自动驾驶是当前汽车产业发展的热点领域，也是在全球范围内被广泛关注的焦点。

据统计，今年上半年，我国L2级辅助驾驶乘用车新车市场渗透率达到30%。据咨询机构艾瑞公司测算，2025年，我国智能驾驶辅助系统市场规模有望达到490亿元。

不难看出，辅助驾驶系统将会成为未来量产车的标准配置，智能驾驶的时代正在到来。

目前，中国汽车企业在自动驾驶领域积极探索前进，在自动驾驶感知、决策及控制等技术方面都实现了突破。今年以来，我国多地纷纷出台了自动驾驶方面的法规和政策，加快推进自动驾驶汽车进入道路测试阶段，并入驻相关示范园区。一些城市已允许自动驾驶汽车在特定区域、特定时段上路试运营，商业化进程不断提速。

近日，广州、深圳两地首次发放城市高级辅助驾驶地图许可，百度等公司成为首批获准该许可的企业。这也意味着，我国城市高级辅助驾驶地图的应用进入实质性阶段。

高精地图和激光雷达是自动驾驶两根拐杖

今年8月，自然资源部办公厅印发《关于做好智能网联汽车高精度地图应用试点有关工作的通知》，在北京、上海、广州、深圳、杭州、重庆6个城市首批开展智能网联汽车高精度地图应用试点。而百度作为自动驾驶赛道的代表企业，也成为自动驾驶技术落地应用的重要推动者。

百度自动驾驶领域相关负责人告诉记者：“无人化正成为全球自动驾驶技术、产业竞争的制高点。现阶段各国自动驾驶的竞争，都集中在政策创新上。哪个国家能出台更具突破力的创新政策，率先实现规模化商用，实现无人化，就能在国际竞争中赢得主动。”

她表示，各地试点的开放为百度Apollo自动驾驶提供了前瞻性技术创新的政策土壤，同时也构筑了先行先试的产业环境。“城市高级辅助驾驶地图许可的获准不仅可以助力全无人自动驾驶、高等级自动驾驶软件系统、前装量产Robotaxi等车辆的开发验证，还将加速提升中国自动驾驶技术硬实力，筑就智能时代的发展新动力。”

值得一提的是，智能网联汽车的高速发展，加速了高精度地图的迭代和能力的提升，也催生了高精度地图市场规模的壮大。据了解，截至目前，百度已与广汽、蔚来、威马、长安、本田、长城、吉利、北汽、江淮等众多车企实现量产合作。预计到2023年，使用百度高级辅助驾驶地图的汽车将超过100万辆。

不过，也有企业高层认为，高精地图只是自动驾驶的一个过渡。华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东就曾表示：“现在自动驾驶还在使用高精地图，但未来发展不应该依赖高精地图、车路协同。”

小鹏汽车董事长何小鹏也表示：“对于自动驾驶而言，高精地图一定是个过渡，云端的结合也只是一个辅助，真正的自动驾驶一定要能够全场景驾驶。”

甚至有业内人士称，高精度地图并非自动驾驶的必需品。例如，特斯拉的自动驾驶就是通过纯视觉感知来识别道路环境。

在汽车行业分析师钟师看来，高精地图和激光雷达是自动驾驶的两根拐杖，一个负责开路，一个负责避障。汽车在实现完全无人驾驶之前，这两根拐杖都丢不掉。

“高精地图具有高精度、高动态、多维度的特征，可以帮汽车实时检测多传感器融合的结果是否跟地图匹配。”钟师表示，“实际交通路面上有很多影响因素，比如车与车、车与人的关系，激光雷达可以有效地处理这些关系。”

钟师认为，高精地图不仅可以准确描绘车辆在行驶过程中的轨迹精确度，还可以做到数据及时更新。它们各司其职，齐头并进，才能推进整个产业的规模化落地。

清华大学智能网联汽车与交通研究中心办公室副主任、中国智能网联汽车创新联盟自动驾驶地图与定位工作组秘书长江昆表示，在任何级别的自动驾驶方案中，地图都是一个核心的模块，自动驾驶等级越高，地图的地位就越重要。传统地图是依赖于卫星定位的存在，而高精地图本身就是一种定位的平台，可以在自动驾驶这个领域里主动提供定位信息。

