隨著自動駕駛技術的迅猛發展，傳統的高精度地圖依賴逐漸受到挑戰。近年來，越來越多的汽車制造商和技術公司開始探索輕地圖甚至無圖的自動駕駛解決方案。隨著華為宣布全國開啟不依賴高精地圖的城區高階智駕，小鵬提出了243城都能開，一眾友商也都是開足馬力，比學趕幫超。智能駕駛似乎已經進入了一個全新的無圖時代。這種新興技術試圖通過減少或完全消除對高精度地圖的依賴，從而降低成本、提升靈活性，并加快自動駕駛的部署進程。然而，這一技術路徑是否真正可行，仍然存在諸多技術和實踐上的疑問。

自動駕駛技術的地圖依賴性

據國際數據公司IDC，2020年中國高精度地圖市場總量為4.74億元，增速高達70%。目前國內做高精地圖的廠家主要是專業圖商，如百度、四維圖新、高德等。據天風證券測算，2025年國內高精地圖市場規模有望增長至152.4億元。這一數據不僅反映了高精度地圖在自動駕駛和智能交通領域的重要性日益凸顯，也預示著未來市場的巨大潛力。

1.1高精度地圖的重要性

在主流的自動駕駛技術中，高精度地圖扮演著至關重要的角色。高精度地圖不僅記錄了道路的幾何形狀，還包含了車道線、交通標志、紅綠燈位置等詳細信息，甚至能提供實時的動態交通信息。這些信息對于自動駕駛車輛進行路徑規劃、環境感知和決策制定至關重要。

高精度地圖的一個顯著優點在于其可以為自動駕駛系統提供超視距的信息。也就是說，即使傳感器無法探測到的區域，高精度地圖也可以通過先驗數據為車輛提供有關信息。這種能力對于復雜城市環境中的自動駕駛至關重要，特別是在視野受限的情況（如彎道、交叉路口等）下，高精度地圖的優勢更是顯而易見。

在2023年之前，國內幾乎所有落地的高級輔助系統都以高精度地圖作為支持。作為自動駕駛感知層的重要組成部分，高精地圖能夠彌補常規傳感器的局限，提供關鍵的先驗信息，從而推動單車智能的實現。此外，許多靜態信息可以事先存儲在高精地圖中，這有效地減輕了感知層在實時檢測方面的計算壓力，使系統能夠將更多的資源集中于動態物體的識別與跟蹤。事實上，大多數智能駕駛方案的設計和開發都以高精地圖為基礎。

1.2高精度地圖的局限性

盡管高精度地圖在自動駕駛中發揮著重要作用，但它也存在一些顯著的局限性：1.高昂的維護成本高精度地圖需要頻繁更新，以確保其包含的道路信息始終準確。這種更新通常涉及到復雜的數據采集、處理和分發流程，尤其在快速發展的城市環境中，這一過程變得更加繁瑣和昂貴。2.區域覆蓋受限由于構建和維護高精度地圖的成本高昂，地圖數據通常只能覆蓋特定區域，尤其是在地理位置復雜或變化頻繁的地區，全面覆蓋變得更加困難。這限制了自動駕駛車輛的行駛范圍，使其只能在特定的、已映射的區域內運行。3.環境變化敏感高精度地圖依賴于預先采集的靜態環境數據。當道路環境發生變化，如道路施工、交通設施的更改等，地圖數據可能無法及時更新。這可能導致自動駕駛系統無法正確感知和響應新的環境，從而影響行車安全。4.數據存儲與處理壓力高精度地圖包含大量詳細的環境信息，這對數據存儲和處理能力提出了很高的要求。尤其是對于大規模部署的自動駕駛車隊來說，管理和處理這些龐大的地圖數據是一項巨大的挑戰。5.依賴性導致的適應性降低由于高精度地圖在自動駕駛決策中起到關鍵作用，車輛在行駛過程中對地圖的依賴性較強。一旦地圖數據缺失或不準確，自動駕駛系統可能無法正常運行，導致車輛在未知或動態環境中適應性較差。6.隱私和安全問題高精度地圖包含了大量詳細的地理和道路信息，可能涉及隱私和安全問題。如果地圖數據被惡意篡改或泄露，可能會導致安全隱患。此外，地圖數據的采集也可能涉及到個人隱私保護的問題。7.地圖更新的時效性道路狀況和城市布局不斷變化，高精度地圖必須及時更新才能保持準確性。然而，數據采集和處理通常需要時間，這導致地圖更新存在一定的時滯，從而可能在動態環境中導致決策失誤。這些局限性使得高精度地圖在自動駕駛系統中盡管重要，但其應用仍然面臨諸多挑戰。隨著技術的進步，行業需要在這些問題上尋找更有效的解決方案，或探索新的技術路徑，如無圖方案或輕地圖方案。

