辅助驾驶强标落地在即，汽车行业重估地图_风闻

作者 | 芦苇

编辑 | 德新

是时候重估辅助驾驶地图了

随着新一轮强标对辅助驾驶安全的强烈呼吁，智驾地图的价值已经被重新论证。

曾经从2022年开始，汽车行业为了更快地推动「全国开城」，有过一段风风火火的「无图运动」。不过人们很快意识到，城区辅助驾驶对于安全性、舒适性以及连续性深层次的需求，实际上很难脱离地图运行。但地图过去重度依赖测绘车队采集的方式，也无法满足辅助驾驶大规模开城和快速更新的需求，于是轻图/云图这样的新形态应运而生。

现在，随着AI大模型对于辅助驾驶开发方式的变革，地图的形态也在发生变化，它不再是富含各种高精要素和道路几何的数据库，地图也在变成模型的一部分。

了解智驾地图的发展，本身也是辅助驾驶技术与商业发展的映射。那些最先看准了趋势，并且坚定拥抱新趋势的人，也成为了最先登上新大陆的人。

开城大战中的高精地图：行业「无图化」是怎么发生的？

自动驾驶最早的DARPA挑战赛起源，是没有高精地图概念的，车辆最初都是依赖很弱的车端感知在跑。到2010年，在Google X下成立了无人车团队，才开始带动起高精度地图的发展。

图片来源：cs.stanford.edu

行业内真正第一份商业化的高精地图，是配套给通用凯迪拉克CT6 Super Cruise系统的；2018年Super Cruise筹备进入中国，由此诞生了国内第一个高精地图的审图号。

从2018 - 2021年，越来越多车企开始量产L2+辅助驾驶系统，包括小鹏、蔚来、理想、北汽极狐、长安阿维塔、广汽等数十个品牌先后量产了高速组合辅助驾驶功能，围绕高速路和城市快速路的高精地图，也随之迎来了一波快速发展期。

但这段热恋期很快迎来变化。

2021年之后，辅助驾驶要进入城区，由于法规、成本、更新频率等的约束，高精地图在支持几大试点城市「开城」之后，无法快速地拓展到全国，这与车企卖车的诉求是根本上矛盾的。

因此在一段时间内，「无图全国都能开」成为了辅助驾驶行业最热门的口号。

图片来源：车企官方素材

苏奎峰是自动驾驶行业的「老人」，他从2008年在清华时期就在做自动驾驶，现在是腾讯自动驾驶和智驾云图的总经理，可以说完整地经历了整个技术发展的周期。

他认为，曾经高精地图的限制很难让一个车去任何地方跑，「乘用车要到处去卖，全国都能跑，（当时）高精地图反而成为一个制约因素。成本只是其中一个要素，最核心的要素是不能满足用户的需求。」

实现「无图全国都能开」，成为2022年各大车企和辅助驾驶公司竞争的制高点。

据说那两年会有车企用板车拉着供应商的测试车，选定一些任意的地点，看看放下来能不能跑起来，以检验是不是「真无图」。也有不少民间测试专挑偏僻郊区的小路直播辅助驾驶，因为这样的路段显然不太可能提前采集高精地图。

这时期的「无图」，是以一定程度上牺牲体验为代价****的。

如果你对比过当时「有高精地图」的系统和「无高精地图」的系统，很容易发现后者在稍微复杂一些的路段，会出现能力的回退。并且所谓「无图」，完全无图是不可能的，至少需要有导航地图存在。

但要再退到有高精地图也是不可能的，那辅助驾驶怎样兼顾体验更好、更安全呢？

从高精到轻图，地图的重构

一般来说，高精地图包含了几乎所有与交通相关的周围静态信息，包括车道线位置、宽度、坡度、曲率等道路数据，交通标志、交通信号灯、车道限高、下水道口、障碍物等车道周边的固定对象信息，以及高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。

在2022年前后，国内几个主要的图商围绕高精地图都有几百台采集车这样重资产的投入，彼时高速路、城快道路上高精地图的商业模式探索已经比较明确，要放弃在城区复刻同样的模式要有决心。

腾讯的智驾地图团队在当时也根据本身对行业的理解和经验，与客户开始探讨新的地图模式。好在，「腾讯老板都是技术型的老板，对于自动驾驶技术的判断是比较清晰的。」苏奎峰回忆当时智驾地图是转型比较快，比较及时的。

