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在过去短短几个月的时间，城市NOA（Navigate on Autopilot）成为车企在L2+自动驾驶角逐的新赛道。在这场较量中，“去图”又成为竞争核心。

今年3月，小鹏陆续在广州、深圳和上海开放城市 NGP 功能，3个月后，小鹏开放了北京城市NGP，在小鹏的计划中，今年年底逐渐实现不依赖高精度地图。

同样在6月，理想在北京、上海开放城市 NOA 内测，下半年将开放通勤NOA功能。官方强调理想城市 NOA 技术架构的特点是不依赖高精地图，识别万物。

华为智能汽车解决方案BU CEO余承东则给出更为详细的规划，华为ADS 2.0将在今年Q3、Q4分别在全国15、45座城市实现无图商用辅助驾驶。

车企现在努力甩掉的高清地图，曾经却被称作“智能驾驶的拐杖”、“上帝之眼”。境遇发生如此变化的背后，则是一场“高精地图”的去留之争。

高精地图：心头好变眼中钉

智能驾驶技术发展之初，大部分车企都认为高精地图是不可缺少的部分，同时也纷纷布局高精地图。

2017年，上汽投资中海庭1.46亿元，中海庭成为上汽旗下子公司。

2018年，东风汽车出资5000万元战略投资立德空间。

2019年，吉利科技通过4250万美元（约合2.98亿人民币）投资收购易图通51%股权。

2021年7月，小鹏汽车以2.5亿元收购智途科技，以获得甲级测绘资质。

彼时，激光雷达+高精地图代表了高级智能驾驶，高精地图也被称作“上帝之眼”，曾经有业内人士表示，在智能驾驶中，使用高精地图就如同开卷考试。

然而在2022年，“甲级资质”这个门槛让车企对高精地图态度发生转变。

2022年9月，国家自然资源部收紧了甲级地图资质的监管，对图商资质进行复核，此前获得该资质的31家单位，只有19家复核通过。中海庭、立德空间、易图通、智途科技等图商均未通过复审。这也让车企对于高精地图的投资化为泡影。

在通过复审的19家图商中，一部分属于政府下属测绘单位，一部分企业仅测试，不开展城市测绘。真正能够制作符合主机厂自动驾驶需求高精地图的图商仅有4家，分别属于阿里、腾讯、百度以及四维。

失去高精地图资质的车企，只能转向寻找图商。供应商数量少，可以掌握定价权，高精地图的价格水涨船高。

同时高精地图存在时效性，“鲜度”是高精地图的重要标准之一，甚至需要按天更新，而更新就要花钱，这也让高精地图的成本进一步上涨。

但是对于陷入价格内卷的车企来说，价格是最为敏感的。

同济大学教授朱西产在2023中国汽车论坛上表示，部分实现城市NGP的车，使用高精度地图、激光雷达，成本就在4万-7万元，同时特斯拉还天天吓唬要降价，根本卷不过。

车企一方面受限于价格，另一方面害怕被图商“卡脖子”。实现智能驾驶选择两条“对冲”的路线：一是从图商购买高精地图继续使用；二是采用“去/轻高精地图”方案，降低对图商的依赖。

“后地图时代”百家争鸣

如果没有高精地图，那自动驾驶该怎么实现？特斯拉早就用实践给出了方案。

2019年特斯拉CEO埃隆·马斯克在特斯拉Autonomy Day上公开表示，过分依赖高精度地图会让自动驾驶系统变得极其脆弱，普及起来更加困难。

2021年，特斯拉在Tesla AI Day上展示了BEV+Transformer，在这套技术路线中，仅依靠视觉感知就能够实现自动驾驶。

BEV （Bird"s-eye-view Perception）是鸟瞰图的简称，是自动驾驶跨摄像头和多模态融合背景下的一种视角表达形式。

BEV在环境感知阶段，可以将激光雷达、毫米波雷达和相机等不同空间的数据融合。同时，还可以引入过去时间片段中的数据，进行多帧时序融合。将数据转化为动态信息（如车速、位置等），以及静态信息（如车道线和马路边缘的位置）。

