自2010年谷歌宣布研发自动驾驶汽车以来，这带动了高精度地图的开发。到了2018年，自动驾驶行业让地图行业取得了成功，除了京东、滴滴、美团等互联网巨头等传统地图商家外，华为、小米等通讯巨头，甚至上汽、吉利等车企也参与其中。

  2019年以来，小鹏、蔚来、理想、北汽奇虎、长安阿维塔、广汽等数十个品牌已量产基于高精度地图的NOA高速功能，高精度地图行业也随着进入蓬勃发展阶段。

  2022年开始，自然资源部加大对甲级地图资质监管力度，对地图销售商资质进行审核，最新的导航电子地图制作甲级测绘资质复审换证结果先后分三批公布，目前共有19家单位完成了资质审核，主要包括百度、阿里巴巴、腾讯、华为以及四维图新、高德、亿咖通、宽凳科技等公司，审核前有31个单位，减少了近三分之一。

  2022年8月30日，自然资源部再次发布《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》，明确指出高精度测绘只能由具有导航电子地图制作甲级资质的单位进行。

  第一，成本高。据《智能网联汽车高精地图白皮书》介绍，使用传统测绘车方式，分米级测绘地图效率每辆车每天约500公里道路，每公里成本约10元，而厘米级测绘效率等级地图每辆车每天行驶约100公里，对于道路而言，成本可达每公里数千元。

  数据显示，我国有城际公路和城市快速路30万公里，城市道路约1000万公里，城市路口约40万个，红绿灯约136万个，交通网络复杂，实现实时更新不仅是一项浩大的工程，而且成本高昂。武汉大学大地测量测绘遥感信息工程国家实验室教授李必军曾表示，收集全国道路数据至少需要200亿元。

  二是覆盖率低。高精度地图几乎包含了周边所有与交通相关的静态信息，包括车道线位置、宽度、坡度、曲率等道路数据，以及车道周围固定物体的信息，如交通标志、红绿灯、限行等。行车道、下水道开口和障碍物的高度，以及地上建筑物数量、护栏、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。

  城市发展迅速，随着道路建设和道路变化，每一次变化都会在高精度地图上添加一个断点，随着时间的推移，将会出现越来越多的断点，那些依赖高精度地图的人会降低自动驾驶体验的连续性。

  第三，高精度地图的更新也是一个大问题。市场上的地图提供商只能每三个月更新一次高精度地图，但对于自动驾驶来说，每天甚至每小时更新一次是理想的。

  成本高、覆盖率低、更新慢，使得高精度地图难以满足NOA在城市环境中大规模快速扩张的需求。

  截至2023年，汽车企业受价格战影响，削减成本压力明显，寒流已蔓延至汽车产业上下游链条，NOA如果真想大规模普及，降低成本也是必由之路。

  大多数车企开启高精度地图的目的并不是为了摆脱对高精度地图的依赖，而是摆脱对昂贵的高精度地图的依赖。

  高清地图和智能驾驶并不矛盾，所谓高精度地图争论的焦点是如何满足汽车企业的需求，以更低的成本实现安全可靠的导航体验。

  强调传感和轻地图的自动驾驶解决方案，是在原有高精度地图架构的基础上，区分图层和元素，根据智能驾驶系统的进一步需求，减少图层和元素，从而降低了收集和更新地图的成本并加快了更新周期。

  轻地图解决方案能够进入实际应用，是基于现阶段单车感知能力的快速提升，比如BEV和Transformer的使用。

  BEV鸟瞰图是通过将多个摄像头采集的数据，进行多帧时序前融合，BEV输出动态目标（车速/距离等）的4D鸟瞰信息以及静态目标（车道线D信息，为下游的规划和控制等任务提供参考。

  基于Attention机制的Transformer神经网络模型在这个过程中发挥了关键作用，Transformer可以抽象地理解整个图像不同区域的语义元素之间的关系，并且通过像素之间的关系，更好的在时空维度上很好地建模。

