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    車(chē)企NOA開(kāi)城背后,高精地圖的博弈與取舍

    2023-09-09 14:10:21    來(lái)源:鈦媒體    

    今年以來(lái),“去圖化”的熱度只增不減。

    包括小鵬、理想、華為等一眾車(chē)企和廠商都先后宣傳各自不依賴高精地圖的解決方案,甚至有車(chē)企直接喊出了“去圖化”的口號(hào)。


    【資料圖】

    當(dāng)“重感知,輕地圖”的技術(shù)路線成為主流,地圖再一次被放到顯眼位置。為取代高精地圖,場(chǎng)內(nèi)玩家們開(kāi)始提出各種解決方案。

    眾包建圖成趨勢(shì)

    在高精度地圖采集中,圖商需要通過(guò)百余臺(tái)專業(yè)移動(dòng)測(cè)量采集設(shè)備獲取地圖信息,生成數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)一系列嚴(yán)格的內(nèi)部審核和加密處理,最終在完成脫敏、加偏、編譯、審圖各環(huán)節(jié)之后,高精度地圖才能投入使用。

    其工作專業(yè)程度之高,審核流程之長(zhǎng)也進(jìn)一步衍生了生產(chǎn)成本較高、更新頻率慢等一系列問(wèn)題。

    據(jù)悉,一輛高精地圖采集車(chē)需要搭載包括激光雷達(dá)、攝像頭、陀螺儀、GPS接收機(jī)、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存計(jì)算等專業(yè)設(shè)備,一輛采集車(chē)成本就在百萬(wàn)元級(jí)別,同時(shí)厘米級(jí)地圖的測(cè)繪效率約為每天每車(chē) 100 公里道路,單日單車(chē)測(cè)繪成本萬(wàn)元以上。

    四維圖新 CEO 程鵬曾公開(kāi)算了一筆賬——從 2015 年開(kāi)始,四維圖新每年在 HD 地圖上面投入的金額約為 4 個(gè)億,8 年來(lái)累計(jì)花費(fèi)了 30 個(gè)億,而覆蓋全國(guó)道路大概需要花費(fèi) 100-200 億元。

    圖商和車(chē)企都苦于高精地圖的成本和鮮度,而隨著城市 NOA 的交付成了頭部玩家們角逐的重點(diǎn),主機(jī)廠們已經(jīng)形成共識(shí),僅靠傳統(tǒng)測(cè)繪的采集車(chē)隊(duì)不可能完成對(duì)高精地圖的高頻更新,因此各家廠商紛紛走向“重感知輕地圖”,或是“無(wú)圖”路線。

    需要指出的是,廠商所提的“無(wú)圖”路線并非完全不用地圖,而只是舍棄高精度地圖。在最近的一次媒體溝通會(huì)上,大有時(shí)空 CTO 李慶建也指出,“重感知輕地圖是不使用預(yù)先采集的高精地圖,而是使用一個(gè)實(shí)時(shí)采集更新的地圖。”

    李慶建所指的實(shí)時(shí)采集更新的地圖,正是業(yè)內(nèi)近年來(lái)主流的眾包建圖路線,即通過(guò)收集大量車(chē)流軌跡信息或單車(chē) SLAM 建圖結(jié)果,在云端融合為準(zhǔn)確的語(yǔ)義地圖,并用眾包建圖的結(jié)果更新、修補(bǔ)已有的 HDMap,最后語(yǔ)義地圖被壓縮并分發(fā)到生產(chǎn)汽車(chē)上。

    這一路線可以說(shuō)是時(shí)代的產(chǎn)物,既只需利用量產(chǎn)車(chē)上低成本的自動(dòng)駕駛設(shè)備,用數(shù)量彌補(bǔ)質(zhì)量,某種程度上減輕了對(duì)圖商的依賴。在海外市場(chǎng),特斯拉和 Mobileye 都是采用這一技術(shù)路線。

    不過(guò),在國(guó)外可行的技術(shù)方案在國(guó)內(nèi)不一定可用。地理信息屬于重要的戰(zhàn)略信息,涉及到國(guó)防安全問(wèn)題,根據(jù)國(guó)家法規(guī)規(guī)定,測(cè)繪資質(zhì)是測(cè)繪專業(yè)必須具備的資質(zhì),資質(zhì)等級(jí)為甲、乙兩級(jí),并非所有的廠商都具備采集的資質(zhì)以及建圖的能力。

    也就是說(shuō),眾包采集這種自由測(cè)繪的行為目前在國(guó)內(nèi)仍屬于政策法規(guī)的“灰色地帶”,其次是數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全性也得不到充分的保證。

