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如果將自動(dòng)駕駛發(fā)展以時(shí)間軸拉開(kāi)，地圖的應(yīng)用可以分為高精地圖、輕地圖，以及所謂的“無(wú)圖”或“模型化地圖”三個(gè)階段。高精地圖強(qiáng)調(diào)精細(xì)度，具備厘米級(jí)定位和豐富的語(yǔ)義標(biāo)注，適合對(duì)車(chē)道、路徑和幾何特征有強(qiáng)依賴(lài)的場(chǎng)景；輕地圖則按功能裁剪，只保留車(chē)道關(guān)系和關(guān)鍵拓?fù)洌?/span>其更加追求迭代速度和成本效益；“無(wú)圖”更側(cè)重實(shí)時(shí)感知與模型推斷，利用端側(cè)或云端的大模型、視覺(jué)算法，在運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)重建場(chǎng)景，或直接從感知結(jié)果推導(dǎo)出行車(chē)策略。同樣是完善自動(dòng)駕駛汽車(chē)提供精確道路信息，地圖領(lǐng)域?yàn)槭裁磿?huì)演化出這么多的技術(shù)方向？

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高精地圖，高成本投入下的最優(yōu)方案

想象一下，一輛汽車(chē)在高速公路上以超過(guò)100公里/小時(shí)行駛時(shí)，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)若能提前獲取匝道位置、曲率變化、坡度、限速等信息，就能為感知和決策爭(zhēng)取更多時(shí)間，減輕對(duì)瞬時(shí)感知的依賴(lài)，高精度地圖就是提供這些信息的完美載體。高精地圖的核心就在于“高精”二字，其包括車(chē)道級(jí)拓?fù)洹④?chē)道中心線(xiàn)、寬度、路沿、交通標(biāo)志與信號(hào)的精確位置，還有斜率、曲率、道路粗糙度、靜態(tài)障礙物及地標(biāo)（如電線(xiàn)桿、路緣石、廣告牌）等關(guān)鍵道路信息。這些信息不僅可以幫助定位模塊實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)姿態(tài)估計(jì)，也能為預(yù)測(cè)與規(guī)劃模塊提供先驗(yàn)知識(shí)。

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想制作一張高精地圖，高精度測(cè)繪技術(shù)是必不可少的。一張高精地圖需依賴(lài)多線(xiàn)激光雷達(dá)、RTK級(jí)GNSS、慣性測(cè)量單元（IMU）及高分辨率攝像頭等傳感器組合，并經(jīng)過(guò)點(diǎn)云配準(zhǔn)與語(yǔ)義標(biāo)注、道路拓?fù)錁?gòu)建以及地圖匹配算法等一系列后處理流程后才能生成。定位環(huán)節(jié)一般融合GNSS/INS與基于特征的匹配（如將激光點(diǎn)云或視覺(jué)特征與地圖中的地標(biāo)對(duì)齊），并采用卡爾曼濾波、粒子濾波或圖優(yōu)化等方法維持穩(wěn)定性。要實(shí)現(xiàn)“厘米級(jí)”精度，測(cè)繪階段的傳感器標(biāo)定、時(shí)間同步，以及后端的誤差建模都至關(guān)重要。

高精度地圖涵蓋非常多的道路信息，對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō)是非常友好的，但在自動(dòng)駕駛的演變中，卻因成本高、維護(hù)難，被越來(lái)越多車(chē)企不看好。采集車(chē)需配備昂貴硬件，標(biāo)注也需要大量人工參與；道路一旦變化（如施工、標(biāo)線(xiàn)重畫(huà)），地圖就容易失效，頻繁更新進(jìn)一步推高了成本。對(duì)于廣域覆蓋，尤其是交通變化頻繁的城市道路，完全依賴(lài)高精地圖的商業(yè)模式很難持續(xù)。因此，它更多被用于高速、固定路線(xiàn)或?qū)Π踩哂嘁蟾叩膱?chǎng)景，而沒(méi)有作為通用方案覆蓋所有路況。

輕地圖，實(shí)用主義的折中之選

輕地圖的出現(xiàn)，正是在成本與部署效率考量后的折中選擇。它不再精確刻畫(huà)每一處路面細(xì)節(jié)，而是保留對(duì)駕駛決策最有用的如車(chē)道連通關(guān)系、關(guān)鍵路口與匝道位置、重要交通控制要素的大致位置，以及用于快速定位的若干地標(biāo)點(diǎn)等關(guān)鍵要求。由于信息量減少，采集與標(biāo)注成本下降，云端存儲(chǔ)和分發(fā)也更便捷，更新頻率得以提高，更適合城市NOA這類(lèi)需要大范圍覆蓋、又不能高頻投入測(cè)繪的場(chǎng)景。

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實(shí)現(xiàn)輕地圖的關(guān)鍵，在于從龐雜的道路信息中，精準(zhǔn)提取出那些對(duì)駕駛決策最有價(jià)值的要素，并將它們轉(zhuǎn)換為獨(dú)立的功能模塊。它更依賴(lài)多源數(shù)據(jù)融合與自動(dòng)化標(biāo)注流程，像是車(chē)隊(duì)感知數(shù)據(jù)、眾包軌跡、攝像頭識(shí)別的交通標(biāo)志與車(chē)道邊界等數(shù)據(jù)，都可用來(lái)自動(dòng)生成或更新地圖。實(shí)時(shí)性與可更新性是輕地圖的優(yōu)勢(shì)，當(dāng)某條道路發(fā)生變化，云端可通過(guò)流量異常、車(chē)隊(duì)上報(bào)或短時(shí)采集完成修正，這遠(yuǎn)比高精地圖的人工復(fù)核流程更快。