  随着2023年城市NOA军备竞赛的拉开帷幕，越来越多的车企开始公开强调需要摆脱对高精度地图的依赖。

  小鹏、蔚来、理想等造车新势力，以及华为、地平线、毫末智行等智能驾驶解决方案提供商相继宣布，将采用基于车辆自身传感器的为主并辅以高精度地图，用于自动驾驶的发展。

  行业顶尖的自动驾驶公司也从L4降级到L2+，并推出了可用于汽车的不精确地图解决方案，专注于量产和交付。

  针对这一趋势，地图厂商针对不断的技术创新和市场需求变化不断调整和适应，推出了价格更低、保持核心要素、快速更新的轻量级地图解决方案，探索自己的智能汽车领域未来商业生态中的优势，将为用户提供更好的服务。

  四维图新CEO程鹏在今年的用户大会上表示：“智能驾驶解决方案肯定需要地图，市场缺乏高性价比的地图。”车企可接受的NOP系统价格约占整车售价的3%，但业内NOP价格普遍偏高。

  关于技术路径，BEV+Transform认为，这条技术路径基本上是摆脱激光雷达，使用更便宜的传感器来实现智能驾驶功能，而不是摆脱高精度地图，高精度地图作为超视距的先验传感器，可以提前获取车辆前方的道路和交通状况信息，地图能做到的事，这个算法模型却做不到。

  在10月17日的百度2023世界大会上，百度智能驾驶集团智能汽车事业部总经理苏坦表示，使用之前的高精度地图解决方案肯定会遇到问题，因为城市场景过于复杂，会遇到成本瓶颈和数据瓶颈。未来，百度将尝试用新的方法创建专注于轻地图重感知的解决方案，例如基于大型模型强大的感知能力，让轻量级的数据可持续。

  苏坦认为，经典意义上的无图不会在终局发生，至少需要很长的时间，目前“轻图重感知”的路径还会继续发展得越来越好，无论是有图、还是高精、超清，智能驾驶本质上是需要兼顾体验与安全的关键课题。

  腾讯地图副总裁、腾讯数字孪生业务负责人张少宇表示：“业界对于轻地图有很多说法，有的说成本低，有的说每公里数据量更小的，我们相信地图如果真的轻下来，元素更新应该足够快。”

  高德地图汽车业务中心总经理姜锐表示，“轻地图”并不是说市场不需要更多的地图，而是一张活生生的地图，需要比高精地图更轻，才能满足合作伙伴和行业的发展需求。

  我看一下几家地图厂商的轻地图解决方案，这些解决方案基本上都提供了最常用的元素加快更新速度，确保支持智能驾驶的进步，如何通过技术创新提高地图的新鲜度并降低成本将是未来轻地图的主要关注点。

  2022年12月，全球智能汽车产业峰会（GIV2022）期间，百度发布了“轻量化”的解决方案，其城市智驾 Apollo City Driving Max 系统，选择以“纯视觉+激光雷达”的方式实现感知冗余，通过加强算法、减少对于道路要素的依赖，以便在多个城市用合理可接受的成本推广开来。

  2023年8月，百度在推出134城高精地图时又提到了百度采用轻地图方案，并且成本相比传统高精地图下降近80%。

  百度表示，地图和智驾方案可以提供LD数据和HD数据供车企选择。LD没有提供定位图层的数据，在车道的数据上也会有一些差异，对于一些“驾”的能力比较好的地方，只会支持车道的拓扑连通。

  LD会有更多的众源数据进来，所以可以做例行的周级更新，局部场景甚至可以做到天级的快速更新。

  百度轻地图方案减少成本的方法，一是降低高精地图的采集训练成本，在高精地图的背后，采用了文心一言大模型进行自动标注，相比人工标注成本大幅度降低，据百度称，这次提出的首个地图生成大模型可以让“地图制图成本降低 95%”。

  二是百度采用轻地图的模式，不采用更高精度的采集车，对地图的精度以及元素丰富度进行了适度裁剪，只需要知道大致元素和大致方位，利用算法的提升从而提升容错率，而地图更多的大模型则可以通过众源数据发现问题并进行解决，数据更新更快，也减少了成本。

