各家都在讲城市导航辅助驾驶的无图技术落地，为什么要走无图？ 从我前段时间试了一下华为的ADS1.0 的城市导航辅助驾驶的体验讲一下我的感知（不对地方请轻喷） 基于高精度地图+视觉感知做城市导航辅助驾驶有以下几方面的问题： 1. 高精度地图的【鲜度】不够，假如说每个车企/图商都有一个非常庞大规模的车队，也没法实现高精度地图【每周/每月】的更新，导致高精度地图与城市里面实际道路不符合；高精度地图成本太高，华为【阿维塔】在用的ADS1.0 用就是高精度地图+视觉感知并行的方案，他们是从2023年1月份就开始在杭州铺高精度地图，截至今天给出的数据是覆盖了杭州大概70-80%的城市道路，这是华为【力大飞砖】的结果，但是事实上表现并不好。 2. 因为现在ADS1.0 技术方案下的高精度地图，在部分的道路口是有断点。导致实际在使用城市导航辅助驾驶过程中会有【降级】的情况，有高精度地图覆盖的道路可以开，到了路口因为高精度地图【断点】，导致系统降级或者退出。会出现频繁的【车子自己开】切换成【驾驶员接管人工开】再切换成【车子自己开】的状态，实际体验并不是很好 3. 重高精度地图，与视觉感知并重的情况下，那么遇到【高精度地图与实际实时感知的道路结构】不一致情况下，车辆的决策输出怎么做。我们如果以【人类老司机】的认知模型去思考：如果我脑中记忆的道路信息与我实际眼中看到的道路信息不符合，我们会自下而上+自上而下两层方向去加工，直接【屏蔽】/去掉大脑记忆的道路结构，根据我们眼睛看到的信息去做路径规划，这是我们人认知特点中高效【泛化】的能力。但是现阶段似乎绝大多厂商的城市导航辅助驾驶系统如果一旦依赖高精度地图，那么针对这种双信息源矛盾后的博弈输出就会【一脸懵逼】，或者说在底层可能就需要针对高精度地图的信息可靠性做一个权重，甚至要针对部分特殊场景【降低这个地图】的权重。 这里举一个简单的例子【在对向总共双车道情况下，已方车道具有电动车违停车辆占用，基于现在的视觉感知+激光雷达融合可以精准的确保车辆不擦到这些违停车辆【这是目前机器视觉感知精准度远高于老司机的优势】，但是如何规划压黄线占用对方车道线进行连贯的绕行【这是目前机器执行输出远不如现在人类老司机】】 华为在2023年年初还是【地图+视觉感知+激光雷达】三个信息源并重去落地城市导航辅助驾驶，而且投了这么多资源去做城市地图的绘制，但是到年中直接画风一变，换成【轻地图】的无图方案，证明重底图方案可能现阶段确实有很大的瓶颈，但是我们真的不需要【地图】了吗？ 回到一个本质问题： 新手司机和老司机的差异就2点：1. 老司机针对移动交通参与者的预测、博弈远高于新手司机 2. 老司机针对熟悉道路结构【了然于心】，这不是地图信息赋予人类老司机高超驾驶技术的直观证据么？ 【无图】，到底【无】到什么程度. 如果有空再写，嘻嘻嘻，溜了