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城市快速发展，道路变动频繁，导致高精度地图出现不少断裂，这对依赖它的自动驾驶连续性体验造成了严重影响，这显然是一个亟需解决的问题。
高精度地图现状
目前，城市发展中高精度地图的更新频率远不及需求。地图服务商每三个月才对高精度地图进行一次更新。然而，自动驾驶的理想状态是每天或每小时更新。以一座持续进行道路建设的大城市为例，三个月足以让道路体系发生翻天覆地的变化。这导致依赖高精度地图的自动驾驶车辆，行驶体验严重受损，常在原本畅通的道路上出错或卡壳。众多车主和汽车企业深受其苦，纷纷寻求更优解决方案。
汽车企业在开发自动驾驶技术时，目标是给用户带来更优质的体验。但受限于高精度地图更新的速度，它们无法充分利用自动驾驶的全部功能。这导致产品竞争力减弱，投入与产出比例失衡。
高清地图与智能驾驶关系
高清地图与智能驾驶并无冲突。实际上，它们之间是相互依存的。核心问题在于如何在低成本下满足汽车企业的需求，并提供安全稳定的导航服务。以城市中的自动驾驶出租车为例，既要确保乘客安全，又要确保企业盈利。若高精度地图无法及时更新，出租车可能误入施工封闭的道路，这不仅会威胁乘客安全，损害企业信誉，还会阻碍智能驾驶的普及。
成本问题同样不容忽视，尤其是那些精度极高的地图，制作费用相当高。若想在智能驾驶的广泛普及上取得成功，必须有效控制成本，否则盈利将难以实现。汽车制造商和地图服务供应商都在努力在这两者之间找到平衡点，以期推动智能驾驶的健康发展。
轻地图解决方案基础
轻地图技术得以实际应用，主要得益于当前单车感知技术的飞速发展，比如BEV和Transformer等技术的应用。以一款运用这些技术的汽车为例，其传感器能够收集到更多关于周边道路环境的数据。与以往不同，它不再仅仅依赖高精度地图，能够自主应对道路变化。这一变化为轻地图技术的市场推广提供了有利条件，降低了地图更新滞后所带来的风险。
技术始终在进步，随着汽车单车感知能力的提升，地图制造商也在努力寻找适应的方法。若没有强大的单车感知能力作为基础，即便是轻量地图方案问世，也难以实现预期效果，难以被车企和消费者认可。
百度的轻地图解决方案
10月17日，百度在2023世界大会上提到，过去的高精度地图在复杂城市环境中会遇到挑战，面临成本和数据限制。因此，他们计划采用一种新的轻地图重感知策略。比如，利用大型模型的强大感知力，获取更持久的轻量级数据。这样，百度的地图解决方案在处理复杂城市交通时将更加灵活，同时显著降低因地图数据问题带来的成本负担。
高峰期车辆众多，道路临时管控等复杂情况下，若继续沿用传统高精度地图更新方式，将难以满足实际需求。百度提出的创新解决方案，或许能让车辆在行驶中对地图的依赖更加适宜，同时也有助于缓解因地图更新滞后导致的自动驾驶体验不佳等问题。
腾讯地图的HD Air是腾讯Unimap数据产品系列的一部分。它不仅能满足L2+级自动驾驶的要求，还能减少地图制作成本，并且拥有丰富的信息和精确度。这就像是为城市智能驾驶的大规模应用量身定做的。信息来源广泛，涵盖了车道变化点、车道属性、车道标线等关键内容。此外，要素生产过程简化，使得制作地图的成本更低。因此，腾讯在确保盈利的同时，也为智能驾驶的发展提供了强有力的地图支持。
众多新建城区中，道路规划不断更新，腾讯HD Air的轻便性得以充分体现。它能迅速适应道路变化，与传统高精度地图相比，无需承受繁重的更新负担，为城市智能驾驶的平稳运行提供了有效方案。
10月10日，四维图新发布了HD Lite地图解决方案，专为追求性价比的城市NOA设计。该方案在保证超视距数据的同时，对要素精度和数量进行了适当调整，显著扩大了覆盖范围，提高了数据更新速度，并降低了每单位数据的成本。这种地图不仅价格优惠，还能减少对传感器和算力的需求。例如，一些汽车制造商采用这种地图后，可以将激光雷达等高成本传感器作为可选配置，且算力需求仅需50至200TOPS即可满足城市NOA的实施要求。
当一些中低端车型准备踏入城市智能驾驶领域，四维图新的HD Lite方案便显得尤为合适。它不仅减轻了车企的资金负担，还确保了在硬件资源有限的情况下，智能驾驶功能得以顺利实施。
结尾提问：大家认为，在市场上，哪种轻便的地图服务将更胜一筹？期待大家在评论区留下意见，点赞并转发这篇文章。
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