但资深汽车媒体人、汽车行业分析师杨小林却提供了不同的思路。他认为，无论以“重感知、轻地图”方式，还是以“多传感器融合+高精地图”的路线迈向自动驾驶，这两条路径都在摸索当中，并没有哪条路径是完全胜出的。

杨小林表示：“目前来看，大多数消费者对于激光雷达加感知硬件，通过提高算法来提高精准度的方式还是比较信得过的。至少这套逻辑能做到很多超视距范围做不到的事。”

不得不承认的是，高精地图领域已经聚集了百度、高德、腾讯等重量级玩家，俨然成为了“兵家必争之地”。

缩小理想和现实的距离需要多方努力

百度智能驾驶事业群副总裁、首席安全运营官魏东表示，短期看，自动驾驶商用服务还是传统出行方式的补充。但长远看，随着允许自动驾驶测试的路网越来越多，城市中一个个区域将逐步扩大连接，提供更多的空间来测试各类应用场景。

“这将是一个有序管控和开放的过程。未来，我们会结合用户的需求变化，决定是否申请增加车辆投放。”魏东说。

在钟师看来，大家期望的高级自动驾驶，需要长时间的发展，逐渐成熟，其间还存在着诸多挑战需要克服。

首先是技术和成本挑战。高精地图对数据的“新鲜度”要求非常高，需要实现“天级”甚至更快速的更新频率，这对自动驾驶的感知、决策、控制系统提出了巨大挑战。

同时，受制于新兴感知技术、大数据传输、计算、存储、AI算法等诸多问题，行业需要有一定的规模才能支撑起来。这就要求企业在研发及推广过程中，要在成本、实用性之间找到平衡。

其次是法规挑战。目前我国自动驾驶相关标准尚处于建设初期，各地智能网联汽车测试示范区还存在标准不统一、测试场景不健全、商业模式不清晰等问题。相关标准尚处于建设初期，难以满足自动驾驶汽车快速发展的需求。因此，可以鼓励地方先行先试，为全国性立法创新提供支撑。

再次是安全挑战。高精地图的制作多依赖专门的采集车进行数据采集，在自动驾驶过程中，地理信息、车辆信息、乘车人员等信息都会被采集记录，其中很多信息会被上传至云端保存。因此，还需要克服大规模数据处理、数据安全合规等困难。

钟师提醒说，自动驾驶还面临社会接受度等方面的挑战，“消费者对自动驾驶汽车的接受度有待检验，包括社会安全问题、司机失业问题等将长期伴随自动驾驶汽车的发展。另外，高精地图或软硬件应用在汽车上的成本如何体现在车价上，都需要寻找有效的办法给予解决”。

“有多少消费者愿意为高成本的自动驾驶技术埋单？目前完全自动驾驶的产品还没出来，没办法测试消费者的承受力。如果整个车价或者选装价格太贵的话，这个产品再好也会崩掉。”钟师表示。

可以预见的是，伴随着新基建的加速推广，以及道路信息的标准化、服务接口的统一化，高精地图的信息获取将有更丰富的渠道，从而降低高精地图的获取成本，加速高精地图产品的发展。

钟师判断，对于高等级的L4、L5级自动驾驶技术，汽车公司或科技公司通常会把它描绘成未来汽车产业的增长点。“这个增长点是基于对未来产业格局和消费格局的预测和判断，并非当务之急”。

“未来自动驾驶将会如何普及，现在很多都是纸上谈兵。要缩小理想和现实之间的距离，需要多平台的支持和努力，逐步形成一套切实可行的解决方案。这就像是一场没有硝烟的战争，没有人吹响冲锋的号角，大家都在等待自动驾驶大规模落地的那一刻。”钟师说。