同樣押注自動駕駛的，不只是小鵬汽車一家。

“如果以5-10年為期，那今天很多車企都將被淘汰?！痹?月16日的未來汽車先行者大會上，余承東語出驚人。

作為華為常務(wù)董事、終端BG CEO、智能汽車解決方案BU CEO、智能終端與智能汽車部件IRB主任，余承東認(rèn)為，實(shí)現(xiàn)智能化所需要的投資規(guī)模是極其龐大的，極少有車企具備這樣的實(shí)力。

【資料圖】

他坦言：“如果車企沒有足夠的資金支持，就實(shí)現(xiàn)不了智能化，不論今天取得多大的成績，都有可能在未來被淘汰?！庇喑袞|此番言論并非危言聳聽，智駕目前是很多車企重點(diǎn)投入領(lǐng)域。

華為每年在汽車領(lǐng)域有100多億的直接研發(fā)投入，其中70%-80%都花在了智駕領(lǐng)域；理想汽車創(chuàng)始人李想表示做基于BEV的城市NOA起碼要20億美元起；蔚來甚至一度降低了子品牌螢火蟲的優(yōu)先級為城市NOA的研發(fā)讓路，因?yàn)椤案邔诱J(rèn)為，難以同時(shí)開展兩個(gè)重量級項(xiàng)目”；就連創(chuàng)始人王傳福喊出“自動駕駛就是忽悠”的比亞迪，也組建了3000多人的團(tuán)隊(duì)研發(fā)輔助駕駛相關(guān)軟硬件方案，企圖在智駕上實(shí)現(xiàn)彎道超車。

再次點(diǎn)燃車企智駕競賽熱情的，是特斯拉2021年公布的以Transformer為基礎(chǔ)的BEV感知模型。該方案不僅可以提高車輛感知、決策能力，降低對硬件的依賴，還能讓車企擺脫對于高精地圖的依賴，實(shí)現(xiàn)城市NOA（導(dǎo)航輔助駕駛）的快速落地。

更為關(guān)鍵的是，新技術(shù)的出現(xiàn)打破了此前的競爭格局，將所有參賽選手都拉回了同一起跑線，加劇了車企在智駕領(lǐng)域的競爭：曾經(jīng)落后的企業(yè)渴望彎道超車，曾經(jīng)領(lǐng)先的企業(yè)必須要保住優(yōu)勢地位。

在重新起跑的過程中，誰最先甩下高精地圖的包袱，便最有可能拔得頭籌。

2023年以來，各車企密集推出了不依賴高精地圖的城市NOA落地規(guī)劃。華為、小鵬、理想分別計(jì)劃于2023年底在45個(gè)、50個(gè)以及100個(gè)城市落地?zé)o圖方案，毫末智行預(yù)計(jì)將于2024年上半年在100個(gè)城市落地?zé)o圖方案。

億歐智庫預(yù)測，2025年中國城市NOA前裝市場規(guī)模將達(dá)到76億元。

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高精地圖從人手一份到人見人嫌，只用了不到兩年時(shí)間。

車企拋棄高精地圖并不是因?yàn)楦呔貓D不好，而是高精地圖行業(yè)還處于發(fā)展早期，滿足不了城市NOA快速落地的需求。

2021年，小鵬汽車曾花費(fèi)2.5億購買高精地圖的測繪資質(zhì)，彼時(shí)高精地圖憑借能為汽車提供精確的定位能力、超視距的感知能力，以及提前規(guī)劃好參考軌跡等優(yōu)勢，被認(rèn)為是通往高階自動駕駛的必經(jīng)之路。

然而隨著BEV方案的出現(xiàn)，車企看到了不依賴高精地圖的可能性，即通過GPS、IMU、輪速計(jì)以及導(dǎo)航地圖，可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位能力；通過BEV+Transformer，可以提升車輛的感知能力和決策能力；除了彌補(bǔ)高精地圖的能力之外，BEV方案還可以通過數(shù)據(jù)閉環(huán)不斷迭代算法，增強(qiáng)車輛應(yīng)對coner case（邊緣場景）的能力。

