Percepção pesada e mapa de luz estão se tornando a escolha de mais e mais empresas de automóveis. A Xiaopeng anunciou que, até o final deste ano, espera-se que haja 50 cidades para alcançar o desembarque do XNGP, o Smart Selp também anunciou o planejamento de tecnologia IMAD Intelligent Driving, em breve abrirá "Vá para mapas de alta precisão noa" Testes públicos. No entanto, há também o oposto, no início de agosto, o Guangzhou Automobile Group investiu 40 milhões de yuans de mapas de alta precisão. Por que as empresas têm escolhas muito diferentes para percepção e mapa? Percepção e mapa mostrarão que tipo de desenvolvimento?
Percepção pesada está em ascensão
A percepção pesada está em ascensão, e a NOA (sistema de condução assistida pelo piloto) é altamente favorecida por empresas de automóveis, e diferentes nomes de sistemas foram derivados dele, como o NGP de Peng, o NOP do Azure, a NCA da Huawei, o Great Wall's Noh e o ideal e o ideal e O NOA diretamente chamado de Tesla, mas essencialmente é basicamente o mesmo, pesado em percepção e luz sobre os mapas. Com mais e mais empresas iniciando os testes públicos da NOA, este ano também é conhecido como "NOA Year". Atualmente, existem empresas como Xiaopeng, Huawei, Millimeter Wise, Ideal e outras empresas abriram o teste NOA da cidade. Recentemente, o IMAD Intelligent Technology Planning, de acordo com o plano, em setembro, o Smart Self começará a ir a mapas de alta precisão noa testes públicos; em outubro para iniciar os testes públicos da City Noa; Em 2024, o modo de deslocamento de cem cidades se abre; Em 2025, o Smart Self Id na era da porta a porta (toda a cena do trajeto) durante a maioria dos cenários. 
A Xiaopeng Automobile também anunciou recentemente que, até o final deste ano, 50 cidades deverão realizar o pouso XNGP. Em março deste ano, a versão Xiaopeng G9 e P7i Max abriu o NGP de ponto a ponto em Xangai, Shenzhen e Guangzhou, e a Xiaopeng P5p Series também abriu o NGP da cidade ponto a ponto na área de cobertura do mapa de alta pré-precisão de Shanghai. Ele Xiaopeng, fundador e CEO da Xiaopeng Automobile, enfatizou que o XNGP sem mapa está passando por testes em larga escala em todo o país e que o XNGP certamente redefinirá a direção inteligente. Ele Xiaopeng revelou que o escopo da cidade do XNGP será expandido de algumas cidades agora para dezenas de cidades do ano e, no próximo ano, o objetivo é aumentar para a maioria das cidades da China. A Xiaopeng também lançará o modo "Ai Chauffeur" para todos os usuários do XNGP no quarto trimestre deste ano. Isso significa que, em áreas não cobertas por mapas de alta precisão, o Xiaopeng Auto pode personalizar rotas de direção inteligentes de acordo com os hábitos do usuário e perceber que a condução assistida de alto nível do ponto A para o ponto B. No dia ideal de tecnologia da família deste ano, a Ideal Auto anunciou que testará a função NOA da cidade em Pequim e Xangai. Entende-se que o AD MAX 3.0 ideal se livra da dependência de mapas de alta precisão através de algoritmos AI de grande modelo, para que o sistema de direção automático do veículo possa sentir, tomar decisões e planejar em tempo real como um motorista humano. No início deste ano, Zhixing, do Great Wall Motor, anunciou que a função City Noh chegará no terceiro trimestre deste ano, equipada na marca Wei Moka Dht-Phev e Blue Mountain. A Huawei também lançou o sistema Huawei ADS 2.0 em abril e também disse que a cidade Noh desembarcou em Shenzhen, Xangai e Guangzhou. Yu Chengdong, diretor administrativo da Huawei, CEO do Terminal BG e CEO da Intelligent Vehicle Solutions BU, revelou que a NCA urbana, que não depende de mapas de alta precisão, pousará em 15 cidades no terceiro trimestre deste ano e que ele aumentará para 45 cidades até o quarto trimestre. O Baidu Apollo lançou o produto Smart Driving Smart Apollo City Driving Max, deve estar equipado com o produto dos modelos relevantes será entregue este ano. A percepção pesada está mais alinhada com as necessidades de desenvolvimento atuais O debate sobre a percepção pesada e o mapa de luzes já está em andamento há algum tempo. Já em 2019, o fundador e CEO da Tesla Musk "explodiu" mapas tradicionais de alta precisão e conduziu a solução de piloto automático da Tesla para uma solução de percepção puramente visual. Musk acredita que os mapas de alta precisão são uma ideia "muito ruim". Quando a estrada muda um pouco, os mapas de alta precisão se tornam obsoletos. No ano passado, Huawei e Xiaopeng também disseram que queriam se livrar de sua confiança em mapas de alta precisão. Ao mesmo tempo, a dependência demais em mapas de alta precisão e coordenação de estrada de veículos limitará a capacidade de melhorar a direção automática e a direção inteligente, o que também faz com que as empresas de carros geralmente optem por repercrever essa rota. Na visão dos insiders do setor, os custos de atualização e manutenção dos mapas de alta precisão são altos e há um certo atraso, o que é incapaz de se adaptar às mudanças na estrada em tempo hábil. Ao mesmo tempo, a colaboração da estrada de veículos exige comunicação em tempo real entre veículos e infraestrutura rodoviária, mas, na realidade, a popularidade da infraestrutura varia, e os veículos nem sempre podem depender da comunicação. Com base nisso, a dependência excessiva de mapas de alta precisão e colaboração de veículos pode trazer limitações em sistemas de direção automatizados, impedindo que os veículos se adaptem a uma variedade de cenários complexos e ambientes de estrada e limitando o desenvolvimento da tecnologia de direção automatizada. 
