目前，靠著“視覺+多傳感器+高精地圖”的輔助駕駛方案，已經(jīng)完成了部分輔助駕駛功能的落地。華為的余承東曾有言，自動(dòng)駕駛不能過分依賴高精地圖和車路協(xié)同，否則“智能駕駛和自動(dòng)駕駛能力就上不去”；小鵬汽車的何小鵬也曾表示，“高精地圖一定是過渡”；李必軍也稱，“自動(dòng)駕駛肯定離不開地圖，但需不需要高精地圖，還兩說。”那么被如此多業(yè)界大佬質(zhì)疑的高精地圖是否還有存在的必要，拋棄高精地圖的純視覺當(dāng)真是未來自動(dòng)駕駛的較好解決方式嗎？
首先，為了說清是否有必要拋棄高精地圖之前，我們需要弄清楚高精地圖或者導(dǎo)航地圖能夠?yàn)樽詣?dòng)駕駛提供什么？除了提供基礎(chǔ)的地理位置信息，理想狀態(tài)下，無論是導(dǎo)航還是高精地圖，能夠補(bǔ)充很多通過車端感知無法獲取到的信息，比如道路的限速交規(guī)，較遠(yuǎn)距離的紅綠燈信息等等?？梢哉f，擁有了高精地圖，就能讓車輛的視野遠(yuǎn)了一個(gè)數(shù)量級(jí)，給車端的決策規(guī)劃系統(tǒng)預(yù)留了更多的時(shí)間來處理信息，使其能夠做出更加合理安全的決策。另一方面，高精地圖在一定程度上能夠減少攝像頭等傳感器因識(shí)別判斷周圍環(huán)境信息所產(chǎn)生的計(jì)算量。我們知道，自動(dòng)駕駛從L2發(fā)展到L5，每提高一級(jí)，算力就增加一個(gè)數(shù)量級(jí)，而算力的堆疊往往意味著要付出更高的成本代價(jià)。要加快自動(dòng)駕駛規(guī)?；涞?，對(duì)于算力冗余的考慮也是必不可少的。毋庸置疑，高精地圖可以讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)做得更好，但諸如高速公路這類偏固定的駕駛路線，實(shí)際并非高精地圖不可。事實(shí)上，行業(yè)的整體步調(diào)依然傾向降低對(duì)高精地圖的依賴。一來，甲級(jí)測(cè)繪資質(zhì)難求，國(guó)內(nèi)供應(yīng)商數(shù)量有限，且始終存在數(shù)據(jù)合規(guī)審查問題；二來，前期測(cè)繪和后期更新維護(hù)成本高昂，自研壁壘凸顯。
高精地圖雖好，但對(duì)于車廠來說，前期的建造成本，后期的維護(hù)更新成本，都是一筆不可忽略的成本投入。那么車廠如果自身獲取高精地圖的繪制資質(zhì)非常困難，為何不能和高精地圖的供應(yīng)商合作呢？
一方面目前國(guó)內(nèi)擁有“導(dǎo)航電子地圖制作甲級(jí)測(cè)繪資質(zhì)”的企業(yè)只有20余家，審批越來越嚴(yán)格，而且目前國(guó)內(nèi)高精地圖行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局基本已定，主要的企業(yè)背后站著的主要是百度、阿里、騰訊和華為（BATH）4家企業(yè)，基本上已經(jīng)形成了壟斷局面，很難后來者居上，車企要想與地圖供應(yīng)商合作，選擇的空間很小。另一方面，高精地圖測(cè)繪行業(yè)，目前并沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。大家在路上或多或少地都見到過地圖采集車輛，幾乎看不到長(zhǎng)相一樣的車，在整個(gè)高精地圖的采集、內(nèi)容編制、數(shù)據(jù)格式、發(fā)布傳輸、更新頻率方面都沒有行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，這就導(dǎo)致了市場(chǎng)中雖然只有幾家供應(yīng)商，但它們的制式格式各不相同，各有特色，出現(xiàn)了很多行業(yè)資源重復(fù)投入現(xiàn)象。這也導(dǎo)致車廠如果選擇了一家圖商合作，后期想要更換供應(yīng)商的難度相當(dāng)巨大，而這種捆綁的感覺不是任何一家車企能夠容許的，誰都想將主動(dòng)權(quán)完全掌握在自己手中。