在新能源汽車行業(yè)的激烈角逐中，智能駕駛技術(shù)已成為各大車企“短兵相接”的重點區(qū)域。其中，“無圖NOA”（城市領(lǐng)航輔助駕駛無高精地圖版本）幾乎成了擁有智能輔助駕駛能力的車企“秀肌肉”的“擂臺”。

雖然“無圖NOA”的說法常見于車企宣傳物料，但有可能很多朋友還不太清楚它的含義。NOA是”Navigate on Autopilot”的首字母縮寫，可直譯為自動輔助導航駕駛。NOA需要依托高精度定位、多種傳感器數(shù)據(jù)、先進人工智能算法和實時決策規(guī)劃來實現(xiàn)，是從傳統(tǒng)駕駛輔助向完全無人駕駛過渡的重要技術(shù)。

高精度地圖作為實現(xiàn)高精度定位的重要元素，卻受限于高精度地圖本身覆蓋度、成本、更新頻次等問題，難以滿足城市NOA量產(chǎn)和迭代的需求。此外，高精度地圖的測繪屬于國家強監(jiān)管領(lǐng)域，相關(guān)政策法規(guī)的頒布和實施，也讓企業(yè)使用高精度地圖的成本攀升。

因此，越來越多的車企站隊“無圖NOA”，既是以“無圖”一詞向消費者展示科技的進步感，更是出于成本控制考量。事實上，“無圖NOA”并不是真正的無圖，而是轉(zhuǎn)向使用輕地圖。早在2023年4月開始，騰訊、百度、四維圖新、高德等處于行業(yè)不同定位的企業(yè)，都在積極探尋輕地圖解決方案并發(fā)布相關(guān)產(chǎn)品。

然而，車企高呼“無圖”口號的同時，卻一直沒有放下對高精度地圖的“執(zhí)念”。

高精度長關(guān)注，處處有用途

廣汽昊鉑HL增程版上市發(fā)布會上，廣汽集團平臺技術(shù)研究院院長梁偉強詳細介紹了該車搭載的AI-ECO駕駛模式。

據(jù)悉，AI-ECO模式下，車輛可以提前“看”到160公里以內(nèi)的所有路況。一旦設(shè)置好目的地，昊鉑HL出發(fā)前就會根據(jù)路上的擁堵情況、充電樁的使用情況設(shè)置好全程的能耗、動力分配，并結(jié)合實時駕駛情況動態(tài)調(diào)整。

梁偉強在發(fā)布會上表示，這套系統(tǒng)“結(jié)合導航大數(shù)據(jù)信息，借助多目標最優(yōu)規(guī)劃和超視距的路況識別技術(shù)，實時分析前方交通狀況”。實測數(shù)據(jù)顯示，開啟AI-ECO后，續(xù)航可以提升15%、油耗可以降低15%。

這個功能聽起來很美好，但關(guān)鍵問題是，如何實現(xiàn)對160公里路況的精準預判？這顯然不是一句“結(jié)合導航大數(shù)據(jù)信息”就能帶過的。事實上，廣汽從多角度切入，持續(xù)對地圖數(shù)據(jù)的獲取和應用保持關(guān)注。

自身方面，早在2023年，廣汽就投資建設(shè)廣汽云數(shù)據(jù)中心和智能網(wǎng)聯(lián)大數(shù)據(jù)平臺，通過如祺出行平臺采集海量駕駛數(shù)據(jù)，形成閉環(huán)迭代。與此同時，廣汽積極與外界展開地圖方面的合作。

2024年6月13日，廣汽與騰訊戰(zhàn)略合作全面升級，雙方基于騰訊的云計算和輕地圖能力，共同推出“端云一體”的自動駕駛輕地圖解決方案。這包括騰訊的海量實時路況數(shù)據(jù)、充電樁使用信息，以及基于大數(shù)據(jù)的交通預測模型。

除了地圖供應商，政府部門和事業(yè)單位也是廣汽合作的選擇。廣汽所在的廣州市，正在探索由政府主導進行基礎(chǔ)地圖的首次采集，并在此基礎(chǔ)上建立“政府基礎(chǔ)統(tǒng)籌、企業(yè)眾源更新、融合共享應用”的管理模式。

得益于廣州市政企雙方在智能網(wǎng)聯(lián)方面的創(chuàng)新發(fā)展、良性互動，廣州市智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)得到迅猛發(fā)展。廣汽和如祺出行，不僅是當中的受益者，也為廣州市的智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新生態(tài)和創(chuàng)新土壤貢獻力量。

在廣州市外，廣汽全資子公司廣汽資本和廣州盈蓬出資4000萬元，與南京市測繪勘察研究院等設(shè)立“廣東廣祺輿圖股權(quán)投資合伙企業(yè)”，基金規(guī)模2.05億元，重點投資高精度地圖和智能網(wǎng)聯(lián)領(lǐng)域。

