今年以來，“去圖化”的熱度只增不減。

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

【資料圖】

當“重感知，輕地圖”的技術路線成為主流，地圖再一次被放到顯眼位置。為取代高精地圖，場內玩家們開始提出各種解決方案。

眾包建圖成趨勢

在高精度地圖采集中，圖商需要通過百余臺專業移動測量采集設備獲取地圖信息，生成數據經過一系列嚴格的內部審核和加密處理，最終在完成脫敏、加偏、編譯、審圖各環節之后，高精度地圖才能投入使用。

其工作專業程度之高，審核流程之長也進一步衍生了生產成本較高、更新頻率慢等一系列問題。

據悉，一輛高精地圖采集車需要搭載包括激光雷達、攝像頭、陀螺儀、GPS接收機、數據儲存計算等專業設備，一輛采集車成本就在百萬元級別，同時厘米級地圖的測繪效率約為每天每車 100 公里道路，單日單車測繪成本萬元以上。

四維圖新 CEO 程鵬曾公開算了一筆賬——從 2015 年開始，四維圖新每年在 HD 地圖上面投入的金額約為 4 個億，8 年來累計花費了 30 個億，而覆蓋全國道路大概需要花費 100-200 億元。

圖商和車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，主機廠們已經形成共識，僅靠傳統測繪的采集車隊不可能完成對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“無圖”路線。

需要指出的是，廠商所提的“無圖”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上，大有時空 CTO 李慶建也指出，“重感知輕地圖是不使用預先采集的高精地圖，而是使用一個實時采集更新的地圖。”

李慶建所指的實時采集更新的地圖，正是業內近年來主流的眾包建圖路線，即通過收集大量車流軌跡信息或單車 SLAM 建圖結果，在云端融合為準確的語義地圖，并用眾包建圖的結果更新、修補已有的 HDMap，最后語義地圖被壓縮并分發到生產汽車上。

這一路線可以說是時代的產物，既只需利用量產車上低成本的自動駕駛設備，用數量彌補質量，某種程度上減輕了對圖商的依賴。在海外市場，特斯拉和 Mobileye 都是采用這一技術路線。

不過，在國外可行的技術方案在國內不一定可用。地理信息屬于重要的戰略信息，涉及到國防安全問題，根據國家法規規定，測繪資質是測繪專業必須具備的資質，資質等級為甲、乙兩級，并非所有的廠商都具備采集的資質以及建圖的能力。

也就是說，眾包采集這種自由測繪的行為目前在國內仍屬于政策法規的“灰色地帶”，其次是數據質量和安全性也得不到充分的保證。

初創圖商搶灘新機遇

市場對“輕地圖”的需求已經擺上臺面，除了有能力進行眾包自建的車企，圖商們也順勢發布了“輕高精地圖”方案，在這之中，一些初創公司也開始進場布局，比如，大有時空。

據悉，大有時空是由國家智能網聯汽車創新中心孵化設立的科創企業。

在定位方面，大有時空在今年 1 月發布了 PPP-RTK全球衛星定位服務，官方介紹稱旗下產品定位精度可達 2cm，收斂速度可達 30 秒。

通過和海克斯康集團合作，大有時空構建了“衛星定位一張網”。其中，海克斯康負責北美、歐洲的 CORS 網建設和數據中心的獨立運維，大有時空負責中國的 CORS 網建設和數據中心的獨立運維。

李慶建透露，目前“衛星定位一張網”正在國內、歐洲等地進行測試，包括國內外車廠出口進口及其自動駕駛系統的適配應用等，目前完成小范圍的運營測試示范，下一步形成量產車型，距離實際量產落地還需要一些適配及測試時間。

另外，在地圖方面，大有時空圍繞智能汽車量產的地圖技術路線，幫助車廠打造數據中心，提供實時定位和時空數據的閉環解決方案，并在大有時空的資質的基礎上進行合規安全來運維。據悉，大有時空已經獲得互聯網地圖服務甲級測繪資質和 8 項乙級測繪資質，包括乙級導航電子地圖制作資質。

