「高精地圖成本非常高，僅采集上海的高精地圖，采集了一兩年，9000 公里都沒有把上海完全覆蓋。自動駕駛依賴高精地圖很難做到普及，全國覆蓋的成本非常高。從國家安全的角度，幾個月才允許更新，但中國的道路天天修建，自動駕駛依賴高精地圖真的沒法廣泛使用。」

上海車展前夕，華為終端 BG CEO、智能汽車解決方案 BU CEO 余承東在談到城市 NOA 落地時，對高精地圖大倒苦水。

當然，余承東的吐槽僅僅是行業的一個縮影。在城市 NOA 成為行業新一輪競爭的角力點的今天，「去高精地圖」已經成為大家普遍的共識。

另一方面，無論車企還是自動駕駛公司，都期望在城市 NOA 這一輪角逐中獲得聲量。

因此，當方案和功能趨于一致時，「性價比」也成了城市 NOA 破局的另一突破口。

前不久，自動駕駛公司元戎啟行對外發布了 D-PRO和 D-AIR兩款行泊一體的智能駕駛產品。

這是元戎啟行基于Driver 3.0 技術框架，為車企打造的智能駕駛解決方案，號稱「無需高精地圖，以更低的硬件成本就能實現城市內點到點智能駕駛」。

在無車道線的十字交叉路口，D-PRO按規劃行駛

其中，D-AIR 聚焦性價比，硬件成本為 7000 人民幣，能夠為用戶提供 ACC、LCC、ILC、APA、AEB 等輔助駕駛功能，市場價格僅為同性能、功能產品的 80%。

D-PRO 則是全域的高階智能駕駛，硬件成本為 1.4 萬人民幣，支持車輛隨時隨地開啟高階智駕功能，即使在擁堵的城市復雜路段，也可以自行規劃路線，安全行駛。

從元戎啟行這兩套方案我們可以看到：

降低成本和擴展使用區域，正成為當下自動駕駛公司競爭的焦點。與此同時，這也對行業普及高階自動駕駛有著頗為積極的推動作用。

01、在上海試乘「無圖」城市 NOA，是種什么體驗？

早在 2022 年的夏天，我就試乘過元戎啟行主駕無人 Robotaxi，雖然當時體驗時間不長，但整體操作流暢。

時隔一年，在這屆上海車展期間，我體驗了元戎啟行最新發布的 D-PRO 方案。超出我預期的是，這套方案竟然給我帶來了「斷層式」能力提升的體驗感。

先分享幾個讓我印象深刻的場景：

首先是在十字路口成功識別紅燈并停車，在綠燈亮起時又快速起步直行。識別交通燈是城市 NOA 的難點。交通燈形狀、位置、大小各有不同，加上路口的交通元素復雜，感知系統需要快速識別并做出決策。

其次是在通過沒有車道線的路口，車輛通過融合感知預測車道線的走向。

第三個場景是在無車道線路口進行大幅右轉時，需要車輛對側向來車的識別、預測與自車行為規劃。在這個過程中我乘坐的車輛輕微減速，但絲毫不慫。

最后一個是繞行。這是最能體現輔助駕駛方案「靈活」程度的場景。路遇障礙物時，其他 L2+方案更傾向于停車觀察。而搭載 D-PRO 方案的車輛從減速銜接到加速的過程十分絲滑，順利繞行通過。

據了解，搭載 D-PRO 方案的車輛，使用了 1 顆激光雷達，7 個攝像頭以及 1 顆英偉達 Orin 芯片。由于不依賴高精地圖，在導航地圖覆蓋范圍內開啟，可實現全域點對點的高階輔助駕駛功能。

看到這里，也許你覺得這是一次平平無奇的城市 NOA 體驗。

實際上，這套方案背后的諸多特點，才是我稱之為「斷層式體驗感」的原因所在。

02、擺脫高精地圖依賴，自研推理引擎：元戎啟行兩大降本法寶

高精地圖城市覆蓋率低、采集成本高無法保證鮮度、難以實時更新反映現實世界的變化，高精地圖所暴露的這幾大問題使得自動駕駛系統難以完成城市 NOA 任務。

因而，一條「重感知、輕地圖」的技術路線被推向前臺。

這屆上海車展期間，我們看到包括華為、百度、理想、小鵬在內的頭部玩家紛紛表示對高精地圖的「放棄」。

比如華為 ADS 2.0 進一步升級GOD 網絡，道路拓撲推理網絡進一步增強，類似于特斯拉的占用網絡算法（Occupancy Networks），即使無高精地圖也能看懂路，以及紅綠燈等各種道路元素。

