[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]不知道大家是否發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在很多車企在宣傳自動(dòng)駕駛方案時(shí)，很少會(huì)再?gòu)?qiáng)調(diào)或提及高精度地圖，甚至很少會(huì)再提地圖相關(guān)的內(nèi)容，為啥曾經(jīng)被自動(dòng)駕駛行業(yè)高度依賴的技術(shù)，現(xiàn)在卻越來(lái)越邊緣化？

如何從救命稻草到發(fā)展阻礙？

自動(dòng)駕駛技術(shù)大規(guī)模普及的早期，高精度地圖被行業(yè)公認(rèn)為全自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)的必經(jīng)之路。這種地圖與我們?nèi)粘Ｊ謾C(jī)導(dǎo)航使用的普通地圖有著天壤之別。普通地圖的誤差通常在幾米到十幾米之間，主要用于指引人類司機(jī)在大致的道路網(wǎng)絡(luò)中尋找方向。

而高精度地圖的精度則達(dá)到了厘米級(jí)，它詳細(xì)記錄了車道線的位置、路緣石的高度、交通標(biāo)志的準(zhǔn)確坐標(biāo)，甚至連電線桿、下水道口和道路的坡度、曲率等極其細(xì)微的信息都包含在內(nèi)。

在那個(gè)車載傳感器和計(jì)算平臺(tái)尚不成熟的年代，高精度地圖充當(dāng)了智駕系統(tǒng)的安全底座，讓車輛能夠擁有上帝視角，提前預(yù)判幾百米外的路況，極大地減輕了感知算法的壓力。

而隨著智駕功能從相對(duì)簡(jiǎn)單的高速公路向錯(cuò)綜復(fù)雜的城市道路推進(jìn)，高精度地圖的局限性開始集中爆發(fā)。

圖片源自：網(wǎng)絡(luò)

首當(dāng)其沖的問(wèn)題是“鮮度”，也就是地圖更新的實(shí)時(shí)性。城市里的道路每天都在發(fā)生變化，修路、改道、臨時(shí)交通管制或是路標(biāo)的重新粉刷，對(duì)人類司機(jī)來(lái)說(shuō)可能只需要一秒鐘的觀察就能適應(yīng)，但對(duì)于高度依賴地圖的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，任何微小的變動(dòng)如果未能在地圖上同步更新，都會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)嚴(yán)重的邏輯沖突。

目前，國(guó)內(nèi)圖商制作高精度地圖主要依賴帶有激光雷達(dá)和專業(yè)測(cè)繪設(shè)備的昂貴采集車，這種采集方式導(dǎo)致大多數(shù)城市的高精度地圖只能做到每三個(gè)月更新一次，而理想狀態(tài)下的智駕系統(tǒng)需要的是小時(shí)級(jí)甚至分鐘級(jí)的實(shí)時(shí)更新。

成本和資質(zhì)也是車企難以逾越的高山。制作一張覆蓋全國(guó)城市的高精度地圖需要耗費(fèi)數(shù)以百億計(jì)的資金投入，而這些成本最終都會(huì)轉(zhuǎn)嫁給車企和消費(fèi)者。目前車企使用地圖需要支付高昂的訂單費(fèi)和每輛車每年的許可費(fèi)，這種模式極大地限制了智駕功能的規(guī)模化推廣。

更關(guān)鍵的是，國(guó)家對(duì)測(cè)繪資質(zhì)的審批正在不斷收緊，只有擁有導(dǎo)航電子地圖制作甲級(jí)測(cè)繪資質(zhì)的單位才能進(jìn)行高精度數(shù)據(jù)的采集和處理。近年來(lái)，通過(guò)資質(zhì)復(fù)審的企業(yè)數(shù)量顯著減少，這讓許多想要自建地圖數(shù)據(jù)的車企面臨合規(guī)性風(fēng)險(xiǎn)，也讓整個(gè)行業(yè)在擴(kuò)展新城市時(shí)不得不排隊(duì)等待圖商的進(jìn)度。

擺脫地圖后用何技術(shù)？

為了擺脫對(duì)預(yù)制地圖的過(guò)度依賴，自動(dòng)駕駛行業(yè)開始擁抱“重感知”的技術(shù)方向。所謂重感知，就是讓汽車不再按照寫好的“劇本”開車，而是像人一樣具備實(shí)時(shí)觀察和理解世界的能力。

