高精地圖(High Definition Map)是自動駕駛重要基礎建設之一,更精確顯示地圖,最精準程度可達公分級,以雷達、LiDAR、數位相機等軟硬體建構,普遍認為精度越高地圖,對自動駕駛優勢就越大。
雖然不同國家、不同企業對於高精地圖的標準與需求還沒有統一化,但大家都能肯定的是,自駕車如果能對周圍環境的感知、環境資料越多,他們就越能做出準確的判斷。過去多家自駕相關公司都將高精地圖視為自駕資料的重要輔助工具,尤其中國企業更基於高精地圖輔助駕駛功能,認為要實現 LV3 以上的自駕體驗,高精地圖必不可缺。
但在這兩年裡,高精地圖的發展比想像中緩慢,但是自動駕駛的需求卻與日俱增,全球有多家公司進入這個賽道,但高精地圖的發展卻緩步不前,遠遜於自駕系統在運算與感測上的發展──這部分就跟成本有極大關連。根據中國的阿米巴物聯發表的研究指出,公尺級經度的地圖每天每部探測車為 500 公里,每公里成本約為 10 人民幣;而如果地圖要精確到公分級,每公里成本約為 1,000 元,成本相差百倍。
▲ 高精地圖資訊分層架構。(Source:Research Gate)
這對於像是中國、美國這類幅員廣大、城市眾多的國家來說,會需要高精地圖的應用場景應該主要是在複雜的城市巷弄,而中國城市間的高速公路、快速道路加起來過 35 萬公里,但他們的全國公路長度加起來 528 萬公里,美國的城市與鄉間道路加起來也超過 657 萬公里。廣大的道路長度意味著龐大的成本──更不用說還需要即時更新。傳統的地圖繪製需要更新的頻率相對低,但如果你對地圖的精度有要求,那就意味著更高頻率的更新次數,難度也水漲船高。
拋棄高精地圖的特斯拉 FSD
身為自動駕駛的標的公司之一,特斯拉的 FSD 功能就沒有採用高精地圖,而是直接使用鏡頭或是感測器(端看車輛配備)辨識車道、交通號誌等等,特斯拉預先將這些資訊載入車機中,同時結合雷達與攝影機感測器,就可以運算交通道路的狀況。眾所週知,FSD 並不算真正的自動駕駛,充其量可以稱為是在城市巷弄運行的加強版 L2,雖然「城市自駕導航 City NOA」的難度遠高於在高快速道路上使用(且在美國已引發一系列問題),但特斯拉提早開放這個模式,就代表他們越早收集大量道路資料、且針對收集到的資料持續精進。
資料與道路正是特斯拉想要開放 FSD 授權給其他車廠的重要因素:將這個軟體導入擁有合格感測系統的車,不但特斯拉可以收授權費用,還可以讓擁有 FSD 的車輛彼此串連、不但能獲得更多資料,還能讓 FSD 往 L4 駕駛更邁進一步。換句話說,感測器與 AI 的精進,恰恰是讓高精地圖可能越來越式微的可能性。
We have now released FSD Beta to nearly all customers in the US and Canada who bought FSD (approximately 400k) pic.twitter.com/pMVmQzmyCB
— Tesla (@Tesla) January 25, 2023
▲ 特斯拉公布 FSD 使用數據。
小鵬、華為先後捨棄高精地圖
高精地圖過往一直被業界高度重視,有些人稱其「自動駕駛的拐杖」、「上帝之眼」,可見其對智能駕駛的重要性。城市自駕導航代表人類駕駛員得以減少更大一部分的駕駛負擔,將城市中絕大部分的開車路段交由車輛運算,而系統依據導航地圖在高速道路、城市巷弄路況中,都能完成自動變化車道、超車、號誌辨識等操作。
由於高精地圖擁有對地圖的絕對掌控、可以不用太過感測器的運算效能且降低風險,自動駕駛技術公司往往對其極度依賴,一旦脫離高精地圖的區域,其智能駕駛功能的表現即大打折扣,甚至失靈。因此,不少公司曾試圖透過收購地圖廠商、獲得地圖繪製資格。2021年,小鵬斥資 2.5 億人民幣收購智途科技獲得高精地圖的資格,成為中國的造車新勢力中,首家擁有甲級測繪資質的公司。
然而,在收購的第二年,小鵬發現擁有地圖公司並不代表就能快速推進自駕技術。創辦人何小鵬曾直言,如果要快速推進依賴高清地圖的城市自駕導航,困難比想像中還多。高精地圖就像硬幣的兩面,它雖然好用,但卻限制了自動駕駛大規模商業化的可能性。因為高精地圖的弊端非常明顯:更新週期漫長、繪製成本高昂,更何況圖資可能在未來成為一個國家的重要戰略資源。
就連跟著投入車輛研發的華為都是如此,賽力斯汽車與華為共同注資新能源汽車品牌 AITO,2024 年初發表的問界 M9 就以「不依賴高精地圖」的城市自駕做為號召點──即使不少中國媒體曾在該車上市前質疑這件事情,但在試駕後許多人都對 M9 能夠自駕自停的功能表達訝異,且華為也針對車內使用的晶片,能如何實現無高精地圖自駕大肆宣傳。換句話說,只要運算功能夠強大、感測器足夠讓汽車辨識周圍的狀況,要實現無高精地圖的自駕是可能的。
▲ 華為問界 M9 自動駕駛測試影片。
高精地圖的「質變」
說到底,高精地圖存在的真正意義,其實是針對數據蒐集能力、感測器甚至軟體能力較差的車廠。換句話說,如果車廠對自己的軟硬體開發、數據應用有信心,那高精地圖不見得會是他們的必要選項。
但如果是對自己軟硬體沒有信心、但也等不了高精地圖的車廠呢?來自深圳的 Deeproute 自駕解決方案廠商就切入了這個市場,該公司成立於 2019 年,且在 2021 年拿到了阿里巴巴 3 億美元的 B 輪融資,該公司提出了包含不同版本的感測器硬體、加上與騰訊合作的「標清地圖(較低成本的導航地圖)」,開發出了能直接給車商應用的自動駕駛解決方案,且該公司也是首批於深圳進行自駕計程車測的廠商之一。
一個在美國銷售大量行車記錄器的以色列公司 Nexar,以銷售能與手機連動、甚至能重建車禍模組等功能為主的行車記錄器,而該公司於今年發表了一份以 AI 為主的相關研究,指出傳統雇用車隊製作地圖的功能曠日廢時,往後將會是擁有高解析、大光圈的智慧車載鏡頭,將會在車輛駕駛的過程中,為車輛公司提供源源不絕的「高精地圖」資料──也透過聯網行車記錄器收集行車與地圖資料,汽車公司與美國的交通部門都是資料客戶。
(首圖來源:shutterstock)