一方面在既有的高速、城快路的高精地图业务上，配合车企进行覆盖范围和鲜度的更新；另一方面，腾讯轻高精地图HD Air也开始具有初步的雏形。

地图构建的重点从高精度元素转向丰富的语义信息，是轻高精地图的重要特****征。

比较轻高精地图与高精地图的差异，苏奎峰总结了几个特点：

最早用高精地图，对道路几何要求比较重，同时也有很高的精度要求；

今天相对头部的智驾团队，对几何精度不会有太高要求；

但对超视距、语义化的内容要求会更多更详细的信息，比如拓扑连接关系、复杂路口的导航引导信息、车道的引导信息等。

如何对一个全新的轻高精地图产品达成一致？

「双方在接触的时候，对于技术趋势的判断和技术实现上要有基本的共识，再去讨论如何去落地、确定哪一些要素。因为有一些东西有预判，但毕竟我们不量产乘用车的辅助驾驶，还会跟客户在过程中，打磨以及做细微的调整。」苏奎峰分享说，「核心在于共识。」

2023年4月，腾讯正式发布了面向城市辅助驾驶场景的HD Air轻量级高精数据产品。

去年，腾讯又进一步推出「智驾地图8.0」舱驾一体解决方案，对各层级地图数据要素的进一步分类、整合与加工，通过统一的地图和数据平台，实现人驾和车驾共用一张图、共享一份数据。

也就是说，标准导航地图（SD Map）、轻高精地图（HD Air)、高精地图（HD Map)等不同精度等级的地图数据，可以做到数据同源、质量同级；并且模块化工具链，可以支持车企按需灵活取用必要的地图要素。

传统的地图常常采用离线数据包的形式进行交付,而腾讯则可以通过云服务的方式提供自动驾驶地图数据，包含「 云到端」和「 云到云」两种模式，这也就是现在腾讯对外输出的「智驾云图」方案。

「 云到端」指的是,可以将地图数据最新的变化、动态交通及环境信息、驾驶经验数据等下发到车上提升体验；

「 云到云」则是，直接对接车企的自动驾驶云，车企可以将智驾云图的数据和自有数据融合使用，从而更大程度地挖掘自有数据的价值。

辅助驾驶的竞争升级，对安全、连续、舒适的追求

2024年下半年，全行业开始推出新一代的基于端到端大模型的辅助驾驶系统；在那个时间点上，不少中国车企的高管以及辅助驾驶公司的CEO们也纷纷在美国体验了最新的特斯拉FSD，国内的赛道竞争也在全面升级。

「从去年到现在，车企的核心竞争比得就是用户体验。」苏奎峰说，「对辅助驾驶来说，安全性、连续性和舒适性，这是最重要的三点。」

从新一轮端到端辅助驾驶系统的实测表现上，驾驶博弈的提升是新一代大模型系统明显提升的地方，而针对复杂道路结构的认知，恰恰是大模型系统当下的短板。

图片来源：HiEV拍摄

轻高精地图方案，完美地切中了这一转型的需求。比如一些车道的变化点、路口的左拓/右拓，甚至复杂路口的连通关系、经验行驶轨迹等等，这些超视距信息，对辅助驾驶的安全性、连续性和舒适性无疑至关重要。

到目前为止，极氪、长安、比亚迪甚至特斯拉等在中国市场主要主流的车企都在车端不同程度地采用了轻高精地图的方案。

智驾地图市场的体量，也随着城区辅助驾驶的大规模普及在快速稳健地增长。据泰伯研究院预测，智驾地图市场2025年将达54亿元，预计到2030年，市场规模有望达到117亿元。

在轻高精地图市场，腾讯智驾云图的份额已经反超一些其他的传统图商。

据《高工智能汽车研究院》数据显示，2024年，中国市场新能源乘用车（不含进出口）城市NOA搭载智驾地图已超过70万套，其中腾讯地图、高德地图分别以49.01%、47.90%市占率位列前二名位置。

在经历了几年的演变之后，从高喊「无图去图」，到「轻图真香」，智驾地图的价值已经被重新论证。

而相比于其他图商来说，腾讯的智驾地图能够脱颖而出，既来自于团队对技术的预判，也因为其更加开放、灵活的定位。

其与长安、极氪等车企客户的合作，腾讯大概在半年到一年的时间内，就完成了智驾云图产品定义的收敛，现在智驾云图产品已经跟多家车企以及供应商量产了。

轻高精地图不是一种固定的产品，不同算法架构、不同团队在不同的研发阶段，对地图的依赖千差万别，此基础上，图商并不能通过一个标准化的产品来满足客户的需求，所以只有灵活开放的定制化才能满足客户需求。腾讯智驾地图是专门针对辅助驾驶做的地图，会针对辅助驾驶的实际需求，对智驾地图的语义化表达进行更精细的描述，包括将人驾车的一些经验数据放在相应图层上面，以满足需求。

