高精地图的灵魂问题都在这了

时间：2023-03-28 18:30:01 | 来源：电子商务

时间：2023-03-28 18:30:01 来源：电子商务

高精地图是自动驾驶必须的吗？

取决于自动驾驶方案。国内主流自动驾驶方案商在L2+及以上自动驾驶方案上对高精地图都有依赖。车厂认为高精地图对自动驾驶安全性和人机交互体验有显著提升作用。而国外如Tesla的方案对高精地图没有依赖。马斯克认为高精地图是一个非常糟糕的方案。

对于国内高精地图的未来。我常常和别人打比方来解释这个东西。有个人因为车祸，腿断了。在恢复治疗的时候，为了辅助病人走路，就给了病人一个拐杖。高精地图就是那个拐杖。那病人会一直需要拐杖来走路吗？不一定。我们往往会有两种判断，一是病人身体恢复足够好了，直接丢弃了拐杖。二是拐杖自我提升了，比如进化成为了一种可穿戴式的鞋子。而病人继续治疗自我恢复到可自由行动需要付出的时间和金钱太高了，于是接受了未来通过穿着鞋子来实现自由行走。

本质上来说，高精地图是一个传感器。最大的意义在于提供高精度的先验数据。但是数据制作成本高，法规限制大，准确度、鲜度很难保障。当下很多车厂采用高精地图，核心原因在于本身自动驾驶算法不够成熟，对通过传感器实时获取信息没有信心，进而不得不以高精地图来做弥补。车厂走的其实是多传感器融合的思路。但是每个传感器都有误报，该信哪个？实际上多传感器融合带来的复杂度提升难题也是一个极难的挑战。也许并不低于通过纯视觉来实现实时准确感知。所以，高精地图要存活下来，就需要解决自己的准确度问题（包括准确度、鲜度、精确度），而且做到成本足够低，让车厂愿意一直穿这个鞋子。

特斯拉为什么不用高精地图？

这里包含两个问题：

1、特斯拉需要什么样的地图？

我们现在普遍说的高精地图一般指向是高德、百度、四维等这些图商集中采集的包含车道线、路灯等更精细道路信息的高精度的（厘米或亚米级）的地图。而遵循第一性原理的特斯拉并不管这些，不管是SD地图还是HD地图还是什么图。特斯拉主要看，服务于自动驾驶功能，需要什么图（我觉得这是高精地图行业需要持续自我审视的生死问题）。目前特斯拉是有自研地图的，一般叫ADAS地图，里面包含了什么，精度如何得问特斯拉了。所以特斯拉并不是不用高精地图，只是不用我们一般认为的这种高精地图。

2、特斯拉认为的地图有什么不同？

对于高精地图的认知上，我理解特斯拉有几点认知是很不同的。一是，特斯拉认为自己不需要这么高精度的地图，依赖车上的传感器获取到的道路信息精度就够了。更宏观一层的逻辑是，车和路还是给人开的，人是靠眼镜来感知，那么只要算法和摄像头够好就能开得比人好。二是，传统高精地图采集维护成本太高；特斯拉采用众包+算法可以低成本建设够用的地图。三是，传统高精地图的鲜度存在问题，特斯拉更愿意相信传感器和算法实时获取的信息。

高精地图已经可以支持L3及以上的自动驾驶了吗？

还没有，任重道远。

现在国内图商动不动说自己已经采集了几十万公里的高精地图数据。没错，数据是有了。但是个人了解，离L3Ready，还有很长的路要走。首先是准确度问题。现在NOA、NPG、NOP主要都是面向高速城快。这些道路里程短（占比只有3%），质量高，变化小。所以，铺人铺车还能做到相对准确。所以准确度上产生的问题不明显。但是一旦自动驾驶功能延伸到普通路。里程上，变化频率上都是几个数量级的增长，本身质量也是层次不齐。要保障地图的准确性可谓是难如登天呀。即使是普通地图，都做了几十年了，这么多人天天用天天更新，也就勉强做到相对准确。我们还时不时听见周边有人反馈，导航又把我导到一条死路上了。而高精地图制作，主要也就这两三年吧。会有多少问题，还得看看。而这个准确度太重要了，重要到致命。比如有个路口，左拐的路被取消了，改为直行，但是高精地图数据还是旧的，恰巧这两自动驾驶的车辆前面有个大货车挡住了看不到路标。红绿灯变绿的时候，这车要是基于高精地图做的规划左拐就违规了，甚至直接导致车祸。当前我还没有看到哪家车厂广泛在普通路上基于高精地图做L2+自动驾驶的。问题怎么解决，难题就交给图商们了。我们且行且观察。

马斯克虽然有时候也放炮，但是特斯拉仍然是全球自动驾驶最顶尖的车厂。说高精地图是个糟糕的方案，肯定也是有依据的。

华为基于高精地图的自动驾驶不是很丝滑吗？

是很丝滑，但可能只限于演示的路线。

华为之前自动驾驶的负责人苏菁有解释过他们的方案，我节选贴在后面了。概要说下：高精地图需要采而且是反复采才能满足自动驾驶的需求。这条路之所以丝滑，是因为华为采了太多次了。但是全国500万公里道路，华为显然没办法都这么充分、及时地采。