在這一過(guò)程中，鳥瞰圖感知技術(shù)（BEV技術(shù)）起到了決定性的作用。在傳統(tǒng)的智駕方案中，系統(tǒng)只能處理每個(gè)攝像頭傳回的獨(dú)立平面圖像，就像在看幾張互不相關(guān)的照片，很難拼湊出完整的空間感。而BEV技術(shù)則能將車輛周圍多個(gè)攝像頭的圖像信息，通過(guò)大模型的計(jì)算，實(shí)時(shí)融合進(jìn)一個(gè)統(tǒng)一的三維俯視坐標(biāo)系中。

通過(guò)這種方式，車輛在行駛過(guò)程中實(shí)際上是在大腦里實(shí)時(shí)“畫圖”。它不僅能看到眼前的障礙物，還能通過(guò)這種鳥瞰視角識(shí)別出車道線的拓?fù)潢P(guān)系，即哪條線通往哪個(gè)方向，路口是如何連接的。

這種實(shí)時(shí)生成的“活地圖”雖然在絕對(duì)精度上可能稍遜于預(yù)制的高精度地圖，但它最大的優(yōu)勢(shì)在于絕對(duì)真實(shí)。因?yàn)樗蹲降氖钱?dāng)下的實(shí)況，所以哪怕道路正在施工，系統(tǒng)也能立即感知到并做出反應(yīng)。這種能力的提升，讓智駕系統(tǒng)從“按圖索驥”進(jìn)化到了“見機(jī)行事”。

圖片源自：網(wǎng)絡(luò)

為了解決那些地圖里根本無(wú)法預(yù)測(cè)的特殊障礙物問(wèn)題，如灑落在路上的紙箱、形態(tài)怪異的施工圍欄或是不按常理出牌的各種物體，占用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生。這項(xiàng)技術(shù)不再糾結(jié)于識(shí)別物體“是什么”，而是關(guān)注空間是否被“占用”。

它將車輛周圍的空間劃分為無(wú)數(shù)個(gè)極其細(xì)微的三維小立方體，就像積木世界一樣，系統(tǒng)只需要判斷每個(gè)小立方體是空的還是實(shí)心的。

通過(guò)這種基于物理幾何連續(xù)性的判斷，汽車建立起了對(duì)物理世界最基礎(chǔ)的把握，只要那個(gè)地方有東西，我就不能撞上去。這種處理方式完美彌補(bǔ)了預(yù)制地圖無(wú)法記錄動(dòng)態(tài)變化的短板，讓車輛在面對(duì)各種突發(fā)狀況時(shí)具備了極強(qiáng)的生存能力。

在感知能力變強(qiáng)的同時(shí)，行業(yè)并沒有激進(jìn)地完全拋棄所有地圖，而是轉(zhuǎn)向了一種更理性的“輕地圖”方案。

所謂的輕地圖，實(shí)際上是對(duì)傳統(tǒng)地圖進(jìn)行了大刀闊斧的瘦身，只保留了道路的連通性、超視距的交通預(yù)測(cè)信息等最核心的導(dǎo)航要素。它不再追求厘米級(jí)的靜態(tài)要素刻畫，而是將原本由地圖負(fù)責(zé)的精細(xì)工作交給車輛自身的感知系統(tǒng)。

這種方案不僅大幅降低了制圖成本，更重要的是它讓智駕系統(tǒng)具備了更好的適應(yīng)性，只要有基礎(chǔ)的導(dǎo)航地圖，車輛就能在全國(guó)各地的城市甚至鄉(xiāng)間小道上開啟智駕，徹底解決了“開城”速度慢的問(wèn)題。

端到端大模型如何讓汽車具備類人的駕駛直覺？

當(dāng)感知系統(tǒng)解決了“看”的問(wèn)題后，如何“開”就成了自動(dòng)駕駛進(jìn)化的下一個(gè)關(guān)鍵。過(guò)去，自動(dòng)駕駛的駕駛邏輯是由一行行寫出來(lái)的規(guī)則代碼組成的。這種模式被稱為規(guī)則驅(qū)動(dòng)，其本質(zhì)是大量的“如果……那么……”邏輯。

