文 / 黃耀鵬
今年上半年,圖商明顯感覺高精度地圖(以下簡稱“高圖”)賣不動了。
其實,全國數(shù)據(jù)比較完善的高圖,就6座城市:深圳、上海、廣州、北京(五環(huán)外)、重慶和杭州。圖商去年還聲稱要進(jìn)一步推到全國二線城市,現(xiàn)在看這一進(jìn)程已經(jīng)停滯。沒有新增賣圖的收入,就不會有更多城市的高圖。
去年就有一批主機(jī)廠聲稱要拋掉對高圖的依賴。今年上半年,則是付諸實施的時候。
小鵬XNGP(第二代智能輔助駕駛系統(tǒng))在3月底開始推送初階能力,在全國范圍(無高圖城市)開放識別信號燈和直行通過路口的能力。下半年將開放無圖城市的其它領(lǐng)航功能(變道、超車、左右轉(zhuǎn)等),2024年將實現(xiàn)從車位到車位的XNGP。
基于華為ADS技術(shù)的阿維塔,目前開放NCA的城市是4座(上海、廣州、深圳、重慶)。而下半年則承諾將阿維塔11迭代為ADS 2.0,實現(xiàn)45個無圖城市的NCA能力落地。
目前采取類似做法的,不少于8家主機(jī)廠或自動駕駛公司,名單還在迅速擴(kuò)大。
這一進(jìn)程是意料之中,天下苦高圖久矣,只是速度有點出人意料。
從2021年開始,監(jiān)管就收緊了高圖制作的申請、更新流程。2022年9月,國土資源部正式規(guī)定,高圖測繪制作,只能由具備導(dǎo)航電子地圖制作甲級資質(zhì)的單位進(jìn)行。以前也強(qiáng)調(diào)過“甲級資質(zhì)”,但在高圖領(lǐng)域的操作上明確這一點,還是首次。這下,眾包制作、外包測試等都不合規(guī)了。
輿論往往認(rèn)為高圖就是測繪得更細(xì)致一些,分辨率更高(10cm級)。這個認(rèn)知是錯誤的。相對于標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)航地圖,高圖不但數(shù)據(jù)量和維度遠(yuǎn)高于前者,還在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上描述了交通設(shè)施之間的拓?fù)潢P(guān)系,這是標(biāo)圖完全不具備的內(nèi)容。兩者是完全不同的產(chǎn)品。
圖商為了降低成本,將高圖數(shù)據(jù)分為四層,靜態(tài)數(shù)據(jù)、準(zhǔn)靜態(tài)數(shù)據(jù)、動態(tài)數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)。理論上,靜態(tài)數(shù)據(jù)(路網(wǎng)、建筑、車道線等)季度更新就可以,準(zhǔn)靜態(tài)數(shù)據(jù)(標(biāo)志標(biāo)牌、護(hù)欄信息等)月度更新,動態(tài)數(shù)據(jù)分鐘級更新,而實時數(shù)據(jù)更新必須達(dá)到秒級。
高圖是用大量成本砸出來的產(chǎn)品,而且需要持續(xù)花錢維護(hù)。如果采集要求是10cm(即分米級),那么一天(500公里)測繪成本就是6000元;而1cm精度的地圖,一天(100公里)測繪成本1萬元。
余承東吐槽說,華為在上海測試搞一兩年,測了9000公里,還沒有覆蓋(上海)。從國家安全的角度,幾個月才允許更新,但中國的道路天天修,自動駕駛靠高圖沒辦法廣泛使用。
在全國范圍內(nèi)推動自動駕駛,依靠高圖幾乎走不下去,但不能說高圖路線錯了。
高圖的好處,就在于極大簡化了對自動駕駛算力和感知的要求。在高圖世界里,靜態(tài)環(huán)境都是確定的,這讓道路復(fù)雜性下降了一個數(shù)量級。因此有人說,在高圖上自動駕駛,就像在虛擬鐵軌上開火車。而火車(包含地鐵)的高等級自動駕駛系統(tǒng)早就開發(fā)成功。
但是,中國的城建太不講武德了。從一個超大城市角度,道路的結(jié)構(gòu)變化,不是按月的,簡直是按天變化的。圖商把一片城區(qū)的道路都測繪成高圖了(技術(shù)過程忽略),某條路因為敷設(shè)管道,就把十字路口擋上一半,這是常有的事。
NCA開到這里一看,發(fā)現(xiàn)實際路況和高圖數(shù)據(jù)不匹配,直接降為LCC(居中輔助),NCA順滑體驗的連貫性就被中斷了。
如果你認(rèn)為管道敷設(shè)好了,道路復(fù)原,就能一切照舊,那就把問題想簡單了。可能標(biāo)志線劃的和原來稍有區(qū)別(可能在人類看來沒什么不同),但是某個圖商發(fā)現(xiàn)了這里的變化,重新掃圖,相當(dāng)于對這部分高圖做了維護(hù)。
但是對于特大城市來說,這種維護(hù)工作幾乎是西西弗斯式的。要么NCA付費(fèi)訂閱覆蓋不了主機(jī)廠向圖商采購的費(fèi)用(主機(jī)廠賠本);要么圖商硬撐著虧本,含淚繼續(xù)維護(hù)。兩種商業(yè)模式都不可持續(xù)。除非訂閱用戶數(shù)量達(dá)到一個非常高的量級(比如百萬輛)。