“简单点说，NCA模式就是大家看到的车内有预制的高精地图的，ICA+是没有高精度地图的，但是车会根据自车或者是他车开过的环境自动学习地图，这就是ICA+。你会发现ICA+是基于NCA和ICA中间的一个地带，你车开过的次数越多，或者是他车开过的次数越多，他的体验就会越向NCA这边靠拢。而开得比较少的时候，开一次的时候体验有点像ICA,它是逐步提升的自我学习的过程。我简单点说，你自己去一个陌生复杂的城市，你自己开车会速度会变慢，会变得小心，因为你不知道前面有没有一个豁口，会不会有行人蹿出来，就这种问题，其实是一样的，对车来讲它也有这样的问题。”

“地图精度是够的，但是数据是不完整的。我举个例子，你只开过一次的时候，可能你自车车道是被构出来的，你离很远的车道可能是有缺失的，你的对向的车道也是有缺失的，你得开得越来越多才会累计 得更完整。我们有两个部分，其实这样要简单介绍一下我们的系统，我们整个地图系统叫Roadcode, Roadcode 里面有两部分组成，一个叫Roadcode HD, 一个叫Roadcode RT。HD的意思你可以理解为大家认为的传统的高精度地图，有专门的地图制作团队做的，是离线的。Roadcode RT是车子的自学习地图。这两个东西是两位一体的。我自己以前没有做这行也没有注意到整个城市的基建变化原来如此迅速，我发现整个上海的城市道路不停 地翻新，红绿灯的更换速度比我想象快得多，如果你只是用Roadcode HD传统的技术，你很快就挂掉了。所以Roadcode RT本身会不断地自学习后去更新HD,把数据沉淀下来，这样的沉淀迭代循环的过程。”

(转自：媒体对华为苏菁的采访)

国内高精地图，哪家最有竞争力？

高德 > 百度 > 四维

先看一下牌桌上都有谁？

• 传统图商：高德、百度、四维等
• 创新企业：Momenta、滴滴、美团等
• 新造车势力：华为、蔚来、小鹏等
• 国外图商：Here、Tomtom、Waymo等

简单分析一下。滴滴事件后，地理信息数据管控只会更严格。国外图商机会基本没机会，最先下桌。造车新势力是想自研的，但是自身自动驾驶要做完善已经颇为吃力，烧钱也得有个度。高精地图是个重投入产业，造车新势力还真是腾不出手来做，至少短期几年难以见到有竞争力的成品。然后就是创新独角兽了，有些创新企业也许更为精专，但是在没有革命性的方案出世之前，他们真正做强的机会不大。就算有了革命性的方案，也可能因为产业链介入较浅，没有话语权。传统图商，具备地图规模化采集更新的闭环，有技术和市场的先发优势，竞争力更强。但是高精地图是一个新的领域，技术上来说如果是100米的赛跑，标精的领先也只能带来10米的领先。更大的领先可能大家意识中觉得图商更专业，而且图商和车厂都已经有很多合作了。总结来说，传统图商胜率要高得多。

换一个逻辑，如果是一个1亿投入的产业，甚至10亿投入的产业，多几家重复造造轮子还是可以的。但是如果是一个100亿投入的产业，而且收入还不确定，那么这事就不适合很多家企业一起上。需要有技术实力，也要有商业实力，更要有资本实力。从这个角度来说，高德、百度仍然领先。

再看一个高精地图最大的难题，鲜度问题。高精数据不只是做出来就完了，道路天天修，红绿灯经常变，养一张新鲜的地图成本不亚于做一张地图。高德、百度具备亿级C端用户，千万级ToBToC用户，标精地图上已经具备了通过众包方式获取更新数据的能力。这一优势也会在高精地图上发挥作用。而且这个量级用户带来的优势，是烧资本和强技术都难以超越的。这个角度看，高德、百度仍然领先。

不过，这些图商们真正的挑战不是分多少蛋糕的问题，而是这个蛋糕有没有的问题（参考第一个问题）。

怎么评判高精地图好坏？

高精地图评价维度可以用 广、精、丰、鲜 四个维度来看。

• 广度：也就是覆盖度。目前趋势是先高速城快，后城市普通路，再全国普通路；分城市分批采集。
• 精度：分绝对精度和相对精度，相对精度（如20cm）一般低于绝对精度（如1m）。精度越高越好，成本也越高。
• 丰富度：其实不是一味追求更多信息。大家都还在摸索，服务于自动驾驶需要包含哪些信息。一些比较确定的，车道数量，红绿灯，坡度等等信息是需要的。
• 鲜度：真正难点在于鲜度。道路数据不是不变的，需要实时更新保持鲜度。这里有个更新频率的问题。

哪里有高精地图的介绍文章？

这里：