隨著自動駕駛技術(shù)的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)的高精度地圖依賴逐漸受到挑戰(zhàn)。近年來，越來越多的汽車制造商和技術(shù)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(qū)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(jīng)進入了一個全新的無圖時代。這種新興技術(shù)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(shù)路徑是否真正可行，仍然存在諸多技術(shù)和實踐上的疑問。

自動駕駛技術(shù)的地圖依賴性

據(jù)國際數(shù)據(jù)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(nèi)做高精地圖的廠家主要是專業(yè)圖商，如百度、四維圖新、高德等。據(jù)天風證券測算，2025年國內(nèi)高精地圖市場規(guī)模有望增長至152.4億元。這一數(shù)據(jù)不僅反映了高精度地圖在自動駕駛和智能交通領(lǐng)域的重要性日益凸顯，也預(yù)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(shù)中，高精度地圖扮演著至關(guān)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(tài)交通信息。這些信息對于自動駕駛車輛進行路徑規(guī)劃、環(huán)境感知和決策制定至關(guān)重要。

高精度地圖的一個顯著優(yōu)點在于其可以為自動駕駛系統(tǒng)提供超視距的信息。也就是說，即使傳感器無法探測到的區(qū)域，高精度地圖也可以通過先驗數(shù)據(jù)為車輛提供有關(guān)信息。這種能力對于復(fù)雜城市環(huán)境中的自動駕駛至關(guān)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(yōu)勢更是顯而易見。

在2023年之前，國內(nèi)幾乎所有落地的高級輔助系統(tǒng)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(guī)傳感器的局限，提供關(guān)鍵的先驗信息，從而推動單車智能的實現(xiàn)。此外，許多靜態(tài)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(tǒng)能夠?qū)⒏�多的資源集中于動態(tài)物體的識別與跟蹤。事實上，大多數(shù)智能駕駛方案的設(shè)計和開發(fā)都以高精地圖為基礎(chǔ)。

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(fā)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(fù)雜的數(shù)據(jù)采集、處理和分發(fā)流程，尤其在快速發(fā)展的城市環(huán)境中，這一過程變得更加繁瑣和昂貴。

2.區(qū)域覆蓋受限

由于構(gòu)建和維護高精度地圖的成本高昂，地圖數(shù)據(jù)通常只能覆蓋特定區(qū)域，尤其是在地理位置復(fù)雜或變化頻繁的地區(qū)，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(qū)域內(nèi)運行。

3.環(huán)境變化敏感

高精度地圖依賴于預(yù)先采集的靜態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)。當?shù)缆翻h(huán)境發(fā)生變化，如道路施工、交通設(shè)施的更改等，地圖數(shù)據(jù)可能無法及時更新。這可能導(dǎo)致自動駕駛系統(tǒng)無法正確感知和響應(yīng)新的環(huán)境，從而影響行車安全。

4.數(shù)據(jù)存儲與處理壓力

高精度地圖包含大量詳細的環(huán)境信息，這對數(shù)據(jù)存儲和處理能力提出了很高的要求。尤其是對于大規(guī)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(shù)據(jù)是一項巨大的挑戰(zhàn)。

5.依賴性導(dǎo)致的適應(yīng)性降低

由于高精度地圖在自動駕駛決策中起到關(guān)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(shù)據(jù)缺失或不準確，自動駕駛系統(tǒng)可能無法正常運行，導(dǎo)致車輛在未知或動態(tài)環(huán)境中適應(yīng)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(shù)據(jù)被惡意篡改或泄露，可能會導(dǎo)致安全隱患。此外，地圖數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)采集和處理通常需要時間，這導(dǎo)致地圖更新存在一定的時滯，從而可能在動態(tài)環(huán)境中導(dǎo)致決策失誤。

這些局限性使得高精度地圖在自動駕駛系統(tǒng)中盡管重要，但其應(yīng)用仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的進步，行業(yè)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(shù)路徑，如無圖方案或輕地圖方案。

如何實現(xiàn)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(tǒng)擺脫對高精度地圖的依賴，通過實時感知和環(huán)境理解來實現(xiàn)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(huán)境數(shù)據(jù)，并通過先進的人工智能算法進行處理，以實時構(gòu)建車輛的環(huán)境模型并做出駕駛決策。

2.2傳感器融合技術(shù)

傳感器融合是無圖方案的關(guān)鍵技術(shù)之一。由于單一傳感器無法提供全面的環(huán)境信息，自動駕駛系統(tǒng)通常需要結(jié)合多種傳感器的數(shù)據(jù)來構(gòu)建一個完整的環(huán)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(shù)據(jù)進行融合，自動駕駛系統(tǒng)可以獲得更為準確和可靠的環(huán)境感知。

2.3實時環(huán)境理解與決策

在無圖方案中，自動駕駛系統(tǒng)必須具備以下幾項關(guān)鍵能力，以便在實時理解復(fù)雜駕駛環(huán)境的基礎(chǔ)上做出準確的駕駛決策：

1.道路和車道檢測

自動駕駛系統(tǒng)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(nèi)行駛。

2.障礙物檢測和避讓

系統(tǒng)必須具備實時檢測和識別道路上靜態(tài)和動態(tài)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(tǒng)需要迅速評估其運動軌跡和危險性，并制定適當?shù)谋茏尣呗裕�以確保行車安全。

