圖片來源：視覺中國
本文來自鈦媒體，作者/韓敬嫻。
要說今年新能源車企們最重要的一場較量，那一定是：NOA“進城”。
隨著以華為、小鵬、理想為首的新勢力們喊出激進的智能駕駛開城口號，人們對智能駕駛從高速場景延伸到城市場景的興趣愈發(fā)濃厚。
然而，就在市場對不依賴高精地圖的城市領航輔助駕駛（簡稱：城市NOA）的熱情被點燃之后，新勢力們卻出人意料地給出了一份看似“折中”的答卷：通勤模式。
為什么說是“折中”？
因為通勤模式是將使用區(qū)域限制在每個用戶高頻使用的路線上進行所謂熟路模式，而非全域通用。
“如果單從產(chǎn)品的角度來看，‘通勤模式’確實是一個挺好的產(chǎn)品定義。”這句話的言外之意便是，與其說“通勤模式”是一項技術，不如說是一種商業(yè)模式。
但商業(yè)模式的創(chuàng)新，對于自動駕駛來說顯然不夠“性感”。
于是，一種質(zhì)疑的聲音也出現(xiàn)了：自動駕駛并沒有從高速場景直接奔向城市全場景，而是出現(xiàn)一個點到點的“通勤模式”，這個背后究竟是產(chǎn)品設計的靈感乍現(xiàn)還是城市NOA落地艱難之下的迂回策略？
集體加碼“通勤模式”
和名字一樣，“通勤模式”就是讓消費者不需要等待高精地圖的更新，也不需要等待廠商對某個城市的開通，只需要通過自己短期的手動訓練，就能在日常通勤的路線上實現(xiàn)智能駕駛的功能。
2023年3月，小鵬首次提出“通勤模式”的概念。隨后，車企、自動駕駛公司紛紛跟進。
當然，各家企業(yè)的名字并不相同，比如小鵬叫做AI代駕，理想叫做通勤NOA，大疆車載叫做記憶行車.....
6月份，大疆提出了基于低成本硬件的“記憶行車模式”，并將落地寶駿云朵。
緊接著，8月份理想汽車官宣了通勤NOA的計劃，9月將正式面向早鳥用戶開啟內(nèi)測，2024年1月將推送全量的AD Max用戶，AD Pro的推送將緊隨其后。事實上，從6月底開始，理想汽車就向早鳥用戶推送了首個不依賴高精地圖的城市NOA。
智己汽車則是在9月開啟去高精地圖NOA公測，并預計將于2024年覆蓋全國100+城市，2025年邁入Door to Door（全場景通勤）時代。
自動駕駛公司元戎啟行對外發(fā)布了D-PRO和D-AIR兩款行泊一體的智能駕駛產(chǎn)品，號稱無需高精地圖，可以以更低的硬件成本就能實現(xiàn)城市內(nèi)點到點智能駕駛。
華為智能汽車解決方案BU CEO余承東此前在微博上曾公布今年三季度不依賴于高精地圖的城區(qū)NCA將在15城落地，到四季度將增加到45城。在最近舉辦的問界新M7發(fā)布會上，華為選擇調(diào)整目標，宣布在年底直接將無圖版的ADS 2.0推廣到全國。
對于華為突然選擇更加激進的開城策略，外界有一種猜測認為可能是受到特斯拉FSD的影響。
作為無高精地圖的忠實擁護者，特斯拉先是在8月份由馬斯克親自上線開啟了一場FSD Beta V12試駕直播，緊接著又將“城市街道自動駕駛”列為“即將推出”的功能，移至可用/已部署功能列表中。這也被外界猜測特斯拉FSD將結束長達三年多的測試長跑，率先部署到美國和加拿大的車隊中，真正實現(xiàn)落地應用。
除了猜測背后的動因之外，外界也在討論華為ADS 2.0無圖版究竟是什么？一種較為普遍的猜測就是年底很有可能華為是向全國推送ADS 2.0的“通勤模式”，而非是全量的ADS 2.0無圖能力。
看起來，無論是車企還是自動駕駛技術公司，正在集體加碼“通勤模式”。
“無圖”困境
“這個場景可能是一個過渡階段，”騰訊智慧出行副總裁鐘學丹對鈦媒體App說道。