    初創(chuàng)圖商搶灘新機(jī)遇

    市場(chǎng)對(duì)“輕地圖”的需求已經(jīng)擺上臺(tái)面,除了有能力進(jìn)行眾包自建的車(chē)企,圖商們也順勢(shì)發(fā)布了“輕高精地圖”方案,在這之中,一些初創(chuàng)公司也開(kāi)始進(jìn)場(chǎng)布局,比如,大有時(shí)空。

    據(jù)悉,大有時(shí)空是由國(guó)家智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)創(chuàng)新中心孵化設(shè)立的科創(chuàng)企業(yè)。

    在定位方面,大有時(shí)空在今年 1 月發(fā)布了 PPP-RTK全球衛(wèi)星定位服務(wù),官方介紹稱旗下產(chǎn)品定位精度可達(dá) 2cm,收斂速度可達(dá) 30 秒。

    通過(guò)和海克斯康集團(tuán)合作,大有時(shí)空構(gòu)建了“衛(wèi)星定位一張網(wǎng)”。其中,海克斯康負(fù)責(zé)北美、歐洲的 CORS 網(wǎng)建設(shè)和數(shù)據(jù)中心的獨(dú)立運(yùn)維,大有時(shí)空負(fù)責(zé)中國(guó)的 CORS 網(wǎng)建設(shè)和數(shù)據(jù)中心的獨(dú)立運(yùn)維。

    李慶建透露,目前“衛(wèi)星定位一張網(wǎng)”正在國(guó)內(nèi)、歐洲等地進(jìn)行測(cè)試,包括國(guó)內(nèi)外車(chē)廠出口進(jìn)口及其自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的適配應(yīng)用等,目前完成小范圍的運(yùn)營(yíng)測(cè)試示范,下一步形成量產(chǎn)車(chē)型,距離實(shí)際量產(chǎn)落地還需要一些適配及測(cè)試時(shí)間。

    另外,在地圖方面,大有時(shí)空圍繞智能汽車(chē)量產(chǎn)的地圖技術(shù)路線,幫助車(chē)廠打造數(shù)據(jù)中心,提供實(shí)時(shí)定位和時(shí)空數(shù)據(jù)的閉環(huán)解決方案,并在大有時(shí)空的資質(zhì)的基礎(chǔ)上進(jìn)行合規(guī)安全來(lái)運(yùn)維。據(jù)悉,大有時(shí)空已經(jīng)獲得互聯(lián)網(wǎng)地圖服務(wù)甲級(jí)測(cè)繪資質(zhì)和 8 項(xiàng)乙級(jí)測(cè)繪資質(zhì),包括乙級(jí)導(dǎo)航電子地圖制作資質(zhì)。

    大有時(shí)空通過(guò)這兩大業(yè)務(wù)線的結(jié)合,形成了一套全場(chǎng)景智能駕駛解決方案,即以衛(wèi)星定位為絕對(duì)技術(shù)定位基準(zhǔn),然后賦能車(chē)廠的實(shí)時(shí)地理位置和數(shù)據(jù)更新,形成時(shí)空數(shù)據(jù)閉環(huán)。

    在李慶建看來(lái),數(shù)據(jù)閉環(huán)解決方案是智能駕駛數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的關(guān)鍵路徑,也是智能汽車(chē)研發(fā)量產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵路徑。在李慶建看來(lái),“低階智能走向高階智能的關(guān)鍵對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)感知與計(jì)算的能力的成熟。”

    因此,大有時(shí)空提出的其遠(yuǎn)期目標(biāo)是要以時(shí)空數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),打通新型測(cè)繪和智能汽車(chē)時(shí)空數(shù)據(jù)的雙向賦能。

    需要指出的是,眾包地圖的數(shù)據(jù)目前是“孤島式存在”,廠商們各自為營(yíng),地圖的數(shù)據(jù)量的積累需要大規(guī)模的車(chē)隊(duì)為基礎(chǔ),但實(shí)際上,能夠?qū)崿F(xiàn)收集和預(yù)處理的地圖數(shù)據(jù)的車(chē)輛還只是少數(shù),這也就決定了數(shù)據(jù)量的上限。

    對(duì)此,李慶建介紹稱,“一般情況下車(chē)企有自己的數(shù)據(jù)源,我們幫助車(chē)廠建立整個(gè)數(shù)據(jù)閉環(huán)的更新解決方案后再給到車(chē)企測(cè)試,大有時(shí)空不收集車(chē)企的數(shù)據(jù),而是會(huì)把基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、測(cè)繪數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)車(chē)輛數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練后賦能車(chē)企,解決數(shù)據(jù)量不足的問(wèn)題。”

    那么,作為一家解決方案提供商,大有時(shí)空的數(shù)據(jù)又從何而來(lái)?