3.交通標志和信號識別

自動駕駛系統(tǒng)必須能夠準確識別道路上的交通標志和信號燈，并根據(jù)這些信息調(diào)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(tǒng)需要做出停車決策；識別到紅綠燈時，系統(tǒng)需要根據(jù)燈光信號調(diào)整車輛的行駛行為。

4.環(huán)境感知與建模

系統(tǒng)需要通過傳感器數(shù)據(jù)，實時感知和理解周圍的環(huán)境，包括道路結(jié)構(gòu)、交通參與者的行為、天氣條件等。通過多傳感器融合技術(shù)，自動駕駛系統(tǒng)可以創(chuàng)建一個精確的環(huán)境模型，以便更好地進行導(dǎo)航和決策。

5.動態(tài)決策和路徑規(guī)劃

在無圖方案中，車輛必須能夠根據(jù)實時環(huán)境信息進行動態(tài)決策。這意味著系統(tǒng)需要具備實時規(guī)劃和調(diào)整行駛路徑的能力，以適應(yīng)不斷變化的道路和交通條件。例如，系統(tǒng)需要能夠應(yīng)對突發(fā)的交通堵塞、道路施工或其他不可預(yù)測的狀況，并迅速找到替代路徑。

6.預(yù)測和應(yīng)對能力

自動駕駛系統(tǒng)需要具備預(yù)測其他交通參與者行為的能力，例如預(yù)測前方車輛的變道、行人的穿越等。通過準確的行為預(yù)測，系統(tǒng)能夠提前做出反應(yīng)，避免潛在的碰撞和危險。

7.自適應(yīng)學習與優(yōu)化

無圖方案的自動駕駛系統(tǒng)還需要具備自適應(yīng)學習能力，通過不斷積累駕駛經(jīng)驗來優(yōu)化感知和決策過程。通過學習和優(yōu)化，系統(tǒng)可以提高在復(fù)雜環(huán)境中的表現(xiàn)，增強對各種駕駛場景的適應(yīng)性。

8.冗余與故障處理

為了確保安全，系統(tǒng)還需要具備冗余機制和故障處理能力。在傳感器或系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，自動駕駛系統(tǒng)應(yīng)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(chǔ)，能夠幫助自動駕駛車輛在復(fù)雜、多變的道路環(huán)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(yōu)勢？

3.1靈活性和適應(yīng)性

無圖方案的一個顯著優(yōu)勢在于其靈活性和適應(yīng)性。由于不依賴高精度地圖，自動駕駛系統(tǒng)可以在未被預(yù)先映射的區(qū)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(yīng)環(huán)境變化，無需等待地圖數(shù)據(jù)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(gòu)建和維護成本。其次，簡化了數(shù)據(jù)更新和管理流程。對于一些運營場景復(fù)雜多變的地區(qū)，無圖方案可能更具經(jīng)濟性。

3.3實時性與高效決策

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

無圖方案的挑戰(zhàn)？

4.1環(huán)境感知的精度和可靠性

無圖方案對環(huán)境感知的要求極高。由于缺乏先驗地圖數(shù)據(jù)的支持，自動駕駛系統(tǒng)必須依賴傳感器實時獲取的環(huán)境信息。然而，傳感器受限于技術(shù)水平和環(huán)境條件，可能無法始終提供準確可靠的數(shù)據(jù)。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(fù)雜度和延遲

無圖方案需要自動駕駛系統(tǒng)具備強大的計算能力，以在短時間內(nèi)處理大量傳感器數(shù)據(jù)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(dǎo)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(guī)的環(huán)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(tǒng)在應(yīng)對這些復(fù)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(jiān)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(jiān)管機構(gòu)關(guān)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(tǒng)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(zhàn)。

無圖方案的未來展望

5.1技術(shù)進步與優(yōu)化

隨著傳感器技術(shù)、人工智能算法和計算硬件的不斷進步，無圖方案的技術(shù)瓶頸有望逐漸被突破。未來，自動駕駛系統(tǒng)將能夠更精準地感知環(huán)境，并在多種復(fù)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(yōu)化。

5.2與輕地圖的結(jié)合

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

5.3無圖方案的應(yīng)用場景擴展

未來，無圖方案可能在一些特定場景下展現(xiàn)出更大的應(yīng)用潛力。例如，在農(nóng)村地區(qū)、道路基礎(chǔ)設(shè)施不完善的區(qū)域，或者是高度動態(tài)變化的城市環(huán)境中，無圖方案能夠更好地適應(yīng)復(fù)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(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

總結(jié)

無圖方案代表了自動駕駛技術(shù)發(fā)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(xiàn)出了靈活性、成本效益和實時性等諸多優(yōu)勢。然而，這一技術(shù)方案在環(huán)境感知、計算復(fù)雜度、邊緣案例處理等方面仍面臨挑戰(zhàn)。未來，隨著技術(shù)的進步和行業(yè)標準的完善，無圖方案有望在自動駕駛領(lǐng)域占據(jù)更加重要的地位。

       原文標題 : 自動駕駛無圖方案真的可行嗎？