谁在抢滩无图智能驾驶：技术路线仍有争议 融合发展或成趋势

“有图”与“无图”成为近两年智能驾驶行业最大的分歧之一。

小鹏汽车董事长、CEO何小鹏曾公开表示，小鹏汽车的X-NGP智能辅助驾驶系统将迎来最新量产落地计划，无高精地图区域城市导航辅助驾驶功能将于第一阶段开放20城，年内增至50城。阿维塔也宣布逐步开启无图智驾NCA，并将于近期密集开展大规模实际道路测试和用户体验。东吴证券则是预测称华为ADS2.0预计于2023年12月在全国开放不依赖高精度地图的城区NCA，进展超预期。

目前，华为、小鹏汽车等企业开始布局无图智能驾驶路线，但对于无图智能驾驶路线业内仍存有质疑，认为高精地图的绘制依然非常重要。中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅在接受新京报贝壳财经记者采访时表示，无图版智能驾驶具有很大的发展潜力，但也存在一些技术难度和局限性；未来随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，无图版智能驾驶将会逐渐成熟并得到广泛应用。

谁在抢滩无图智能驾驶？

曾经，高精地图被视为自动驾驶行业的“香饽饽”。IDC数据显示，2020年中国高精度地图市场总量为4.74亿元，增速高达70%。天风证券测算，2025年国内高精地图市场规模有望增长至152.4亿元。

然而近两年，无图智能驾驶冲击了高精地图的地位。

特斯拉CEO埃隆·马斯克曾公开表示，过分依赖高精度地图会让自动驾驶继续变得极其脆弱，普及起来更加困难。但特斯拉并未完全抛弃地图，而是采用了“众包”的形式来绘制驾驶所需要的地图，通过已售车辆收集道路信息，然后绘制地图，部署在车端，依然属于预装地图。

此外，小鹏汽车、华为等转而研发不依赖高精地图的方案。今年1月，何小鹏在小鹏汽车全员会上明确提出，2023年的X-NGP辅助驾驶要抛掉高精地图；同月，理想汽车创始人李想在全员信中表示，理想汽车的端到端训练城市NOA导航辅助驾驶将会在2023年底开始落地。

今年3月，华为常务董事、终端BG余承东表示今年4月上市的问界M5和问界M5 EV高阶智能驾驶版将搭载不依赖高精地图的智能驾驶方案。

10月阿维塔科技宣布逐步开启无图智驾NCA；小鹏汽车宣布XNGP智能辅助驾驶系统将迎来最新量产落地计划，无高精地图区域城市导航辅助驾驶功能将于第一阶段开放20城，年内增至50城。

那什么是无图智能驾驶？袁帅解释称，无图版智能驾驶是指在没有高精度地图的情况下，依靠车辆自身的感知和决策系统，实现自动驾驶的功能。资深人工智能专家郭涛进一步解释称，无图版智能驾驶通过车载传感器、计算机视觉和人工智能等技术，实现对车辆周围环境的感知、定位、决策和控制，从而达到自动驾驶的目的。

对于当下车企布局的“无图”智能驾驶技术方案，业内认为这并非是完全不用高精地图，例如一些采用了华为高阶智驾方案的部分车型是以高精地图作为基础；小鹏汽车的XNGP智驾功能实际逻辑也是“有高精地图是好，没有高精地图也能用”。

有图无图争议愈演愈烈，尚无定论

在智能驾驶风口来临之际，关于高精地图和无图的两种技术路线争议不断。

高精地图在自动驾驶感知层扮演重要角色。高精地图是精度更高、数据维度更多的电子地图，精度更高体现在精确到厘米级别，数据维度更多体现在其包括了除道路信息之外的与交通相关的周围静态信息。

但高精地图的缺点也很明显，资质、技术和资金成本等限制使其壁垒高筑，存在更新频次低、维护成本高，并且审图、资质复杂等问题。以地图采集为例，国金证券数据显示，甲级测绘资质是进入导航地图行业的门槛，高数据安全性下资质高要求，目前全国拥有该资质的公司共19家，2020年则为28家。

而从成本角度而言，余承东曾公开表示，高精地图成本非常高，仅采集上海的高精地图，采集了一两年，9000 公里都没有把上海完全覆盖。自动驾驶依赖高精地图很难做到普及，全国覆盖的成本非常高。

相对而言，郭涛认为无图智能驾驶路线优点包括不受地图限制，能够适应更广泛的道路和环境条件，且无需购买和维护高精度地图，可以降低相关运营成本；但他也表示其缺点也十分明显，对传感器的性能要求较高，如果传感器的性能有限，可能无法准确识别和理解复杂的交通场景；同时，由于缺乏预先获取的精确地图信息，无图版智能驾驶在面对未知或复杂道路情况时可能存在安全风险。

“与精确地图版智能驾驶相比，无图版智能驾驶的优点主要在于其不需要依赖高精度地图，因此具有更强的适应性和灵活性。”袁帅表示。郭涛补充称，高精地图需要提前获取高精度地图信息，而无图智能驾驶路线则不依赖预先获取的地图信息；但相比之下，高精地图可以提供更丰富详细的路况信息，有助于自动驾驶系统更好地识别交通情况。

四维图新CEO程鹏曾公开表示，目前声称“无图”的车企仍然采用了地图方案；地图是自动驾驶不可或缺的安全传感器，能够进一步提升智能驾驶的体验感。

目前关于高精地图和无图两种智能驾驶技术路线争议不断扩大。

但不可否认，目前高精地图对静态交通元素、道路连接关系的精确表达，可以为感知系统减负，节省计算资源；其提供的先验信息和节省的算力，也会降低智驾算法中预测和规控模块的难度。而无图智能驾驶路线也存在难题需要解决。深度科技研究院院长张孝荣认为其一是准确度的提升，无图智能驾驶需要更加精确的传感器和算法来实现更准确的道路识别和决策；其次，无图智能驾驶还需要解决在复杂交通情况下的驾驶决策和规划问题，以确保安全和稳定。

智能驾驶路线或呈现融合发展趋势

在无图有图争议的当下，轻量化地图成为重要解决方式。目前，包括百度、腾讯、四维图新、高德等供应商均推出了旗下的轻量化地图产品。相对而言，轻量化地图产品能提升更新频次，降低成本。

对于未来发展，业内普遍认为融合多路线或成为趋势。

“基于无图的感知技术在智能驾驶领域具有较大的潜力和前景。随着传感器技术的不断进步和算法的优化，无图感知技术将能够更好地应对复杂的道路和环境条件，提高智能驾驶的安全性和可靠性。高精地图在特定场景下仍然具有一定的优势，例如在高速公路等结构化道路上的应用。”郭涛表示，“未来智能驾驶的技术路线可能是以无图感知技术为主，但高精地图仍然在某些特定场景下发挥重要作用。”

袁帅也有相同观点，未来智能驾驶的技术路线可能会有多种，但是无图和高精地图这两种技术路线都有其优缺点，适用于不同的场景和需求。未来智能驾驶的技术路线可能会是这两种技术路线的融合和发展。未来智能驾驶的技术路线可能会是多方面的，无图和高精地图都有可能成为其中的一部分。

尽管技术路线仍有争议，但对于智能驾驶未来更加智能化、安全性更高的发展方向并无异议。张孝荣表示，随着技术的进步和算法的优化，智能驾驶系统将能够更准确地感知和理解道路情况，做出更明智的驾驶决策。此外，智能驾驶系统还将更加注重安全性，通过自动驾驶功能的加强和驾驶员监测等手段，提高行车的安全性和可靠性。