智能网联汽车行业很少看到这样如此富有话题性的讨论，其角色地位下降之快有如川剧变脸。
“曾经的香饽饽，如今的绊脚石”，这是角色反转的审视；
“小甜甜变成了牛夫人”，这是人物IP化的对比；
“眼看他起高楼，眼看他宴宾客，眼看他楼塌了？”这是纵深感的思辨。
这些标题的主人公，就是高精地图。
从“众星捧月”到“去地图化”，不过一年光景，在自动驾驶上扮演重要角色的高精地图，遭遇了什么？是“技术明星”在日新月异的产业变革中过气，还是缺乏用武之地形成“怀才不遇”的窘境？
“车路云50人”采访百度主任研发架构师夏德国并与业内专家深度对话，解读高精地图发展：“去地图化”是伪命题，找准“轻重”、迭代发展的高精地图，才能对智能网联汽车发展起到强有力的支撑作用。
曾经，高精地图在自动驾驶中受关注的程度，风头无两：提供超视距信息突破单车智能发展瓶颈，引得大多数车企走上拥抱“高精地图＋多传感器融合”的技术路线，并以此为卖点，收获追求高级别自动驾驶能力的一众用户。
与传统地图相比，高精地图具有数据高丰富度、厘米级高精准度以及信息高新鲜度等优势，凭借涵盖道路的曲率、坡度、横坡、限高等信息，支撑回传反馈道路的车道线、匝道等多维度信息能力，宛如为车辆自动驾驶打开了“天眼”。如此，以突破车辆传感器件感知局限、助力实现高阶自动驾驶的能力，让自动驾驶的玩家们不约而同把高精地图奉为“座上宾”。
然而，高精地图的光鲜地位从去年开始发生了逆转。元戎启行、地平线、理想汽车、小鹏汽车等一众玩家开始纷纷推出基于传感器或计算机视觉等感知技术赋能下的智能驾驶技术解决方案，以他们为代表的玩家们，在技术实践中对高精地图“选择性遗忘”。
遭到“弃用”，高精地图的问题被聚焦在了三大方面：数据采集成本高、制作周期长、更新速度跟不上自动驾驶需求等。
在HUAWEI ADS 2.0发布会上，华为常务董事余承东就指出，高精地图覆盖全国的难度太大，只有不依赖高精地图的智驾系统，才具备大规模上车实用的价值：“国内的道路天天在变，依赖高精度地图的话，根本没办法普及。”
如果说以上是高精地图遭遇边缘化的自身原因，其被客户和市场“看轻”的一个重要外部因素，则是感知融合技术能力跃迁带来的加持推动。
当前，激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器技术不断提升，让智能汽车能更加实时地感知周围环境。算法优化、深度学习等人工智能技术的发展以及更具扩展性的性能，成为自动驾驶解决方案提供商的“放弃高精地图”的“底气”。
“随着L2辅助驾驶系统的普及，量产车应用了很多传感器。多传感器融合的通用感知模型迅速发展，使得在线建图能力取得突破，并在逐步替代此前高精地图离线建图模式，让车辆具备高效的在线建图能力和道路获取能力”，2023中国(亦庄)智能网联汽车科技周暨第十届智能网联汽车技术年会上，清华大学车辆与运载学院智能网联汽车实验室副主任、助理研究员江昆在表示：“这些形成了车企及自动驾驶解决方案上对原有依赖高精地图局面的颠覆。”
在这样的大背景下，自动驾驶领域的一些玩家“弃用”高精地图，成为一个阶段现象。
即便有着上述发展背景，在长期关注高精地图的业内人士看来，“去地图化”和“无图说”的论调，终究是言过其实了。
“完全就是个伪命题，根本没有讨论的必要”，5月16日，2023中国(亦庄)智能网联汽车科技周暨第十届国际智能网联汽车技术年会上，HERE中国区首席架构师陈艳直言不讳。这家从2009年开始就和全球主要车厂共同开发自动驾驶使用的高精度地图的公司，在高精地图领域涉猎颇深，更是深刻知晓用户和市场对高精地图的需求。
陈艳表示，高精度地图在自动驾驶安全上扮演着至关重要的角色，可提供提前、实时的环境感知，为人工智能和自动驾驶安全决策提供输入，这些功能特性是传感器和感知算法难以取代的。
在她看来，对高精地图与传感器进行高低贵贱的比较没有意义：“高精地图是一种基础能力，在自动驾驶中发挥着重要作用，就像你没法问是人的眼睛重要还是耳朵一样。”
“超视距、全天候的特点，让高精地图在传感器失效后依旧能发挥作用，而且能够应对雨天、黑夜等场景，这种安全冗余作用优势明显，可以弥补传感器的性能边界。”江昆谈到高精地图“基础能力”时表示：“高精地图是自动驾驶或者智能网联汽车的必选项，这点毫无疑问。”
百度主任研发架构师夏德国更习惯从产品应用角度看高精地图发挥的效用：“如果把自动驾驶比作一个产品，有两个关键项是必不可少的，一个是安全，一个是舒适性。仅通过车端感知满足安全性与舒适性在现阶段还是无法真正实现的。”
即便依靠感知和算法实现了感知能力的大幅度提升，但是对于匝道汇流中解决交通通行效率的问题，依然没法超越高精地图：车辆无法提前预知前方的道路信息，无法通过感知明确路况、排队车队的起点以及在转弯时提供辅助规划行车路线功能。