在鐘學丹看來，現(xiàn)在城市級的建圖是一個相對需要多層的過程，而通勤這個場景，無論是路上這段數(shù)據(jù)的理解、熟悉程度以及建圖的數(shù)據(jù)能力，相比其它場景更容易一些，所以從這個場景切入會比直接去做城市級覆蓋更容易和更聚焦一些。
“過渡”在某種程度上也折射出了當下中國玩家在量產(chǎn)自動駕駛過程中難以“脫圖”的現(xiàn)實困境。
所謂的“脫圖”，指的是脫離高精地圖。
2022年開始，高速NOA快速發(fā)展并向城市場景延伸，車企和供應商紛紛發(fā)布相關產(chǎn)品，并官宣落地計劃。在高速NOA向城市NOA拓展的過程中，“用不用高精地圖”成了行業(yè)熱議話題。
為什么會有玩家傾向于不用？成本高昂、更新速度跟不上、甲級測繪資質(zhì)稀缺、感知技術的發(fā)展等都是原因，其中成本是最主要的因素。
根據(jù)《智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精地圖白皮書》顯示，采用傳統(tǒng)測繪車方式，分米級地圖的測繪效率約為每天每車500公里道路，成本為每公里10元左右，而厘米級地圖的測繪效率約為每天每車100公里道路，成本可能達每公里千元，一天就是十萬級的費用。
“高精地圖跟高精定位是相輔相成的，用高精地圖一定要用高精定位，有了高精定位也必然要配上高精地圖來用，這兩個模塊加在一起兒成本就更高了。”領駿科技領駿科技創(chuàng)始人、CEO楊文利說道。
在“拋棄”高精地圖的過程中，即有溫和派的做法，也就是用“輕地圖”的方式。
“輕”主要有兩種思路，一種是在傳統(tǒng)高精度地圖上“做減法”，即根據(jù)實際需要減少一些地圖要素，還有一種是在導航地圖基礎上“做加法”，針對智駕需求適當增加一些元素。
當然，也有堅定選擇“無圖”模式的激進派，比如特斯拉。
“無圖模式”聽起來更輕量，改革力度更大，但實際運行起來并不容易。
一位行業(yè)人員更是直言道，“既然能喊無圖，就說明圖在里邊非常重要，否則自動駕駛根本不用提地圖。”
從技術難度比較上來看，楊文利解釋說，城市道路跟高速道路的難度等級至少差1-2個數(shù)量級。城市道路里路口結構復雜且規(guī)范度仍待提高，特別是在早高峰時間，道路參與者也更多，司機的駕駛習慣也更復雜。
而這時高精地圖的優(yōu)勢便顯現(xiàn)出來了，因為高精地圖本身是一個先驗知識而且是超視距的，它能夠配合高精定位，提供厘米級的定位、精確的駕駛輔助信息和語義信息，相當于直接給高階輔助駕駛打開了“上帝視角”。
正因為這些特點，楊文利繼續(xù)解釋道，有些地方雖然車子并沒有跑過，但是可以通過高精地圖在距離很遠的地方就知道道路結構，比如還有幾條路，這條路是左轉(zhuǎn)的、那條路直行的，這樣汽車就可以很早地轉(zhuǎn)到目標車道上面。如果去掉高精地圖，只用導航地圖，一些信息就沒有那么精確，轉(zhuǎn)而對實時感知和決策規(guī)劃提出更高的要求。“輕地圖”在大幅減低成本的同時，也大幅提升了技術難度，成為了眾多自動駕駛公司和車企競相追逐的方向。
“除非你的學習能力是這個百分之百的正確，不然只要發(fā)生問題，比如像道路結構這么重要的元素，一錯就是勸退類。”一位自動駕駛從業(yè)者向鈦媒體App說道。
在四維圖新高級副總裁孟慶昕看來，簡單的“無圖”兩個字，本身就是一種比較粗獷的描述。“高精地圖分幾類，精度高到什么程度，覆蓋哪些場景，什么范圍，這里邊的要素非常復雜。”
通勤模式距離城市NOA還有多遠？
在有圖和無圖之中構建一個中間地帶，“通勤模式”給中國自動駕駛量產(chǎn)玩家們提供一條當下就能“進城”的捷徑。