大有時空通過這兩大業務線的結合，形成了一套全場景智能駕駛解決方案，即以衛星定位為絕對技術定位基準，然后賦能車廠的實時地理位置和數據更新，形成時空數據閉環。

在李慶建看來，數據閉環解決方案是智能駕駛數據驅動的關鍵路徑，也是智能汽車研發量產運營的關鍵路徑。在李慶建看來，“低階智能走向高階智能的關鍵對時空數據感知與計算的能力的成熟。”

因此，大有時空提出的其遠期目標是要以時空數據為基礎，打通新型測繪和智能汽車時空數據的雙向賦能。

需要指出的是，眾包地圖的數據目前是“孤島式存在”，廠商們各自為營，地圖的數據量的積累需要大規模的車隊為基礎，但實際上，能夠實現收集和預處理的地圖數據的車輛還只是少數，這也就決定了數據量的上限。

對此，李慶建介紹稱，“一般情況下車企有自己的數據源，我們幫助車廠建立整個數據閉環的更新解決方案后再給到車企測試，大有時空不收集車企的數據，而是會把基礎數據、測繪數據、運營車輛數據進行訓練后賦能車企，解決數據量不足的問題。”

那么，作為一家解決方案提供商，大有時空的數據又從何而來？

李慶建表示，大有時空擁有的數據主要來自基于后裝運營車聯網的數據以及基礎測繪數據，通過自身的數據和車企數據中心的數據進行雙重算法訓練。

可以看到，大有時空做的其實是算法和平臺，提供技術解決方案。據李慶建透露，大有時空目前正在同 3 家以上車廠進行聯合研發和解決方案工具鏈匹配，在數據中心的閉環自動化供應鏈、車端的地圖引擎，融合定位引擎等方面正在開展合作。

質疑圖商，成為“圖商”？

對于眾包建圖，業內衍生出不同看法，有人認為這是一種過渡形態，隨著智能駕駛等級提升，高精度地圖依舊是不可或缺；也有人認為眾包會是高精地圖的終極形態，革新過去的制圖流程。

一位業內人士告訴鈦媒體 App，要真正實現自動駕駛還有很長的路要走，從目前的發展來看，眾包地圖的路線是相對具備性價比且可行的路線。

今年以來，國內車企為了擺脫高精地圖，在眾包建圖之后，也開始走上實時建圖的路線。小鵬 XNGP 利用深度視覺神經網絡 XNet 實時建圖；理想通過“BEV+Transformer”組合將傳感器收集到的數據實際構建在線矢量地圖等，可以看到，車企們在扔掉高精地圖這根“拐杖”后，開始尋求從感知層面去構建一張實時地圖作為替代方案。

事實上，從行業的動態也不難看出，盯上地圖這塊領地的不止圖商，自動駕駛廠商、芯片廠商近年來也都將觸角伸至此處。

在 2022 年的 GTC 大會主題演講中，NVIDIA 就發布了多模式地圖平臺 NVIDIA DRIVE Map，預計到 2024 年，DRIVE Map 將為北美、歐洲和亞洲的 50 萬公里道路，提供實地測量的真值地圖。

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，高精地圖不再是車企 NOA 開城必不可缺的因素。

無論是眾包地圖，還是實時建圖，問題的難點依舊在于數據，一方面是地理數據采集的合規性、數據審核的時效性以及數據的歸屬和利用。

雖然目前在處于政策空白期，但行業各方已經在著力推動時空數據的共享、管理和規范。今年兩會期間，何小鵬也在提案中建議“允許和鼓勵眾源方式更新地圖，既鼓勵智能網聯汽車作為高精地圖產品的使用者，也允許其成為高精地圖數據的采集者。”

今年 7 月，在中國汽車工程學會、中國測繪學會、國家智能網聯汽車創新中心、中國地圖出版社集團有限公司等單位發起下，已正式成立智能網聯汽車自動駕駛地圖基礎平臺產業聯盟，包括蔚小理、上汽、長安、比亞迪、長城等 30 余家企業單位均確認加入。

可以看到，地圖未必只是圖商的領地，當高精地圖在城市場景應用受阻后，車企和廠商們都在尋求替代方案，正如程鵬所說，“要實現自動駕駛，就不可能做到無圖。”但無論是哪一種形式，都是推向自動駕駛從技術實現走向量產落地的嘗試。