北汽研究总院：地图助力智能驾驶走入下半场

目前低阶智能驾驶已接近普及，智能驾驶的竞赛正逐步进入下半场——高阶智能驾驶的角逐。在这一阶段，地图作为高阶智能驾驶的核心支撑部分，通过不断的迭代更新，成为智能驾驶走入下半场的重要驱动力。2023年，随城市NOA功能规模化应用，多家OEM和L2++智驾域控厂商提出“重感知轻地图”的口号，形成新的市场风向。

北汽研究总院 自动驾驶感知科长

以下为演讲内容整理:

高精定位的应用趋势与展望

根据SAE J3016和汽标委归口的GB/T 40429-2021《汽车驾驶自动化分级》规定，自动驾驶分为L0-L5级。目前，应用主要集中在L2.9等级以下，并即将迈向L3级及以上的新领域。从智能驾驶行业的发展趋势来看，其功能演进正由车端单车的智能感知逐步向车端地图及高清定位的应用过渡。

图源:演讲嘉宾素材

随着功能的不断演进，单车智能感知能力逐渐增强，高精地图和高精定位的方案也在逐步变化。就高精定位而言，2023年前，主要采用的是集成式组合惯导方案，其定位元素包括GNSS、IMU和RTK等。这种方案通常将IMU和GNSS集成于一个设备中，结合车辆的轮速信息和RTK高精度差分定位，实现高清定位，因其技术成熟度高，易于在实车上搭载应用。

然而，随着整车智能功能的提升和高精地图的逐步变化，IMU应用及智能定位技术也在发生转变。技术层面提出了新需求，包括技术可行性、成熟度和成本降低。因此，传统的一体式组合惯导正逐渐转向域控制器中的贴片式、针插式等新型方案。如北云等供应商已提供整体解决方案，能够快速集成到域控制器中。自2023年起，这一技术方向日趋成熟，预示着新应用的发展方向。

高精地图在智能驾驶中扮演着重要角色。首先，为车辆纵向加减速、横向转向及变道等决策提供先验信息，提高驾驶舒适性和安全性。其次，预知车道线、道路标识牌等交通要素的位置，有助于提高智能驾驶车辆对于环境语义信息的理解度。

同时，高精地图在实际应用中亦存在痛点。首先，在成本方面存在制作成本高、使用成本高、地图维护难与开发成本高等问题。其次，政策方面也是制约高精地图大面积应用的因素。因高精地图涉及到机密，故采集生产门槛高。最后，高精地图的鲜度和覆盖度也是一个亟待解决的问题。传统高精度地图由于包含大量语意要素，其鲜度和覆盖率往往受限。在城市地图应用中，变化速度极快，可能需要日或小时级别的更新频率。

重感知轻地图方案形成

随着行业的快速发展，算法、算力和数据三大支柱的发展实现了飞跃。

在算力方面取得了显著进展。原先典型的L2级别SoC算力如4Tops、5Tops，现已提升至30、50、80、100Tops，甚至部分车企已发布超过500Tops的应用。车端算力在逐步提升的同时，云端设备也在不断完善。行业内，一些领先的智能驾驶公司纷纷建立自己的超算中心，第三方头部企业也开放了自己的超算中心资源，供算法公司租赁共用。

图源:演讲嘉宾素材

在数据方面，中国的数据具有其独特性。为了智能驾驶的发展，各公司都建立了自己的数据集，并分别部署采集车进行数据采集和建立。地图提供商也同步进行这项工作。

这三个方面的进步，使得我们对高精地图的依赖逐步减弱，逐渐形成了“重感知轻地图”的解决方案。智能驾驶功能正逐步从低阶向高阶发展。目前，L2级别的智能驾驶已接近普及，甚至成为许多汽车制造商新车型的标配。这标志着智能驾驶的上半场已基本结束，而下半场将更多关注高阶智能驾驶，特别是高速NOA、城市NOA，以及未来的代客泊车、城市Robotaxi，甚至L5级别的智能驾驶。

地图作为高阶智能驾驶的重要支撑，也将伴随智能驾驶进入下半场。从功能迭代可以看出，从最初的L2级别智能驾驶到高速NOA，对地图的依赖程度逐渐提高。但随着感知、算法和算力能力的提升，高精地图应用出现了不同的方向:一是减少要素数量，但保持精度；二是进一步提升感知能力和单车算力，同时降低要素数量和地图精度，让单车智能感知发挥更大作用。到了L4、L5级别，一些智能驾驶示范区甚至开始采用更为丰富的激光点云地图，L5级别还可能将静态高精地图与动态数据结合使用。

随着高阶智能驾驶技术的推进，从“重地图”到“轻地图”的转变已成为新的发展趋势。目前，许多新兴势力车企已经成功实施了轻地图方案，并在实际运行中取得了良好的效果。传统的重地图方案涉及从外部设备采集数据到自动化制图、质量验证、出品，再到车端应用的申请、审读号、连编、偏转插件和道路泛化测试等一系列复杂流程，研发成本和实践代价高昂。而轻地图方案具备广覆盖、高鲜度、高性价比等优点。

图源:演讲嘉宾素材

轻地图的引入通过感知新算法，为地图的灵活应用提供了更多可能性。自2023年开始，多家OEM和L2++智驾域控厂商提出“重感知轻地图”的口号，纷纷推出不依赖高精地图的城市NOA功能，形成新的市场风向。实际上，“不依赖高精地图的NOA功能”对地图的依赖并未完全消除，只是依赖程度逐渐降低，对地图精度和要素的需求减少，而对地图更新频率的要求则进一步提升。同时，地图生产和重包的成本也在逐步降低，这成为当前整车应用或产品市场的新方向。

图源:演讲嘉宾素材

高精地图终极形态的展望

展望未来，最终的地图形态将主要依赖高精地图，更多地融入动态元素。对于L4或L5级别的应用，我们设想的是一个车路云网协同的模式。通过先进的无线通信设备和互联网技术，路测单元能够实时更新动态交通信息，并与整车和智能单车进行实时联动。这将使城市内的交通要素和道路管理措施得以实时更新，实现人、车、路的有效协同，在确保交通安全的同时，形成安全、高效和环保的道路交通系统。

图源:演讲嘉宾素材