  2023年4月，腾讯在“2023 TIME DAY·腾讯智慧出行技术开放日”活动上，宣布面向城市级智能驾驶场景，推出HD Air轻量级高精数据产品。

  腾讯地图产品总经理陈志表示：HD Air属于腾讯Unimap数据产品矩阵中一员，它的要素丰富度和精度在满足L2+级自动驾驶需求的同时，进一步降低建图成本，为城市级智能驾驶规模化落地提供基础，具备更轻、更快、要素更精细的优势。

  更轻是指HD Air能够聚焦在提供智能驾驶的必要要素，以“点”形式表达复杂车道和路口，聚焦车道信息，数据量更小，表达方式更简洁；更快，是指多种采集更新模式可以保障周级更新，通过提供更加实时准确的数据，帮助敏捷应对快速变化的城市场景；要素更精细，是指除了道路精细化呈现，对于座舱应用需要的POI（兴趣点）、环境、建筑物等有更精细的表达，可以支持更三维化、逼真化、实时化的地图渲染，提升座舱体验。

  此外， HD Air信息来源更丰富，车道变化点、车道属性、车道标线等内容齐全，但是要素生产却相对高精地图来说实现了简化，推动制图成本更低。

  9月8日，腾讯在全球数字生态大会上又提出了智驾云图方案，可以做到同步在线更新，实现要速记、分钟级的更新效率；环境数据、驾驶经验数据、自动驾驶运营数据都可以成为云化一部分，传输存储更便捷；带来商业模式可能性增加，订阅式、柔性订阅服务成为可能。

  腾讯地图副总裁、腾讯数字孪生业务负责人张少宇认为：“智驾地图最后的竞争，不是比更高精度，不是你是厘米级、我是毫米级的。而是首先往更新快这个方向发展。”

  地图数据和驾驶经验数据云化开放后，主机厂的车队能够将数据回传，一同更新自动驾驶所需要的数据。基于大模型挖掘的驾驶经验图层，可以提供传统地图不具备的弯道建议车速、颠簸路段建议车速、行人易穿行道路信息等更丰富的驾驶经验数据，使得自动驾驶系统的驾驶行为更加接近线、高德

  2023年6月，高德在第十四届中国汽车蓝皮书论坛上推出了面向汽车行业的全新HQ Live MAP。高德地图汽车业务中心总经理江睿认为，虽然汽车目前已具备感知车辆周边环境的能力，但针对车辆阻挡、不规则路网、复杂路口和交通规制等信息，感知系统还无法做到看清、理解和表达，地图作为提供全局先验信息的底层基础设施，仍具有不可或缺的作用。

  高德HQ Live MAP虽然在精度方面无法达到HD MAP（绝对精度50cm，相对精度10cm）的细致程度，但对于高级辅助驾驶的场景来说也已足够（高速和城市快速路场景：绝对精度1m，相对精度30cm；城区普通路场景：相对精度1m）。由于简化了城区普通路场景中不必要的地图元素，降低了制作和部署成本，以达到更轻、但更实用的效果。

  4月18日，在上海车展上，四维图新发布服务于智能驾驶的“场景地图”产品，数据体量较轻，成本更低，部署更便捷，且可有针对性地解决自动驾驶系统过复杂路口频繁接管等行业痛点。目前场景地图已覆盖120城，四维图新将争取在2027年实现全国覆盖，会将高精地图的成本从“几万块直接降到百元级”。

  10月10日举行的四维图新用户大会上，四维图新推出了面向追求极致性价比的城市NOA提出的地图解决方案HD Lite，以提供超视距数据为基础，适当降低要素精度及要素数量，同时大幅提升覆盖广度、数据鲜度，并降低单位数据成本。此外，重点对复杂场景感知难、规控要求高的要素做详细表达，以弥补复杂场景感知不足。通过提升车道级规控能力，增强自驾体验。

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