今天小编分享的科技经验：发现了吗？车企开始放弃高精地图路线了.，欢迎阅读。
随着新能源不断渗透，高阶的智驾辅助能力，正在成为车企的护城河。
老狐发现，相比此前，依赖 " 高精地图 + 车路协同 " 的主流技术路线，现在，不依赖高精地图的 NOA 驾辅系统，正在成为主流方向。
最近华为、小鹏和理想等十多家主流企业表示：未来将不再依赖高精地图。
这是为什么呢？
我们首先要从智驾辅助的级别开始说起，关于自动驾驶的定义， L1 级为辅助驾驶，以定速巡航功能为代表。
L2 级是方向与航线控制，包括自适应巡航、主动刹车、车道保持等功能，也是目前主流的技术水准。
L3 级为高度自动化驾驶，将驾驶员在一段时间或一段道路完全解放，车辆完成大部分的驾驶工作，强调减少驾驶者的接管时间，也是目前主流车企攻克的方向。
至于 L4 级和 L5 级，则比较遥远，前者驾驶员解放场景达 90 % ，后者取消驾驶席，汽车完全应对一切路况。
至于技术路线的改变，与 L2 向 L3 级迈进，存在直接关系。
高精地图会让自动驾驶变脆弱？
不同于普通导航地图，高精地图可以将精度控制在厘米级，并包含了交通标志、车道数量、护栏和绿灯等各类信息，特点是具备定位、感知和决策三大能力。
也正是得益于出色的车路协同性能，高精地图曾一度成为高阶驾辅系统的 " 标配 "。
但是随着高阶驾驶辅助功能，不断向城市场景进攻，传统模式的高精地图开始不适应需求。
一方面，是法规标准限制，目前首批开放高精地图应用试点的城市，仅有北京、上海、广州、深圳、杭州和重庆 6 座，技术广泛推广需要更多时间。
可市场竞争与价格战的不断内卷就在那里，技术需要破局，车企们似乎有些等不起。
另一方面是成本与效率的制约，根据《智能网联汽车高精地图白皮书》透露：
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 1000 元左右。
制作和更新高精地图需要大量的投入，同时，城市路况的变化速度本身比较快，日后高精地图的更新维护费用，也是一大笔，代价相当高昂。
深度研究院院长张孝荣曾表示：这部分费用，车企很可能负担不起。
余承东曾举过一个例子：" 仅仅采集上海市高精地图，采集了一两年、达 9000 公里，都没有把上海完全覆盖。
可见长期采集的成本有多高？
马斯克也曾直言：高精地图会让高阶驾驶辅助系统，变得脆弱。
所以，目前看来，高精地图的局限性和高昂的制作维护成本，是限制技术应用的主要原因。
重感知的 NOA 技术能行？
另辟蹊径后，各类重感知、轻地图的 NOA 技术开始冒头。
核心逻辑就是解除依赖高精地图的限制，通过大量激光雷达、摄像头等传感器的加入，提升车辆的自主性与适应能力。
从而在城市等复杂路况场景中，实时自行感知路线与其他车辆、行人等交通参与者的关系，再通过精确的 GPS 定位、云端数据处理和人工智能技术，进行最终的决策。
最终使车辆，具备更好处理未知环境与复杂场景的能力。而不是像高精地图那样，仅局限于预先规划的地图范围，实现高效率、低成本和规模化等目的。
当然，也有专家表示，NOA 技术同样面临很多隐患和挑战，主要是天气、环境等对于传感器感知能力的影响。
同时，实现无图化，还面临数据隐私、社会安全、传感器稳定性等诸多问题。
另一边，" 图商 " 们也没有自暴自弃，许多企业推出了 " 轻量级高精地图 "，在高精地图的基础上，对地图的精度及元素丰富程度进行适当减少，降低了大信息采集的负担和制造成本。
诸如：高德地图面向汽车行业发布了全新的 HQ Live MAP 。
而对 NOA 技术来说，动作比较迅速的是华为，余承东曾表示：其智驾能力无限接近 L3 级驾辅系统，达 L2.9 级。
比如：基于华为智驾辅助系统的阿维塔 11 ，搭载了 34 颗传感器，支持高速、城区智驾领航辅助。
老狐曾在广州城区体验过，新车可实现无保护路口通行，近距离加塞处理，主动换道超车等功能。
甚至可以自己转弯、躲避行人等，大量减少了驾驶者的接管场景，体验相当智能。就在最近智己的 IM AD 也开通了成都、广州的高速高架 NOA 领航辅助。
理想与小鹏等也发布了相关技术，算是高精地图的更新解决方案，甚至许多车企还开始了 " 无图化 " 测试。
我们是否需要高阶自动驾驶？
关于自动驾驶技术的发展，业内一直有两种声音。
一种认为：由系统操作，可以减少人为的误操作，从而提升道路安全。
另一种则表示：人本身就具备驾驶能力，让机器替代人，其实是画蛇添足的。而且责任认定也存在一些尴尬。
本质上，自动驾驶的出现，最重要的愿景，还是为了提升道路安全，但客观数据并不乐观。
美国国家道路安全局表示：自 2019 年来，特斯拉自动驾驶在美国涉及 736 起碰撞事故，至少 17 人死亡。
" 虽然该项技术避免了事故的发生，但我们可能高估了安全性与效率能力 "。
除此之外，还有法规判定，老狐此前也分享过，按照 SAE （美国汽车工程师学会）的分级体系，高于 L3 级别的驾驶能力，是责任认定的分水岭，在系统接管后发生事故，由系统负责。
国内目前仍以 L2 级驾辅为主，一旦发生碰撞事故，仍以驾驶员为第一责任人，即便车辆存在缺陷，也是由驾驶人先行赔付，再向厂家和销售部門索赔。
老狐觉得，无智能，不电动，高阶智能驾驶辅助系统的能力高低，正在成为新车竞争实力的体现，甚至是最核心的卖点。
但这真的会成为你购买车的理由吗？
针对技术本身来说，无论哪种路线，数据收集能力才是发展的根基。
特斯拉欲向其他车企开放 FSD 技术，其目的之一就是来扩大自己的数据收集能力。
服务众多车企的华为在这方面也有一定的规模优势。
比亚迪、蔚小理等车企也都不断在辅助驾驶方面发力。
那么，谁会笑到最后呢？
参考资料：
华为发布会、《智能网联汽车高精地图白皮书》
编辑：泽天