另外，一般车企或自动驾驶头部厂商，都会根据自己算法的发展阶段，及不同的自动驾驶系统或大模型进行定制图层，「国内对图管理要求比较严格，那么车企可以将其定制的图层数据挂在腾讯智驾地图上，从而形成一体化的云服务，这对于车企或更多车型都会有更好的体验。」苏奎峰说。

地图形态的变化，也让整个图商与车企的合作方式，在发生了变化。

「BEV + Transformer」的时代，智驾地图是作为感知信息输入到模型中，并且作为决策规划的兜底；而在端到端大模型阶段，辅助驾驶的核心能力是模型中的压缩知识，其中一个很大部分就是对道路结构的认知理解。腾讯的智驾云图，也可以将一部分数据开放给车企以及供应商合作伙伴，让他们能够在模型训练中使用他们作为图商多年积累的地图数据。

从高精地图时代跨入轻地图时代，并且成为行业引领者，腾讯智驾云图的崛起背后是与合作伙伴共同形成的对技术趋势的精准预判，以及坚决、开放转型的决心。

大模型时代，地图的形态也将会模型化

但地图的形态到此却还不是终局，随着AI大模型的到来，地图形态仍在发生变化。

特斯拉作为全球最领先的辅助驾驶科技公司，其FSD并不完全依赖于地图数据。

一方面它在北美通过众源数据构建了非常完整的道路几何路网，并基于这个数据对模型进行训练，模型在训练后，相当于已经学到了很多先验信息。这样一来，辅助驾驶系统上路之后，到达一些复杂路口通过观测后，可以输出更丰富用于指导辅助驾驶的信息。

图片来源：车企官方素材

从另外一个角度来说，特斯拉的FSD解决方案，并不是说完全不需要地图，而是地图的形态发生了变化。

大模型本质上是一种知识压缩，这是业界共识。

苏奎峰认为，「过去地图是以数据的形式存在，但随着大模型时代的到来，未来哪怕是手机端，地图的数据也将会被集成到模型中，而不是以数据库的形式存在。」

这也就意味着，未来地图的形态将是模型的形式存在，并通过自动驾驶系统感知系统，将地理位置环境信息数据，作为一个观测信息给到大模型，大模型经过对数据的推理和判断，最终给出规划执行结果。

在苏奎峰看来，未来的手机导航数据，也将会像辅助驾驶一样，地图数据从输入到输出，实现端到端的结果输出。

除了地图本身的数据形式会发生改变之外，大模型技术还会影响到从地图采集生产到仿真验证中间的每一个环节。

大模型的发展将给地图行业带来新的形态改变，而也势必会导致整个行业格局的变化。无论是新老玩家，只有能够抓住新范式，才会在新领域中拿到更多的份额。

于腾讯智驾地图而言，苏奎峰认为，想要抓住时代变化最重要的在于两点：

一是，服务好客户，通过现有数据的积累，能够服务好企业从研发到测试、到量产、到运维的整套体系，实现全链路响应服务，帮助客户做好自动驾驶系统，服务好车企客户的用户。

二是，全生命周期的陪伴式成长，要从研发、量产测试验证，到自动驾驶运营，为客户提供全生命周期服务。尤其是运营阶段的「体验安全」，每个人都有自己的驾驶特征和驾驶习惯，需要千人千面的策略，这是腾讯陪伴客户长期服务用户的优势所在。

从最初对「无图」的追逐，到现如今轻高精地图技术的深度探索，车企与产业链玩家逐渐认清：地图不是辅助驾驶的 「负担」，而是提升辅助驾驶体验的「利器」。

这种认知转变，不仅体现在技术路线的调整上，更反映在商业合作的深化中 —— 越来越多的车企选择与图商共建地图生态，将通用数据与定制化需求深度融合。

图片来源：车企官方素材

比如在去年长安汽车量产自研的组合辅助驾驶功能后，其与腾讯进一步深化合作，利用量产车队的众源数据，与腾讯共享数据，一起建设数据闭环，也是行业内第一个数据共享共建的案例。

对于腾讯这类先行布局的图商而言，这波价值重估浪潮带来了前所未有的发展机遇。而面向未来，随着辅助驾驶向更高阶演进，地图的角色也将愈发关键。

6月，国家标准信息公共服务平台公示了《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》国家标准项目，这一强制性标准旨在确保智能网联汽车在组合驾驶辅助系统，也就是通常认知的L2+辅助驾驶系统的安全。

随着强标落地临近，对辅助驾驶安全的要求将更为严谨严苛，这也将进一步推动辅助驾驶地图上车起到关键作用。