O maior custo de mapas de alta precisão é outro pensamento comercial de um grupo de empresas de automóveis que optam por re-senso. "Uma alta precisão e alto investimento em todos os lugares". De uma perspectiva comercial, confiar fortemente em mapas de alta precisão requer mais investimento e, nesse estágio, ignorar os mapas de alta precisão está mais alinhada com a lógica comercial para empresas de automóveis. Os insiders do setor apontam que os mapas de alta precisão exigem muito trabalho de mapeamento e custos de atualização e manutenção. O white paper sobre mapas de alta precisão para veículos inteligentes em rede mostra que, usando métodos tradicionais de mapeamento, a eficiência de mapeamento de um mapa no nível de decimetre é de cerca de 500 quilômetros por veículo por dia, com um custo de cerca de US $ 10 por quilômetro, enquanto o mapeamento de eficiência de mapeamento de um mapa de nível centímetros é de cerca de 100 quilômetros por veículo por dia, com um custo de até US $ 1.000 por quilômetro, ou US $ 100.000 por dia. Nos cenários urbanos, as estradas mudam com frequência e a precisão dos mapas de alta precisão não pode atender à demanda real. Yu Chengdong disse: "O custo dos mapas de alta precisão é muito alto, apenas em Xangai, a coleção de um ou dois anos, 9.000 quilômetros, não são completamente cobertos de Xangai, o custo da cobertura nacional é muito alto". Além disso, as empresas de automóveis que usam mapas de alta precisão precisam pagar a taxa de autorização do Mapmaker ou a taxa de serviço. Entende -se que a taxa de autorização varia de cerca de 200 a 1.000 yuan por carro por ano; A taxa de serviço varia de cerca de 100 a 500 yuan por carro por ano. Isso é, sem dúvida, um alto custo para as empresas de automóveis. Mais criticamente, o sistema de percepção pode não apenas apoiar o desembarque da tecnologia de direção automática, ou uma parte importante do cockpit inteligente, e o cockpit inteligente agora é uma aceitação do mercado muito alta, e até mesmo em certa medida se torna um importante ponto de articulação do As marcas de automóveis chinesas para competir pelo mercado e aprimorar a competitividade da marca e, portanto, mais empresas de carros chineses optarão por fortalecer o layout do sistema de percepção. Percepção e mapas precisam trabalhar juntos
Sob a tendência da percepção pesada, o mapa de alta precisão não é realmente ninguém? Não é esse o caso, ainda existem empresas crescentes investimentos em mapas de alta precisão. No início de agosto, o Guangzhou Automobile Group investiu 40 milhões de yuans no layout de mapas de alta precisão, com o objetivo de melhorar ainda mais o layout da cadeia industrial das áreas centrais da conexão de rede inteligente, de direção inteligente e mapas de alta precisão. "Percepção e mapa são complementares, a percepção e o mapa devem existir ao mesmo tempo, em vez de dizer que não há percepção se houver um mapa ou que o mapa deve ser abandonado se houver percepção". Jiang Rui, gerente geral do Auto Business Center of Gaode Maps, acredita que a percepção resolve o problema de campo próximo, ou seja, o problema ao redor do carro ou em mais de 100 metros ou 200 metros na frente do carro, enquanto o mapa deve Resolva o problema global, e o mapa fornece todas as informações anteriores a priori, o que é um ótimo complemento para a percepção de campo próximo. "Não há como um carro saber o que está acontecendo a cinco quilômetros de distância, se estiver apenas dependendo de sensores. Portanto, não é que o mercado não precise de um mapa, mas precisa de um mapa ao vivo mais leve. Para direção autônoma de alto nível para melhorar, ele precisa do acoplamento da percepção e dos mapas, ambos trabalhando juntos. "O sistema de percepção representado pela câmera resolve principalmente o problema da pontualidade, enquanto o mapa de alta precisão se concentra principalmente na direcionalidade. Quando a direção autônoma se desenvolve para um estágio de alto nível, os dois devem trabalhar juntos para apresentar melhores resultados, e não um ou um ou um ou um out /ou relacionamento. " Por exemplo, do ponto A ao ponto B, o veículo não apenas precisa de uma rota de condução clara, mas também precisa entender as condições da estrada em tempo real, a fim de alcançar rapidamente "precisa desempenhar um papel nos olhos e ouvidos. " Ao mesmo tempo, para obter melhor direção automática de alto nível, mas também precisa usar o poder da rede (nuvem), para fornecer computação remota e outra ajuda. "O sistema de percepção só pode ajudar os veículos a alcançar funções simples de direção assistida, a direção automática de alto nível não pode ignorar o suporte de mapas de alta precisão.
