高精度地圖對于自動駕駛來說真的很有必要嗎？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]隨著自動駕駛技術的逐步落地，曾經高度依賴的高精度地圖似乎不再火熱，行業的注意點更多轉移到了端到端大模型、AI等前沿領域。那高精度地圖在自動駕駛中到底承擔的是什么角色？它有哪些不可替代的作用？

什么是“高精度地圖”，它要解決什么問題？

高精度地圖不是我們手機里常用的那種導航地圖，它的設計目標是為自動駕駛系統提供“機器能用的、可精確定位和決策的先驗世界模型”。這類地圖要把道路從“人能看懂”的層面，提升到“車可以用來定位、預測和規劃”的層面。

高精度地圖的坐標精度要達到米以下、通常是厘米級；語義信息要細到車道線、停止線、人行橫道、交通信號燈與其對應的受控車道、路側護欄、路沿、坡度、曲率等；同時要把道路網絡抽象成帶語義的拓撲圖，說明哪些車道可以直行、左轉、掉頭，哪里有強制停車、哪里有限速、線型變化等。

高精度地圖不僅包含幾何（3D點云、線、面），還包含“語義”與“規則”兩類信息，這些信息是自動駕駛在傳感器觀測受限時的重要先驗。高精度地圖是幾何層（精確的三維重建）、語義層（車道、標志、信號等）、拓撲/連通性層（lanegraph）、本地化錨點（用于精確定位）的混合體，只有將這些信息進行融合，才可以確保自動駕駛汽車“看”到更遠的路。

高精度地圖應該包含哪些“要素”？

高精度地圖需要把一條道路的“規則”和“長相”都要“寫”清楚，其需要的要素遠比普通導航地圖多得多。首先是用于精確定位的幾何基準，三維點云或精確的道路中心線與車道邊界，可以提供厘米級的位置參考，幫助車輛把傳感器感知的物體掛到地圖坐標系上，從而實現穩定的位姿估計與多幀融合。

還有就是車道語義，像是車道編號、車道寬度、車道功能（轉彎車道、直行車道、公交專用等）、車道連通性（相鄰車道能否并入/換道）、以及合并點、分叉點的拓撲關系等信息，這對軌跡預測和行為決策至關重要。

再有就是如停止線、人行橫道位置、斑馬線延伸、減速帶、路緣、路沿、護欄、中央分隔帶位置、受限停車區等靜態交通設施信息。信號化信息也要映射到車道上，哪盞交通燈控制哪條車道、信號燈的位置（不是僅僅在路口附近標注一個“紅綠燈”），以及可能的信號相位和時序（如果有的話）。

除了上面說的這些，高精度地圖還會包含限速、道路曲率與坡度、路面材料、夜間照明、GPS可見性指數、常見遮擋區域（比如樹蔭會干擾傳感器）等道路屬性。

當然，有些高精度地圖還包含“歷史行為層”或“統計層”，用于記錄某個路段常見行人/非機動車行為、車流分布或擁堵模式，這些對于規劃器做風險評估也很有用。Waymo、Mobileye、HERE等把這些要素做成既能用于定位又能用于規劃的多層結構。

與傳統導航地圖的本質區別在哪里？

把高精度地圖和我們常用的“地圖”（例如手機導航、百度/高德地圖或OpenStreetMap）放在一起比較，差別不僅僅是“精度更高”那么簡單。傳統地圖的目標是解決人類駕駛者的“從A到B怎么走”的問題，它注重道路走向、路名、路口類型、POI（興趣點）、大致限速和路網連通性，通常精度在米級或更粗，數據更新以周/月為單位，且很多語義信息是為人呈現的文字與圖標。

高精度地圖的目標是“讓車知道前方幾米內的每個東西在什么地方、如何影響決策”，因此它關注的是局部幾厘米內的幾何細節與機器可讀的語義關系。傳統地圖可以告訴你“前方右轉進入X路”，但高精度地圖要告訴自動駕駛“在前方12.4米處，右側車道在0.3米處轉為右轉專用車道，停止線在13.2米處，與之對應的信號燈位于左側1.1米高，且該信號相位控制直行和右轉兩個車道”。

此外，傳統地圖通常為平面表示，而高精度地圖常常包含3D點云、曲率與高程信息，這些對車輛動力學與縱橫向控制很關鍵。高精度地圖的語義精細化和本地化錨點是其與普通地圖的核心差別。

