今年8月，自然資源部辦公廳印發《關於做好智能網聯汽車高精度地圖應用試點有關工作的通知》，在北京、上海、廣州、深圳、杭州、重慶6個城市首批開展智能網聯汽車高精度地圖應用試點。
圖為百度和一汽紅旗聯手打造的自動駕駛車型，在北京進行測試運營。
自動駕駛是當前汽車產業發展的熱點領域，也是在全球范圍內被廣泛關注的焦點。
據統計，今年上半年，中國L2級輔助駕駛乘用車新車市場滲透率達到30%。
據咨詢機構艾瑞公司測算，2025年，中國智能駕駛輔助系統市場規模有望達到490億元。
不難看出，輔助駕駛系統將會成為未來量產車的標準配置，智能駕駛的時代正在到來。
目前，中國汽車企業在自動駕駛領域積極探索前進，在自動駕駛感知、決策及控制等技術方面都實現了突破。
今年以來，中國多地紛紛出臺了自動駕駛方面的法規和政策，加快推進自動駕駛汽車進入道路測試階段，並入駐相關示范園區。
一些城市已允許自動駕駛汽車在特定區域、特定時段上路試運營，商業化進程不斷提速。
近日，廣州、深圳兩地首次發放城市高級輔助駕駛地圖許可，百度等公司成為首批獲準該許可的企業。
這也意味著，中國城市高級輔助駕駛地圖的應用進入實質性階段。
高精地圖和激光雷達是自動駕駛兩根拐杖
今年8月，自然資源部辦公廳印發《關於做好智能網聯汽車高精度地圖應用試點有關工作的通知》，在北京、上海、廣州、深圳、杭州、重慶6個城市首批開展智能網聯汽車高精度地圖應用試點。
而百度作為自動駕駛賽道的代表企業，也成為自動駕駛技術落地應用的重要推動者。
百度自動駕駛領域相關負責人告訴記者：『無人化正成為全球自動駕駛技術、產業競爭的制高點。
現階段各國自動駕駛的競爭，都集中在政策創新上。
哪個國家能出臺更具突破力的創新政策，率先實現規模化商用，實現無人化，就能在國際競爭中贏得主動』
她表示，各地試點的開放為百度Apollo自動駕駛提供了前瞻性技術創新的政策土壤，同時也構築了先行先試的產業環境。
『城市高級輔助駕駛地圖許可的獲準不僅可以助力全無人自動駕駛、高等級自動駕駛軟件系統、前裝量產Robotaxi等車輛的開發驗證，還將加速提升中國自動駕駛技術硬實力，築就智能時代的發展新動力』
值得一提的是，智能網聯汽車的高速發展，加速了高精度地圖的迭代和能力的提升，也催生了高精度地圖市場規模的壯大。
據了解，截至目前，百度已與廣汽、蔚來、威馬、長安、本田、長城、吉利、北汽、江淮等眾多車企實現量產合作。
預計到2023年，使用百度高級輔助駕駛地圖的汽車將超過100萬輛。
不過，也有企業高層認為，高精地圖隻是自動駕駛的一個過渡。
華為常務董事、終端BG CEO、智能汽車解決方案BU CEO餘承東就曾表示：『現在自動駕駛還在使用高精地圖，但未來發展不應該依賴高精地圖、車路協同』
小鵬汽車董事長何小鵬也表示：『對於自動駕駛而言，高精地圖一定是個過渡，雲端的結合也隻是一個輔助，真正的自動駕駛一定要能夠全場景駕駛』
甚至有業內人士稱，高精度地圖並非自動駕駛的必需品。
例如，特斯拉的自動駕駛就是通過純視覺感知來識別道路環境。
在汽車行業分析師鐘師看來，高精地圖和激光雷達是自動駕駛的兩根拐杖，一個負責開路，一個負責避障。
汽車在實現完全無人駕駛之前，這兩根拐杖都丟不掉。
『高精地圖具有高精度、高動態、多維度的特征，可以幫汽車實時檢測多傳感器融合的結果是否跟地圖匹配』鐘師表示，『實際交通路面上有很多影響因素，比如車與車、車與人的關系，激光雷達可以有效地處理這些關系』
鐘師認為，高精地圖不僅可以準確描繪車輛在行駛過程中的軌跡精確度，還可以做到數據及時更新。
它們各司其職，齊頭並進，才能推進整個產業的規模化落地。
