华为也Say No！高德、百度还坐得住吗？

3月23日，华为举办了2023年度的春季旗舰新品发布会。虽然华为P60系列和折叠屏旗舰Mate X3系列才是这次这次发布会的主角，但HUAWEI 问界M5即将新增的高阶智能驾驶版本的消息也成为了焦点。

华为终端BG CEO余承东在大会上透露，即将上车ADS 2.0版本将不再依赖于高精地图，而是通过车端融合感知来完成对环境的识别。

这意味着继小鹏、蔚来、理想之后，华为也抛弃了高精地图，走向了“重感知”路线。

前几年大火的高精地图，在智能驾驶赛道上已经逐渐沦为鸡肋，倒在了技术爆发性发展的前夜。

高精地图的问题究竟在哪？为何迅速被车企边缘化？让功夫汽车带大家一起看一下。

成本高、保鲜难，高精地图成死局

首先我们要搞清楚，高精地图究竟是什么。与普通的地图不同，高精地图（HD map）最大的特点就是精确度极高，精度可以达到厘米级别，真正可以做到“一览无余”。

包含道路形状、交通标志、道路标记以及周边的障碍物等元素，都能在高精地图中显示出来。再细一点，每个车道的坡度、曲率、侧倾数据，每条车道之间的实线和虚线，道路的限高、隔离带这些高精地图也都能描述出来。这就意味着智能驾驶只要“一图在手”，就是“天下我有”。

2021年4月，一台极狐阿尔法S市区智能驾驶全测试的视频曝光，车辆在无人控制的状态下轻松游走于街头，惊艳了网络。当时这台车所采用的核心科技，就是高精地图。

可以说凭借着这一优势，极狐阿尔法S至少提前两年落地了城市NOA，这就是高精地图的实力。

但从结果来看，2021年4月既是高精地图惊艳的开始，也成为了顶点。毕竟高精地图的采集成本极高，全国的城市道路足有1000万公里，而厘米级地图每100公里道路的采集成本可能要达到10万元，这还不算更多错综复杂的乡村小路。要把全国的道路采集齐全，基本属于天价。

这也是各大厂商弄来弄去，始终在几个大城市打转的重要原因。毕竟谁敢说我去把全国的道路都采上，那个投入绝对是非常吓人的。

最后地图厂商想到了一个方法，那就是众包制图。就是企业将相关的传感器装到第三方的普通车辆，让这些第三方车来进行实时数据采集，并随时上传到云服务器。但这一点又涉及到了测绘资质问题和隐私问题，很快就被叫停了。

除了采集困难外，还有一个问题就是道路的变化。即使是采集完成后，也不能保证道路不会做出调整，这样一来已经完善的地图包还要不断的修订。

并不能“一劳永逸”，这进一步推高了成本。正因此，高精地图出来这么多年，进展依然缓慢。

掰扯不清的责任，车企与地图厂商博弈

前面说了，高精地图的整体费用非常高，而且要一直保持更新，这笔费用太高了，这也成为了被边缘化的主因。

但大多数行业的基础投入都非常高，只要后续有得赚，总会有人愿意做。高精地图之所以被放弃，还有一个原因就是谁需要高精地图的问题。

从表面上看，车企应该是最需要高精地图的。之前小鹏的NGP，采用的是高德的高精地图；蔚来的NOP则用的是百度的高精地图；沃尔沃之前预告的新车型，则采用的是四维图新的高精地图。

但车企只是想用，却并不想成为主要的成本承担方。以小鹏为例，它需要用到高精地图的车型本就只有一两款，而这些车型中还必须是选择了高阶辅助驾驶的车型才能用上，这意味着用上这项技术的车型每年的销量可能只有一两万辆。

这样的量级，车企是不可能付出很多的费用的。以一辆车2000元计算，每年的使用费用也只有2000万元左右，这对于高精地图的发展来说杯水车薪。

而且车企还有车企的要求，之前小鹏就曾经提出，希望高精地图能够保持“鲜度”，最好能够做到按天级更新，这对于地图厂商来说无疑是难以接受的。

车企们的高要求和低投入意愿，可以说将高精地图的“包袱”全部甩给了地图厂商。在前几年互联网飞速发展的年代，这个倒不是大问题。毕竟从滴滴VS快的，摩拜VS小黄车，资本已经习惯了在各大赛道上“烧钱”。

但最近两年资本持续收紧，已经没多少人愿意做这种回报不确定，但投入极大的事情了。因此大多数地图厂商在高精地图上都选择了“摆烂”，反正数据就这么多，时效性也没有保证，车企爱用不用。

既然双方一拍即散，结果自然是高精地图这条技术路线被彻底边缘化。

高精地图出局，“重感知”也未必结果？

从目前的情况了，华为、小鹏、理想、蔚来这几家头部新势力都抛弃了高精地图的路线，转而选择了“重感知”的路线。即加强车辆的感知能力和算法，最终实现高阶智能驾驶。

这条路线能否走通呢？其实依然有很多问题。

首先提一下最早走“感知”路线的特斯拉，目前基本已经失败了。特斯拉走的算是“轻感知”纯视觉智能驾驶路线，逻辑上就是模拟人的操作。整车只用成本相对低的摄像头来观察周围情况，然后依赖系统算法来判断该如何驾驶。理论上只要系统和人一样聪明，这套系统就能很好地运作。

但理论是理论，在实际驾驶中摄像头对于不同距离的物品大小判断并不准确，这样视线不好或者图形太接近时容易出现误判。并且在一些强光、大雾、大雨等环境下误判几率会大幅增加，总不能不然用户在极端天气条件下出门吧。最近特斯拉又打算在新车型中加回雷达，就是这个原因。

在车企们用上激光雷达走“重感知”路线之后，确实相比纯视觉路线要更可靠一些。但问题也依旧存在，首先肯定是成本问题，感知能力越强的设备价格越昂贵，这意味着单车价格很难降下来。然后是不同信号的处理问题，不同感知部件中究竟“听谁的”。

从目前的情况下，“重感知”的方案应对高架和高速问题不大，但在市区的适应性也依然需要进一步提高。

当然了，车企还有另外一个方向，那就是“车路协同”。不用过度强调单车的“感知”能力，只需要修建一条感知能力足够强的公路，然后由公路将信息发送给每一台车。这样一来只要把道路的“基建”完善，车辆就会可以自动按照提供的信息行驶了。

但这又有另外一个问题，那就是要求所有的交通参与者都“入网”。不仅包括所有的汽车，还要包括单车和外卖车，甚至包括低速的电动轮椅。不然从“网上”看周边没有车，结果直接撞上了某一条“漏网之鱼”，那可能会导致连环事故。

功夫拍案

高精地图的率先出局确实在意料之中，成本投入太高回报太少，并且还要不断的保持实时更新。不管是车企还是地图厂商，意愿都不够强烈，自然很快就被边缘化了。

但“重感知”路线也未必是出路，目前各大车企都开始落地自己的城市NOA，比如刚刚上市的小鹏P7i，即将上市的问界M5高阶智能驾驶版，我们还是观察一下它们究竟能做到什么程度吧。

功夫汽车有种预感，高阶智能驾驶是一条非常长远的道路。如果三年之内“重感知”路线依然没有大的突破，可能车企还会继续寻求新的解决方案。我们会出现很多问题，但最终的答案肯定已经离我们越来越近。