“無圖化”，自動駕駛新征程
2024-03-18 10:10:16非田
看世界 2024年4期
非田
2023年7月11日，美國加州舊金山，自動駕駛出租車
無圖智能駕駛，是汽車行業(yè)貫穿2023年的熱詞，也是各家車企和智駕公司秀自家技術(shù)肌肉的最新方式，在年內(nèi)紛紛喊出“不依賴高精地圖，快速大規(guī)模落地”的口號。
去年年底，小鵬宣布，自11月首次落地?zé)o圖城市導(dǎo)航輔助駕駛功能以來，全國累計有52城可實現(xiàn)無圖智能輔助駕駛功能。問界、理想等曾也先后表示，要推出自家的無圖智駕方案，業(yè)界正經(jīng)歷著一場“無圖”+“開城”（指在更多城市實現(xiàn)無圖智能駕駛）的大戰(zhàn)。
有圖智能駕駛，指的是在高精地圖的輔助下，進(jìn)行智能駕駛決策，即通過AI完成變道、超車、轉(zhuǎn)彎等一系列駕駛操作—而有了高精地圖的輔助，這些操作就會變得更為簡單。
但特斯拉CEO埃隆·馬斯克卻在2019年就提出，過分依賴高精度地圖，會讓自動駕駛系統(tǒng)變得極其脆弱，普及起來更加困難。3年后，特斯拉AI日活動上，特斯拉提出了高精地圖的替代方案，拉開了智能駕駛從有圖到輕量化地圖再到無圖智駕的序幕。
“重感知、輕地圖”，是實現(xiàn)真正意義上無人駕駛的重要一環(huán)。隨著各大企業(yè)的發(fā)力競逐，不久的將來，無圖智駕有望在絕大多數(shù)場景下得到普及。但即便實現(xiàn)了無圖智駕，夢想中的自動駕駛離我們依然還有一定距離。
“氪金”并非萬能
如果按照精度來劃分，電子導(dǎo)航地圖大致可以分為標(biāo)準(zhǔn)地圖（SD Map）、車道級地圖（LD Map）、高精地圖（HD Map）三個類別。SD Map主要由駕駛者使用，可顯示道路基本情況，精度在米級即可；而HD Map要精細(xì)的多，其精度要達(dá)到厘米級。
此外，按照中國自然資源部發(fā)布的《道路高精導(dǎo)航電子地圖數(shù)據(jù)規(guī)范》規(guī)定，智能駕駛系統(tǒng)使用的HD Map要含有道路網(wǎng)、車道網(wǎng)、道路標(biāo)線以及道路設(shè)施的幾何、屬性與關(guān)系。
如果用游戲場景來類比智能駕駛，“無圖”就好比在一個視野全無的場景上進(jìn)行分析探索，而提前或即時加載的“高精地圖”，就如同在即時戰(zhàn)略（RTS）和多人在線戰(zhàn)術(shù)競技（MOBA）游戲里，開了全圖視野、消除了戰(zhàn)爭迷霧一樣，能讓車輛“看”清四周，從而更快做出響應(yīng)。因此，高精地圖也被智能駕駛行業(yè)稱為“上帝之眼”。
智能駕駛可分為感知、規(guī)劃、執(zhí)行這三個步驟，即AI的所見、所思、所行。某汽車媒體主編Q先生告訴《看世界》，如果把智能駕駛的AI比喻成一個近視患者，那么地圖就好比戴上了一副近視眼鏡，使其能正常行走；而無圖就如同做了一場視力矯正手術(shù)，徹底擺脫眼鏡—這一過程中，“矯正”的用具就是算法的優(yōu)化。
Q先生認(rèn)為，同樣是智能駕駛，如果單純從當(dāng)前的乘坐感受上來說，“有圖”多少會比“無圖”略好一些，“帶圖就好像開卷考試，需要處理的內(nèi)容會相對較少”。
高精地圖更像游戲里瘋狂氪金的“人民幣玩家”，可“鈔能力”雖好，限制也少不了。
首先是資質(zhì)。近年來，國家逐步收緊了導(dǎo)航電子地圖制作甲級資質(zhì)，沒有資質(zhì)的車企，只能向地圖類企業(yè)采購。
再就是錢。一方面，高精地圖采集車需要搭載激光雷達(dá)、攝像頭、GPS接收機(jī)、數(shù)據(jù)儲存計算等專業(yè)設(shè)備，車輛成本在百萬元乃至千萬元級別，這就注定了地圖使用費(fèi)不會便宜。
更令車企無法接受的是，由于地圖數(shù)據(jù)需要更新維護(hù)，地圖并非一次性費(fèi)用，而是持續(xù)收取，這也就意味著，在車輛使用期間，只要涉及智能駕駛，車企都得額外支付地圖的費(fèi)用。
