火爆北京车展的城市无图NOA，已经发展到哪一步了？
本文来源：智车科技北京车展如火如荼，在汽车行业电动化、智能化的加持下，北京车展今年呈现的格局变得不太一样了。未来的汽车行业不仅向着新能源大幅迈进，也向着汽车智能化的终极目标挺进。智能驾驶技术，作为目前 ...
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| 北京车展如火如荼，在汽车行业电动化、智能化的加持下，北京车展今年呈现的格局变得不太一样了。 未来的汽车行业不仅向着新能源大幅迈进，也向着汽车智能化的终极目标挺进。智能驾驶技术，作为目前各家都在发力的目标，已经在近两年有了不小的进展。而今年以华为、小鹏为首的智驾领军企业，都发力在城市无图NOA上。 在汽车行业疯狂内卷的今天，智驾行业也正在展开新一轮技术竞赛，率先完成“全国都能开，全国都好开”的企业，必将领先这场争夺战。  城市无图NOA，智驾的关键一步 谈起智能驾驶，大多数民众觉得还是受限区域太小，无法满足日常的通勤需求。 现如今，高速NOA已经被头部厂家悉数攻克，也完成了全国大多数城市的高精地图覆盖，在大多数高速路上，高架桥上，用户已经可以体验到非常类人的辅助驾驶，并通过OTA不断升级其智能化的能力，但这是远远不够的。一方面，高精地图的使用限制了使用区域，也弱化了车辆应对复杂场景的能力，另一方面，高速路由于车道线清晰，没有行人、交通灯等复杂的交互处理，实线起来难度也相对较低，无法满足用户在上下班途中的全程接管。因此，从去年开始，以华为、小鹏为首的智驾领先企业率先向城市无图NOA发起挑战。  有图智驾与无图智驾代表两种迥然不同的技术路径。传统的有图智能驾驶依赖于高精度地图，该地图详尽记录道路信息到厘米级别，包括车道线位置、类型、宽度、坡度、曲率以及交通标志、信号灯和障碍物等。简单来说，有图智驾仿佛是让车辆沿着一条预设且精确的轨迹前进。然而，这种方法对资金投入要求极高。 这是由于，制作高精地图的过程非常复杂和繁重，每天每辆测绘车只能完成约100公里的数据采集，并且每公里的成本可达数千元。在中国快速的基础设施建设速度下，即使是刚刚测绘完的道路，也可能一周后面目全非。此外，地图的变化限制了车企智能驾驶能力的发挥，需要不断更新地图数据才能保持系统的有效性。 与此相反，无图智能驾驶摒弃了对高精地图的依赖，使得车辆在更广阔的范围内自由行驶成为可能。这种方式要求车辆具备更强的感知能力、更先进的算法和更大的计算力，从而对车辆自身的智驾系统提出了更高的要求。然而，与之带来的是算法的泛化能力也更强，能处理的复杂场景也更多，更智能。  无图方案怎么做？ “无图”化作为主流趋势的宣传口径与实际落地情况的不匹配背后，更高的技术门槛也是不容忽视的客观现实，无论是感知、算法模型、规划控制，还是数据量的训练都提出更高的考验，不仅工程量巨大，技术复杂程度也更高。 不同于我们熟悉的SD导航地图，高精地图相当于具备“超视距”感知能力的传感器，本质上能够解决感知和定位的问题。在传感器失效时，高精地图还相当于一双不受干扰的“上帝之眼”，能够提供更多的安全冗余。 如果不使用高精地图，完全依靠车端传感器将收集到的数据实时生产和构建成矢量地图，同时车辆还要对鸟瞰视角下动态目标物的 4D 信息（车辆速度/距离等）及静态目标物的 3D 信息（车道线/路沿等）进行多帧时序前融合，根据对像素位置关系的理解，在空间-时序维度上进行建模，形成全面的场景认知。  这首先就对车辆的感知能力提出更大挑战，特别是在相对复杂的路口、车道线缺失路口、长实线多路口等场景下，以及实时与其他道路参与者博弈时，车辆要做到足够精准和稳定地识别存在很高难度。 其次车辆的即时决策能力要求也更高，没有了高精地图的提前规控，“汽车大脑”需要根据车道线、路口等场景实时给出判断。与此同时，在车端部署BEV+Transformer算法模型需要处理的数据量呈指数级上升，这背后需要投入的技术和资源同样不容小觑。这也是为什么特斯拉、小鹏、毫末智行、理想等纷纷布局落地智算中心。  华为、小鹏领跑，先发优势明显 无图就是一场排位赛，将Tier1供应商的档次拉开了。一方面，能量产无图的供应商获得大量项目机会，头部公司可能会迅速地达到数十亿元营收；另一方面不能量产无图的则继续在红海里厮杀。 早在2022年底，小鹏便筹备好在广州发布城市NGP。然而，由于政策原因，直到去年上半年，小鹏在广州、上海、深圳的有图城市NGP才得以发布。去年下半年，小鹏转而全面投入无图技术路线，并在7月将城市NGP覆盖到北京、佛山两座城市。这两座城市的选择颇具深意，前一个城市是由于政策法规限制，小鹏无法进行地图采集，后一个城市是由于商业成本原因，高精地图厂商不愿进行采集。两座城市的无图方案跑通之后，小鹏的城市NGP开始进入了快车道。去年11月底，城市NGP覆盖25城，12月底增至52城，直到今年初宣布一夜开放至243个城市，再次向外界证明了国内智驾领头羊的实力。  而作为目前智驾行业中最火的华为，则在最近现场发布了智能驾驶为核心的全新智能汽车解决方案品牌—华为乾崑，带来了全新升级的乾崑ADS 3.0、乾崑车控、乾崑车云等解决方案。配合着华为在今年年初发布的全国都能开的无图智驾，相信在未来会不断提升城区NOA的乘坐体验，这方面华为的技术能力以及部署节奏都是国内的顶尖水平，也是不少厂家争先对标的标杆。  理想和大疆的智驾，不同于上面提到的两家。理想是通过神经网络替代高精地图为主，辅以纯无图的方案，而大疆，则是本地建图记忆行车的技术路线。理想的技术路线就类似于驾驶员提前看过一个地方的地图，并且把每个路口都记在了脑子里，当你接近路口时，就能立刻想起这个地方有几条车道，方向是什么，对面的路口方位在哪，这对于更流畅的通行肯定是有帮助的。但仍未能解决地图鲜度问题，虽然理论上可以通过神经网络绕过监管，构建自己的“地图”信息提升鲜度。但缺点在于泛化性能，更直白地讲，如果系统把两个相似的路口记错了，就很容易出现路径规划错误。 大疆的路线则比较特别。去年年中，大疆走访了全国大部分知名车企，并演示了记忆行车的功能，这个功能允许用户自己本地建图，这规避了监管的问题。在大多数场景下，用户只需走一遍即可生成整条路线的地图。这个方案不再要求主机厂对路线或覆盖进行验证，所有用户都可以根据自己的需求进行建图，并且立即就可以使用。但是，这个方案也有一定的局限性，比如地图的采集精度会受交通流和遮挡影响，定位的参考物局限性较大等，一旦地图构建错误，或者定位错误，整个体验就非常差了。  无论是小鹏、华为的基础能力突破，理想的神经网络地图升级，还是大疆的本地建图创新，都预示着城市NOA的广阔前景和无限可能。可以预见，今年的城市NOA之战才刚刚开始，尽管各自的路径不同，但各家的目标都是相同的，那就是为用户提供更加智能、便捷的驾驶体验。 - End - |
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