134城,降本95%,百度Apollo能否将智能驾驶拉回“有图”时代?
时间:2023-08-19 19:01:22来源:腾讯网

134城,降本95%,百度Apollo能否将智能驾驶拉回“有图”时代?

(文/张家栋 编辑/张广凯)

8月18日,百度Apollo智能驾驶宣布,百度地图134座城市的高级辅助驾驶地图获国家自然资源部地图技术审查中心审批,成为首批快速通过全国高级辅助驾驶地图审核的图商。

据官方介绍,百度高级辅助驾驶地图目前已获批30个省份134座城市,实现了全国一线、新一线、二线城市全覆盖,三线城市覆盖率超85%;本次获批后,百度地图高级辅助驾驶地图覆盖的道路里程近150万公里,位列行业第一。


(资料图)

百度官方称,在文心大模型技术加持下,百度地图落地行业首个地图生成大模型,实现了“地图制图成本降低 95%”,构建了端到端车道网络新范式,“显著提升”地图的全流程制作技术。

这一成本的降低与制作流程的优化,或将为图商在当前的智能驾驶的“灵魂”之争带来转折。

高精地图是比普通导航地图精度更高、元素更丰富的电子地图,它能为智驾系统提供超视距的环境感知能力和“上帝”视野,降低实时感知的负担与出错率,此前在高阶智驾中是当之无愧的“宠儿”。

然而,2019年马斯克对传统高精地图的“炮轰”,以及此后特斯拉在All in视觉感知技术的成果,令高精地图在短短3年时间中,快速失宠。

今年以来,经过行业高强度的“重感知、轻地图”洗脑式轰炸,“去高精地图的进程越快≈智驾能力越好=智驾体验越好”的观点在舆论中逐渐弥漫开来。

这也成了当下图商与车企间“针锋相对”的直接原因。

但如果更多留意车企在宣传时的话术,便不难发现,所谓的“无图”并非全然抛弃高精地图,多数厂家更倾向于使用“不依赖高精地图”。

今年3月,小鹏通过OTA向G9与P7车型推送了城市高阶智驾XNGP功能,并声称将在全国没有高精地图的城市陆续开放“无图化”的XNGP。但在实际体验中,XNGP的运行逻辑则为“有高精地图就用,没有高精地图就降级”。

同样,在另一家智驾能力出色的服务提供商华为,阿维塔11的ADS 1.0也首先将高精地图作为基础,即使是拥有“无图智驾”能力的ADS 2.0,其规划也是在有高精地图的五座城市率先开放城市高阶智驾功能。

对智驾车辆来说,高精地图对静态交通元素、道路连接关系的精确表达,可以为感知系统减负,节省计算资源,节省出的算力可用于更好地感知动态物体;另一方面,它提供的先验信息和省出的算力,也会降低智驾算法中预测和规控模块的难度。

所以,在短期内,高精地图依然会成为车企在智驾探索道路上不可绕开的一环。

有分析人士认为,在国内,无论是车企还是智驾供应商,都没有将高精地图100%地排除出技术方案中,反而是能用图就用图,这是当下企业对高精地图的真实态度。

只不过,围绕高精地图的“刚需”,车企急于摆脱其依赖的根本原因,在于传统高精地图的成本高和鲜度低,也就是“高额绘图成本”以及“更新速率不足”。

根据最新的国家政策规定,高精地图的测绘和制图仅能由国家颁发导航电子地图制作甲级测绘资质的企业合法操作。根据2022年换证复审公示显示,仅有19家通过了复审换证。

较少的拥图资质,以及智驾算法的快速进化和白热化的智驾进城竞赛,均令现有的图商维持传统的高精地图绘制难度大幅提升。

从传统高精地图的绘制过程来看,图商通常尽量选用搭载高规格传感器的采集车,并进行多次采集,以此降低误差。而且,为了完全不依靠单车智驾能力,其测绘内容也极为细致,例如,此前高精地图会把每一个红绿灯的精确位置以及具体的灯对车道的指向具体信息统统标注出来。

这不仅对测绘要求和精度有着极高的要求,其测量车辆的硬件和后期处理成本也同样夸张。车企们显然也不愿在相同的智驾能力下,将大量成本砸向图商。

腾讯HD Air轻量级地图

为了改变现状,“轻量级高精地图”应运而生。相较于传统高精地图,轻量级地图对地图的精度以及元素丰富度进行了适度裁剪,并对算法进行升级,从而提升了对误差的容错度。

以红绿灯为例,在车辆本身的视觉感知提升后,轻量级高精地图只需要对车辆提示红绿灯的大致方位,便能够实现车辆“远近”感知的互补。

今年上半年,四维图新高管在接受采访时表示,其场景地图可以将高精地图的成本从“几万块直接降到百元级”。

而随着百度Apollo对文心大模型的借用,其地图的绘制速度与成本也正进一步得到改善。目前来看,无论是四维图新的120城,还是百度的134城,在轻量级高精地图的变革下,图商与车企间的最大矛盾——成本,正在得到有效解决。

不过,如今摆在图商面前的难点仍存于地图的更新速度问题。小鹏汽车自动驾驶前副总裁吴新宙曾表示,希望NGP发布的时候能够做到以“天”级更新高精地图的能力。

百度自动驾驶测试车辆

即便在轻量级地图下,大多数道路仅需一遍采集便能够绘制,但不足千辆规模的采集车队,仍难以维持地图的高频次更新,而这道题的唯一解,只能通过量产车的测绘来共同实现。

时至今日,主流图商们大都在推动基于众源更新(通过云端平台对社会车辆回传的传感器数据、感知结果进行分析、聚合,从而自动化地对高精地图的变化进行更新)的轻量级高精地图上车。当然,从车端采集众源,意味着图商与车企之间的关系又将再度产生微妙的变化。

但从长远来看,车企与图商相互的需求注定将令二者之间的关系更加紧密,而智驾路线或许也将随着两者的技术革新,经历从“重图”到“无图”再到“有图”的再度变革。

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