特斯拉專屬的計算機(jī)視覺系統(tǒng)“特斯拉視覺”處理畫面
高精地圖也被智能駕駛行業(yè)稱為“上帝之眼”。
退一步說，即便車企愿意掏這一筆錢，現(xiàn)有高精地圖的鮮度（即更新頻率）和開通高精地圖的城市都相對有限。清華大學(xué)與百度等聯(lián)合編寫的《智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精地圖白皮書2020》數(shù)據(jù)顯示，厘米級的高精地圖測繪效率大致為100km/車/天，這與全國535萬公里的公路總里程相比，無異于杯水車薪。
這也就意味著，如果單純依賴有圖，一旦車主離開“帶圖”的城市，智能駕駛必然受限。
Q先生透露，據(jù)他了解，當(dāng)前城市級高精地圖更新頻率，通常只能做到按季度計算，能按月更新的就已不多，而這遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了駕駛需求。“獲取北上廣深等一線城市的高精地圖并不困難，但又有多少企業(yè)愿意花大價錢，去小城市采集和快速更新高精地圖呢？”
“上帝視角”擊敗“上帝之眼”
“有圖”的種種限制，催生出了“無圖”，但高精地圖始終有不少擁躉，推進(jìn)“無圖”的進(jìn)程中，充斥著口水戰(zhàn)。
“部分車企之所以強(qiáng)調(diào)‘無圖，主要是因為無地圖資質(zhì)、無知識產(chǎn)權(quán)、無安全敬畏?！?/blockquote>
國際數(shù)據(jù)公司IDC發(fā)布的《中國高精地圖市場份額》報告顯示，2021年中國高精度地圖市場規(guī)模為6.46億元，同比增長36.3%。IDC認(rèn)為高精地圖規(guī)?；瘧?yīng)用已經(jīng)具備一定的基礎(chǔ)，已經(jīng)到了落地的前夜。
去年10月，地圖龍頭企業(yè)“四維圖新”CEO程鵬怒批：“部分車企之所以強(qiáng)調(diào)‘無圖，主要是因為無地圖資質(zhì)、無知識產(chǎn)權(quán)、無安全敬畏?！?/p>
據(jù)他透露，該公司做了相當(dāng)多調(diào)研，發(fā)現(xiàn)一些自稱實現(xiàn)了“無圖”的車企，在遮擋全部傳感器之后，仍然能正確讀取地圖信息。這也就意味著，一些車企很可能是自詡“無圖”，但暗中“有圖”。
持有類似思路的，還有美國智能駕駛服務(wù)企業(yè)Waymo，這是一家隸屬于谷歌母公司Alphabet的公司，谷歌能為其提供其他廠商難以企及的高精地圖。
但同為行業(yè)龍頭的特斯拉卻對高精地圖嗤之以鼻，并推出了自己的解決方案。英特爾旗下的Mobileye和國內(nèi)一些廠商也在這一思路下，摸索出了屬于自己的無圖智駕方案。
早些年，特斯拉的“無圖”采用攝像頭+雷達(dá)模式，但從2021年5月起，特斯拉在北美版Model 3和Model Y的智能駕駛方案中，棄用了雷達(dá)和超聲傳感器，轉(zhuǎn)為采用純視覺方案。
為此，特斯拉推出了專屬的計算機(jī)視覺系統(tǒng)“特斯拉視覺”（Tesla Vision），車輛只需配備8個360度攝像頭用以代替雷達(dá)，通過攝像頭提取，再由計算機(jī)處理并轉(zhuǎn)化為3D數(shù)據(jù)。
在后端，特斯拉有千人級別的標(biāo)注團(tuán)隊，對超過百萬輛特斯拉收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，通過訓(xùn)練計算機(jī)識別和解釋視覺世界，以實現(xiàn)無圖智駕。
特斯拉的底氣來自近年興起的“BEV+Transformer”技術(shù)。BEV名為“鳥瞰圖視角”（Bird's-eye-view），是一種AI算法。