與“實時生成式地圖”的區別與互補

近幾年行業內還有另一個熱門話題是“能不能在車上實時生成地圖，把高精度地圖的工作都交給車載SLAM/感知？”實時生成式地圖（或稱為在線地圖、局部地圖、即時SLAM）是把車輛的傳感器輸出在行駛過程中拼接成即時的地圖或語義圖，并用于定位與規劃。

高精度地圖與實時生成式地圖其實有明顯的差別，“范圍與一致性”就是其中一個，車載實時地圖所覆蓋的是車輛所在的局部區域，并依賴當前觀測，它能很好應對臨時障礙（比如施工、臨時停車）和動態目標，但在全局一致性、長期靜態幾何精度和語義完整性上往往不如離線制作的高精度地圖。離線高精度地圖通過多車次、多時刻的點云與影像融合，利用后處理來消除噪聲，生成更穩定、更完整的三維幾何和語義標簽；而在線方法在傳感器噪聲、遮擋和天氣影響下，容易出現位姿漂移、語義錯判或圖譜碎片化的問題。實時地圖的優勢在于低成本和對動態變化的適應性，它不需要昂貴的外部測繪車隊或集中化更新流程，能馬上感知路上的臨時變化。

其實在實時生成式地圖與高精度地圖之間，最佳路徑不是“二選一”的問題，而是把二者當作互補，用離線高精度地圖提供高可信度的先驗（尤其在遮擋或遠距情況），同時用在線生成的地圖或感知來修正實時高精度地圖的短期變化，甚至把在線觀測回傳到云端做增量更新，形成“半實時”的地圖生態。這種混合方案也是很多廠商關注的焦點。

要不要放棄高精度地圖？

近年行業里出現了兩種極端的路線，一派把高精度地圖當作關鍵組件，認為它能顯著提升定位、感知魯棒性和規劃質量；另一派在產品層面宣稱盡量少用或不依賴傳統意義上的高精度地圖，轉而依靠“純視覺／深度學習＋海量行駛數據”來完成定位與決策。

之所以出現這兩種路線，本質上還是從“成本與可擴展性”以及“性能與安全冗余”這兩個方面考慮。支持放棄高精度地圖的論據多集中在可擴展性，制作并保持全球范圍內的高精度地圖的成本極高，地圖會頻繁過時（施工、臨時標識改變、道路改造等），如果能把這些信息完全交給車輛通過學習和在線感知實時判斷，就能顯著降低部署成本并提高可擴展速度。

反對放棄的人則指出，當前傳感器感知在很多極端情況（強光、夜間、雨霧、長期遮擋）下仍然不夠可靠，而高精度地圖提供的“先驗”可以彌補傳感器的盲區并提高安全余量。

其實從實際應用上來說，“完全放棄高精度地圖”這種說法并不完全準確，未來或許會朝著多種策略并存并朝著“更輕量、更動態的地圖”的方向演進。比如把高精度地圖的信息拆成“核心的長期不變信息”和“容易變動的動態信息”，只把長期信息做成離線高可信度的層，把易變信息交給在線感知與云端快速更新；還可以采用眾包/車隊采集與增量更新機制，把用戶車或服務車作為測繪前端來降低測繪成本；更可以發展更緊湊的地圖表示（例如語義圖+拓撲圖，而非完整的大體素點云），以便在帶寬受限的情況下下發關鍵先驗；還可以探索將生成模型與圖學習用于地圖補全或自動合成（Waymo的HDMapGen就是把地圖建模為可生成的結構化表示以提高合成與仿真能力）。這些方向的改變意味著高精度地圖的“形態”會變化，但在可預見的中短期內，其“先驗價值”在多種自動駕駛場景下仍然無法被純粹依賴傳感器的方案完全替代，尤其是對安全冗余要求高的服務（像城市內的Robotaxi服務），高精度地圖的重要性則更為顯著。

未來高精度地圖會如何發展？

未來，高精度地圖或會經歷從“靜態、重量級”向“多層次、動態、可生成功能化地圖”轉變。離線高可信度的幾何/拓撲層會繼續存在，用于保證定位基線和仿真驗證；在線生成與眾包更新會成為常態，用以處理施工、事故和臨時變化；云端會承擔更復雜的合并、糾錯與版本管理工作；同時，生成式模型與圖神經網絡可能在地圖補全、語義推斷與地圖壓縮方面提供新工具。用一句簡短的話來概括就是，地圖不會被“拋棄”，而是會被“重新設計”以適應規?；渴鸬慕洕c安全要求。