輕地圖雖然對(duì)定位仍有要求，但容忍度更高，它無(wú)需精確到單條車(chē)道中心的厘米級(jí)，只需確保車(chē)輛處于正確的車(chē)道或車(chē)道集合內(nèi)即可。正因如此，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的工作重心必須放在提升車(chē)端感知與控制能力上，地圖僅提供“宏觀規(guī)則”與“拓?fù)湎闰?yàn)”，具體位姿則由感知算法實(shí)時(shí)確認(rèn)。

這種模式擴(kuò)展性強(qiáng)、成本低，但短板也很明顯。像是在如狹窄工地、臨時(shí)改道、無(wú)標(biāo)線(xiàn)鄉(xiāng)路等復(fù)雜或極端場(chǎng)景下，缺少精細(xì)地圖支持會(huì)加大系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)感知與決策算法的依賴(lài)。

無(wú)圖/模型化地圖，“無(wú)”在何處？

當(dāng)車(chē)企宣傳“無(wú)圖NOA”時(shí)，很多人會(huì)認(rèn)為完全不用地圖，但事實(shí)并非如此。“無(wú)圖”其實(shí)是指摒棄傳統(tǒng)的事先測(cè)繪、靜態(tài)存儲(chǔ)、人工維護(hù)的高精地圖體系，轉(zhuǎn)向基于感知與大模型的實(shí)時(shí)推斷，從而確定路面情況。換句話(huà)說(shuō)，就是地圖的形態(tài)從外在、靜態(tài)的數(shù)據(jù)層，轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)嵌于算法中的“隱式知識(shí)”，或在運(yùn)行時(shí)即時(shí)重建的短期地圖。

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現(xiàn)階段，無(wú)圖/模型化地圖的實(shí)現(xiàn)方式有兩種，一種是通過(guò)端側(cè)或云端的視覺(jué)與多模態(tài)模型，直接從攝像頭、雷達(dá)數(shù)據(jù)中推斷車(chē)道、交通參與者軌跡與拓?fù)潢P(guān)系，并做出駕駛決策；還有一種是以輕地圖為基底，由模型在線(xiàn)重建局部幾何與語(yǔ)義，用短期地圖（如幾百米范圍、幾十秒時(shí)效）替代大范圍高精地圖。兩者都需要依賴(lài)強(qiáng)大的感知能力、低延遲計(jì)算與高魯棒性的模型驗(yàn)證。

“無(wú)圖”方案的優(yōu)點(diǎn)是部署快、成本低、適應(yīng)環(huán)境變化能力強(qiáng)，但它也將更多“地圖責(zé)任”轉(zhuǎn)移給了感知與推理算法。這意味著，一旦感知系統(tǒng)在極端光照、雨雪或復(fù)雜遮擋下出現(xiàn)退化，系統(tǒng)將失去先驗(yàn)冗余，風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)隨之上升。

“無(wú)圖”并非徹底拋棄地圖，而是將其形態(tài)與角色轉(zhuǎn)向更靈活、時(shí)效更強(qiáng)的形式。即便未來(lái)端到端大模型普及，顯式或隱式的地圖要素仍會(huì)以某種形式存在或作為輕量先驗(yàn)保留在系統(tǒng)架構(gòu)中。

哪個(gè)才是最優(yōu)解？

高精地圖的實(shí)現(xiàn)離不開(kāi)采集、標(biāo)注和更新三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，采集需投入配備高端傳感器的測(cè)繪車(chē)隊(duì)及專(zhuān)業(yè)人員；標(biāo)注則依賴(lài)大量人工與質(zhì)量把控，盡管自動(dòng)化標(biāo)注技術(shù)提升了效率，但在語(yǔ)義準(zhǔn)確性與極端場(chǎng)景覆蓋上仍需要人工復(fù)核；更新則涉及分發(fā)系統(tǒng)、兼容性、差分更新技術(shù)及用戶(hù)設(shè)備的回傳帶寬等問(wèn)題。

在高速公路與受控路線(xiàn)場(chǎng)景中，高精地圖優(yōu)勢(shì)非常明顯，且成本可被攤薄。固定路線(xiàn)車(chē)輛（如城際班線(xiàn)、物流車(chē)隊(duì)）能長(zhǎng)期復(fù)用同一段高質(zhì)量地圖，從而將一次性測(cè)繪成本分?jǐn)偟酱罅啃旭偫锍讨小Ｔ谶@些場(chǎng)景下，高精地圖能提供顯著的安全冗余與體驗(yàn)提升。

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而在城市復(fù)雜路網(wǎng)中，輕地圖與強(qiáng)感知的組合會(huì)更為有利。城市路況變化快，臨時(shí)施工、路口改造頻繁，完全依賴(lài)高精地圖，其成本與滯后性會(huì)成為全面鋪開(kāi)的主要阻礙。輕地圖提供宏觀拓?fù)渑c規(guī)則，感知與規(guī)劃則負(fù)責(zé)短期、局部的精細(xì)決策。對(duì)于追求量產(chǎn)與廣域部署的NOA能力，這種方式更易實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。

最后的話(huà)

對(duì)車(chē)企與用戶(hù)而言，地圖的價(jià)值不在于“存不存在”，而在于“好不好用”。若為削減成本而舍棄地圖，導(dǎo)致體驗(yàn)下降或安全裕度降低，并非明智之舉。相反，將地圖作為優(yōu)化體驗(yàn)、降低系統(tǒng)總成本、提升安全冗余的工具，才是合理選擇。輕圖與無(wú)圖代表著行業(yè)在成本與擴(kuò)展性上的進(jìn)化，而高精地圖在需要時(shí)依然是最可靠的后盾。高精度地圖、輕地圖與無(wú)圖，并非此即彼的單項(xiàng)選擇。

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