文｜科技新知 思原
一则国家安全部的泄密提醒，将沉寂已久的高精地图厂商们推上浪尖。
简单来看就是说有境外公司，通过与我国具有测绘资质的公司合作，以开展汽车智能驾驶研究为掩护，在我国内非法开展地理信息测绘活动。给到的原因也十分明了，经济利益的诱惑驱使。
虽然有不少被推上台前的公司出面回应了此事，但我们仍然能从该事件中能看到国内智驾，尤其是高精地图厂商的窘境。
其实有关智能驾驶最近几年一直是业内关注的焦点，“有图”还是“无图”的争论，更是喋喋不休。从去年传出特斯拉FSD入华消息后，也有不少车企相继站出来表达对高精地图的嫌弃。
而轰轰烈烈的“去”高精地图运动一年后，图商们的生存环境也持续恶化。而这个行业似乎已经来到了消失边缘，但事实真是如此吗？高精地图真的要凉了吗？图商们未来还有哪些机会？又需要面对怎样的风险？
01.
“去图”加速，从宠儿到弃儿
从去年开始，行业经历了一轮高强度的“重感知、轻地图”宣传轰炸，导致“去高精地图的进程越快≈智驾能力越好=智驾体验越好”的观点悄然弥漫开。
如果去年这个时候来看，这一观点并不扎实。因为当时车企在宣传智驾方案时的话术，清一色的用了同一个表述，那就是“不依赖高精地图”，显而易见，当时的车企并不想完全为高精地图判死刑。
但转折在2023年上海车展。伴随搭载ADS2.0的问界新M7上市，华为宣布2023年内城区智驾领航辅助（城区NCA）将实现全国都能开、无图也能用。
华为“去图化”的行动，迅速引发了图商们的警惕。其中四维图新CEO程鹏更是在公开场合炮轰，“部分车企之所以强调‘无图’技术路线，主要是因为无地图资质、无知识产权、无安全敬畏。”
但图商的“挣扎”，并不能延缓车企去图的速度。今年3月，华为余承东表示，因高精地图更新过慢，华为城区NCA将不再依赖高精地图。此后，多家车企纷纷加入不依赖高精地图的行列，小鹏、理想等比较激进的车企，在今年更是直接提出了“去图”、“无图”的口号。
对车企来说，高精地图来得快去得也快。2021年图商和车企还处在甜蜜期，如此级别精度，可以提供道路拓扑关系，又称车道级地图服务。当时整个行业还没意识到高精地图的局限，直到要做城市NOA时，问题才开始暴露。
且不说越来越难申请的甲级测绘资质，城市高精地图的更新频次、成本，根本无法满足车企的需求。高速上的高精地图，能做到每季度更新，城市道路无法做到这一点。一个城市1000公里的道路，一年后三分之一会发生变化。
鲜度无法保证，强行在城市使用高精地图，只会徒增成本不增效果，且无法保证准确性。
要跟上“开城大赛”的进度，唯有去掉高精地图，举起无图大旗。
但是不能否认的是，高精地图现阶段乃至未来，依旧是自动驾驶能力攀升不可或缺的超视距传感器。当真要“无图”，只能进一步提升系统对传感器与高算力计算平台的“成瘾性”依赖，最终导致总体成本愈发不可控。
例如智驾车辆仅靠实时感知顺利通行十字路口，想要顺利实现，特斯拉此前给出过答案，专门训练一个参数量达到7500万的神经网络“Lanes Network”，这个模型在运行时大约会占用计算平台峰值算力的10%，其作用只是“让车辆弄明白面前每条车道到底通向哪里”。
而这仅仅是理论，现实的复杂度可能比想象中更高。在繁华城市的大型路口，充满了各种可能性的标线、红绿灯和道路连接关系，连人类老司机都会蒙圈，更不要说刚刚进城的智驾车辆。
另外对智驾车辆来说，高精地图对静态交通元素、道路连接关系的精确表达，可以为感知系统减负，节省计算资源，腾出的算力可用于更好地感知动态物体；另一方面，它提供的先验信息和省出的算力，也会降低智驾算法中预测和规控模块的难度。
因为这些特性，对于尚未将高阶智驾作为安身立命之本的传统车企，高精地图在现阶段显得更为必要，甚至有广汽等车厂亲自下场重金投入高精地图。因此，在“去图还是留图”这个问题上，他们选择做沉默的大多数，多少给了图商继续做下去的底气。
02.
