高阶智能驾驶走向规模量产，高精地图成为关键的门槛之一。今年，多家车企和智驾公司都喊出「不依赖高精地图，快速大规模落地」的口号。 

华为、小鹏、元戎以及毫末等，可能是最快在国内量产 无高精图智驾方案的公司。 

当主流车企和供应商纷纷晃过神来开始研究「无图方案」时，有一家智驾公司从2020年就开始意识到，如果想要量产自动驾驶方案，就必须建立不依赖高精地图的技术栈。这家公司就是元戎启行。 

元戎启行的 高阶智驾方案将在今年下半年随车量产上市，HiEV近期采访了元戎启行副总裁刘轩，请他对无图下高阶智驾方案的量产进行了分享。 

一、为什么从2020年就开始研发「无图方案」？

汽车行业爆发性地选择「无图方案」是在2023年上半年。我们在前文中已经提到，这种集体选择与高精地图试点城市开放的节奏有关。 

到目前为止，国内仅开放了 6个高精地图试点城市，难以跟上城市NOA规模化的节奏。 

而元戎启行在 三年前已经开始筹备不依赖高精地图的技术。 

「我们是行业最早的参与者，其实跟业内公司有很多交流，包含图商、车企等等。一辆车用户大概需要花多少钱在高精地图上，内部什么时间会更新一次，更新一个城市需要多少成本。」刘轩说。「中国是基建狂魔，修路是非常频繁的，我们判断一个城市可能就是几亿人民币的成本。」 

不光成本高，而且还有信息、数据安全的问题，所以尽管「不要高精地图非常难」，但元戎启行在两三年前就把它立为了 内部目标。 

无独有偶，业内另一家L4公司小马智行前阵子官宣高阶辅助驾驶方案，也选择了「无图路线」。L4公司早期的技术栈与高精地图是 强耦合的，而小马和元戎后期的选择，代表了部分行业头部L4公司的看法。 

刘轩说：「如果你想要真的做到无高精地图，首先得对地图有足够的理解，真能把它用好，才知道什么时候能去掉地图。总体来讲，行业内头部企业对不依赖高精地图这个方向，是能形成一致意见的。」 

从最初依赖高精地图、机械式激光雷达、工控机的方案，到现在无图、基于英伟达Orin或者低算力平台以及可选固态激光雷达的方案，刘轩说「整个架构至少差了2代， 两次革命性的变化」。 

元戎最新的量产方案是基于 DeepRoute-Driver 3.0的框架，推出D-PRO和D-AIR两套方案： 

• D-PRO，7个摄像头+1个（可选的）激光雷达，配200 Tops算力，成本 低于1.4万元人民币；

  
  

• D-AIR，7个摄像头的纯视觉方案，配合80 Tops的算力，成本在 7000元左右。

可以大致理解为，目前AIR方案支持到高速NOA，PRO方案支持城市NOA。 

刘轩提到：通过数据积累和软件OTA，AIR方案在一年后能赶上当前PRO版的功能，也就是做到城区全域的点到点智能驾驶（到时候PRO也会有更强的性能）。 

元戎透露， PRO方案将在今年内装车量产。 

二、无图之下，高阶辅助驾驶量产的难点

不依赖高精地图实现城市点到点的辅助驾驶，跟过去不带高精地图的高速L2 ADAS有很大差别。 

首先是对 感知的极大挑战，「一开始去掉高精地图的效果肯定是没有原来带高精地图要好的。车辆需要实时地检测周边的像车道线、马路牙子、停止线、十字路口、红绿灯等等，我们希望它的精准度尽可能接近于有图。因为高精地图是人工标注的，理论上只要花钱、花时间就可以标得足够精确。现在采用实时检测，要让它做到足够精准、足够稳定。」 

对 定位、规划控制的要求，也比原来高了很多。 

「比方说匝道的汇入，无保护左转等等，包含一些行人、自行车、机动车混行的路段，车辆要能及时检测出来，并且能避让其他的这种交通的参与者。甚至在没有高精地图、可能路也看不清，完成一些比较难的跟其他车辆的交互博弈，比如匝道的汇入、无保护左转等等。」 

除了感知、规控、定位， 基础架构也需要升级来保证高效的迭代，它对于整个系统的要求都比以前高了，「无图是非常大的难点，实际克服起来不是特别容易。」 

元戎是业界最早一批提出「 前融合」的公司，并且内部投入了多年自研「 推理引擎」。 

一般来说，深度学习的应用包含 离线训练和 在线推理两部分。元戎的推理引擎主要用于深度学习算法的在线推理。 

离线训练主要是耗费时间和成本，但在线推理就完全不同，因为需要车载芯片上进行，对功耗、散热和成本是更综合的考验。因此，自研推理引擎主要的意义是车端的 降本增效。 

刘轩做了一个很直接的比喻：如果没有（高性能的）推理引擎，想把系统从大显卡放到Orin或者J5这样的芯片上去跑，那么很可能就需要移除一些功能，用户可能就需要不停接管，体验度就很差。我们的推理引擎，相当于在200T的算力上，跑出了1200T的效果。 

三、交付「国内最高要求定点」

搭载元戎启行方案的新车预计在今年下半年上市，公司的CEO周光此前在接受晚点采访时提到，这个定点堪称「中国要求 最高的定点」。 

刘轩对这个「最高定点」做了一些展开说明： 

「首先，我们的客户是一个技术实力非常强，也非常了解技术的企业。他们曾经多次试乘我们的方案，也经过跟行业内其他多方的对比。在合作过程中，他们也对我们的软件算法各方面的表现严格把关。我们推进的各个时间点，也满足得都比较好。」 

在「无图」的高阶辅助驾驶方案开发完后，元戎启行的合作伙伴找了一家三方机构来进行评测： 

这个测试覆盖了系统的接管率、上下匝道成功率、变道成功率、跟车响应时间以及体感等大量量化的指标，最后「无图方案」要优于市面上已经量产的有图方案。 

首先最直接突出的优势，是 没有了可行驶区域的限制的，其他车型依赖高精地图的话可用的区域是非常有限的。 

其次，「我们的客户把第三方不同的指标综合一起，包含行车域、泊车域，安全性、通行效率、体感等多方面的总分，要比市面上已量产的一些头部辅助驾驶方案都要高」。 

目前，元戎启行已经在上海、深圳、重庆、杭州等16个城市对 D-PRO和D-AIR进行了泛化测试。 

那在多久之内，元戎可以做到无图落地100个城市呢？ 

刘轩认为，16个和100个城市的泛化测试其实差别不大，因为是用同一套方案去跑的，主要是系统需要积累数据的时间，而这点等合作方的量产车落地以后，方案的进化速度会很快，系统能力是能够比肩人类司机的。 

对于行业风向从 L4转向L2，刘轩的看法是，目前业内投资人共识是，像Robotaxi这样的L4技术大规模商业化部署不仅需要法律法规允许，也需要商业上实现 闭环，短期内很难实现。 

元戎启行则坚持一套自动驾驶方案，布局载人和同城货运两条业务线，通过和车企合作，面向消费者量产，而后积累大量数据，再反哺智驾，进而推动法律法规对更高等级智驾的开放。 

量产车上市后，也可以承担Robotaxi的运营，并运用到同城货运的领域。 

目前，元戎启行还在推进下一轮的融资，新融资将继续投入到 智驾上，积累更多的数据，向立法机关或主管机构证明自动驾驶的安全性，推动量产车L3、L4级自动驾驶法规的落地开放。