今年是辅助驾驶的量产大年,尤其高阶智能驾驶,带动了上游需求的爆发。
一些典型的科技赛道,如激光雷达、大算力芯片等环节都从中受益。禾赛科技、地平线近期都公布了产品出货达到新的里程碑。禾赛AT系列产品上半年的出货量7万多台,超过去年全年。地平线征程5芯片,前不久出货量破20万片。
云服务市场也是如此,有野心的车企今年都在大批买入算力,新建超算中心。腾讯智慧出行副总裁刘澍泉在前不久的一场行业会议上直接表示,「智能汽车云的需求不是涌现,而是井喷。」
因为厂商量产的需求,直接触发了腾讯在河北怀来开设了其第二个智能汽车云专区,以应对主机厂扩容和容灾备份的需求。
Canalys的数据统计,今年一季度中国新能源乘用车前装标配L2辅助驾驶的车辆,批发量达到82.6万辆,保守估计这一数据全年可能在320-350万台区间。
HiEV粗略估算,仅计算带有高阶智能驾驶(包括高速NOA与城市NOA)的新车,今年其国内销量可能在80-100万台。
高阶智驾量产带来了广泛的商业机会,同时因为城市NOA全国扩张以及高安全性的要求,也激发了其中一部分技术链条的重构,其一就是地图。
一位在自动驾驶领域有6年研发经验的感知负责人告诉HiEV,城市NOA的技术栈下,影响和变化最大的就是高精地图。
一、NOA量产大潮中的高精地图
行业对高精地图的使用,始于2017年凯迪拉克在旗舰轿车CT6上首发的Super Cruise系统。Super Cruise在当时具有相当稳健的车道居中保持能力,支持拨杆自动变道,并且在产品定义上允许用户「脱手」。
Super Cruise在当时大胆的功能定义背后,有一个关键的支撑环节,就是高精地图。
高精地图为智能驾驶系统提供超视距的环境信息输入,包括前方道路的车道线、曲率、坡度、道路拓扑关系、重要道路标识等等,从而帮助系统的预测、决策和规划控制。
2018年下半年,为凯迪拉克Super Cruise在中国落地采集制作的高精地图取得了首个审图号。
随后,从2019-2022年,小鹏、蔚来、理想、北汽极狐、长安阿维塔、上汽智己/飞凡/荣威、吉利、长城、广汽等数十个品牌先后量产了高速领航辅助驾驶功能,俗称「高速NOA」。高精地图也随着这些品牌的车型迎来大规模的前装搭载。
这一阶段的领航辅助驾驶功能,主要是覆盖高速路网以及城市快速路。由于这部分道路的总里程有限,大约在40万公里以内,这些区域的高精地图,最初也主要通过图商的专业车队来进行采集和更新。
这是高精地图发展的1.0阶段。
2021年,随着特斯拉FSD在北美不断扩大城区自动驾驶的内测规模,华为、小鹏、蔚来等企业率先跟进城市领航辅助驾驶功能,俗称「城市NOA」。
到目前为止,几乎所有国内主流的主机厂,全部宣布进军城市NOA领域,包括:小鹏、蔚来、理想、长城、长安阿维塔/深蓝、上汽智己、吉利极氪/极越/路特斯、奇瑞星途/捷途、比亚迪腾势/仰望、东风猛士/岚图、小米、哪吒、零跑等等。
但落地到实际功能上,目前仅有少数车企在不到10个城市向用户开放了功能和内测。
城市NOA的开放有一个重要的政策依据,就是2022年下半年下发的《智能网联汽车高精度地图应用试点通知》,其明确了在北京、上海、广州、深圳、杭州、重庆6个城市开展高精地图的试点,简称「6城试点」。
6城试点,也是高精地图发展的2.0阶段。
这个阶段,高精地图由高速转入城区的主干道和毛细道路,需要采集制作的里程数大幅增加,同时由于城市NOA需求更多数量的道路元素,高精地图采集的复杂度和成本大幅提升。
据HiEV了解,城市NOA的高精地图订阅成本,大致比高速NOA要高出一个数量级。HiEV听闻另一个说法是,某家互联网背景的新势力品牌,在国内某超一线城市投入了约40辆的测绘车队,来进行城市NOA地图的采集和更新,其中平均单车的成本在60万元。
城市NOA继续向前发展,必须从6城扩展到全国。
今年,问界(华为)、小鹏、理想和长城(毫末)都各自立下了年内城市NOA开城的目标,分别是45城、50城、100城以及100城。问界在最近还升级了ADS 2.0的开城目标:12月底全国可用。
把城市NOA拓展到6城之外,全国范围城市道路的采集一下子变得工程量巨大,以及随之而来所需要的更新成本也大幅增长。从采集制作成本、更新周期的角度,以「6城试点」同样的模式在全国范围内拓展高精地图,现阶段在商业上不可行。
因此,城市NOA的大范围开城,地图该如何建立,我们称之为高精地图发展的3.0阶段。
二、地图之变:轻图,无图,还是云图?