百度推出的城市智駕Apollo City Driving Max 系統，選擇以「純視覺+激光雷達」的方式實現感知冗余，比行業通用的傳統高精地圖要「輕」近80%。

理想最新發布的AD Max 3.0，按照官方說法，它可以擺脫對高精地圖的依賴，像人類司機一樣實時感知、決策、規劃。

但相比目前行業「輕地圖」的路線，元戎啟行的想法是一步到位，在真正具備挑戰性的復雜城市場景下做出不依賴高精度地圖，實現任意點到點的智能駕駛。

從 2020 年開始，元戎啟行就開始了不依賴高精度地圖的技術研發，經過近三年的迭代，產品終于提升到可以商業化的水平。據元戎啟行 CEO 周光今年 3 月對媒體的表述，今年初與元戎啟行合作的車企曾請第三方團隊在有高精地圖的路段上做了五天對比測試，結論是元戎方案的效果已不輸于使用高精地圖的方案。

其次，為了進一步降低成本，元戎啟行借助自研的推理引擎，擺脫對昂貴硬件平臺的依賴。

據了解，元戎啟行的推理引擎是優化自動駕駛深度模型的工具，目標是讓自動駕駛模型在成本更低、功耗更小的計算平臺上運行。與傳統方案相比，推理引擎能將自動駕駛系統的功耗降低近 90%，同時大幅降低系統所需的計算資源。據元戎啟行副總裁劉軒介紹，元戎自研的推理引擎運算效率比主流開源框架的推理引擎快了6 倍。

第三，為了滿足車企持續性、多元化的智能增長需求，元戎啟行的方案 D-PRO 和 D-Air 可進行持續 OTA 升級，可以為用戶不斷解鎖更多新功能。基于 Driver 3.0 架構，D-PRO 和 Air 均可在同一域控中實現行泊一體，相對于傳統的輔助駕駛系統框架，可擴展性更高。

這種能力表現也讓元戎啟行順理成章進入了車企的供應商列表。目前 D-PRO 已經拿到了車企的定點合作，預計在年內，搭載元戎啟行智能駕駛系統的汽車即將進入消費市場。

03、自動駕駛大規模應用，必須采用低成本、高性能的技術

隨著智能駕駛搭載率的提升，車企已然開啟「裝備競賽」。

回顧本屆上海車展，從亮相的新車型和各家公布的戰略來看，車企在智能駕駛領域的突圍戰已經打響。

（1）蔚來發布的新款 ES6，基于量產自動駕駛系統 NT2.0 平臺打造，標配４顆 Orin X 芯片，算力達 1016TOPS；

（2）問界宣布 M5 智駕版搭載華為 ADS 2.0 高階智能駕駛系統，不再依賴高精地圖，而是通過雷達、攝像頭等融合感知，識別異形障礙物。

（3）理想官宣開啟「智能駕駛 3.0 時代」，從高速場景進入城市場景，城市導航輔助駕駛（城市 NOA）將于本季度推送內測用戶，年底覆蓋 100 座國內城市；

（4）小鵬新款 SUV G6 基于「扶搖」架構，配備全場景輔助駕駛系統 XNGP，支持城市+高速導航輔助駕駛（高速 NGP）；

（5）埃安新發布的 Hyper GT 搭載 3 顆激光雷達，在紅外遙感技術加持下，能在夜間或霧霾、沙塵等惡劣天氣下識別出行人和動物。

（6）比亞迪則宣布基于地平線征程 5 芯片的自研 BEV 融合感知方案，將于年內量產。

從我與不少行業人士交流來看，大家的判斷較為趨同：2023 年智能駕駛進入全線爆發期，但與此同時，成本也成為自動駕駛規模化落地最主要的阻礙之一——這意味著自動駕駛的成本控制是供應鏈的大勢所趨。

從車企角度來看，在能保障供應的前提下，肯定會選擇成本更優的解決方案。從用戶角度而言，成本降低后，自動駕駛「飛入尋常百姓家」才更容易實現。

因此，無論從硬件還是軟件，降低成本已經成為量產之后十分重要的工作。

元戎啟行 CEO 周光認為，只有通過量產，大規模投放有高階智能駕駛的車輛，才能快速積累數據，有效提升自動駕駛的性能。而想要實現自動駕駛的大規模應用，勢必需要采用低成本、高性能的自動駕駛技術。

此次元戎啟行發布的 D-AIR 和 D-PRO 方案只是一個開始——智能駕駛體驗不斷提升，同時成本逐漸下降，這是以元戎啟行為代表的自動駕駛公司滿足車企多元化需求的深刻洞察，也是產業鏈效率提升的必然結果。

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