大用處成本高，車企出妙招

從廣汽對地圖數(shù)據(jù)的看重，我們可以感覺到，車企對高精度地圖，是一直保持關(guān)注的。畢竟，高精度地圖是自動駕駛發(fā)展程度從L2邁向L3的關(guān)鍵。然而，高精度地圖又擁有其天然的高壁壘。除了像廣汽這樣通過多方面合作，合理降低高精度地圖的獲取成本，車企還能有其他解決辦法。

一個方法是減輕對高精度內(nèi)容的依賴，畢竟NOA是一個需要依賴多方面因素實現(xiàn)的技術(shù)。在這一個問題上，想成為科技公司的小鵬，更有解答的發(fā)言權(quán)。

于2024年8月23日流片成功的小鵬圖靈芯片，基于L4級自動駕駛的需求，以40核處理器架構(gòu)、雙自研神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元和特定領(lǐng)域架構(gòu)，實現(xiàn)了“一片頂三片”的算力暴漲。同時，小鵬建立了云端-模型-芯片-硬件的全棧自研架構(gòu)，形成端到端大模型技術(shù)閉環(huán)，以算力的進一步應用，帶來更好的智能輔助駕駛體驗。

另一個方法，是讓高精度地圖發(fā)揮更大的價值。除了可以作為輕地圖的數(shù)據(jù)來源，換個馬甲來支持“無圖NOA”，高精度還有新的去處。

根據(jù)佐思汽研的報告，自動駕駛地圖正從“記錄過去”的靜態(tài)高精地圖，轉(zhuǎn)向能夠“預演未來”的世界模型。世界模型是下一代自動駕駛系統(tǒng)的核心組件，是通過融合高精度地圖、實時傳感器信息和車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)，所構(gòu)建的能夠持續(xù)學習和預測物理世界的動態(tài)環(huán)境知識庫。

世界模型出現(xiàn)的目標，是通過數(shù)據(jù)閉環(huán)，讓自動駕駛系統(tǒng)具備“理解、預測、規(guī)劃”三位一體的能力，從而更好地應對復雜多變的駕駛場景。高精度地圖在此當中，不再僅僅是提供靜態(tài)道路信息，而是進化為世界模型驅(qū)動階段必不可少的動態(tài)數(shù)據(jù)引擎。

同時，高精度地圖的時空認知能力，能夠幫助世界模型提升單車智能水平、減少算力制約，并在應對突發(fā)情況時起先驗傳感器的作用。結(jié)合3D高斯濺射、神經(jīng)輻射場NeRF等新技術(shù)，高精度地圖的作用將持續(xù)起效，對智能輔助駕駛邁入L3級別有所幫助。

在這樣的背景下，各大車企都開始交出對世界模型應用的答卷。

理想汽車采用了“靜態(tài)BEV+動態(tài)BEV+NeRF增強Occupancy”的三重感知架構(gòu)，通過將NeRF技術(shù)與Occupancy網(wǎng)絡深度結(jié)合，解決了傳統(tǒng)純視覺方案在遠距離感知分辨率不足的問題。

華為的ADS3.0則直接去掉了BEV系統(tǒng)，引入GOD（通用障礙物檢測）和PDP（預測決策規(guī)控）網(wǎng)絡，實現(xiàn)了從“識別障礙物”到"理解駕駛場景"的跨越。

智能交通之本，未來很宏大

不同于傳感器數(shù)量和算力這些簡單通過“（數(shù)字）大就是好”就能感知到變化的智能輔助駕駛元素，高精度地圖，或者說地圖這個種類，是難以讓消費者在短時間的智能輔助駕駛體驗中，感受到沉甸甸的長期價值。

然而，正如NOA的首字母N所代表的navigation（領(lǐng)航）, 地圖在智能輔助駕駛的發(fā)展過程中，會以不同的角色，始終起著重要的領(lǐng)航作用。也許現(xiàn)在，消費者只能在智能輔助駕駛相關(guān)場景聽到這個名詞。但未來，高精度地圖會在城市智能交通體系中發(fā)揮更大的作用。

早在2022年，為了更好地落地北京冬奧會智能網(wǎng)聯(lián)汽車示范項目，北京市政府發(fā)布《北京市自動駕駛地圖特征定位數(shù)據(jù)技術(shù)規(guī)范》�！兑�(guī)范》的實施旨在通過協(xié)同自動駕駛地圖特征定位技術(shù)與自動駕駛地圖，提升自動駕駛汽車的定位可靠性、安全性與穩(wěn)定性。

從長遠角度看，《規(guī)范》也起推動北京市智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用。前文也提到，廣汽所在的廣州市，正在探索由政府主導進行基礎(chǔ)地圖的首次采集，這也是廣州市政府為實現(xiàn)智能交通管理的重要步伐。

過去，人們根據(jù)先驅(qū)者描畫的草圖進行探索，豐富出愈發(fā)精準的地圖；未來，汽車也會在高精度地圖的幫助下，駛向更加智能的道路。