无论是如何更快地帮助主机厂实现多城大范围的城市NOA,还是高阶智驾方案如何支持主机厂降本,或是实现地图的快速更新以保证城市NOA系统稳定安全运行,传统要素丰富、采集精细的高精地图已经很难适用。
全行业都在寻找一种合适的新方法。
关于高精地图(HD Map)、轻地图(HD Air/HD Lite/SD Pro)和无地图(SD Map)的讨论,成为智驾行业乃至整个车圈内短时间内最炙手可热的话题。
所谓轻地图方案,是指在原有高精地图的架构基础上,区分图层和要素,根据智驾系统下游的需求,通过减少图层和元素,降低地图的采集和更新成本,加快更新的周期。
而无图方案,则是指不依赖高精地图,而采用标准的导航地图(SD Map)的输入来实现高阶智驾。
无图方案的用图成本较优,但目前在一些复杂路况下存在较大的挑战。
长安前瞻技术研究院副总经理、重庆长安智途科技总经理吴学松举了一个例子:在8D城市重庆,高架桥与道路之间的连接关系错综复杂。在这些场景下,仅凭借感知来进行决策规划控制并不是最优方案,尤其还需要考虑强化感知所增加的硬件成本。因此长安内部认为「某种程度的地图」,未来会作为一个超视距传感器存在,与实时感知进行搭配使用。
在轻图和无图之外,腾讯近日在全球数字生态大会上又提出了一种新的方案:云图,或者叫车图云一体化。
前面提到的高精地图1.0和2.0阶段,高精地图是作为一种软硬件一体的零部件被交付的,之后更新的地图数据通过几个月或者季度为单位的周期下发。但这种方式,容易造成道路环境的变化更新不及时。
腾讯地图副总裁、腾讯数字孪生业务负责人张少宇告诉HiEV:现在的高速场景中,可能有 50%的接管问题,是由地图更新不及时造成的。
而腾讯的智驾云图,则是将地图完全云化,可以根据主机厂下游的研发需求配置需要的图层和要素,最快可以提供分钟级的要素更新。
云图与轻地图核心的差异,轻地图更多是指地图的要素要变少,而云图强调的是更新速度要快。
「轻地图在业界有很多种说法,有说成本更低的,有说单位里程数据量更小的。我们认为地图真正轻下来,要素更新要做到足够快。要素级的更新,是最小颗粒度的。」
张少宇认为,「智驾地图最后的竞争,不是比更高精度,不是你是厘米级、我是毫米级的。而是首先往更新快这个方向发展。」
完全云化,也会相应带来一些优势:
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过往的高精地图是按月度、季度更新,云化后地图的要素可以做到分钟级更新;结合车端实时感知数据、驾驶行为经验信息和车企自有数据资产等,进行云端多程建图,提升数据的鲜活性;
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各个主机厂对高精地图的依赖不同,所需要的要素也不同,云化的地图可以以图层的形式灵活组装,甚至可以按照要素选择;
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地图数据与驾驶经验数据云化开放之后,主机厂的车队能够将数据回传,一同更新自动驾驶所需要的数据。
基于大模型挖掘的驾驶经验图层,可以提供传统地图不具备的弯道建议车速、颠簸路段建议车速、行人易穿行道路信息等更丰富的驾驶经验数据,使得自动驾驶系统的驾驶行为更加接近真人,更加老道。
三、主机厂的智驾地图之路
从高速NOA的研发阶段开始,一部分主机厂很早觉知了高阶智能驾驶进入城区之后地图的重要性,因此开始布局地图。
2020年,吉利系的亿咖通获得电子导航地图甲级测绘资质。目前这一资质在亿咖通的主体上市后重组,由同属吉利系的朗歌科技在运营,朗歌也是极氪落地NZP以及吉利体系各品牌落地高阶智能驾驶的地图支持方。
2021年7月,小鹏汽车公告以2.5亿元收购当时在破产程序中的江苏智途科技。目前小鹏的自动驾驶在8地建立了团队,其中之一就是位于扬州的地图团队。
长安汽车的吴学松告诉我们,长安早在2020/2021年就认识到地图会往「轻」的方向发展,因此设立了长安智途科技,与腾讯、武大等合作伙伴联合开发下一代地图技术。
最近一家布局地图的车企是蔚来。今年7月,蔚来旗下的安徽蔚来智行科技提交了互联网地图甲级测绘资质申请,但业内人士分析,蔚来的最终目标是获得「导航电子地图甲级测绘资质」。
不过主机厂布局地图,并不意味着「自研」取代了图商的工作。比如上述车企中的多数,包括蔚来、长安以及吉利(朗歌),腾讯都有合作。
腾讯与蔚来的合作,覆盖从智能座舱到自动驾驶的应用,包括前者提供底层的数据服务、中间层的工具链以及上层的App和云端服务;作为一个豪华电动车品牌,蔚来更加注重座舱驾驶以及NIO Map这些产品给用户带来的高一致性的体验。
而腾讯与长安的合作,则更加聚焦在L2辅助驾驶以及高阶智能驾驶所需要的新型智驾地图。吴学松透露,从今年到明年年初,长安将陆续推出覆盖低阶到高阶的全栈智驾方案,并在后续实现长安全系标配L2级辅助驾驶。高阶智驾方案中也将采用全新的地图形态,既区别于当下的高精地图,也不是完全无图。
目前围绕高阶智驾所需要的地图形态,腾讯已经以云图的形式推出了一版HD Air。刘澍泉透露,HD Air是在HD上做了削减,以及在SD上增加了路网结构。
目前HD Air已经在与主机厂合作进行大范围的城市领航辅助驾驶能力验证,腾讯将在晚些时候公布这部分的进展和地图的覆盖计划。刘澍泉提到,「可以透露的是,目前已经验证的范围肯定比6城要大很多」。
在疫情封闭的两三年时间里,中国的智能汽车市场已经展现出令国际厂商惊讶的创新能力和创新速度。
在高阶智能驾驶市场,目前中国的主机厂和科技公司也是最为活跃的一支力量。随着高阶智驾的大规模量产,地图的形态也正发生巨大的变化。
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