汽车上的新地图战

7月11日，有媒体报道原定于今年二季度上市，但因疫情跳票的腾讯智驾地图将会在今年下半年开始量产。

“腾讯智驾地图”是2021年11月在腾讯数字生态大会上发布的。其特点在于将普通导航地图、高精地图、ADAS地图合并到了一张地图上。在智能驾驶快速普及的今天，腾讯智驾地图”能让人车共驾变得更加流畅，并一定程度上减少过程中人工接手的频次。

无独有偶，7月4日在华为夏季新品发布会上，华为车载地图PetalMaps再次受到广泛关注。基于华为的生态和技术，PetalMaps解决了传统车载地图交互体验差、数据更新不及时、定位不准确等问题，并迅速成为车载地图赛道的一匹黑马。

从华为和腾讯的入局，让本来格局稳固的车载地图市场变得不再平静。但其实早在这之前，汽车行业关于自动驾驶高精地图的内卷就已经开始了。

2021年5月，理想宣布了与高德地图的合作；同年7月，小鹏汽车以2.5亿元收购智途科技，获得*地图测绘资质；今年2月份，蔚来也披露了与腾讯的高精地图合作计划。

传统主机厂商也在争相投入。上汽先后在2016年和2017年投资了光庭信息和中海庭。吉利在2016年创办了亿咖通，又在2019年投资了易图通。甚至如滴滴、京东、美团这样的互联网企业也都先后申请了*地图测绘资质，进入了高精地图领域。

除此之外，随着智能汽车和自动驾驶的加速落地，资本也在大量涌入高精地图赛道，并迅速造就一批创新企业。比如宽凳科技，Momenta，或者Wayz.ai等等，它们基本都获得了千万级美元的融资。

显然，围绕着自动驾驶和智能汽车，从传统车企到新兴企业，再到跨界而来的互联网巨头，都在掀起一场关于地图的新战争。

01、智能驾驶地图之争

说起来，无论是“腾讯智驾地图”还是华为的PetalMaps，解决的根本问题还是智能座舱的驾驶体验。

腾讯认为智能驾驶地图区别于传统车载导航的三个关键，在于数据、引擎和界面。

随着智能驾驶的普及，未来人车共驾将是一种长期状态。但很多时候，汽车通过传感器看到的信息和人坐在车里看到的信息是存在差别的，这很容易导致驾驶员不明白车在做什么，而频频进行人工干预。

所以，“腾讯智驾地图”在数据上除了给智能驾驶算法提供道路数据之外，更重要的是让人也能看懂。为此，地图在引擎上也要同时处理“人驾”时的生活娱乐信息和自动驾驶时的超视距信息。到最后，这些信息又要都汇聚到一个导航界面上，和用户实现直接的3D可视化交互，让人知道车在干什么。

腾讯智驾地图增加了驾驶员在驾驶过程中的地图使用体验，所以它本质上还是一个智能座舱的软件解决方案。

但在智能驾驶领域，地图的真正的竞争还是在高精度地图上，而这个战场其实要更加激烈。

要进入高精地图市场，首先必须要面临的门槛就是地图的测绘资质。据不完全统计，在过去20余年里，市场上获得这一资质的企业仅30余家。

有条件的当然是自己申请，从2017年的开始，滴滴、美团、顺丰、京东等互联网企业都纷纷成立专门的子公司，并陆续拿下了*地图的测绘资质。

没有条件，或者是不想麻烦的，*的办法就是动用“钞能力”，投资或收购一家有资质的公司。比如BAT中，百度收购了长地万方，腾讯投资了四维图新，阿里收购了高德；在造车新势力中，小鹏收购了智途科技。

对于那些没钱又没条件自己申请的，剩下的办法就是与他人合作了。2021年5月，理想宣布了与高德地图HD的合作；今年2月份，蔚来也披露了与腾讯在高精地图领域的合作计划。

不过，虽然各家在获取地图资质/数据上八仙过海，拿到了高精地图的入场券，但却并不是说就可以高枕无忧了。

一方面，目前国家对于地图测绘资质的监管正在收紧。一般来说，导航电子地图*测绘资质的有效期为5年。到期之后，企业需要重新复审。

今年3月份，自然资源部公布了导航电子地图制作*测绘资质复审换证结果，小鹏投资的智途科技，上汽旗下的中海庭，东风的立得空间，以及Momenta等8家企业都还尚未通过。

