随着一家又一家车企抛弃高精地图，这个由自动驾驶带动起来的商业产物走到了悬崖边上。
近日，华为春季发布会上，智能汽车解决方案BU CEO余承东透露，今年4月上市的问界M5和问界M5 EV高阶智能驾驶版将搭载不依赖高精地图的智能驾驶方案。
此前已有多家车企传达出减少依赖高精地图的信号，小鹏汽车称2023年将推出不依赖高精地图的XNGP，理想汽车称2024年推出不依赖高精地图的智能驾驶系统……
这次华为也宣布把高精地图推下舞台，而且华为本身正是具备高精地图资质的企业。
为什么短短几年内高精地图从万众推崇到光环退散？可以从智能汽车行业发展和智能驾驶方案的演变说起。
车企控成本逐利润，高精地图不是性价比之选
不依赖高精地图的说法也就是从2021年才露苗头，在2022年小鹏城市NGP因高精地图审核制约而一再推迟落地时间后，“轻地图”的声音愈来愈大，直到今年华为宣布问界将搭载不依赖高精地图的ADS 2.0上市，高精地图也就此被车企公开抛弃。
2023年的车企价格战，透露出了车市的严峻。以特斯拉为首的新能源车降价潮在去年底就开始了，随之问界、小鹏、比亚迪等接连跟上降价节奏，多款新能源车型进行了数万元不等的降价幅度，再一次验证车企竞争的激烈程度。
这种竞争态势也已传导给上游供应商。此前激光雷达厂商的从业者对搜狐汽车表示，车企通过价格战辅量肯定会对产业链的成本控制提出更严格的要求，而且产业链端已经感受到了。
高精地图作为智能驾驶感知模块的一部分，从成本来看，现阶段已不是车企的最优选项。
《智能网联汽车高精地图白皮书》显示，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，一天就是十万级的费用。
另外，车企采用高精地图需要支付图商授权费或者服务费。据此前媒体报道，授权费用约为每年每车200元~1000元；服务费约每年每车在100～500 元。这意味着高精地图的成本将随智驾车型的销量和使用率水涨船高。
另一方面，图商和车企都苦于资质审核之难。
去年8月，自然资源部下发《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》，把在运行过程中产生的测绘地理信息处理者也作为测绘活动的行为主体，应遵守相关规定。
也就是车企、服务商及部分智能驾驶软件提供商使用高精地图也要经历测绘审核。有些省份更为严格，山西省自然资源厅规定，“在我省特定区域从事高精度地图数据采集、存储、传输、处理的车企、服务商及智能驾驶软件提供商等，应当依法取得相应测绘资质。”
所以，车企比图商更急。今年两会期间，小鹏汽车CEO何小鹏建议“在保证国家地理信息安全的前提下，进一步优化、简化、便利化高精度地图的审核流程，并采取更加有效的方式实现数据的及时更新，缩短高精地图从采集到使用的周期。”
追随特斯拉感知步伐 高精地图不是L2级自动驾驶必备
提到自动驾驶，不得不提特斯拉。一直以来做纯视觉路线的坚守者，而走出了一众车企遥不可及的领跑位置，反过来也让其他车企看到纯视觉的可能性；另一方面，特斯拉主打量产路线，依托L2辅助驾驶率先获得亿万级公里Autopilot数据。
近日，小鹏P7i推出基于XBEV体系的高速NGP2.0，小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙表示，这是基于BEV和Transformer架构落地的一个静态网络，从而实时产生高精地图的能力，目前在国内是第一家。
BEV是bird's eye view鸟瞰图，相当于上帝视角。例如小鹏P7i就是利用XNet 深度视觉神经网络，可将多个摄像头采集的数据，进行多帧时序前融合，输出BEV视角下的动态目标物的4D信息，以及静态目标物的3D信息，从而得到道路信息全景图，摆脱对高精地图的依赖。
特斯拉在2021年采用了BEV的感知方案，在2022年AI DAY上，又进化成Occupancy Network占用网络，对物体的速度感知更强，最鲜明的例子是一辆刚启动的公交车，车头部呈动态、车尾部呈静态。
国内领先的自动驾驶研发企业也相继开启BEV架构。
李想在年初内部信中提到“基于BEV感知和Transformer模型，实现端到端训练的城市NOA导航辅助驾驶（不依赖高精地图）会在2023年底开始落地”。
蔚来近期表示，采用BEV融合的NOP+已经开始测试，预计今年二季度末或三季度初会推出。
毫末智行更是在去年四月的AI DAY上提出“重感知”方案，毫末智行技术副总裁艾锐从技术角度谈到，“地图也是一种传感器，探测距离长但时效性一般比较低，所以在汽车感知能力足够强的情况下，用地图来补充道路结构几何属性感知能力的不足就没有太多收益了。”
高精地图真的穷途末路了吗？
高精地图在L2级自动驾驶上优势尽失，在L4级面前能否焕活？
四维图新向搜狐汽车表示，不管是多传感器融合搭配高精度地图路线，抑或是“重感知 轻地图”路线，都不可避免地需要地图的参与。在L1、L2的辅助驾驶阶段，高精地图并非刚性需求，但其对于L4、L5级别的自动驾驶是必选项，对于L3级别的自动驾驶是可选项。
按照图商的说法，高等级自动驾驶如L4、L5级别是离不开高精地图的，目前被车企弃用只是阶段性的。
有专家认为，高精地图将为更广泛的智慧交通产业所用。
中国工程院院士刘经南在接受《中国测绘》采访时谈到，自动驾驶是未来值得着力的方向，但要实现一个完全自动化、智能化、舒适化的出行就需要包括高精地图在内的一系列公共基础设施去提供技术支持和出行服务。
也就是说，高精地图是实现自动驾驶的基础设施。
四维图新旗下的中交宇科也在公开场合谈过对未来自动驾驶的看法，“对于未来交通领域，高精地图与车路协同之间的互相结合，将在高精地图的更新及分发，自动驾驶仿真系统及交通管控三大领域迸发出更大的价值。”
此外，也有自动驾驶企业表达过，高精地图对于安全冗余和降低硬件算力会起到一定作用。当单车智能面临感知识别障碍时，高精地图仍是一项靠谱的保障。
某图商从业者对搜狐汽车表示，到L3级自动驾驶之后，车要自己决策驾驶，没有了人工干预，自动驾驶的车辆不允许出现任何安全隐患，所以需要有足够多的手段进行判断。虽然大多数情况下高精地图会是车辆感知的能力冗余，但是高精地图是提高安全系数到99%以上的必经手段。
小结
智能汽车发展至现阶段，“科技噱头”被“实用安全”压制。在消费端，消费者的需求更多来自产品的可靠性与功能的完成度，而不是空泛的智能化概念，也就是用户要看性价比买单。
特斯拉的商业化运营效率给了行业不少启发，在智能驾驶领域，开发策略向控本增效看齐，产品战略以量产目标为准。于是在这种变化过程中，高成本的高精地图率先被甩出赛道。
但这也不意味高精地图在自动驾驶领域失去价值，在更高阶的无人驾驶以及更完善的车路云出行时代到来时，高精地图将上演一出逆袭大戏。