清華大學智能網聯汽車與交通研究中心辦公室副主任、中國智能網聯汽車創新聯盟自動駕駛地圖與定位工作組秘書長江昆表示，在任何級別的自動駕駛方案中，地圖都是一個核心的模塊，自動駕駛等級越高，地圖的地位就越重要。
傳統地圖是依賴於衛星定位的存在，而高精地圖本身就是一種定位的平臺，可以在自動駕駛這個領域裡主動提供定位信息。
但資深汽車媒體人、汽車行業分析師楊小林卻提供了不同的思路。
他認為，無論以『重感知、輕地圖』方式，還是以『多傳感器融合+高精地圖』的路線邁向自動駕駛，這兩條路徑都在摸索當中，並沒有哪條路徑是完全勝出的。
楊小林表示：『目前來看，大多數消費者對於激光雷達加感知硬件，通過提高算法來提高精準度的方式還是比較信得過的。
至少這套邏輯能做到很多超視距范圍做不到的事』
不得不承認的是，高精地圖領域已經聚集了百度、高德、騰訊等重量級玩家，儼然成為了『兵家必爭之地』。
縮小理想和現實的距離需要多方努力
百度智能駕駛事業群副總裁、首席安全運營官魏東表示，短期看，自動駕駛商用服務還是傳統出行方式的補充。
但長遠看，隨著允許自動駕駛測試的路網越來越多，城市中一個個區域將逐步擴大連接，提供更多的空間來測試各類應用場景。
『這將是一個有序管控和開放的過程。
未來，我們會結合用戶的需求變化，決定是否申請增加車輛投放』魏東說。
在鐘師看來，大家期望的高級自動駕駛，需要長時間的發展，逐漸成熟，其間還存在著諸多挑戰需要克服。
首先是技術和成本挑戰。
高精地圖對數據的『新鮮度』要求非常高，需要實現『天級』甚至更快速的更新頻率，這對自動駕駛的感知、決策、控制系統提出了巨大挑戰。
同時，受制於新興感知技術、大數據傳輸、計算、存儲、AI算法等諸多問題，行業需要有一定的規模才能支撐起來。
這就要求企業在研發及推廣過程中，要在成本、實用性之間找到平衡。
其次是法規挑戰。
目前中國自動駕駛相關標準尚處於建設初期，各地智能網聯汽車測試示范區還存在標準不統一、測試場景不健全、商業模式不清晰等問題。
相關標準尚處於建設初期，難以滿足自動駕駛汽車快速發展的需求。
因此，可以鼓勵地方先行先試，為全國性立法創新提供支撐。
再次是安全挑戰。
高精地圖的制作多依賴專門的采集車進行數據采集，在自動駕駛過程中，地理信息、車輛信息、乘車人員等信息都會被采集記錄，其中很多信息會被上傳至雲端保存。
因此，還需要克服大規模數據處理、數據安全合規等困難。
鐘師提醒說，自動駕駛還面臨社會接受度等方面的挑戰，『消費者對自動駕駛汽車的接受度有待檢驗，包括社會安全問題、司機失業問題等將長期伴隨自動駕駛汽車的發展。
另外，高精地圖或軟硬件應用在汽車上的成本如何體現在車價上，都需要尋找有效的辦法給予解決』。
『有多少消費者願意為高成本的自動駕駛技術埋單？目前完全自動駕駛的產品還沒出來，沒辦法測試消費者的承受力。
如果整個車價或者選裝價格太貴的話，這個產品再好也會崩掉』鐘師表示。
可以預見的是，伴隨著新基建的加速推廣，以及道路信息的標準化、服務接口的統一化，高精地圖的信息獲取將有更豐富的渠道，從而降低高精地圖的獲取成本，加速高精地圖產品的發展。
鐘師判斷，對於高等級的L4、L5級自動駕駛技術，汽車公司或科技公司通常會把它描繪成未來汽車產業的增長點。
『這個增長點是基於對未來產業格局和消費格局的預測和判斷，並非當務之急』。
『未來自動駕駛將會如何普及，現在很多都是紙上談兵。
要縮小理想和現實之間的距離，需要多平臺的支持和努力，逐步形成一套切實可行的解決方案。
這就像是一場沒有硝煙的戰爭，沒有人吹響沖鋒的號角，大家都在等待自動駕駛大規模落地的那一刻』鐘師說。
中青報·中青網見習記者 王志遠 文並攝
來源：中國青年報