“高精地图提供的超视距感知能力以及安全冗余，是当前车辆自身感知无法比拟和取代的”，夏德国称。而且，没有了高精地图的支撑，单车凭借感知很难保障实时决策的体验：“假设驾驶人员要下匝道，行驶速度为80公里/小时，但是匝道限速是30公里/小时，等到感知获取限速信息再执行猛烈降速，不仅严重影响驾驶体验还存在很大的安全风险。”而高精地图的超视距特性、提前预警、丰富的信息，可为智能驾驶的安全和舒适体验提供保障。
当前，一些解决方案商提出自己的感知技术可以“在线建图”，但无法完全对标高精地图：“感知所构建的是一个局部的地图，我们着力构建的高精地图则是全局的，为应用端体验提供更完备、丰富的信息”，夏德国说。
之所以出现当下高精地图在自动驾驶发展过程中的去留争端，在夏德国看来，还是因为两者彼此的割裂：感知是感知，高精地图是高精地图。他认为，两者不应该是各是各的孤立关系，而应该是深度融合的关系：“让高精地图不仅能够更好地去辅助感知定位，同时感知定位的过程中对交通、道路信息作反馈，通过与实时感知的融合解决地图更新的问题。使得高精地图的构建从离线向实时融合在线更新演进，解决高精地图的更新难题。”
围绕“轻地图还是重地图”，江昆表示：“这个问题是一个陷阱，它不是一个选择题，而是两方面都要去做。”
一位从事地图测绘行业20余年的资深从业者向“车路云50人”表示，现在业内讨论的“去地图”有存在偷换概念的嫌疑。所谓的以感知能力替代高精地图，准确地讲是不需要第三方提供的高精地图服务，并不代表不需要图。恰恰相反，很多打着“去地图化”的企业反而是在供应商提供的底图基础上进行深层次开发，以构建自己的“建图”能力：“不是不要图，而是不要‘别人家’的图”。
高精地图的“去留”争议，深层次是其价值的被认可程度及效能发挥的支撑作用问题。如果高精地图让市场客户顺滑自然的解决问题，相信没有谁会决绝地“割袍断义”。
所以，高精地图应该有自己的进化逻辑，要在“轻重”之间做好适配，才能更好地避免边缘化、赢得正视，以独特的价值支撑构建“金刚钻”能力。
江昆表示，在技术路径上，高精地图可以做到“轻重有别”：在车端上轻量化而在云端应用上“重量化”。具体而言，在面向车端实时应用时，不要追求数据和信息的“大而全”，重点将环境非常复杂的信息，视觉、激光雷达等等多源丰富的信息轻量化、接口标准化，以环境的表达统一实现多场景的自适应统一决策，多车之间进行一种传输和共享也就成为可能。
云端应用时要更“重”，不同于在车端对环境的矢量化表达，面向云端应用时高精地图侧重直接对道路场景高度的还原、支持全景的3D渲染，甚至支持动态、静态信息的提取，由此形成一个数据的闭环。
“依托‘重地图’发展，推动构建感知仿真能力，实现端到端的支持、从图片原始数据到驾驶的油门刹车决控数据实现端到端全链条的仿真”，江昆认为，这是高精地图未来非常重要的发展方向。
针对高精地图当下被诟病的问题，夏德国也认为“轻”“重”有别地发展是一条值得探索的路径。
高精地图之所以“贵”和高成本，既有采集成本的原因，也有尚未形成规模化的原因。从这个角度而言，高精地图可以变“轻”。此前高精地图的构建基于多圈采集，这样必然带来更多的成本，夏德国称，突破成本高、实现规模化一定是基于单圈。这间若因采集成本下降带来精度降低的问题，可以由算法来弥补。此外，在不影响行驶安全和辅助驾驶效果的前提下，地图内容的精细化程度可以降低：“通过这些手段降低高精地图整体成本，实现高精地图的规模化应用。”
在通过“以轻降负”后，在“重”的路线上，高精地图一样需要高歌猛进。具体地讲，高精地图向自动驾驶提供的内容要更丰富，从原来定义的狭义的、像静态的高精地图的图层，进一步去扩展、提供更丰富的数据。比如说，提供实时红绿灯、道路实时交通事件、道路是否封闭等动态性数据，以更好地辅助自动驾驶做路线的规划和决策。除此之外，提供丰富的驾驶知识，包括经验速度、经验轨迹等信息，为自动驾驶提供数据参考。
“这种丰富一定是规模化的丰富，不是在小区域、短时间内构建的数据，而是聚焦构建全路网级的动态数据和驾驶知识的丰富”，夏德国强调。
他进一步阐释说，聚焦自动驾驶的舒适度提升，高精地图可以依托超过上千万公里路网覆盖的数据、搭建模型，深度挖掘路段行驶车辆的经验速度、变道时机，生成驾驶知识图谱，同时基于路网本身的丰富特征去做知识的泛化：“能非常好地提升自动驾驶的舒适程度。”
要注意的是，高精地图的价值存在并不能够支持其“一劳永逸”地“躺平下去”。而在车路云一体化不断融合发展的当下，各项智能化技术日新月异加速演进，高精地图与云端深度绑定、彼此赋能，以主动求变探路技术升级、模式进化、与各个端口深度融合，才是其实现其价值和高效能的有利路径。
这，也符合智能网联汽车“跨域共用”的技术特征和演进逻辑。