    李慶建表示,大有時(shí)空擁有的數(shù)據(jù)主要來(lái)自基于后裝運(yùn)營(yíng)車(chē)聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)以及基礎(chǔ)測(cè)繪數(shù)據(jù),通過(guò)自身的數(shù)據(jù)和車(chē)企數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行雙重算法訓(xùn)練。

    可以看到,大有時(shí)空做的其實(shí)是算法和平臺(tái),提供技術(shù)解決方案。據(jù)李慶建透露,大有時(shí)空目前正在同 3 家以上車(chē)廠進(jìn)行聯(lián)合研發(fā)和解決方案工具鏈匹配,在數(shù)據(jù)中心的閉環(huán)自動(dòng)化供應(yīng)鏈、車(chē)端的地圖引擎,融合定位引擎等方面正在開(kāi)展合作。

    質(zhì)疑圖商,成為“圖商”?

    對(duì)于眾包建圖,業(yè)內(nèi)衍生出不同看法,有人認(rèn)為這是一種過(guò)渡形態(tài),隨著智能駕駛等級(jí)提升,高精度地圖依舊是不可或缺;也有人認(rèn)為眾包會(huì)是高精地圖的終極形態(tài),革新過(guò)去的制圖流程。

    一位業(yè)內(nèi)人士告訴鈦媒體 App,要真正實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛還有很長(zhǎng)的路要走,從目前的發(fā)展來(lái)看,眾包地圖的路線是相對(duì)具備性價(jià)比且可行的路線。

    今年以來(lái),國(guó)內(nèi)車(chē)企為了擺脫高精地圖,在眾包建圖之后,也開(kāi)始走上實(shí)時(shí)建圖的路線。小鵬 XNGP 利用深度視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) XNet 實(shí)時(shí)建圖;理想通過(guò)“BEV+Transformer”組合將傳感器收集到的數(shù)據(jù)實(shí)際構(gòu)建在線矢量地圖等,可以看到,車(chē)企們?cè)谌拥舾呔貓D這根“拐杖”后,開(kāi)始尋求從感知層面去構(gòu)建一張實(shí)時(shí)地圖作為替代方案。

    事實(shí)上,從行業(yè)的動(dòng)態(tài)也不難看出,盯上地圖這塊領(lǐng)地的不止圖商,自動(dòng)駕駛廠商、芯片廠商近年來(lái)也都將觸角伸至此處。

    在 2022 年的 GTC 大會(huì)主題演講中,NVIDIA 就發(fā)布了多模式地圖平臺(tái) NVIDIA DRIVE Map,預(yù)計(jì)到 2024 年,DRIVE Map 將為北美、歐洲和亞洲的 50 萬(wàn)公里道路,提供實(shí)地測(cè)量的真值地圖。

    盡管其他廠商們并不是要取代圖商,但也的確削弱了圖商這一角色的重要性,畢竟,高精地圖不再是車(chē)企 NOA 開(kāi)城必不可缺的因素。

    無(wú)論是眾包地圖,還是實(shí)時(shí)建圖,問(wèn)題的難點(diǎn)依舊在于數(shù)據(jù),一方面是地理數(shù)據(jù)采集的合規(guī)性、數(shù)據(jù)審核的時(shí)效性以及數(shù)據(jù)的歸屬和利用。

    雖然目前在處于政策空白期,但行業(yè)各方已經(jīng)在著力推動(dòng)時(shí)空數(shù)據(jù)的共享、管理和規(guī)范。今年兩會(huì)期間,何小鵬也在提案中建議“允許和鼓勵(lì)眾源方式更新地圖,既鼓勵(lì)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)作為高精地圖產(chǎn)品的使用者,也允許其成為高精地圖數(shù)據(jù)的采集者。”

    今年 7 月,在中國(guó)汽車(chē)工程學(xué)會(huì)、中國(guó)測(cè)繪學(xué)會(huì)、國(guó)家智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)創(chuàng)新中心、中國(guó)地圖出版社集團(tuán)有限公司等單位發(fā)起下,已正式成立智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)自動(dòng)駕駛地圖基礎(chǔ)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟,包括蔚小理、上汽、長(zhǎng)安、比亞迪、長(zhǎng)城等 30 余家企業(yè)單位均確認(rèn)加入。

    可以看到,地圖未必只是圖商的領(lǐng)地,當(dāng)高精地圖在城市場(chǎng)景應(yīng)用受阻后,車(chē)企和廠商們都在尋求替代方案,正如程鵬所說(shuō),“要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,就不可能做到無(wú)圖。”但無(wú)論是哪一種形式,都是推向自動(dòng)駕駛從技術(shù)實(shí)現(xiàn)走向量產(chǎn)落地的嘗試。


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