除此之外，对于已经进场玩家来说，高精地图落地也并不理想。

今年3月份，小鹏曾在2021年财报会上表示要在今年二季度开放城市NGP，但如今时间已经到了下半年，小鹏城市NGP却仍然没有消息。

去年4月份，华为也曾给出详细的高精地图落地计划：2021年实现北上广深4个城市的高精地图覆盖，预计今年覆盖超过8个城市。但在应用上，华为负责的极狐HI版自动驾驶城市功能却要在四季度才会推送，进度比市场预计的要慢许多。

高精地图落地缓慢，其实很大一部分原因在于成本和维护。

目前，高精地图的数据采集仍然需要依靠搭载有激光雷达、摄像头等特定设备的车辆到街上一条路一条路地跑。这些数据采集车通常造价不菲，动辄就超过百万。这就直接导致高精地图的制作成本高昂，并且能够落地的范围十分有限。

所以，为了让有限的资源*化并保证盈利，高精地图运营方通常采用的方式是，自动驾驶在哪里落地，高精地图就在哪里落地。

比如，百度目前的高精地图数据就以全国高速为主；四维图新则主要覆盖国内30多个城市的主干道。除此之外，更多的高精地图主要还是集中在机场、港口、园区这样的封闭场景中。

但反过来，自动驾驶的落地又依赖于高精地图的应用。即哪里支持高精地图，自动驾驶就在哪里落地。所以两者之间往往很容易陷入了一个“先有鸡还是先有蛋”的逻辑悖论之中，从而制约双方的发展。

当然，除了造价高昂之外，更重要的还在于维护成本。毕竟高精地图的数据采集并不是一劳永逸的。因为高精地图区别于普通地图最重要的一点，就在于数据的新鲜度。

根据博世在2007年提出的定义，无人驾驶所需的地图数据根据更新频率可以分为四类：包括*静态数据（更新频率1月/次）、半*静态数据（频率1小时/次）、半动态数据（频率1分钟/次）、动态数据（频率1秒\次）。

而高精地图需要的就是更多的动态和半动态数据。这也就要求高精地图运营方保持几乎实时的更新频率。但有业内人士却表示，现在市面上的高精地图根本做不到这个程度，能保证每周一次的更新就不错了。

这些其实都制约了车企、以及自动驾驶企业项目的落地进度。所以目前主流的高精地图应用，数据都还是来自老牌图商。

比如比亚迪、奇瑞、长城、现代、北汽新能源以及蔚来、特斯拉等车企使用的都是百度的数据。而像小鹏、博世、英伟达、千寻等车企或者Tier 1则是与高德合作。至于宝马、沃尔沃、戴姆勒等国外品牌则基本选择的是四维图新。

02、一个时代有一个时代的地图

回顾过去的发展历史，车载地图大致经历了三个不同的发展阶段。

最早，车载地图是下载到本地的2D形式，那个时候更新地图还需要专程跑一趟4S店。当时，地图的数据处理基本依赖本地的芯片，考虑的也只有路线和距离。

之后，地图进入了互联网时代，车载地图能够和网络连接，地图数据可以实时更新，并且能够解决的问题也越来越多。比如拥堵情况，车道指引，*路线规划等等。

如今随着城市NOA加速落地，车载地图也开始进入了智能驾驶阶段。这其中，地图*的转变在于，之前地图主要给人看，现在地图主要给车看。

我们都知道，自动驾驶依靠的毫米波雷达、激光雷达、摄像头等感知器件来识别外部环境。

但这里存在两个问题，一个汽车通过各种设备感知到外部环境之后，还需要将信息和自己行驶的具体位置进行对应。比如车道保持，车辆需要知道自己行驶在车道中央；比如十字路口左转，车辆需要知道自己行驶可左转的车道上。

但当车真正行驶的时候，路况往往会非常复杂。比如许多道路的地面标识因为时间久远已经脱落；比如遇上大雪道路标识被覆盖等等。这个时候，就需要高精地图为自动驾驶提供精确到厘米级的道路信息，来保证车辆的行驶安全。

除此之外，面对复杂的道路环境，自动驾驶的感知器件多多少少还会存在自己的死角。

比如，毫米波雷达几乎无法区分龙门架、道路侧面的金属标牌或道路上停放的静止汽车。“因为雷达的空间分辨率很差，在算法上通常只能忽略相对于路面不移动的雷达回波。否则，每次经过路标等静物时，汽车都会惊慌失措。”法雷奥中国CTO顾剑民说道。