如何實現智駕無圖？

2.1無圖方案的核心思想

無圖方案的核心思想是讓自動駕駛系統擺脫對高精度地圖的依賴，通過實時感知和環境理解來實現安全駕駛。具體而言，無圖方案依賴車載傳感器（如攝像頭、雷達、激光雷達等）實時捕捉周圍環境數據，并通過先進的人工智能算法進行處理，以實時構建車輛的環境模型并做出駕駛決策。

2.2傳感器融合技術

傳感器融合是無圖方案的關鍵技術之一。由于單一傳感器無法提供全面的環境信息，自動駕駛系統通常需要結合多種傳感器的數據來構建一個完整的環境模型。例如，攝像頭可以提供豐富的視覺信息，而激光雷達則可以精確測量物體的距離和形狀。通過將不同傳感器的數據進行融合，自動駕駛系統可以獲得更為準確和可靠的環境感知。

2.3實時環境理解與決策

在無圖方案中，自動駕駛系統必須具備以下幾項關鍵能力，以便在實時理解復雜駕駛環境的基礎上做出準確的駕駛決策：1.道路和車道檢測自動駕駛系統需要能夠通過攝像頭、激光雷達等傳感器實時檢測道路的邊界、車道線以及其他道路標志。這種能力確保車輛能夠在沒有高精度地圖的情況下，依然能夠正確判斷行駛路徑，并保持在車道內行駛。2.障礙物檢測和避讓系統必須具備實時檢測和識別道路上靜態和動態障礙物的能力，包括行人、車輛、動物、道路障礙物等。檢測到障礙物后，系統需要迅速評估其運動軌跡和危險性，并制定適當的避讓策略，以確保行車安全。3.交通標志和信號識別自動駕駛系統必須能夠準確識別道路上的交通標志和信號燈，并根據這些信息調整車輛的速度、行駛路徑和決策。例如，識別到停車標志時，系統需要做出停車決策；識別到紅綠燈時，系統需要根據燈光信號調整車輛的行駛行為。4.環境感知與建模系統需要通過傳感器數據，實時感知和理解周圍的環境，包括道路結構、交通參與者的行為、天氣條件等。通過多傳感器融合技術，自動駕駛系統可以創建一個精確的環境模型，以便更好地進行導航和決策。5.動態決策和路徑規劃在無圖方案中，車輛必須能夠根據實時環境信息進行動態決策。這意味著系統需要具備實時規劃和調整行駛路徑的能力，以適應不斷變化的道路和交通條件。例如，系統需要能夠應對突發的交通堵塞、道路施工或其他不可預測的狀況，并迅速找到替代路徑。6.預測和應對能力自動駕駛系統需要具備預測其他交通參與者行為的能力，例如預測前方車輛的變道、行人的穿越等。通過準確的行為預測，系統能夠提前做出反應，避免潛在的碰撞和危險。7.自適應學習與優化無圖方案的自動駕駛系統還需要具備自適應學習能力，通過不斷積累駕駛經驗來優化感知和決策過程。通過學習和優化，系統可以提高在復雜環境中的表現，增強對各種駕駛場景的適應性。8.冗余與故障處理為了確保安全，系統還需要具備冗余機制和故障處理能力。在傳感器或系統出現故障時，自動駕駛系統應能夠及時檢測并切換到備用方案，或者在必要時安全地停車，以避免危險。這些能力是無圖方案成功運行的基礎，能夠幫助自動駕駛車輛在復雜、多變的道路環境中做出快速而準確的駕駛決策，從而保障行車安全。

