世界变化太快,谁也不敢保证,下一个被抛弃的会不会是自己。
上一年,仍有舆论称行业的共识是,高阶智驾必须要有高精地图。而到了今年,高精地图俨然已经成了被嫌弃的松子。
伴随着多家车企开始落地城市NOA,不依赖高精地图同时成为一大卖点。
据智驾网统计,目前已提出要实现不依赖高精地图的车企包括小鹏、理想、华为、智己等,而包括毫末智行、智行者、轻舟智航等智能驾驶公司,也早提出了重感知,轻地图的方案。
特斯拉又是这一切的始作俑者。FSD不需要激光雷达,也不需要高精地图。马斯克更是在2019年提出“过分依赖高精度地图会让自动驾驶系统变得极其脆弱,普及起来更加困难。”
看起来又是一个可能会被特斯拉搞黄的产业。
不过,不同于激光雷达,用不用高精地图,背后的考量除了成本还有地图鲜度及政策的影响。
由智能汽车创新联盟自动驾驶与定位工作组联合18家业内企业共同编写的《2020智能网联汽车高精地图白皮书》显示,采用传统测绘车方式,分米级地图的测绘效率约为每天每车500公里道路,成本为每公里10元左右,而厘米级地图的测绘效率约为每天每车100公里道路,成本可能达每公里千元。而一辆测绘车的成本则在数百万元至千万元级别。
测绘成本高,转嫁到用户身上就是车企高昂的使用成本。长江商学院的一份报告显示,目前车企使用高精地图,一般采用订单费加许可费的模式,订单费用约为几千万,而许可费则为单车100元/年左右。
高昂的测绘成本显然也导致了图商无法及时更新地图,也就是说地图鲜度无法保证。据称,目前图商仅能做到约三个月更新一次。这对于对场景要求极高的自动驾驶车辆来说显然是不够的。
此外,高精地图还面临着政策上的问题。高精地图的测绘需要资质,同时,也并非所有城市都能开通高精地图。目前,仅北京、上海、广州、深圳、杭州、重庆6个城市开放了高精地图应用试点,且只有广州、深圳和上海具备相对完整的高精地图。而要真正做到城市NOA落地,行业不可能有耐心去等高精地图在全国铺开。
依赖高精地图,会让智能驾驶的开发、进步变得束手束脚。
于是,这一次,马斯克又说到了大家心里。
01.高精地图的优势明显但高精地图真的要被抛弃了吗?那也未必。回看各家车企和智驾公司的表述,“不依赖高精地图”,不依赖,指的并不是不用,而是在有高精地图时使用高精地图,融易新媒体,没有的时候就靠实时感知。
高精地图的缺点很明显,但优点更加明显。
高精地图发端于传统导航地图。主要是为了满足自动驾驶等领域对地图精度更高的需求。
从定义来看,高精地图指的即是精度更高,数据维度更多的电子地图。
精度更高指的是高精地图的绝对坐标精度可以精确到厘米级别,而传统导航地图的精度通常在十米,甚至百米级别。
数据维度更多则是指除道路信息外,高精地图包含几乎所有与交通相关的周围静态信息。包括车道线位置、宽度、坡度、曲率等道路数据,交通标志、交通信号灯、车道限高、下水道口、障碍物等车道周边的固定对象信息,以及高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。
因此,高精地图可以让车辆获得更强的,甚至超视距的感知能力,而厘米级别的精度,也更能够给定位和后续的规划和控制、决策层提供更靠谱的先验信息,降低事故发生概率。也有人将高精地图成为智能汽车的记忆,让智驾系统成为老司机。
02.无法使用高精地图时的替代方案在无法使用高精地图时,为了使车辆能保持必要的智驾功能,车企也需要拿出能替代高精地图的方案。
高精地图是预先制作好的地图,而无可用地图时,依靠的就是车辆传感器实时采集数据生成的地图。这就对车辆的实时感知能力与算法提出了更高的要求。
特斯拉作为完全不使用高精地图方案的代表,曾详细解析过其采用的技术。
以顺利通行十字路口为例,去年AI Day上,特斯拉曾提到其参数量达7500万的神经网络“Lanes Network”,其作用是让车辆弄明白每条车道的走向,仅这个模型运行时就需要占用计算平台峰值算力的10%。
当然,这一部分也是由于特斯拉还采用纯视觉感知,本就对算法有着更高的要求。可以说,特斯拉是为自己选择了地狱模式。
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