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“去地图化”是一种新兴的技术路线，是对传统的、基于高精地图的自动驾驶模式的一种挑战。在传统模式中，车辆需要预先加载高精度地图数据，并以此为基础进行路径规划和导航。然而，高精地图的创建和更新需要大量的人力、物力和财力，且其实时性和覆盖范围都存在一定的局限性。
在这样的背景下，一种新的技术路线应运而生：“重感知，轻地图”。多家车企和供应商，包括小鹏、理想、蔚来、华为和地平线等，都已经或计划转向这一技术路线。它主要依赖于车载的各种感知设备，如雷达、摄像头、超声波设备等，实时收集周围环境信息，通过复杂的算法处理这些信息，实现对环境的精准感知和理解。这种方式可以实时构建道路结构，实现动态地做地图，解决了高精地图数据实时性的问题，同时感知特征也更符合自动驾驶的需求。
这种转变被视为是自动驾驶技术的一次重大突破，也是智能驾驶领域的新趋势。苏州专业猎头公司（爱博强猎头）认为，它的出现有望带来自动驾驶技术的质的飞跃，更好地满足未来复杂多变的驾驶环境和使用需求。这种以现场感知和实时处理为主的自动驾驶模式，不仅可以提升自动驾驶的灵活性和实时性，同时也可以进一步提升驾驶的安全性和舒适度。
01 主要车企和供应商的去地图化策略
A. 小鹏汽车的无图XNGP技术
小鹏汽车是首批宣布转向“去地图化”技术路线的车企之一。他们正在全国范围内测试名为“无图XNGP”的新技术。该技术能实现不依赖高精地图的自动驾驶，具有很高的应用前景。公司创始人兼CEO何小鹏表示，XNGP技术有望重新定义智能驾驶。他们计划在年内将这项技术的应用范围从几个城市扩展到数十个城市，并于明年覆盖中国的大部分城市。他们还计划在今年四季度向所有XNGP用户推出“AI代驾”模式，这将使得在没有高精地图覆盖的区域，小鹏汽车可以根据用户习惯个性化定制智能驾驶路线，实现A点到B点的高等级辅助驾驶。
B. 理想汽车的静态BEV网络
理想汽车同样致力于开发不依赖高精地图的自动驾驶技术。他们在即将量产的城市导航辅助驾驶算法中使用了三种神经网络大模型算法，即静态BEV网络、动态BEV网络和Occupancy网络。其中，静态BEV是理想汽车“去地图化”技术路线的核心技术。它能够实时感知并构建道路结构，相当于一边开车一边动态地制作地图，旨在解决高精地图数据实时性的问题，同时提供更符合自动驾驶需求的感知特征。
C. 华为的HUAWEI ADS 2.0方案
华为是全球知名的电子产品和技术解决方案提供商，其“HUAWEI ADS 2.0”高阶智能驾驶方案也实现了不依赖高精地图的自动驾驶。华为智能驾驶技术采用激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、高清摄像头等多种传感器融合感知，对周围环境进行实时测绘和分析。华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东透露，今年三季度不依赖于高精地图的城区NCA将在15城落地，到四季度将增加到 45城，展现了华为在“去地图化”技术路线上的决心和进取心。
02 去地图化技术的工作原理
A. 依赖多传感器融合感知
去地图化技术的工作原理首先依赖于多传感器融合感知。这些传感器包括但不限于激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、高清摄像头等。这些设备能够实时地、全面地收集车辆周围的环境信息，如物体的位置、速度、形状等，并将这些信息传输到车载的计算系统中。由于这些传感器各自有各自的优势和盲点，通过将它们的数据进行融合，能够得到更全面、更准确的环境感知结果。
B. 实时构建道路结构的重要性
实时构建道路结构是去地图化技术的另一关键环节。在没有高精地图的情况下，车辆需要依靠自身的感知设备和处理系统，实时地感知并理解周围的道路环境。通过对道路的几何结构、交通规则、交通信号等信息的实时解析和理解，车辆能够确定自身的位置和行驶方向，进行路径规划，从而实现自动驾驶。
C. 使用大规模神经网络进行路线优化
最后，去地图化技术还会利用大规模神经网络来进行路线优化。神经网络是一种模拟人脑工作方式的计算模型，它能够从大量的输入数据中学习和提取特征，用于解决复杂的问题。在自动驾驶中，神经网络能够从海量的道路环境数据中学习和理解各种驾驶场景，生成对应的驾驶策略。例如，理想汽车在其静态BEV网络中使用了大规模神经网络，用于实时感知并构建道路结构，以优化驾驶路径。
03 去地图化技术的优势和挑战
A. 提高实时性和驾驶体验
去地图化技术能够提高驾驶的实时性和体验。相较于依赖高精地图的自动驾驶，去地图化技术能够更好地应对道路条件的实时变化，如交通拥堵、施工区域、临时交通管制等。因为它能实时获取并处理环境信息，使得驾驶决策更符合实际的路况，从而提供更顺畅、更安全的驾驶体验。
B. 减少对高精地图的依赖
去地图化技术可以减少自动驾驶的依赖性于高精地图。高精地图的制作和更新成本都相对较高，且在某些地理位置和环境下，获取和更新高精地图的难度可能会增大。通过去地图化技术，自动驾驶系统可以在没有高精地图或高精地图更新滞后的情况下，依然实现准确的自动驾驶。
C. 面临的技术挑战和实现难度
然而，去地图化技术仍面临一些技术挑战和实现难度。首先，多传感器融合的技术要求很高，需要处理大量的实时数据，同时保证感知结果的准确性和实时性。其次，无高精地图的情况下实现实时构建道路结构和路线优化也非常复杂。此外，目前各车企和供应商在去地图化技术的研发上还各自为战，缺乏统一的行业标准和规范，这也可能对去地图化技术的推广和应用造成一定影响。
04 去地图化技术的前景和展望
A. 技术的扩展和升级
去地图化技术将继续在更多的自动驾驶系统中得到应用，同时它也将持续进行技术的扩展和升级。比如更加精确的传感器技术、更强大的数据处理能力、更智能的路线优化算法等。同时，这种技术的发展也可能带动相关领域的技术进步，比如无线通信技术、边缘计算技术、人工智能技术等。
B. 对现有智能驾驶市场的影响
去地图化技术对现有的智能驾驶市场也会产生重大影响。首先，去地图化技术可能会改变现有的市场竞争格局，一些新的玩家可能会借此机会进入市场，而一些依赖高精地图的企业则可能需要调整他们的战略。其次，去地图化技术可能会降低智能驾驶的实施成本，因为不再需要大规模投入在高精地图的制作和更新上，这可能会加快智能驾驶的普及进程。
C. 对未来城市交通的可能改变
从长远来看，去地图化技术可能会对未来城市交通产生深远影响。比如，当自动驾驶系统不再依赖高精地图，我们就有可能看到自动驾驶在更广泛的区域，甚至是在没有地图的农村地区得到应用。此外，去地图化技术也可能促使未来城市交通管理的变革，如实时交通管理、动态交通规划等，从而使城市交通变得更加智能、高效。
苏州专业猎头公司（爱博强猎头）认为，去地图化技术是自动驾驶未来的重要发展趋势。它将大大提升自动驾驶的实时性和普适性，降低实施成本，改变现有的市场格局，甚至可能引领未来城市交通的变革。但我们也要注意，实现这一目标还需要克服一系列技术难题，同时也需要行业各方共同努力，推动相关的技术、标准和法规的发展。对于这一趋势，我们应保持关注，以期从中获取更多的机遇和价值。