比如特斯拉在山景城的那次车祸，原因就是特斯拉自动驾驶将混凝土旁边的深色沥青表面看成了车道线导致车辆轨迹出错，进而引发事故。

所以，在实际操作中，高精地图的数据往往会非常详细。比如车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率；比如路面的交通标志、前方的交通信号灯、车道限高、下水道口、障碍物；甚至还包括高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等等。

其实，高精地图就像是拉力赛中坐在赛车手副驾的领航员，扮演着在汽车行驶的过程中给自动驾驶读路书的角色。

当然，高精地图虽好，但就像我们前面提到的，它目前也存在成本、落地范围、更新频率等诸多问题。

所以当高精地图在目前还难以大规模落地的时候，许多车企和自动驾驶Tier 1就开始将目光放到了如何暂时绕开高精地图上了。

比如，作为继特斯拉NOA、小鹏城市NGP之后第三个自研量产的城市导航驾驶系统，毫末智行的城市NOH就没有采用高精地图方案。

作为替代，毫末推出了“MANA智能数据体系”和“ransforemr识别车道线”两大核心技术。简单来说，就是毫末希望通过更精准的识别和检测，配上更强大的计算，去准确地描绘出路面上的复杂情况。

目前，这套系统配备了2个激光雷达、12颗摄像头、12颗超声波雷达和5颗毫米波雷达，采用的高通芯片算力达到360Tops。据毫末介绍，这套系统能够在没有高精地图的情况下，实现变道超车、红绿灯识别和控车、复杂路口通行等城市场景。

而除了毫末智行之外，今年6月10日，纽劢科技发布的自动驾驶系统解决方案“MAX”，以及6月18日AutoBrain推出的HWP(highwaypilot)自动驾驶系统Mr.Pilot也都没有使用高精地图方案。

事实上，虽然高精地图在行业主流观点中是不可替代的存在，但大家对于高精地图的使用也抱着十分谨慎的态度。

比如在2019年4月份的特斯拉Autonomy Day上，马斯克就曾公开提到，过分依赖高精度地图会让自动驾驶系统变得极其脆弱，普及起来更加困难。

在国内，余承东也有类似的表述。余承东说：“有车路协同、高精地图协同更好，没有我们也能做好。未来不能过分依赖于高精地图、车路协同，（否则）自动驾驶和智能驾驶的能力就上不去。”

不过话虽这么说，但实际执行中，即使像毫末这种已经做出选择的企业，也仍然给高精地图留有机会。在毫末NOH的发布会上，其相关负责人就曾表示，等到日后高精地图覆盖更广之后，不排除采用的可能。

所以说，一个时代有一个时代的地图。而在今天，解决高精地图的问题，显然已经成为自动驾驶落地道路上的重要关卡。

03、高精地图的市场格局

自动驾驶虽然推动了高精地图的发展，但对于国内市场格局其实并没有带来特别大的改变。

目前，国内高精地图的市场主要由三类玩家构成。其中，*类是以BAT为代表的老牌图商，他们在地图数据采集、制作、应用以及商业化等方面都早已形成了丰富的经验和坚实的壁垒。

据IDC数据显示，2020年百度、四维图新（腾讯持股）、易图通、高德（阿里）市场份额占比分别为28.07%，21.61%，16.15%和13.07%。四家合计占到78.9%。

除了老牌图商之外，第二类则是随着自动驾驶的发展兴起的新兴企业。其中具有代表性的如Momenta、宽凳科技、晶众、灵图软件等等。

这些企业通常聚焦在高精地图这一单一领域。同时，因为受到高精地图制作、落地等问题，以及获得地图资质的时间较晚的影响，导致他们无论是在地图数据，还是在市场份额上都与头部玩家具有相当大的差距。

当然，他们之中也有不少企业取得了不错的成绩，比如专注于停车场高精地图的晶众地图，目前已经累积了23万公里高速公路和部分城市快速路，以及超过6000个大型停车场的高精地图数据。

最后同样布局高精地图的，还有如顺丰、滴滴、美团等互联网企业。但这些企业的高精度地图主要还是以满足自身业务的支持与发展为主。

比如在2018年首次亮相的京东地图，就专注于机器人地图和智能驾驶数据应用，主要服务于京东无人快递车的最后一公里。

所以，虽然如今高精地图的市场竞争激烈，但其实还远没到真正分出胜负是时候。大家现在仍然埋头解决的，是高精地图的如何快速普及和应用的问题。

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