城市辅助驾驶进入关键量产阶段 “重感知、轻地图”或为终极解决方案

财联社9月15日讯（记者 徐昊）随着城市辅助驾驶技术的不断成熟，车企逐渐进入到自动驾驶技术更高阶段的比拼。

9月15日，小鹏汽车董事长何小鹏在其个人社交平台上晒出一段自己驾驶小鹏G9在广州公开道路行驶的视频。这一天，距小鹏G9的正式上市时间已不到一周。

作为小鹏汽车旗下的第四款新车，也是小鹏当下产品序列中的旗舰车型，小鹏G9除更大的空间和全系标配800V高压超充平台外，其重要的卖点之一便是将实现城市全场景智能辅助驾驶功能。小鹏汽车将计划在2023年正式推出XPILOT4.0，实现高速和城市内全场景的智能辅助驾驶，2023年至少有包括G9在内的4款车型支持XPILOT4.0。

无独有偶，几乎在何小鹏卖力推广小鹏G9的同时，在不久前举办的成都车展上，长城汽车旗下魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版，抢先为自己贴上了“国内首个量产上车的城市辅助驾驶系统”的标签。而为这一车型提供城市辅助驾驶系统（NOH）的由长城汽车孵化而来的毫末智行，于9月13日表示，搭载其大规模量产城市NOH车型的摩卡DHT-PHEV激光雷达版计划9月量产，并于年内发售。

尽管这两款最接近市场的车型均具备有城市辅助驾驶功能，但不同的是，小鹏汽车采用了“重地图”的技术路线，而毫末智行选择了“重感知”而“轻地图”的技术路线。

在行业人士看来，小鹏汽车“重地图”的技术策略需要依托高精地图才能开启，但这一技术路线存在高精地图绘制成本高、审批难、绘制慢的短板；相反，长城汽车的海量数据为毫末智行实现“大模型”的自动驾驶3.0技术路线带来了可能性，进而推动了其城市场景自动驾驶能力量产技术的快速落地。

所谓“大模型”是指参数量达到百亿、千亿甚至万亿量级、函数更复杂、输出精度和准确度更高，且具有自监督学习功能和强通用性的人工智能算法模式。在毫末智行CEO顾维灏看来，训练数据规模上，自动驾驶里程数据需至少达到1亿公里；在多样性上，不同类型、不同像素、不同角度，以及不同场景的传感器数据都对与大模型训练都有非常大的价值。

顾维灏认为，城市道路养护频繁、大型车辆密集、变道空间狭窄、城市环境多样是城市道路场景下存在的四类主要难题。作为重感知技术路线的代表，毫末将其数据智能体系MANA进行了相应的升级，重点就在感知智能和认知智能上。在感知系统上，毫末加入对刹车灯、转向灯等车辆信号灯状态的专门识别能力，以使车辆能够很好地预测交通参与者的运动意图。

对于自家的技术短板，以小鹏、华为为代表的企业也深知其弊。华为终端BG CEO、智能汽车解决方案 BU CEO 余承东曾多次在公开场合表示，现在自动驾驶还使用高精地图，但未来发展不应该依赖高精地图；何小鹏也表达了相似的观点：“对自动驾驶而言，高精地图一定是过渡，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。”

事实上，目前不少自动驾驶初创公司在选择技术路线时也在逐步摆脱对高精地图的依赖。“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。”轻舟智航联合创始人侯聪表示。