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每当特斯拉的车主开启自动驾驶系统时发生车祸，总会有人批评特斯拉的自动驾驶方案过于激进，不仅拒绝激光雷达，还不用高精地图。
激光雷达可以提高系统识别周围道路信息的能力，高精地图可以提前让系统了解道路信息，二者通常被认为是自动驾驶系统的两大保障，能大幅减少事故频率。
随着激光雷达成本越来越低，特斯拉之外的车企或自动驾驶公司仍然把它当做必要的传感器，强化汽车识别周围环境的能力。但高精地图没有这样的待遇。
去年下半年以来，越来越多的自动驾驶公司和车企宣布，在未来的自动驾驶方案中减少，甚至不再使用高精地图。
“想要自动驾驶量产，就不应该用高精地图。” 自动驾驶公司元戎启行首席执行官周光的态度与行业的主流看法没什么不同，区别在于实现速度。
今天，元戎启行发布了不再依赖高精地图的新一代自动驾驶方案 DeepRoute-Driver 3.0，称仅靠车辆上的传感器和导航地图，就能驱动汽车在复杂的城市道路上自动驾驶，安全和稳定性不输用了高精地图的方案。
新方案分 Pro 和 Air 两个版本，它们使用同一套自动驾驶架构，只是硬件方案有差别。Pro 版为高阶智能驾驶辅助系统，使用一颗激光雷达，整体成本约 2000 美元，可在城市任何区域实现点到点的智能驾驶；Air 版是低阶智能驾驶辅助系统，没有激光雷达，成本约 1000 美元，只能在高速路、快速路和环线上实现点到点智能驾驶。“就像 iPhone 有不同版本一样，Air 相当于一年前的 Pro 的能力。” 周光说。
《晚点 LatePost》 了解到，元戎启行的新自动驾驶方案已有客户，新车预计今年内就会交付给消费者。周光称这是 “中国最高要求的定点”。
随着越来越多的公司抛弃或即将抛弃高精地图，智能辅助驾驶进入了新的竞争。这是一个需要技术的阶段，更是一个要考虑自动驾驶广泛可用的阶段。
元戎启行的自动驾驶车辆在上海市区内街道左转。图片来自元戎启行。
高精地图：从助力到限制
自动驾驶，就是用一套软硬件系统替代人类司机，用激光雷达、摄像头等传感器 “看懂” 路况和交通信号，然后把这些信息交给软件系统分析、规划汽车行驶路线，并控制汽车的方向、速度，保证汽车安全行驶。
自动驾驶发展早期，单凭传感器和人工智能模型，几乎没什么公司能保证自动驾驶汽车能在公开道路上安全行驶。许多开发自动驾驶方案的公司、尤其是放到车上卖给消费者的公司，都在方案中增加了 “高精地图”，尽可能保证汽车安全行驶。
高精地图是一种比普通的导航地图信息更加丰富、更加精确的地图。它不仅有路的位置和方向，还有路是怎样弯的、坡度多高、多宽等信息，以及路上有多少条车道、每条车道上有什么标志、每个路口有什么信号灯等等。
高精地图可以帮助自动驾驶系统提前认路，与硬件传感器和人工智能模型结合，能让汽车自动行驶起来更安全。到目前为止，除了特斯拉之外，基本上所有在售的汽车辅助驾驶系统都用了高精地图。
高精地图带来了明显的好处。许多技术没有明显优势的公司，都借此开发出了可用的辅助驾驶方案。
它也成了车企推广自动驾驶辅助系统的限制。
最根本的原因是，并非所有路上都有高精地图。在中国，基本只有高速路或一些大城市环线有高精地图。在有高精地图的路段之外，汽车上依赖高精地图的自动驾驶辅助系统，基本是摆设。
这是因为采集有丰富信息的高精地图成本极高。中国智能网联汽车产业创新联盟在《智能网联汽车高精地图白皮书》中估算，用传统的测绘车，绘制厘米级的高精地图，成本每公里千元。按照这个方法，把河南全省两车道以上的公路全部绘制一遍，大概需要 2.6 亿元人民币。
就算是有高精地图的路段，地图更新的频率很低。道路会因为一些特殊情况，比如修路施工等发生变化。而高精地图现在 1~3 个月才更新一次。小鹏汽车首席执行官何小鹏曾感慨：“由于中国城市道路变化较快，高精度地图常常面临今天发布、明天过期的窘境。” 这意味着，一套辅助自动驾驶方案过于依赖高精地图，就会面临不可控的风险。
与此同时，车辆实时感知环境的能力，也随着技术进步大幅提升，让车企或者自动驾驶供应商在方案中摆脱高精地图成为可能。
比如，激光雷达越来越便宜，售价从 8 万美元降到数千元人民币，降低了约 100 倍，它已成为许多新车型的标配；帮助系统处理大量数据的计算成本基本上也按照摩尔定律下降；识别路况的视觉算法，经过海量数据训练后更加精确。
再加上越来越多的汽车厂商推出了在高速、环线的辅助驾驶方案，产品同质化严重。想要凭借智能驾驶能力卖出更多车的车企，都选择把辅助自动驾驶方案指向城市内部更复杂的道路——这里没有高精地图。