這就讓高圖+NCA模式在技術(shù)上走通了,但在商業(yè)上走窄了。而本來就無高圖的城市,貌似只能踏實等無圖NCA推廣。
當(dāng)然,騰訊、百度等二級圖商,正在推一種妥協(xié)方案,就是“輕高圖”。
今年4月,騰訊發(fā)了輕高圖HD Air(米級)。相對高圖,HD Air數(shù)據(jù)量更小、更新更快,相對于普通導(dǎo)航圖,要素更精細(xì)。
高圖的幾個要素:鮮度、覆蓋度、顆粒度,都與成本密切相關(guān)。輕高圖聲稱改善了前兩者,必然以精度下降為代價。
如果認(rèn)定“鮮度”是重點,騰訊的方案是用“車圖云”來部分解決顆粒度的問題。但是,所謂的收集、傳輸、存儲數(shù)據(jù)的“安全循環(huán)”,是否與監(jiān)管政策矛盾,現(xiàn)在沒有結(jié)論。不過,圖云一體化,能加速數(shù)據(jù)更新速度,倒沒吹牛。
問題就在于,車企或者其自動駕駛方案供應(yīng)商,是否愿意采購這類“輕高圖”。目前“輕高圖”剛剛問世,就面臨和無圖NCA之間的競爭。據(jù)目前的信息,主機(jī)廠用戶并不青睞于“輕高圖”。
當(dāng)前看,車企(特別是新能源創(chuàng)業(yè)品牌)已經(jīng)將重點轉(zhuǎn)向無圖模式了。這個趨勢之明顯,已經(jīng)讓業(yè)內(nèi)感受到某些技術(shù)細(xì)分賽道“涼意襲人”。
從技術(shù)而言,無圖的最大挑戰(zhàn)莫過于決策規(guī)劃模塊。失去了高圖,完善的參考軌跡就沒了,決策模塊必須在更大的范圍內(nèi)(當(dāng)然局限于交通允許通行的區(qū)域)規(guī)劃出合理路徑來,而且多數(shù)情況下要求實時。
更要命的是,規(guī)劃不能簡單拆解為橫向縱向。形狀不規(guī)則的可通行區(qū)域,在城市道路上太常見了(特別是在一些老城區(qū)),這就對車載算力提出了很高的要求。
而且,高圖沒了,感知能力必須提上來。FSD利用自己發(fā)明的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來建模,重現(xiàn)遮擋關(guān)系,這樣就彌補(bǔ)了純視覺傳感器的缺陷。
不過,國內(nèi)新勢力和自動駕駛公司,更愿意采用BEV(鳥瞰圖)和一種預(yù)訓(xùn)練模型,來替代高圖。這種做法,其實就是在現(xiàn)場實時生成高圖(部分意義上的),適應(yīng)場景需求。這是算力達(dá)到100Tops之后才產(chǎn)生的新方法。
今年上半年,鳥瞰圖顯然很大程度上取代了高圖,成為一個火熱的新投資方向。這個技術(shù)已經(jīng)產(chǎn)生好幾年,但是能放在車上用,并受到重視,是去年晚些時候才上規(guī)模的。
不用高圖,鳥瞰圖能夠更好識別被遮擋的車輛和其它交通參與者,也就能更好地預(yù)見到“鬼探頭”和其它不合規(guī)但現(xiàn)實存在的行為。這其實就是對人腦決策的一種模仿,只不過是用技術(shù)手段取得了居高臨下視角。“以空制地”的優(yōu)勢不用多說。
車企已經(jīng)將自動駕駛的重點轉(zhuǎn)向無圖模式。這個趨勢之明顯,已經(jīng)讓業(yè)內(nèi)感受到某些技術(shù)細(xì)分賽道“涼意襲人”。
但是需要強(qiáng)調(diào)一下,鳥瞰圖仍屬于感知部分,是后續(xù)決策的依據(jù),而非決策本身。而鳥瞰圖實用化工具箱還在發(fā)展中,激光雷達(dá)在其中仍有用武之地,只不過需要聯(lián)合其它傳感器。這讓激光雷達(dá)的投資者松了一口氣。
因為高圖投資開始衰落之后,人們認(rèn)為連帶著激光雷達(dá)也要跟著不行了,現(xiàn)在看還未必。
自從高等級自動駕駛的前景變得黯淡之后,NCA迅速升溫,但沒有帶火高圖。以往的認(rèn)知里面,兩者是捆綁到一起的。
新技術(shù)手段隨著硬件能力增強(qiáng)不斷涌現(xiàn),技術(shù)轉(zhuǎn)換的節(jié)奏非???。這給主機(jī)廠、自動駕駛公司的投資帶來很大困擾。砸了好多小目標(biāo)的賽道,眼看著要涼,新的投資需求又出現(xiàn)了。是不是跟上繼續(xù)砸,相當(dāng)于給主機(jī)廠提出了一個尖銳的問題,這種投資的邊界到底在哪里。
在這個過程中,主機(jī)廠如果強(qiáng)求穿越技術(shù)周期、投資最有前途的方向,或者等待技術(shù)成熟后直接搭便車,這兩者都是不現(xiàn)實的。
跟住前沿技術(shù),保持在第一梯隊,才有望兌現(xiàn)技術(shù)的商業(yè)價值。而在過程中交的學(xué)費(fèi),都是必要的。對沖成本的手段,可能是邊跟邊兌現(xiàn),這和自動駕駛的升級過程,其實差不多。