元戎启行正在丢掉自动驾驶的「拐杖」。

早上八点，元戎启行工程师正坐在搭载高阶自动驾驶系统的车辆中，评估车辆的感知、决策、执行能力。

城市内道路在早高峰时变得拥挤，但这辆车依旧稳如老司机，无方向保护右转、车道保持、灵活地穿梭在车流中，此时工程师比往常路测时更加兴奋。

这只是自动驾驶工程师职业生涯成百上千次路测中最为普通的一次，动作再流畅都是情理之中。

但工程师告诉汽车之心，这次不太一样，这次元戎自动驾驶的高阶自动驾驶系统没有采用高精地图。

「这就相当于丢掉了自动驾驶的拐杖也能跑起来」，工程师说道。

在国内，高精地图一直被称为自动驾驶的「半条命」，认为高精地图是高级别自动驾驶的基本安全冗余。

高精地图之所以受追捧，是因为高精地图在自动驾驶方案无法做到全场景、高精度目标识别和定位的前提下可以提供感知定位和规划决策方面的能力，提高自动驾驶能力上限。

但制作高精地图资质严格、前期建造、后期维护更新成本高，对于进入自动驾驶快速商业落地并不友好。

对此，华为余承东、小鹏汽车何小鹏都曾表达过，未来不依靠高精地图、高精地图是过渡路线的观点。而在此前特斯拉早以实践验证了不依赖高精地图的可行性。

目前随着自动驾驶商业落地对成本的高要求以及自动驾驶企业感知决策能力的逐步提升，「轻地图重感知」为车企减负已经成自动驾驶新路线，也就是说，现在已经到了中国自动驾驶企业比拼「没有高精地图也能做得好」的时候了。

那么，拿掉拐杖、解绑高精地图的元戎启行，是怎么跑起来的？

解绑高精地图，自动驾驶成本再次降低

与其向公众开放体验的 Robotaxi 有所不同，元戎启行驻地测试的车辆，是能够协助司机执行驾驶任务的前装量产车型。

自成立以来，元戎启行一直在研发迭代 L4 级自动驾驶技术。

与市场上已有的 L2/L3 产品相比，L4 级的自动驾驶能够完成更复杂的驾驶功能，在可运行的范围内甚至无需驾驶人操作，这也是车企进行车辆智能化升级的目标。

然而，从现实的角度来看，成本仍是车企进行 L4 级自动驾驶量产的最大顾虑之一，尤其是高精度地图的成本。

自动驾驶所需硬件成本可以通过采购量的增加而摊薄，但高精度地图的成本却并不好控制。

由于自动驾驶对高精度地图的精度和「鲜度」极高，需要比导航地图更高的维护频率，这也决定了高精度地图成本难以降低。

根据《智能网联汽车高精地图白皮书》的介绍：

采用传统测绘车方式，分米级地图的测绘效率约为每天每车 500 公里道路，成本为每公里 10 元左右，而厘米级地图的测绘效率约为每天每车 100 公里道路，成本可能达每公里千元。

如果要彻底解决地图鲜度问题，反而会引发成本难题。

比如高精地图维护成本，以中国「基建狂魔」式的道路更新速度来看，靠采集车上路采集不仅数据更新速度慢，同时面对全国 1000 万公里城市道路将会为数据更新采集带来巨额成本。

武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室李必军教授曾表示，「按照现在一辆采集车，两百万左右的成本计算，我们可能把全国数据采一下要 200 亿左右，没有哪一家能够解决。」

此外，高精度地图的测绘受严格监管，这也决定了难有图商拥有全国高精度地图数据。

这个成本反映到车企端，据产业调研的数据显示，目前业内的高精度地图收费主要采用的是授权费用以及每年收取服务费的模式，授权费用约为每车 1000 元，服务费有的按照车辆数量收费，也有按照使用路程区间收费的模式，每年每车在 100～500 元左右。

如果车企采用完全依赖于高精度地图的智能驾驶方案，结果很可能是投入了高昂的使用经费，但智能驾驶的实际可运行区域却少得可怜。

自动驾驶的企业只有摆脱高精度地图的重度依赖，才能获得量产的入场券。

早在 2020 年，元戎启行就意识到这一问题，并开始了相关技术架构的研发，在原有方案的基础上不断改良算法架构，并在今年完成了面向车企的产品开发。

3 月 22 日，元戎启行对外公布最新一代智能驾驶解决方案 DeepRoute-Driver 3.0。

相较 DeepRoute-Driver 2.0, DeepRoute-Driver 3.0 在系统框架上实现了对高精度地图的解绑，可以通过感知技术与导航地图相结合，实现实时的精准定位和路径规划。