但在復(fù)雜的城市交通中，人類司機(jī)的行為是非常微妙且具有直覺性的。代碼很難窮盡所有的交通場(chǎng)景，在狹窄路口如何禮貌地博弈？在沒有紅綠燈的交叉路口如何尋找空檔？都是經(jīng)常會(huì)遇到的問(wèn)題。這種機(jī)械的邏輯會(huì)導(dǎo)致智駕車輛在復(fù)雜環(huán)境下顯得畏手畏腳，甚至因?yàn)橛|發(fā)了某個(gè)安全規(guī)則而僵在原地。

目前端到端智駕模型非常火熱，它旨在打破感知、預(yù)測(cè)、決策和控制之間的隔閡。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它就像訓(xùn)練一個(gè)大型人工智能一樣，直接把海量的高質(zhì)量人類駕駛數(shù)據(jù)喂給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。系統(tǒng)通過(guò)學(xué)習(xí)幾千萬(wàn)甚至上億公里的老司機(jī)駕駛錄像，自己去領(lǐng)悟在什么樣的情況下應(yīng)該打多少度方向盤、踩多深剎車。

在這個(gè)過(guò)程中，系統(tǒng)不再需要去死記硬背地圖上的每一條線，而是建立起了一種類似于人類司機(jī)的駕駛直覺。只要給它一個(gè)導(dǎo)航目標(biāo)，它就能根據(jù)實(shí)時(shí)的視覺輸入做出最合理的動(dòng)作反應(yīng)。

圖片源自：網(wǎng)絡(luò)

這種端到端架構(gòu)的出現(xiàn)，讓自動(dòng)駕駛從“寫代碼”變成了“教本領(lǐng)”。它不僅極大地縮短了系統(tǒng)的響應(yīng)延遲，更讓汽車具備了處理未知場(chǎng)景的能力。

當(dāng)遇到一個(gè)從未見過(guò)的奇葩路口時(shí)，傳統(tǒng)的規(guī)則系統(tǒng)可能會(huì)因?yàn)檎也坏狡ヅ涞拇a而罷工，但端到端模型可以通過(guò)在大規(guī)模數(shù)據(jù)中積累的通用理解，像人一樣通過(guò)邏輯推理和模仿來(lái)平穩(wěn)通過(guò)。

為了讓這種直覺更加可靠，還引入了視覺語(yǔ)言模型作為車輛的“慢思考”系統(tǒng)，讓汽車能夠理解如交警的手勢(shì)、寫在牌子上的臨時(shí)交通指示，甚至是感知周圍行人的意圖等復(fù)雜的交通語(yǔ)義。

這種類人化的技術(shù)路徑，不僅讓駕駛過(guò)程變得更加平順和自然，更從根本上解決了對(duì)高精度地圖的依賴。對(duì)于一個(gè)真正聰明的智駕系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，地圖的作用應(yīng)該僅僅是一個(gè)大致的指路牌，而不需要是一份精確到分毫的操作說(shuō)明書。

隨著端到端技術(shù)的日趨成熟，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)正在從“依賴地圖的機(jī)器”轉(zhuǎn)變?yōu)椤熬邆渌伎寄芰Φ乃緳C(jī)”。這種進(jìn)化不僅提升了系統(tǒng)的天花板，也讓智駕技術(shù)在不同地域、不同文化背景下的快速落地成為了可能。

最后的話

自動(dòng)駕駛的“無(wú)圖化”趨勢(shì)是技術(shù)發(fā)展的必然規(guī)律。隨著算力的爆炸式增長(zhǎng)和算法的不斷精進(jìn)，汽車對(duì)環(huán)境的理解將越來(lái)越接近甚至超越人類。地圖將逐漸邊緣化，回歸到最本質(zhì)的導(dǎo)航工具屬性。這不僅會(huì)讓智駕功能的成本大幅下降，讓十萬(wàn)級(jí)別的普通家用車也能享受到高階智駕帶來(lái)的安全與便利，更將加速全自動(dòng)駕駛時(shí)代的到來(lái)。