华为“机器视觉”盯上了特斯拉( 二 ) 文｜车市物语只用一年半

正如余承东所说，自动驾驶的未来，不应该依赖高精地图、车路协同。
在他看来，过分依赖于高精地图、车路协同，智能驾驶的能力就上不去。特斯拉的成功经验给其他车企打了个样，自动驾驶不一定依赖高精地图，甚至连雷达都不需要。

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极狐阿尔法S(ARCFOXαS)华为HI版|图片来自极狐官网
在这种方案中，高精地图对实现高级别自动驾驶确实提供了很大便利。目前，在乘用车领域，高速公路和停车场已经成为高精地图的主要落地场景，高速领航辅助驾驶和自主泊车也顺势成为厂家宣传的重要卖点。
诚然，目前整个行业的技术水平还无法摆脱对高清地图的依赖。但随着自动驾驶技术的发展，高精地图的局限性也在逐渐扩大。尤其面对复杂的城市路况，高精地图的"上帝视角"好像被蒙上一层迷雾，一步一步靠近马斯克所认为的"糟糕方案" 。
"覆盖不全，更新不及时是当下高精地图面临的主要挑战。随着场景的扩大，高精地图的‘精度’可以说正在被稀释。 "国内某新势力车企自动驾驶负责人杨涛（化名）向车市物语说道。在他看来，想在城市里实现高级别自动驾驶，目前最好的方法就是加强感知定位能力。
"自动驾驶系统对于高精数据有着几乎完美的品质追求，需要特殊的工艺流程来保证数据精度和品质，同时需要打造高精数据源和众包更新能力的建设。降低数据更新成本是高精地图时代的核心竞争力。 "四维图新副总裁张建平曾说。
但目前市面上主流的采集方式还是以高精地图采集车来完成，通过安装在车端的激光雷达、摄像头、轮速计、IMU等装置收集道路信息。不管是设备还是人力成本都很高。而且在后期更新上，这种投入是持续的，不是一次性的。
为了满足用户对新鲜数据的需求，市面上出现了另一种采集方式——"众包采集" ，也就是特斯拉所采用的方式。借助用户车辆上的摄像头采集信息，反馈更新，实现数据绘制的自动化和数据化。但这种形式在国内要获得"入场券" ，那就是准入、合规上的问题。
面对高精地图当下的处境，视觉的实时感知不失为一种好办法。就像余承东所说，特斯拉的成功经验可以说给其他车企打了个样。而华为在视觉感知上已经布局多年，依靠自己是可以改善现状的。
机器视觉军团的成立，一定程度上也佐证了华为的想法。华为现在要做的，就是不依赖高精地图，让视觉感知占据上风。
低成本+软件优势
针对上述问题，行业内引申出两个概念， "重感知"、"重地图" 。
在轻舟智航联合创始人、CTO侯聪看来，重感知还是重地图，这并不是一个技术问题，而是一个商业问题。在轻舟智航的解决方案中，未来一定会通过更强的感知去降低对地图的依赖性，但这需要分阶段去完成。
既然是商业问题，低成本也就成了自动驾驶路线选择的关键因素。视觉感知的低成本，业内有目共睹，特斯拉就是最好的例证。
除了华为，长城汽车毫末智行今年也有类似动作。这也让业内很多人将华为、毫末智行放在了特斯拉的行列。

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毫末智行NOH|图片来自官图
今年4月份，毫末智行在AIDAY上正式发布了NOH城市版领航辅助驾驶系统。而这套系统最大的特点便是"重感知，不依赖高精地图。 "根据毫末智行CEO顾维灏的解释，毫末智行自动驾驶的进化更多依赖数据智能体系MANA的进步，其中依赖视觉数据感知智能的进化是关键。