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10月10日，以“智進 新途”為主題的四維圖新2023用戶大會在上海舉辦，期間四維圖新面向城市全場景NOP輕量化高精度地圖HD Lite發(fā)布。該產(chǎn)品由四維圖新全棧自研，能實現(xiàn)從車端感知實時成圖到云端數(shù)據(jù)融合更新的地圖數(shù)據(jù)更新閉環(huán)，為NOP快速落地提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。

當下，用戶對于智能駕駛可用場景的完整度要求越來越高，服務于輔助駕駛的地圖需求也從僅涉及高速與城市快速路，逐漸發(fā)展到城市道路。但同時，乘聯(lián)會&科瑞咨詢聯(lián)合發(fā)布的《2023年7月汽車智能網(wǎng)聯(lián)洞察報告》指出：L2+級輔助駕駛功能當前的普及率偏低，主要是上車成本偏高，同時城市L2+級功能體驗不強烈，性價比相對偏低。NOA落地城市，面臨的復雜場景難以攻克，體驗難以提升，量產(chǎn)落地困難重重。

在程鵬看來，行業(yè)去圖化趨勢愈演愈烈的背后則是“三無”的危機感體現(xiàn)——無地圖資質、無知識產(chǎn)權以及無安全敬畏。地圖，現(xiàn)階段乃至未來依舊是自動駕駛能力攀升不可或缺的超視距傳感器。經(jīng)過多次道路實測證明，高精地圖方案可以讓體驗感實現(xiàn)越級提升。

并且，無圖將進一步提升系統(tǒng)對傳感器與高算力計算平臺依賴，導致總體成本不可控。程鵬認為，目前問題真正的癥結在于市面上缺少足夠打動車企的“輕地圖”解決方案。

HD Lite為城市全場景NOP而生

地圖的輕量化表達，追求的是全域NOP、廣域ODD，本質是可控的成圖，以及可接受的成本。市場上，少部分智駕方案，嘗試完全無圖路線，真無圖帶來的是功能體驗的降低、硬件成本提升、算力提升。完整的城市NOA智駕方案，終極目標應該是保證一定的自駕體驗的同時，尋求硬件、算法與地圖之間的平衡。

HD Lite是四維圖新面向極致性價比的全場景NOP地圖解決方案，覆蓋全國高速公路、城市快速路和城市鋪裝道路，通過眾源視覺感知設備及云端數(shù)據(jù)融合更新成圖，提供超視距車道級先驗信息，可有效提升智駕整體方案的魯棒性和穩(wěn)定性，也降低了車端傳感器和算力成本。HD Lite具備米級精度和NOP核心要素，實現(xiàn)了更高的更新鮮度和更廣泛的數(shù)據(jù)覆蓋，可滿足絕大部分用戶的需求，為NOP快速落地提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。

相較于四維圖新HD Pro產(chǎn)品高精度、要素高豐富度，注重功能安全要素表達的特點，輕量化地圖產(chǎn)品HD Lite以提供必要的車道信息為主要前提，在適當降低要素精度、及要素數(shù)量的同時大幅提升覆蓋廣度、數(shù)據(jù)鮮度、能夠有效降低單位數(shù)據(jù)成本。針對路口、道路分歧等重點場景進行精細化表達。彌補復雜場景感知不足、提升車道級規(guī)控能力，可提高城市NOP智駕功能的體驗。

輕量化的背后是技術創(chuàng)新的突破

四維圖新具備大量的技術儲備來應對輕量化高精度地圖的挑戰(zhàn)?；谒木S圖新20多年地圖研發(fā)生產(chǎn)經(jīng)驗，8年高精地圖經(jīng)驗，全棧自研了從車端感知實時成圖到云端數(shù)據(jù)融合更新的數(shù)據(jù)更新閉環(huán)。在這背后是低算力消費級硬件實時成圖、Map Learning高精地圖融合系統(tǒng)、OneMap一體化制圖工藝等大量的技術突破。

