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              受困于高精地圖,車企轉(zhuǎn)向“去圖化”

              摘要:依托于“輕量級高精地圖”,各大車企暫時脫離高精地圖帶給智能駕駛“進城”的困境,但想要真正進入自動駕駛時代,如何將高精地圖與智能駕駛“進城”更好地融合仍是亟需解決 的問題。

              近期多家主流車企宣布不再依賴高精地圖,選擇“去圖化”。但無論是車企還是智能駕駛供應(yīng)商,都沒有完全拋棄高精地圖,企業(yè)對于高精地圖更多采取能用就用的態(tài)度。

              高精地圖是智能輔助駕駛系統(tǒng)的一部分,與普通導(dǎo)航地圖精度在5米到10米內(nèi)不同,高精地圖甚至將精度控制在厘米級;和普通地圖多條線路規(guī)劃相比,作為智能駕駛的“拐杖”,高精地圖主要輔助智能駕駛,為其提供大量信息,包括車道數(shù)量、交通標志、護欄、路燈等道路特征;高精地圖與普通地圖最大區(qū)別是,高精地圖提供的信息運用于智能駕駛的定位、感知、決策三個環(huán)節(jié),因此遇到?jīng)]有被高精地圖覆蓋的地方,高精地圖會主動選擇替智能駕駛繞路。

              智能駕駛“進城”加快,傳統(tǒng)高精地圖無法適應(yīng)

              高精地圖為智能駕駛提供的詳盡信息主要適用于高速公路場景,但隨著智能駕駛“進城”進度加速,傳統(tǒng)模式的高精地圖明顯滿足不了智能駕駛駛?cè)氤鞘袌鼍暗男枨蟆?/p>

              基于我國城市道路復(fù)雜的環(huán)境,高精地圖想要輔助智能駕駛“進城”就需更廣泛地進行信息采集?;趪覈栏竦穆肪€監(jiān)測標準,除高速路段外,我國僅開放了北京、上海、廣州、深圳、杭州、重慶這六座城市的高精地圖采集權(quán)限,因此高精地圖無法實現(xiàn)拓展城市道路場景,這也就導(dǎo)致了智能駕駛只能在僅有的城市范圍內(nèi)發(fā)揮作用,無法被廣泛推廣。

              除去路況原因外,高頻率更新以及高成本的信息采集也是高精度地圖無法“進城”的原因。數(shù)據(jù)顯示,我國城際高速公路和城市快速路加起來近30萬公里,但全國的城市道路則有近1000萬公里。根據(jù)《智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精地圖白皮書》,分米級地圖的測繪效率約為每天每車500公里道路,成本達每公里10元左右,而厘米級地圖的測繪效率約為每天每車100公里道路,成本達每公里千元左右。

              目前國內(nèi)城市道路時刻在更新,而其中的鄉(xiāng)村道路更是存在不清晰的部分,是高精度地圖無法感知、無法覆蓋的。因此高精度地圖難以對城市道路進行具體場景劃分,也無法形成統(tǒng)一的地圖。若想要滿足智能駕駛以上需求,高精地圖不僅需要龐大的信息采集,還要達到月度甚至周度的更新頻率,這些對高精地圖來說都是無法解決的問題。

              “去圖化”程度不徹底,“輕量級高精地圖”備受好評

              隨著智能駕駛算法進化進度不斷加快,智能輔助駕駛系統(tǒng)當(dāng)前從高速公路場景駛?cè)氤鞘袌鼍?,成為智能駕駛走向無人駕駛過渡的關(guān)鍵。智能駕駛“進城”需要面對復(fù)雜的城市道路環(huán)境,包括十字路口以及不在結(jié)構(gòu)范圍內(nèi)的鄉(xiāng)村道路等,完全不依賴高精地圖,就需要每到一處對路況進行感知,如此一來,無論是成本還是地圖更新程度難度依舊很大。

              當(dāng)下高精地圖在智能駕駛方面仍無法被替代,而高精地圖更善于應(yīng)對十字路口等高難度場景,豐富的先驗信息可以為感知系統(tǒng)減負,節(jié)省計算資源,騰出的算力可用于更好地感知動態(tài)物體,這也是企業(yè)對高精地圖保留觀望態(tài)度的原因。

              面對愈演愈烈的智能駕駛“進城”競賽,部分企業(yè)不約而同選擇“輕量級高精地圖”,即較于高精地圖,對地圖的精度及元素豐富程度進行適當(dāng)降低,不僅減輕龐大信息量采集的負擔(dān),也節(jié)省成本。今年4月,百度、騰訊、四維圖新先后發(fā)布了“輕高精地圖”方案。百度稱其“輕地圖”方案比傳統(tǒng)高精地圖要輕80%,騰訊則表示會做到地圖周更,四維圖新則稱會將高精地圖的成本從“幾萬塊直接降到百元級”。

              依托于“輕量級高精地圖”,各大車企暫時脫離高精地圖帶給智能駕駛“進城”的困境,但想要真正進入自動駕駛時代,如何將高精地圖與智能駕駛“進城”更好地融合仍是亟需解決的問題。

              編輯/王夢欣
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