01 起源

行業發展需求

2022年下半年可以認為高速城快的智駕問題已經基本解決，在智駕方面投入巨大的華為、小鵬發現高速城快用車占比小于15%，智駕不能稱為消費者購車的決定性因素，也就不能給龐大的研發投入買單。

為了進一步拓展智駕的適用范圍，各家車企都將目光集中到了城區NOA，但是這個過程中面臨了一個棘手的問題：城區高精地圖的覆蓋比例和鮮度遠遠不足！

雖然國家看到了行業難點并在2022年下半年自然資源部公布了北上廣深杭重6個城市的智能網聯高精地圖應用試點，但是仍然面臨著：開放城市數量不足、高精地圖成本高、地圖審核速度慢等難題。

這個過程需要經歷的流程是：政策開放允許采集的城市名單-->圖商依據資質采集制圖-->自然資源部審核-->車企研發適配,大規模普及。上述流程需要2-3年的時間，對于在起跑線上就位的頭部車企來說顯然無法等待。

于是如何繞過高精地圖就成為了行業探索的關鍵問題，這個過程中出現了一些名詞：“SD+”、“SD pro”、眾包建圖、輕地圖等等，這里需要說明下各家對“無圖”的實際定義不同，但相同的一點是：無圖是指不依賴高成本的高精度地圖。

上述方案還是站在圖商的角度從“建圖”本身入手去解決地圖的問題，并不是從車企智駕“用圖”的實際需求上去解決城市NOA。

“星星之火”

在2022年10月之前，關于行業的公開報道里極少提及“無圖”方案，但是從2023年開始“無圖”方案開始被大肆報道與傳播。個人認為轉折點發生在2022年10月1日的Tesla AI day上，特斯拉在提出的FSD Lanes Neural Network方案中僅使用SD地圖中的道路的幾何&拓撲關系，車道等級、數量、寬度、屬性信息和Occupancy特征就能夠構建出實時的車道級拓撲結構，從而結束了車道級拓撲結構只能從高精地圖中獲取的難點，在技術方案和落地實現上給出了高精地圖的替代方案。

“燎原之勢”

作為引領自動駕駛技術潮流的世界級新能源車企，tesla的技術方案很快被國內各個智駕頭部車企跟進，小鵬、華為都轉而研發不依賴高精地圖的BEV 方案，自此“無圖”方案開始報道和出現，并在2023年初達到頂峰：

--2023年1月，小鵬汽車何小鵬在小鵬汽車全員會上明確提出，2023年的X-NGP輔助駕駛要拋掉高精地圖。

--2023年1月，理想汽車首席執行官李想在全員信中表示，理想汽車的端到端訓練城市NOA導航輔助駕駛（不依賴HDMAP，即不依賴高精地圖）將會在2023年底開始落地。

--2023年3月，華為春季發布會上，智能汽車解決方案BU CEO余承東透露，今年4月上市的問界M5和問界M5 EV高階智能駕駛版將搭載不依賴高精地圖的智能駕駛方案。

隨著公認國內智駕第一梯隊(華為、小鵬)的官宣加入，“無圖”方案似乎已經成為智駕行業發展的趨勢。

02 進展

特斯拉

從特斯拉2022年公開的方案上看特斯拉是沒有使用高精地圖的，其使用的是SD地圖并且能夠構建路口的拓撲結構信息。特斯拉具備建圖能力，但主要用于提供訓練數據的標注。

2023年特斯拉FSDv12版本已經走向了端到端的方案，從馬斯克的視頻上看目前端到端的能力與特斯拉之前的方案能力相近或稍弱一些，但其進化速度可能會非常快。

2019年左右百度就研發過端到端的小區自動泊車，類似于超級記憶泊車，場景受限很大。但相比于百度，特斯拉完全具備實現端到端的能力。總結來看：作為自動駕駛的全球領導者，特斯拉已經實現了"無圖"方案。

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小鵬

在2023年前，小鵬的智駕方案也是緊跟特斯拉，其感知XNet更加倚重純視覺BEV，能夠實現超強的環境感知能力，小鵬實現的“無圖化”就是依靠XNet來實時構建“高精地圖”達成的。

小鵬的無圖NGP和有圖NGP是同一套技術棧，差別僅僅是把原先高精地圖的輸入，換成了導航地圖的輸入和實時感知對導航信息的理解。為此，XNet需要感知距離的加長，提供決策規劃需要的超視距的環境信息；同時通過學習大量的道路及路口特征，增強感知復雜道路結構的能力，據稱XNet的總感知區域差不多有1.8個足球場那么大，縱向感知提升150%，橫向提升200%。

2023年上半年小鵬開始研發基于SD的無圖方案，規劃是到年底前開啟無圖方案，在無高精地圖覆蓋的城市開放自動變道、超車、左右轉的能力。有圖與“無圖”的信息差別如下，“無圖”所缺少的信息需要靠感知去獲取。