HD Lite通過眾源視覺感知設備及云端數(shù)據(jù)融合更新成圖，大幅降低了成圖成本。對端上成圖算法的極致優(yōu)化可以實現(xiàn)低成本消費級視覺傳感器的實時成圖。眾源數(shù)據(jù)經(jīng)專屬合規(guī)通道上傳云端，在四維圖新Map Learning眾源成圖系統(tǒng)中，將消費級的數(shù)據(jù)提升到高精度水平。經(jīng)過清洗、對齊、語義分類等環(huán)節(jié)，初步完成地圖要素的構建，結合多年積累的制圖經(jīng)驗及規(guī)范并進行認知成圖。這些數(shù)據(jù)要素疊加駕駛行為數(shù)據(jù)，最終完成車道級拓撲的構建。

當前，四維圖新HD Lite產(chǎn)品已經(jīng)展開驗證，滿足了城市NOP功能對地圖數(shù)據(jù)的需求，并具備路網(wǎng)覆蓋、數(shù)據(jù)鮮度、自動化生產(chǎn)能力等方面的領先優(yōu)勢。

打造數(shù)據(jù)閉環(huán)是通向高階自動駕駛的必經(jīng)之路

現(xiàn)實駕駛場景難以窮盡，極其復雜且不可預測，需要AI模型快速迭代升級，實現(xiàn)自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)的快速循環(huán)迭代，以滿足新場景模型適配問題。同時也需要各“長尾場景”數(shù)據(jù)的高效流轉。自動駕駛實現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)，數(shù)據(jù)服務領域能否率先實現(xiàn)突破，助力于數(shù)據(jù)閉環(huán)的最終形成將成為關鍵。

在四維圖新看來：數(shù)據(jù)閉環(huán)的幾個方面智能駕駛算法閉環(huán)、智能駕駛運營服務閉環(huán)、地圖數(shù)據(jù)閉環(huán)缺一不可。智駕算法閉環(huán)能通過大量corncase數(shù)據(jù)投喂、算法迭代升級，解決長尾場景，提升自駕安全性；智能駕駛運營服務閉環(huán)，通過獲取精準的動態(tài)信息（天氣、施工、在建開通等、路況），結合地圖提供的靜態(tài)數(shù)據(jù)，定義動態(tài)可通行空間。地圖數(shù)據(jù)閉環(huán)通過高鮮度數(shù)據(jù)投喂，提升地圖數(shù)據(jù)鮮度、覆蓋廣度，為自駕提供高鮮度先驗知識，與感知交叉驗證，增強場景的確定性，提升自駕體驗。

面對智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)發(fā)展的需要，四維圖新基于多年來積累的地圖數(shù)據(jù)底座優(yōu)勢和云端一體化服務能力，以及智能網(wǎng)聯(lián)汽車軟硬件一體解決方案的實踐，為行業(yè)客戶提供符合法律規(guī)范、安全、可靠的數(shù)據(jù)合規(guī)閉環(huán)服務。數(shù)據(jù)合規(guī)閉環(huán)服務貫穿智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)全生命周期（包括數(shù)據(jù)采集、加密、傳輸、存儲、應用、發(fā)布等環(huán)節(jié)）的完整合規(guī)方案。包含數(shù)據(jù)合規(guī)采集、地理信息脫敏、個人信息脫敏、數(shù)據(jù)合規(guī)托管和合規(guī)監(jiān)管運維等服務?？蓾M足原型車開發(fā)和測試、量產(chǎn)車智能駕駛的開發(fā)迭代、眾源地圖更新、車聯(lián)網(wǎng)應用、網(wǎng)約車運營、車輛出海等不同場景下的數(shù)據(jù)需求。

打造數(shù)據(jù)閉環(huán)通向高階自動駕駛的必經(jīng)之路。以城市NOP落地為新的起點，四維圖新誠邀行業(yè)各方共同打造智駕數(shù)據(jù)閉環(huán)生態(tài)，為智能駕駛行業(yè)發(fā)展提供有益支撐。