今天小编分享的科技经验:地图产业的困局与破局:高精地图“上车”难 轻量化渐成主流方案,欢迎阅读。
《科创板日报》5 月 3 日讯(编辑 邱思雨) 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独家深度定制车道级高辅地图。《科创板日报》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 / 周为部門更新,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,更新算法,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。