下面的鏈接是小鵬“無圖方案”在北京城區的工程版測試視頻：

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“無圖方案”在路段行駛時基本沒有問題，面臨的主要還是路口的問題，可以看到在路口區域確實存在感知盲區，所以相應的決策會顯得謹慎、遲疑。通過視頻的對比和私下的接觸了解，小鵬的“無圖”方案真實存在，使用的確實只有SD地圖，規控和決策更多的依賴實時感知到的信息。

從階段上來說，目前小鵬的無圖方案應該是處于從單個城市向多個城市泛化擴展的階段，年底應該可以看到OTA到部分車型上，下周1024可能透露出更多詳細信息。

小鵬“無圖”方案相比有圖方案具有泛化速度快4~10倍，徹底解決數據鮮度，降低成本普及智駕等優勢。

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除了“無圖”方案外，小鵬還具有另外一種模式“AI”代駕，只需要學習一次即可啟動城市NOA。“AI”代駕更多的是一種眾包圖和無圖之間的模式，其學習過程中只會記憶導航點和轉彎信息，實際運行過程中離不開“無圖”能力，學習只是為了的提升體驗和安全等。

主要是學習個性化的行車策略，并不是完全為了建圖。從城區遇到的問題可以預見，面對高頻變化的城區freespace的通行道路，智駕系統需要具備強大的實時感知和決策能力才行。

華為

從4月份華為上海車展前公開的信息可以看到，華為是采用激光+視覺的god網絡與SD map實現“無圖”方案。從實現上來說，華為采用激光去實現“occupancy”網絡類似的功能，并且可以實時生成道路的拓撲結構，從傳感器配置(激光+視覺)和基礎網絡(transformer)上來看，特斯拉、小鵬、華為的方案思路非常接近。

華為的規劃是：Q3有15城普及無圖方案，但是目前看沒有實現，包括小鵬也一樣沒有實現flag。

下面看下華為工程版無圖的測試效果：

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華為的智駕體驗是勝過小鵬的，“無圖”方案計劃改為年底開放全國可用。華為最開始采用的眾包建圖，但是經過對上海的重建發現難度太大放棄了，目前從華為PR的宣傳看all in了“無圖”方案。

蔚來

蔚來的智駕能力一直被認為屬于第二梯隊，和華為、小鵬具有一定的差距，但是蔚來的智駕團隊規模也很大。

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從蔚來科技日上公開的信息看，蔚來的“無圖”更偏向于眾包建圖方案，主要還是由于感知能力還沒有提升到很高的程度，從上面的視頻看也在做“無圖”方案的探索，不過目前看短期內還無法大規模鋪開，不像華為和小鵬那樣有信心。

從技術發展趨勢上看，蔚來建圖內部也非常擔憂“無圖”方案，現在還處于方案論證階段，且目前眾包建圖在蔚來看是更穩妥的。

理想

理想的“無圖”方案是來自于清華的技術，主要是構建路口的特征用于協助實時感知建圖。

NPN網絡的結構如下：

NPN由三部分構成：

• 在線語義地圖預測：HDMapNet、LSS、VectorMapNet(單幀圖像直接出矢量)
• 全局地圖先驗更新：直接更新替換對應位置的features
• 預測先驗融合模塊：局部位置嵌入、當前到先驗的注意力模塊、門控循環單元

理想的方案概括來說：路段“無圖”，路口采用眾包建圖。從實際駕駛看，路段確實不需要建圖，難點在于路口的拓撲結構和紅綠燈車道關系綁定，所以理想主要是在解決這2個問題。

目前理想內部也在大力推進NPN方案，其優點是理論上解決了地圖的在線更新問題。但是實際效果暫時還不可知，而且像全國各個城市路口建圖這種龐大的工程要落地，會遇到很多問題。

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03 終局

因為智駕目前仍然處于發展的初期，轉折點剛剛發生，所以很多方案還在落地實施中，并沒有一個確定的答案，關于有圖和“無圖”的爭論還將持續進行一段時間。這里談談個人的觀察和思考：

• 在智駕領域，國內外的技術引領者是：特斯拉、華為、小鵬，這3家的方案基本都是all in了“無圖”方案，跑在最前面的一般能看到更遠的將來。
• 教會用戶智駕認知的是：特斯拉、華為、小鵬，同樣也會轉變用戶對“無圖”的認知，目前來看，用戶已經認為無圖是一種更加先進的方案。不在于“無圖”的體驗是否會比有圖更好，甚至會一定程度脫離實際體驗。
• “無圖”本身就是一個偽命題，因為無論如何至少要使用導航圖，如果“高精地圖”不能普及和延續，那提升SD滿足智駕城區NOA可能就會成為一個需求。
• 在一段時間內，基于安全、技術、體驗上的考慮，有圖方案還會存在一段時間，但是這里的有圖也更多的是指眾包建圖，不需要花費高昂的成本，同時保證更新的頻率。