这意味着未来自动驾驶可以实现更多城市的全域智能驾驶覆盖，不再受 ODD 限制。

为了进一步满足车企和市场多元化的需求，元戎启行基于 Driver3.0 方案系统架构，构建产品矩阵，推出了 D-PRO 和 D-AIR 两款智能驾驶产品，其中：

D-PRO 成本为 2000 美元，主打高阶智能驾驶；

PRO 智驾功能开启后，可进行全域主动的智能规划，即使在拥堵的城市复杂路段，也可以主动规划路线，为用户提供驾驶支持。

对用户而言，在 D-PRO 的支持下，用户将会有更加轻松、安全、有趣的高阶驾驶体验，而这样的驾驶体验基本与拥有一个可靠的代驾司机无异。

D-PRO

D-PRO 的高阶智能驾驶能力已经在上海、深圳等中国超一线城市道路内验证。

即便在晚高峰拥堵时间段，D-PRO 也能灵活应对，进行无保护左转，并找机会主动进行加塞换道，缓解用户在面对交通拥堵时的疲劳与乏闷。

即使行至不对称且没有车道线的十字交叉路口，D-PRO 仍然能够凭借导航地图的指引自行规划行驶路径，与周围车辆博弈，最终顺利通行。

相比于 D-PRO，D-AIR 针对追求性价比的用户群体，在保证 L2+辅助驾驶功能的同时做到了千元智能方案，其成本仅为 1000 美元；

D-Air 智驾则能够为用户提供 ACC、LCC、ILC、APA、AEB 等具体的 L2+的辅助驾驶功能，在用户发出启动相应功能之后，系统即可完成相关驾驶操作，减轻驾驶员驾驶负担。

元戎启行提供的自动驾驶解决方案并非「二选一」的标配，而是发挥自动驾驶平台「延展性」，在系统架构和软件 OTA 层面留有升级空间。

据了解，元戎启行为了满足车企持续性、多元化的智能增长需求，可对 D-PRO 和 Air 进行持续 OTA 升级，为用户不断解锁更多新功能。

基于 Driver 3.0 架构，D-PRO 和 Air 均可在同一域控中实现行泊一体，相对于传统的辅助驾驶系统框架，可扩展性更高。

D-AIR

高精地图主要是用来补充车端感知无法获得的数据信息，一般都是对高阶辅助驾驶的补充，对于 L2 辅助驾驶来说，高精地图不是必需品。

相对的，L2 级辅助驾驶大多也只能提供自动巡航、车道保持等高速基本辅助功能，在这一场景内自动驾驶系统已经较为同质化，难以满足车企的产品差异化需求。

在这样的背景下，元戎启行能够在真正具备挑战性的复杂城区场景下做出不依赖高精度地图，实现任意点到点的智能驾驶产品，顺理成章进入了车企的供应商列表。

智能驾驶升级窗口，车企如何超车？

不使用高精地图并非是中国自动驾驶企业的先例。

推崇「第一性原理思维模型」的马斯克在自动驾驶上也有自己的坚持，他曾表示「特斯拉对高精地图进行了短暂探索，但认为这不是一个好主意」，于是特斯拉在 2019 年，只运用纯视觉推出了 FSD（Full Self- Driving）功能，当时此项功能售价为 5000 美元。

对于路线选择的质疑声一直伴随特斯拉，但现在用户正在用脚投票，不依赖高精地图的 FSD 价格正在水涨船高。

随着系统功能增加，用户对自动驾驶认可度提升，FSD 价格、需求量迎来明显提升，2022 年 9 月，FSD 价格又被提到了 1.5 万美元。

包括月度用户在内，其在北美的装载量已经超过了 40 万辆。仅在 2022 年第四季度就为其创造了 3.24 亿美元的营收。

在国内，越来越多的企业在追随这一路线：

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• 小鹏汽车计划 2023 年在中国超过 50 个城市率先推出全自动驾驶；

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• 理想汽车不依赖高精地图的城市 NOA 导航辅助驾驶将会在 2023 年底开始落地。

