

地圖數據采集

地圖數據采集是高精度地圖技術的第一步。通常采用的方法包括激光雷達、車載攝像頭和高精度定位等多種傳感器的融合，將環(huán)境中的數據收集下來。在數據采集的過程中，需要保證數據的精度、全面性和實時性。因此，在采集數據時，需要考慮車輛的位置、傳感器的精度、環(huán)境因素以及數據質量等多個因素。采集到的數據通常包括車道線、路口、交通標志、交通信號燈、障礙物等環(huán)境信息。

地圖數據處理

地圖數據處理是將采集到的數據進行加工處理，并生成高精度地圖的過程。數據處理的過程中，需要進行數據清洗、特征提取、地圖構建和數據更新等多個步驟。其中，數據清洗是指去除噪聲和無效數據，以確保數據的準確性和一致性；特征提取是指從原始數據中提取特征信息，例如車道線、路口和交通標志等；地圖構建是將提取到的特征信息轉換為地圖數據，包括路網、車道線、交通標志和障礙物等；數據更新是指將新采集到的數據加入到地圖中，以保證地圖數據的實時性和全面性。生成的地圖數據還需要進行儲存，以供后續(xù)使用，常用的儲存方法包括云存儲和分布式存儲等，隨著時間的推移，高精度地圖的數據還需進行更新，以確保高精度地圖數據的準確性和實用性。

地圖數據應用

地圖數據應用是將高精度地圖應用于輔助自動駕駛汽車行駛的過程。在自動駕駛汽車行駛過程中，高精度地圖可以提供精確的位置和路線信息，幫助車輛進行導航和行駛決策。同時，地圖中的環(huán)境信息還可以幫助自動駕駛汽車識別和避讓障礙物、識別交通標志和信號燈等。

為什么要擺脫高精度地圖？

隨著越來越多智能汽車企業(yè)嘗試走向“重感知”的方向，高精度地圖在行業(yè)的認可度正面臨著走向邊緣化的階段。為什么要嘗試擺脫高精度地圖？1、數據采集和更新成本高：高精度地圖需要大量的數據采集和更新工作。這包括使用激光雷達、相機等傳感器對道路、交通標志、道路標線等進行精確的掃描和記錄。這些傳感器產生的數據需要經過處理和驗證，以生成準確的高精度地圖。然而，采集和處理這些數據的過程非常耗時且昂貴。此外，為了保持高精度地圖的最新性，還需要定期進行更新，這意味著持續(xù)的數據采集和處理成本。2、維護和更新復雜：道路網絡的動態(tài)性使得高精度地圖的維護和更新變得復雜。道路建設、交通標志更改、交通狀況的變化等都會對地圖數據產生影響。因此，高精度地圖需要及時的更新和維護，以確保其準確性和可靠性。這需要建立一個有效的反饋機制，收集來自駕駛者、城市規(guī)劃部門和其他數據源的信息，以及專業(yè)團隊對數據的驗證和更新。3、隱私和安全問題：高精度地圖涉及大量的位置數據和道路信息。保護用戶的隱私和地圖數據的安全是一個重要的考慮因素。地圖供應商和相關利益方需要確保數據的安全存儲、傳輸和處理，并制定合規(guī)性政策和措施，以保護用戶隱私和防止地圖數據的濫用。4、地理覆蓋范圍有限：構建高精度地圖需要大量的人力和物力資源。因此，在初期階段，高精度地圖主要覆蓋城市和主要道路網絡，而較偏遠地區(qū)和農村地區(qū)的地圖數據可能相對不完整。這是由于數據采集困難、覆蓋范圍較小以及資金和資源限制等因素導致的。這限制了自動駕駛車輛在廣泛地理區(qū)域內的應用和普及。5、標準和協(xié)議缺乏統(tǒng)一：自動駕駛車輛所需的高精度地圖需要與車輛的傳感器和控制系統(tǒng)進行有效的集成。然而，由于缺乏統(tǒng)一的標準和協(xié)議，不同高精度地圖供應商和車輛制造商之間的互操作性存在困難。這使得地圖數據的交換和使用變得復雜，導致了更高的成本和技術難度。缺乏統(tǒng)一的標準和協(xié)議會阻礙地圖數據的無縫集成和共享，限制了自動駕駛車輛的普及。

可以不需要高精度地圖嗎？

雖然越來越多智能汽車企業(yè)嘗試弱化高精度地圖在自動駕駛汽車中的參與度，但現實卻與想法完全相反，現階段想要讓自動駕駛汽車實現L3級別，沒有高精度地圖的參與是完全實現不了的。在“重感知”的理念中，自動駕駛汽車應當可以和人類駕駛員一樣，能自動識別交通環(huán)境信息，且可以對多變的交通環(huán)境做出快速反應，但現階段的技術，卻無法實現這些要求，由于感知硬件和自動駕駛軟件并不完善，在多數交通環(huán)境下，還是無法成為老司機，因此在自動駕駛未來很長時間的發(fā)展中，依舊無法完全擺脫高精度地圖。

審核編輯黃宇