在這些新勢力們的設想中，多條被跑通的通勤路線組合后，就可能為城市領航功能落地提供“底圖”。
比如理想的通勤模式功能，前期還需要人類駕駛員來駕駛車輛，實現(xiàn)家到公司的點到點駕駛。但與此同時，車輛會通過車身上的感知硬件以及地圖數(shù)據(jù)，來感知和記錄途經(jīng)路段的信息，再提供給理想的NPN神經(jīng)先驗網(wǎng)絡算法，進行提取、調(diào)用和學習。理想表示，通勤模式密集跑通的區(qū)域，將能夠更快落地城市NOA。
小鵬的“AI代駕”可以通過短時間分析用戶的通勤路段等其他相對固定的線路，學習用戶駕駛風格，由此可以實現(xiàn)私人定制路線。并且，小鵬表示，AI代駕的路線可以分享給其他用戶。
然而，高精地圖的采圖是依靠專業(yè)的地圖采集車，而通勤模式則是依靠消費者自身。
從采集數(shù)據(jù)的時間來看，地圖采集車多在凌晨、半夜等車少路空的時段出動，通勤車則多在路況擁堵的上下班時段，眾多動態(tài)物體會遮擋場景導致數(shù)據(jù)質(zhì)量急劇下降。“擁堵之后，車道線和周邊環(huán)境容易被遮擋，識別信號也不太理想，如果一直都是在上下班擁堵情況下去采圖，那建圖質(zhì)量可能不理想。”
可見，通過借助海量數(shù)據(jù)訓練大模型，提高自動駕駛技術的成熟度，形成車企自己的數(shù)據(jù)閉環(huán)的邏輯并不容易完成。
除了采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量之外，目前車企的量產(chǎn)車隊規(guī)模有限，導致獲取的數(shù)據(jù)總量受限。其次，如何從海量數(shù)據(jù)中快速篩選高價值數(shù)據(jù)，必將考驗標注能力。
更為關鍵的是，通勤模式雖然避免了甲級測繪資質(zhì)的難題，但如果越來越多的人使用了通勤模式，雖然會給廠商多出海量的道路測試員和數(shù)據(jù)反饋，但數(shù)據(jù)合規(guī)監(jiān)管的問題一定不可避免。
站在消費者的角度，通勤模式下除了使用范圍受限之外，駕駛者還需要主動訓練“通勤模式”，那可能真的需要非常長的訓練時間，并且最終的使用效果也不能完全保證。這種模式到底能不能夠幫到消費者，還是一個問號。
種種難題之下，從通勤模式到城市NOA，距離還有多遠？
地平線CEO余凱認為，對于自動駕駛不要太過焦慮。到2025年，真正要做的是在合理的性價比下，把高速NOA、環(huán)線NOA這種封閉道路的自動駕駛體驗做到如絲般的順滑，而且價格不能太貴。同時要有相當?shù)耐度?，真正地把更復雜的城區(qū)的NOA做到可用。
孟慶昕也更為認同這一時間判斷。
她解釋說，政府的監(jiān)管趨勢是逐漸放開的，四維圖新在今年6月份已經(jīng)拿到了120個城市的自動駕駛的審圖號。但對于開放的這些場景來看，車的功能是不是真的夠安全？數(shù)據(jù)是不是可靠合規(guī)？還有諸多問題需要解決，2024年、2025年會是一個更為實際的落地時間點。
據(jù)了解，目前除特斯拉之外，各家已經(jīng)推送的城市領航功能仍是有圖方案。小鵬、百度、華為、理想的無圖方案都是預計2023年年底推出。
“通勤模式“引發(fā)熱切關注原因在于很多人認為通勤模式是解決城市NOA落地范圍受限的一條捷徑。然而，從實際情況來看，通勤模式不僅存在自己獨有的挑戰(zhàn)，城市NOA真正的難題靠通勤模式也未必能避開?；蛟S還是那句話，自動駕駛的大成沒有捷徑。
（本文首發(fā)鈦媒體App，作者｜韓敬嫻，編輯｜張敏）