眼下，正是车企推出这类产品的最佳时间窗口。

对于当下尚未推出相关产品的车企来说，通过与第三方合作的方式获得高阶智能驾驶能力，是最高效的方式。

由于汽车产业链是一个庞大而严谨的产业链，车企在选择新的供应商时，会格外谨慎，以规避风险。他们不仅希望能够采用低成本的产品，也希望供应商能够严格达到每个交付节点的时间要求。

元戎启行的最快记录是 30 天以内交付工程车。

据了解，在正式量产前，元戎启行与合作车企就沟通出了一个节奏紧密的交付计划，完成包括量产计划排期、SOR 评估、确认及澄清、硬件选型、交付功能规范确认等工作。

在这个过程中元戎启行充分调动各部门的资源，最终创造了七天完成工程车改制、四天完成系统联调、一个月内交付数十辆「行泊一体」工程车的成绩。

元戎速度来自于多年的技术积累，据汽车之心了解，在此之前元戎启行已进行了两年多不依赖于高精度地图技术框架研发，因此在最后相应功能的开发上更加高效——元戎启行在两个多月内，完成了高级辅助驾驶、全域领航驾驶、APA、AEB 等功能的并行开发和测试，各项功能均满足验收节点技能要求。

其中，AEB 在第三方检测（CNCAP）中获得了接近满分的成绩。

目前，元戎启行正在与合作车企在深圳、上海、重庆、杭州等全国范围内进行泛化测试，以确保系统在各种场景下都能稳定运行。

尤其是一些特殊场景，比如连续的汇入汇出，左侧汇出等极端场景。

元戎启行智能驾驶系统，年内量产上车

自动驾驶发展至今，出现了以 Mobileye、Waymo 等为主的高成长高估值的自动驾驶公司，动辄估值上百亿已经见怪不怪。

高估值带来了人们认知上的偏差，有的企业估值越捧越高，与其实际能够撬动的变革并不对等，这也导致外界对自动驾驶企业有了「不接地气」的印象。

任何一家企业想要长存，都必须认清现实。2022 年，整个自动驾驶行业的企业估值都出现了下降。

自动驾驶巨头 Waymo 的估值相较 2018 年最高点缩水了 85%，自动驾驶卡车明星公司 Embark 最高峰时估值曾达 52 亿美元，但今年年初 Embark 已经破产黯然退场，明星公司 Argo AI 同样是倒闭收场。

福特曾持有 Argo AI 39% 的股份，作为大股东，福特汽车公司首席运营官 Jim Farley 曾表示福特对 L4 级自动驾驶的未来持乐观态度，但未来福特可以通过购买等其他方式获得，并不一定要自己研发。

车企态度转向为自动驾驶企业提供了充足的发展空间，2022 年开始随着自动驾驶商业化进程的迅速推进，量产成为行业热词，自动驾驶企业们也开始更「接地气」了。

元戎启行的 CEO 周光认为，现阶段，整个行业的变化趋势就是脱虚向实。

想要实现自动驾驶，不论是进行 Robotaxi 业务还是货运业务，都需要庞大的数据。

相比起量产的车型，自动驾驶公司自身车队能采集的数据不值一提。只有通过量产，大规模投放有高阶智能驾驶的车辆，才能快速积累数据，有效提升自动驾驶的性能。

周光表示，想要实现自动驾驶的大规模应用，势必需要采用低成本、高性能的自动驾驶技术。

「目前，自动驾驶企业纷纷向量产发力，并不是对原有技术的阉割，而是提前进入市场，借助全球汽车市场智能化转型的趋势，推进自动驾驶技术的迭代及应用进程。」

据汽车之心了解，预计在年内，搭载元戎启行智能驾驶系统的汽车即将进入市场。

元戎启行的量产节奏对准了自动驾驶加时赛的赛点上。

目前，汽车行业已经进入更加激烈的竞争中，以东风集团为起始点，最近一个月多家车企开始随东风系通过降价、补贴吸引用户。

有人认为这是行业内卷，但从另一个角度来看，这其实是产业链效率提升、成本下降的必然结果。

2023 年自动驾驶已经来到比拼性价比、量产速度的阶段，元戎启行在年内释放解绑高精地图的自动驾驶解决方案并量产上车，并不算太快，但丢掉拐杖跑起来的自动驾驶，将会更加符合车企对产业链现状和市场需求的洞察。