2D感知中，视觉效应会出现物体遮挡。在BEV视角下，算法可以根据多模态数据解决遮挡和重叠问题，提高物体检测和跟踪的精度。

想要实现BEV，神经网络模型Transformer起到重要作用。Transformer是一种基于注意力机制的机制的深度学习模型，通过注意力机制处理数据，可以适应不同长度和不同结构数据的输入，具有高鲁棒性和强泛化能力。

依靠这套技术路线，特斯拉不依赖激光雷达和高精地图，也可以得到准确三维世界信息。基于特斯拉的实践，众多车企以及供应商开始尝试BEV+transformer。

小鹏、理想、毫末智行和百度等都先后公布了 BEV 的新一代感知架构的最新进展，核心均是“重感知，轻地图”。

理想汽车CEO李想曾在采访中透露，理想汽车的技术路线和特斯拉FSD十分相似。马斯克也在社交媒体回应了对于理想城市 NOA的感受：“感觉很熟悉。”

当然，纯视觉技术也不只有一种。最近的CVPR 2023 自动驾驶研讨会上，智能驾驶供应商Momenta介绍了其无图智能驾驶算法方案。

同样是依靠摄像头，不过Momenta的方案更偏向于通过车道线识别进行实时建图，并通过算法对车辆行驶的路径规划。采用类似方案的还有智能驾驶方案提供商地平线。

不久前的2023特斯拉股东大会上，马斯克表示特斯拉FSD Beta V12将使用端到端技术，这也将为自动驾驶再开辟一条新的路线。这一方案被业内称作“自动驾驶中的ChatGPT”，摄像头采集的数据通过计算直接转化为对车辆的控制，更接近于真实的人类驾驶。

“轻地图”也可以用地图

“感知、地图不是非此即彼，而是相辅相成的关系。”高德地图汽车业务中心总经理江睿在第十五届中国汽车蓝皮书论坛上谈到，感知解决的是近场的问题，地图要解决的则是全局的问题。

不仅如此，高精度地图作为先验信息，可以给自动驾驶提供大量的安全冗余。一位旷世科技工程师向汽车头条记者透露，没有高清地图高速NOA可能都不敢落地，未知路况第一次仅靠摄像头识别不一定准确。

如今，在这场“去图”运动中，各家车企似乎达成了一致：轻地图而不是去地图。

小鹏汽车工作人员曾透露，目前只是减少依赖并非完全抛弃高精地图。在XNGP实际使用中，有高精地图覆盖的区域功能更加完善。

智行者工程师告诉汽车头条记者，高速领航系统H-INP不是不用高精地图，而是不依赖高精地图。有高精地图的时候可以用，没有的时候依旧可以跑的很好。

基于“轻地图”的目标，图商也根据车企和智能驾驶供应商的需求，产出轻量化的高清地图。一位高精地图公司专家表示，“轻地图”去除高精地图中的杆、路灯等非必须拓扑要素，将高精地图的一些内容去掉，将数据存储和传输减少，做到轻量，可以降低高精地图作业成本。

同时，图商生产高精地图，一部分是主动采集，一部分是按照主机厂需求采集，产出的地图也可以让不同主机厂重复使用。在未来市场中，车企和智能驾驶供应商可以共同分摊地图成本，使用高精地图的企业越多，价格就会越低，进入正循环。

“对于用户来说，智能驾驶有无高精地图并不重要，重点是实际体验”一位创时科技产品经理告诉汽车头条记者。

从最终的技术路线来看，纯视觉和高清地图的边界也变得更加模糊。随着城市NOA越发普遍，对于车企和智能驾驶供应商来说，实现功能才是关键，具体的技术路线似乎也不那么重要。