“瘦身”革命，妥协还是创新？
尽管图商们从未离开智驾舞台，但生存艰难却是不争的事实，车企降低高精地图的权重已经是不可逆转。
不过，面对智驾算法的快速进化和白热化的智驾进城竞赛，国内主流图商纷纷变阵，他们不约而同的选择“轻量级高精地图”，这也让“重感知轻地图”有了另外一层意思。
就像是“大胜和大败”。看似截然相反的两个词，其实可以表达同一个意思。而“轻地图”该如何理解，是舆论狂欢的“轻视”，还是业内共识的“轻量化”？“重感知轻地图”从不应被理解为必须选择一方，而应理解为对合作双方的再分配与再平衡。
与笃定自动驾驶可“无图”相比，图商也更早进入对高精地图产品的批评与自我批评环节。针对高精地图几个最大缺点，陆续推出轻量化产品。轻地图，简单理解，可以提供车道级服务，但缺少定位图层，精度为分米级。低精地图，主要提供道路级的道路信息和拓扑关系。
传统的高精地图在制作时，通常尽量选用搭载高规格传感器的采集车，并进行多次采集，以此降低误差。而轻量级高精地图则将地图的精度要求略微降低（但仍在亚米级），并对算法进行升级，因而提升了对误差的容错度，可以实现一次采集即成图，免除了多次采集带来的额外成本。
轻量级高精地图对地图的精度以及元素丰富度也进行了适度裁剪。
举个例子，此前高精地图会把每一个红绿灯的精确位置以及哪个灯控制哪条车道等具体信息标注出来，轻量级高精地图只需提示红绿灯的大致方位，结合车辆本身的感知能力便可实现原有高精地图的效果。
当然，这也让高精地图的成本有了质的降低。四维图新高管此前在接受采访时称，其场景地图可以将高精地图的成本从“几万块直接降到百元级”。在这样的背景下，重感知加持的实时建图和高精地图会有一定程度的此起彼伏关系，但很难说哪一个是非必要产品。
毋庸置疑，图商们已经开始求变，至于高精地图会不会消失这个问题，从技术层面，即便车企的感知技术再先进，甚至将来实现端到端，也无法绕开基本的导航地图，在这方面图商们已经跟上了车企的脚步。不管车企说法上怎么变，有基本的先验信息确实好太多。
在法规层面，更是仍存变数。有技术人员谈到，目前甲级导航测绘地图上，国家的政策只会越收越紧，不可能越来越松。而理论上只有具备测绘资质的企业才具备数据的收集和管理权。也就是说就算车企收集了大量的数据，也必须找第三方图商“托管”。
除了蔚小理以及华为这些有互联网基因的车企，包括比亚迪、长城、上汽、广汽等等这些传统车厂，并没有将无图NOA的核心能力，真正掌握在自己手中。这也意味图商们完全有做生意的空间。
高德方面预计，到2025年，将有六七百万的汽车需要使用高精地图。但现实的是，对于传统车厂来说，无图不无图似乎并不重要。做到了无图的小鹏，依然卖不好车。而去年还在说“无人驾驶是扯淡”的比亚迪，硬是靠着DM-i技术等综合实力，月销量冲到了40万辆水平。
图商们或许暂时看不清算法的上限，才说出“BEV+Transform的本质上是摆脱激光雷达，能够用更为便宜的传感器实现智驾功能，而不是摆脱高精地图。”不过未来大概率是，高精地图会逐渐退出舞台，这是由自动驾驶的技术趋势决定的。
图商败给算法，也许是智驾的终局。
03.
集体亏损，转型还是消亡？
危机感通常会加速技术进程，图商对于“被抛弃”的可能性并非没有最坏打算。可与其自怨自艾，不如加紧研发以应对不时之需。
事实上，图商们很早就意识到了不能把全部砝码都押在高精地图上。2017年，四维图新收购合肥杰发科技，首次将业务延伸到汽车电子芯片领域，并在后续几年逐渐形成智云、智芯、智舱和智驾四大业务板块，全面布局智能化赛道。
但几年过去，这些图商并没有止住亏损步伐。四维图新2023年营收31.22亿元，同比下降6.72%。其中，智驾业务营收为3.76亿元，同比增长187.28%；智云业务营收17.48亿元，同比下降15.14%。原因在于导航地图收入下降，以及客户定制化需求增加导致人工成本增长。
进入2024年，上半年虽然有16.67亿的营收，但整体亏损来到了3.56亿元。其中智云、智芯与智舱业务均实现了营收增长，只有智驾业务出现了营收下滑，同比降幅为13.7%。
更为细致的来看智驾业务，财报显示，2022年末至今年6月末，四维图新基于地平线J2芯片的一体机累计出货量近74万台，基于J2芯片的一体机和基于J3芯片的域控制器新获得数家国内头部车厂的正式定点，其中基于J2芯片的方案将在今年下半年开始量产交付。
今年8月，四维图新回复投资者提问时表示，从低阶智驾到高阶智驾，从行车域到泊车域，公司跟客户的合作是逐步拓展的，具体的量要跟对应车型的销售情况走。有分析认为，四维图新上半年智驾业务收入下滑，可能与下游客户整车产品市场表现不佳有关。
再看智芯业务上，今年上半年，四维图新智芯业务营业收入2.53亿元，同比增长13.55%，但由于成本增幅更大，智芯业务毛利率相较上年同期减少16.08个百分点。
四大业务中只有智舱业务是上半年唯一实现双增长的，其营收为2.65亿元，同比增长9.37%，毛利率为21.24%，相较上年同期增加6.43个百分点。
高精地图一哥的日子都不好过，小弟们更是如此。背靠上汽的中海庭2023年营收1.54亿元，净利润亏损3.92亿元。2024上半年营收5538.71万元，亏损3864.67万元。同时，中海庭的净资产由正转负，短期借款累计金额更是达到2.17亿元。某种意义上，已经资不抵债的中海庭，更能代表过去几年国内高精地图创业浪潮的一个缩影。
“无图对图商的影响还是有点大，我们都是考虑转型与适应这种趋势。”来自图商中海庭的一位内部人士表示，公司与上汽合作较多，目前主要提供基于无高精地图的技术支持，但具体有哪些业务开展，该人士以沉默作答。
虽然时代变迁下，高精地图正被车企抛弃，但现在断言“高精地图已死”还为时尚早，毕竟不管智驾系统，激光雷达还是芯片，智驾产业链里几乎家家都在亏损。从商业化上看，图商们都在通过管理创新、技术创新等多种方式提高鲜度、降低成本，从而在自动驾驶量产化落地的进程中找到属于自己的商业价值。
只是在难熬的寒冬中，总有人等不到春天。