無圖方案有何優勢？

3.1靈活性和適應性

無圖方案的一個顯著優勢在于其靈活性和適應性。由于不依賴高精度地圖，自動駕駛系統可以在未被預先映射的區域行駛，從而大大擴展了車輛的行駛范圍。此外，無圖方案可以更快地適應環境變化，無需等待地圖數據的更新。

3.2成本效益

無圖方案可以顯著降低自動駕駛的部署和運營成本。首先，減少了高精度地圖的構建和維護成本。其次，簡化了數據更新和管理流程。對于一些運營場景復雜多變的地區，無圖方案可能更具經濟性。

3.3實時性與高效決策

通過依賴實時傳感器數據，無圖方案能夠更迅速地響應環境變化，做出即時決策。這在面對突發狀況或不確定環境時尤為重要。由于不依賴先驗的地圖數據，系統在應對新環境或未曾遇到的場景時，能夠更自主地進行判斷和調整。

無圖方案的挑戰？

4.1環境感知的精度和可靠性

無圖方案對環境感知的要求極高。由于缺乏先驗地圖數據的支持，自動駕駛系統必須依賴傳感器實時獲取的環境信息。然而，傳感器受限于技術水平和環境條件，可能無法始終提供準確可靠的數據。例如，攝像頭在光線不足或惡劣天氣條件下性能可能下降，而激光雷達則可能受到反射率低的物體的影響。

4.2計算復雜度和延遲

無圖方案需要自動駕駛系統具備強大的計算能力，以在短時間內處理大量傳感器數據并做出駕駛決策。這對于硬件和算法的要求極高，特別是在需要實時處理和決策的情況下。計算資源的局限性可能導致決策延遲，從而影響駕駛安全。

4.3邊緣案例處理

無圖方案在面對邊緣案例時可能存在局限性。邊緣案例是指那些罕見但潛在危險的駕駛場景，這些場景可能無法通過常規的環境感知手段準確識別和處理。由于缺乏高精度地圖的支持，自動駕駛系統在應對這些復雜情況時可能會遇到困難，進而影響駕駛安全。

4.4標準化與監管問題

隨著無圖方案的推廣，如何確保其安全性和可靠性將成為監管機構關注的重點。由于無圖方案依賴于不同的傳感器和算法組合，其安全性能難以通過傳統的標準化測試進行驗證。因此，如何制定有效的測試和驗證標準，將成為無圖方案普及的一個重要挑戰。

無圖方案的未來展望

5.1技術進步與優化

隨著傳感器技術、人工智能算法和計算硬件的不斷進步，無圖方案的技術瓶頸有望逐漸被突破。未來，自動駕駛系統將能夠更精準地感知環境，并在多種復雜情況下做出可靠的駕駛決策。同時，隨著計算能力的提升，實時處理和決策的性能也將得到進一步優化。

5.2與輕地圖的結合

雖然無圖方案具有諸多優勢，但完全摒棄地圖數據在現階段仍有一定風險。因此，一些企業正在探索將無圖方案與輕地圖相結合的混合方案。輕地圖相比高精度地圖更加簡化，保留了關鍵的道路信息，能夠在提升靈活性的同時提供必要的環境支持。通過這種方式，自動駕駛系統可以在地圖數據缺失的情況下仍然具備一定的導航能力，同時進一步提高系統的整體安全性和可靠性。

5.3無圖方案的應用場景擴展

未來，無圖方案可能在一些特定場景下展現出更大的應用潛力。例如，在農村地區、道路基礎設施不完善的區域，或者是高度動態變化的城市環境中，無圖方案能夠更好地適應復雜多變的交通狀況。此外，無圖方案也有望在共享出行、物流配送等領域發揮重要作用。

總結

無圖方案代表了自動駕駛技術發展的一條重要路徑，其通過削弱或取消對高精度地圖的依賴，展現出了靈活性、成本效益和實時性等諸多優勢。然而，這一技術方案在環境感知、計算復雜度、邊緣案例處理等方面仍面臨挑戰。未來，隨著技術的進步和行業標準的完善，無圖方案有望在自動駕駛領域占據更加重要的地位。

審核編輯 黃宇