激烈的竞争中，等待高精地图供应商一步步采集数据，已不再是最优选。
从规则驱动到数据驱动
让汽车具备自动驾驶的能力，有两种方法。一种基于规则，它来自于人类开车的经验，让车按照提前预设好的规则来行驶。比如红灯停，绿灯行；遇到行人或者障碍物要减速或者绕开；跟其他的车保持安全距离等等。
记录大量道路信息的高精地图，本质上就是一种规则。这种方案的优点是比较简单和直观，开发起来比较简单。缺点同样明显——不能适应复杂多变的道路环境。任何人都不可能把所有可能遇到的情况都预先写好规则。
“基于规则，必然会有一些情况处理不了，那么你就要去写规则，更新、修改，” 但周光坚信，大范围的自动驾驶，不可能基于这种方式，因为 “量产车有十万台、百万台，行驶的区域不同、道路不同，不可能靠规则去做的，只能靠数据驱动”。
数据驱动是另一种实现自动驾驶的方法。
大致的过程是：先收集大量的汽车在真实道路上的数据，用这些数据训练人工智能模型，让系统用些模型识别道路上的各种物体，预测其他车辆和行人的意图和轨迹，根据不同的场景做出最优或者最合适的路线，然后驱动汽车。
这种方法能弥补基于规则方法的缺陷，可以处理复杂和多样化的道路情况。就算遇到新问题，也 “不需要理解中间到底为什么出错，只要知道哪块做的不好，用大量数据训练系统，让它回归正常情况（Ground Truth）就 OK 了。” 一名自动驾驶公司高管说。
现在大部分自动驾驶系统都采用了混合方案，即在基于规则方案上加入数据驱动。毕竟数据驱动的缺点也很明显，需要大量高质量的数据，并且对计算资源和技术水平有高要求。
现在元戎启行发布不依赖高精地图的方案的原因之一是，他们自 2019 年成立后就开始为数据驱动为主的自动驾驶系统做准备。
早期的努力包括做推理引擎。周光说，元戎启行的推理引擎是优化自动驾驶深度模型的工具，目标是让自动驾驶模型在成本更低、功耗更小的计算平台上运行。与传统方案相比，推理引擎能将自动驾驶系统的功耗降低近 90%，同时大幅降低系统所需的计算资源。
“推出这个产品时，市场并不是很认可，” 周光说。但他还是坚持，如果想要达到元戎启行的目标——让自动驾驶量产，必须要数据驱动，降低计算功耗又是转向数据驱动的前提。
在推理引擎的基础上，沿着数据驱动的方向，陆续获得更多投资，有了更多资源的元戎启行开始开发摆脱高精地图的方案。周光称，他们在 2020 年开始尝试移除自动驾驶系统中的高精地图，经过两年多迭代，产品终于提升到可以商业化的水平。
元戎启行 DeepRoute-Driver 3.0 Pro 版和 Air 版的传感器与算力配置。
周光说，今年初，元戎启行曾请第三方团队在有高精地图的路段上做了五天对比测试，结论是，元戎方案的效果已不输于使用高精地图的方案。
从打磨产品到积极拿单
元戎启行以及其他自动驾驶公司和车企决定抛开高精地图，背后是行业竞争焦点的再一次转移。
中国的自动驾驶行业从 2015 年开始火热。发展至今，路线分歧基本消除。
直接开发 Robotaxi 去载客挣钱的思路陷入困境。行业龙头 Waymo 估值削减大半，接连裁员。福特不愿意再支持开发高阶自动驾驶的公司 Argo，让它倒闭。
先做低阶、需要人类配合的产品，然后一步步向更高阶迭代的产品化路线得到了更多认可。从去年开始，曾经以 “L4” 为标签的自动驾驶公司，基本都进入了辅助驾驶量产的赛道。
最近 2 年，量产自动驾驶竞争的新变化是，车企的需求不再仅是尝鲜和争先，还会对供应商的稳定性、用户体验，尤其是成本和方案的广泛可用有更高要求。
其中成本直接影响价格和销量；广泛可用性则指方案能否在短时间内普及到更多地域，这将影响数据回收量级和系统迭代速度。
摆脱高精地图之所以成为趋势，是因为它对降低成本和扩展使用区域都有重要作用，是当下智能驾驶方案的竞争焦点。
周光称，在率先解绑高精地图后，元戎启行会从打磨方案转向更积极地拿客户。他相信下半年第一款使用元戎启行方案的车型上市后，其它车企会积极跟进。目前客户的支持，也让他更坚定了创立公司之初确定的 “量产为先” 目标。
据了解，去年的自动驾驶行业低谷中，元戎启行仍获得了数亿元人民币战略融资。目前元戎启行已开始新一轮融资，正接触投资人。周光说，他希望元戎未来能成为交通出行基础设施的一部分。
元戎启行不用高精地图的自动驾驶汽车在上海市区内测试行驶。
题图来自元戎启行。
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