以上這些高精地圖使用落地時(shí)的問題，共同限制了車廠們的發(fā)揮，而到了城市輔助駕駛領(lǐng)域，非常依賴于高精地圖的它們，還繞不開法律法規(guī)的限制。因此在這種背景下，發(fā)揮自動(dòng)駕駛公司*擅長(zhǎng)的用軟件算法解決硬件能力不足問題的思路便自然而然地出現(xiàn)了。在高精地圖落地難的背景下，越來越多的新勢(shì)力車企靠著自身強(qiáng)大的自動(dòng)駕駛算法能力，決心拋棄自動(dòng)駕駛地圖，走上了“輕地圖而重感知”的自動(dòng)駕駛新路線。毋庸置疑，這對(duì)于目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)而言，其實(shí)現(xiàn)落地的難度是巨大的，但這卻是人開車的方式。更有激進(jìn)派，走出了純視覺路線，并取得了還不錯(cuò)的效果。那么如何看待這種新興的重感知而輕地圖的自動(dòng)駕駛路線呢？我認(rèn)為可以從三方面來解讀：人眼與大腦的能力不應(yīng)被低估，雖說純視覺是人類開車的自然方式，但是人有著極強(qiáng)的大腦智能，都?jí)蚋鶕?jù)累計(jì)經(jīng)驗(yàn)不停地學(xué)習(xí)，從而彌補(bǔ)感知能力的不足。憑借著極強(qiáng)的大腦智能，人類可以敏銳地對(duì)危險(xiǎn)場(chǎng)景進(jìn)行提前的預(yù)判與識(shí)別，從而做出當(dāng)下合理安全的決策，而隨著駕齡的增長(zhǎng)這種能力將持續(xù)增強(qiáng)，目前人工智能中雖然已有類似強(qiáng)化學(xué)習(xí)的成功案例，但是要適用在駕駛?cè)绱藦?fù)雜的場(chǎng)景下，還需要相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間技術(shù)積累；第二，技術(shù)上來說，視覺感知生成的結(jié)果成像平面于相機(jī)的光心坐標(biāo)系，而這轉(zhuǎn)換至下游決策規(guī)劃使用的世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系異常復(fù)雜，導(dǎo)致轉(zhuǎn)換過程中會(huì)受到精度誤差影響導(dǎo)致結(jié)果跳變，從而導(dǎo)致下游的規(guī)控模塊無法正常使用。第三，感知能力受到惡劣天氣的影響，在大雪大霧的天氣下，即使靠人類的雙眼有時(shí)也無法做到準(zhǔn)確地分辨出前方的障礙，而這對(duì)于自動(dòng)駕駛來說更是相對(duì)困難的挑戰(zhàn)。以目前的技術(shù)水平來看，沒有了高精地圖加持的純視覺自動(dòng)駕駛想要在惡劣環(huán)境下依然安全完成自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)，仍有不小的挑戰(zhàn)。在現(xiàn)階段，高精地圖仍然是車企們實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能必不可少的技術(shù)之一，在*近舉辦的Apollo Day上，國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛**百度更是表達(dá)了，要實(shí)現(xiàn)高安全、可持續(xù)的L2+智能駕駛產(chǎn)品，高精地圖至關(guān)重要，而且沒有替代品；對(duì)于L4級(jí)別自動(dòng)駕駛而言，要達(dá)到99.99%以上的成功率，高精地圖更是必不可少的能力之一。在未來，隨著車廠們感知決策技術(shù)能力的逐漸提升，以及車路協(xié)同在層面的逐漸落地，在單車智能和車路協(xié)同真正并駕齊驅(qū)的落地背景下，高精地圖或許就會(huì)變得不那么重要，而那時(shí)自動(dòng)駕駛也將不再依賴于高精地圖的限制。
轉(zhuǎn)載自智車科技，文中觀點(diǎn)供分享交流，不是本網(wǎng)站立場(chǎng)，如涉及版權(quán)等問題，請(qǐng)您告知，我們將及時(shí)處理。
-- END --
瀏覽器自帶分享功能也很好用哦~
