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特斯拉FSD给出灵感
国内智驾先锋纷纷“轻图”落地
正如前文所述，马斯克不止一次表示过，严重依赖传感器的性能以及高精地图的先验信息，这种解决方案太过于针对明确且具体的路况。一旦自动驾驶汽车去到高精地图没有覆盖的区域，或因施工、事故导致的道路调整，就完全失去了作用，从另外一个角度来说，就失去了自动驾驶的意义。
而特斯拉率先提出BEV与自动驾驶软件算法FSD结合后的产物，便很好地替代了高精地图与激光雷达。
首先，特斯拉在2021年的Tech Day提出了使用Bird’s Eye View（BEV），即鸟瞰图，将车身四周摄像头所拍摄到的水平画面，通过Transformer提取共同特征进行三维构建，进行特征级融合，最终拿到一张反映周围环境的鸟瞰图。
这种鸟瞰图仿佛就是开了一个上帝视角，让车辆能够把近处的感知统一放到一个平面中，尽可能的增大了感知的范围和冗余度。在不依赖高精地图的情况下，实现对车辆周边实时构图，并基本准确地判断车辆周围物体的位置和轮廓，以及车道线、路墩、信号灯等交通设施。
至此，Tesla FSD的第一步完成，通过BEV+Transformer生成了一张不带运动及轮廓信息的围绕车辆周边的100×100米局部地图。接下来，Occupancy Network通过将空间划分为一系列体素（voxel），对空间进行3D构建，从而形成类似于“积木堆积”式的三维空间表示，生成地图上物体的轮廓信息，让地图具备景深。
在第一步生成了车辆周边的三维局部地图后，特斯拉无需再去纠结物体是什么，也不用再去识别分类，只要知道了物体的大概形态，它就知道是否需要规避了。而接下来便需要生成预设行驶轨迹，目前，业界有多种获取行驶路径的方式，如特斯拉Lane Network、Mobileye的REM等，均可根据行车概率推测出当下交通场景的最佳行驶路线。
综上，特斯拉给出的解决方法是通过多个摄像头构建鸟瞰图，并基于摄像头所获得的信息机动性地构建车身边的“地图”，最后通过受大量训练的人工智能算法模型来给出最优的行驶路径。
可以说，特斯拉的FSD为国内的众多车企立下了榜样，其重算力而轻硬件打法带来极有竞争力的价格，对激光雷达与高精地图组合方案的必要性提出了挑战。
但是，当前为了让城市NOA可以支持更多城市场景，接管率更低，大多国内整车厂仍然选择采用激光雷达的方案。一方面可以降低接管率，提升用户体验；另一方面也提升了系统的安全性，例如AEB的准确度；同时，营销角度而言，配备激光雷达也彰显了车辆的科技属性，有利于提升车型市场定位。
正如华为智驾总经理李文广所说：“这是两条技术路线，纯视觉的一条技术路线，还有一个就是多传感器融合。纯视觉这条技术路线，本身有它的上限，而且比融合感知的上限要低得多。在纯视觉路线上，特斯拉应该是在行业上做得最好的。但是如果上限卡在那儿，数据再多也上不去。”
在激光雷达之外，高精地图为了跟上智驾的节奏，也推出了轻地图。轻地图，即量化的高精地图，同时融合了高精地图和传统导航地图的一些优点。在定位精度和信息丰富度上，轻地图免去了一些优先级不高的信息，以算法作为补充，来配合车企智驾的推进。
截至目前，国内智能化先锋厂商小鹏、华为、理想等，都相继表示将采用类似的“轻地图”方案推广其城市NOA，并先后明确了预计的落地计划。
其中，小鹏率先宣布落地“轻图”城市NOA。截至于10月1日，小鹏已率先在广州和北京进行了范围较广的无图XNGP（城市NOA）试驾邀请，也是目前国内第一家可以在公共路面进行“无图”城市NOA方案公开测评的整车厂。
资料来源：小鹏汽车公告，中金公司研究部
而在10月24日的小鹏科技日上，小鹏向业内投下了一枚重磅炸弹：不受限于高精地图、基于“轻地图”方案的XNGP城区导航辅助驾驶将迎来爆发式的发展——10月24日将启动版本号为4.4.0的公测活动，在现有5城的基础上扩大至覆盖了北京城区道路、长三角、珠三角地区的25座城市。
何小鹏表示，到12月底，这份名单还将继续扩展一倍，XNGP城区导航辅助驾驶将覆盖整个京津冀、长三角和珠三角地区，同时新增开放福建以及中西部核心城市。到2024年，将实现全国主要城市的XNGP技术覆盖，这一数量或将达200个。
而对于还没有开放的城市，全新的AI代驾也将上线，只需要开启AI代驾系统，设定好起点和终点，再手动驾驶一次“教给”AI要怎么做就可以了。这条路线会上传到云端，通过小鹏工程师的云端质检后就可以开放使用了。而在今后的使用中，AI系统会自动根据传感器的数据分析交通状况、不断优化驾驶方式，能做到真正意义上的“熟能生巧”。
小鹏能成为第一，其实也并不奇怪，作为最先收购高精地图的那批车企，早期通过高精地图落地城市NOA，有效地识别并收集了城市场景下较难处理的路口情况，帮助之后在“轻地图”功能演进中，着重研发，避开潜在体验瓶颈，同时扶摇自动驾驶超算中心与早已建成的AI团队，成为了小鹏智驾快速落地的最好支撑。
而华为也采用了与小鹏相同的“轻地图”方案。早在2021年上海车展期间，华为就对外演示了上海金桥区域的“有图”城市NCA功能，并在极狐αs HI版上实现激光雷达首次量产。随后的两年半时间里，华为对其城市NCA功能持续打磨，结合自研高精地图的采集，在全国各地进行泛化。
而在随后的升级中，华为ADS 2.0采用了与Tesla相似的神经网络架构，即通过BEV+Transformer对车道级拓扑进行推理，和通过GOD占用网络对不规则障碍物进行识别，从而实现不依赖高精地图的点到点导航辅助驾驶，并且传感器由标配3颗激光雷达减至1颗激光雷达，功能性不变的情况下，降低成本。
华为 ADS 2.0算法升级内容
资料来源：华为官网，浙商证券研究所
截至目前，ADS 2.0系统已经落地于具备高精地图的上广深渝杭5座城市。在4月份的发布会上，华为智能车BU董事长余承东表示，将于今年三季度实现15个无图城市的城市NCA落地，四季度总量增至45城。而在9月份的问界M7智驾版发布会上，余承东又表示，华为“轻地图”方案将在年底覆盖全部城市。
而在小鹏与华为之外，以“重感知，轻地图”方案落地的车企还有很多，但对于车企来说，率先覆盖中小城市的企业有望率先占领用户心智，并获取智能驾驶系统的规模效益-成本优势和行驶里程-数据优势，从而进一步提升性价比和使用体验，巩固自身领导地位，正向循环起来。
其中，当头部车企的城市NOA已获取明显成本优势和技术优势，向下更低价位车型渗透的时候，未提前布局“重感知、轻地图”技术的车企，将面临很大的竞争力挑战，而且这个差距，由于缺乏数据储备和工程化能力储备，或许无法在短时间内追平。
而在智驾如此“争先恐后”占领用户心智的竞争格局之下，高精地图的结局似乎已经已经显现，起码像最初一样按月按季度推进的时代，已经一去不复返了。