這一算法在谷歌推出的深度學(xué)習(xí)模型“Transformers”的加持下，可以將車載攝像頭拍到的畫面進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，模擬出在車輛正上方10～20米處，向下俯視車輛及周圍環(huán)境的“上帝視角”畫面。智能駕駛的所有決策也都基于這一“上帝視角”進(jìn)行，從而實現(xiàn)“無圖智駕”。
簡單而言，在AI的幫助下，特斯拉利用“上帝視角”擊敗了“上帝之眼”。但在現(xiàn)階段，這一方案也并非無懈可擊。由于缺乏雷達(dá)，特斯拉也發(fā)生過多起因算法失誤而出現(xiàn)的“幻影制動”事件。
另一方面，止不住的官司也從側(cè)面說明了，無圖離成熟尚有一段距離。Q先生也認(rèn)為，歐美國家人口密度遠(yuǎn)不如中國，路況也相對簡單，“特斯拉視覺”等在歐美適用的“無圖”能力，能否適應(yīng)國內(nèi)包含大量電動車、摩托車等在內(nèi)更為復(fù)雜的道路環(huán)境，還有待驗證。
麥肯錫咨詢在一份報告中指出，對于全球車企來說，基于中國法律法規(guī)要求、消費(fèi)者習(xí)慣、車況路況及基礎(chǔ)建設(shè)方向的不同，自動駕駛技術(shù)棧需要進(jìn)行不同程度的本土化適配。
翻過有圖的山丘是正途嗎？
掙脫來自地圖的束縛，是智駕探尋新可能的基礎(chǔ)。但翻過“地圖”這座山丘，見到的就是理想中的自動駕駛嗎？恐怕未必。
《汽車駕駛自動化分級》國家標(biāo)準(zhǔn)將汽車駕駛自動化功能分為L0—L5六級，L3及以上才被稱為“自動駕駛”，以下均為駕駛輔助。其中L5為“完全自動駕駛”，即駕駛自動化系統(tǒng)在任何可行駛條件下，持續(xù)地執(zhí)行全部動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)和執(zhí)行動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)接管，這與民眾理解的全自動駕駛含義基本一致。
目前，能掌握L3級有條件自動駕駛的廠商在逐漸增多，而業(yè)界較為領(lǐng)先的廠商技術(shù)，則具備實現(xiàn)L4高度自動駕駛的能力。
兩者與L5最大的區(qū)別在于，其實現(xiàn)功能的前提是“在有限的設(shè)計運(yùn)行條件內(nèi)”，且L3還可能需要駕駛員接管，不能完全離開人類。
Q先生告訴《看世界》，盡管“無圖”的進(jìn)步讓人欣喜，但智能駕駛?cè)缤椚芨傎悾灿幸惶幉贿^關(guān)，對于駕駛安全而言都無法接受。
在他看來，目前阻礙自動駕駛的是1%最難的場景，和那些尚未知道的潛藏風(fēng)險：前者屬于“已知的不安全”范疇，可以通過算法和算力升級迭代逐步解決；但后者屬于“未知不安全”，不僅需要技術(shù)，更需要試錯的時間。
不過，從有圖到“無圖”的速度達(dá)到甚至略超行業(yè)預(yù)期，這與智能駕駛行業(yè)諸多不斷跳票的技術(shù)承諾，形成了鮮明對照，可能也是技術(shù)持續(xù)平穩(wěn)進(jìn)步的寫照。
中國乘用車產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟秘書長張秀陽在受訪時表示，由于道路場景復(fù)雜，即使現(xiàn)有技術(shù)已經(jīng)實現(xiàn)了90%以上場景的自動駕駛，但剩下10%的長尾場景問題如果得不到解決，自動駕駛就無法落地。
自動駕駛是一個錯綜復(fù)雜的問題，需要技術(shù)實力、大量的測試時間和人力，來收集大量數(shù)據(jù)和重復(fù)改進(jìn)系統(tǒng)。
從1980年代美國國防高級研究計劃局提出陸地自動巡航計劃以來，自動駕駛已經(jīng)走過了約半個世紀(jì)的歷程，在L5自動駕駛離我們或許只有最后一公里的當(dāng)下，理應(yīng)對這一技術(shù)有更多的期待。
責(zé)任編輯吳陽煜 wyy@nfcmag.com
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