有了替代方案后，高精地圖的缺點(diǎn)愈發(fā)顯眼：貴、鮮度低以及限制城市NOA落地速度。

貴非常好理解，對于以盈利為目的的企業(yè)來說，成本永遠(yuǎn)是考慮的重點(diǎn)。

中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟發(fā)布的《2020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(dá)每公里千元，一輛測繪車的成本也在數(shù)百萬元至千萬元級別。

交通運(yùn)輸部數(shù)據(jù)顯示，目前中國高速公路里程達(dá)17.7萬公里，厘米級地圖測繪一遍的成本大概在1.8億左右，由于每車每天僅能測繪100公里，所以圖商必須還要考慮組建測繪車隊(duì)的成本。目前頂級圖商的車隊(duì)規(guī)模大致在百臺左右，考慮上人工、維護(hù)等損耗，車隊(duì)成本很容易就來到了十億量級。

然而對圖商來說，完成17.7萬公里的高速公路測繪還只是第一步。

2022年末時(shí)，中國公路總里程達(dá)535萬公里，高速公路占比僅3.3%，現(xiàn)有的高精地圖對于城市NOA來說還是too simple。而要想覆蓋更多更復(fù)雜的城市道路，成本將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出承受能力。

同時(shí)，礙于采集車的數(shù)量限制，城市地圖不僅采集慢，后續(xù)更新更慢，在變化頻率極高的城市場景下，無法保證鮮度的高精地圖對于感知能力差的車型更像是定時(shí)炸彈。

除了技術(shù)和成本問題，政策也限制了高精地圖的發(fā)展。中國對于地圖測繪資質(zhì)管制極其嚴(yán)格，地圖的發(fā)布也要每個(gè)圖商逐城審核，目前高精地圖行業(yè)本身還未形成適合快速商業(yè)化的環(huán)境，對于追求城市NOA功能快速落地的車企來說無疑too young。

“重感知輕地圖”，既是車企在高精地圖缺點(diǎn)面前的無奈之舉，亦是將城市NOA把握在自己手中的激進(jìn)一戰(zhàn)。

小鵬汽車創(chuàng)始人何小鵬早已亮明觀點(diǎn)：“對自動駕駛而言，高精地圖一定是過渡，云端的結(jié)合也只是一個(gè)輔助，真正的自動駕駛一定要能夠全場景駕駛?！?/p>

無圖不代表無煩惱

對于車企而言，拋棄高精地圖并不意味著問題的結(jié)束，而是挑戰(zhàn)的開始。

雖然BEV+Transformer一定程度上增強(qiáng)了智駕系統(tǒng)的感知、決策能力，但是比起使用高清地圖的方案，“重感知輕地圖”的方案對硬件還是有一定的要求。

余承東曾表示：“問界M5智能駕駛系統(tǒng)的成本是3萬元”，這還是采用了華為自研的MDC610芯片才打下來的價(jià)格。

億歐汽車盤點(diǎn)了目前公布了城市NOA功能的車型，不難看出除了華為以外，對城市NOA布局比較積極的蔚小理均采用了英偉達(dá)的Orin-X芯片，成本大概率會高于問界M5的3萬元。

李想曾透露過智駕硬件成本的信息，“特斯拉Autopilot的硬件BOM成本在差不多1500美元，而（理想、小鵬等）使用雙OrinX的方案成本基本都在4000美金以上?！?/p>

根據(jù)中汽協(xié)2022年的數(shù)據(jù)，在中國乘用車市場，燃油車主要銷量貢獻(xiàn)區(qū)間為10-15萬元，新能源車主要銷量貢獻(xiàn)區(qū)間為15-20萬元。

然而對于中國城市NOA玩家來說，哪怕不考慮研發(fā)費(fèi)用，僅落地到單車上的硬件成本便超過了3萬，如果要保證盈利，那城市NOA功能便無法普及到目前的主流消費(fèi)市場中。

讓各車企最擔(dān)心的，不是自己的硬件成本高，而是別人的硬件成本低。

根據(jù)原特斯拉Autopilot Machine Learning Lead 谷俊麗透露的消息，特斯拉造一臺Model 3的BOM成本是16萬，ADAS系統(tǒng)成本是7000塊，占到總BOM成本的約4.4%。較低的智駕成本不僅使得特斯拉現(xiàn)有車型擁有較大的降價(jià)空間，也使得特斯拉可以在價(jià)格更親民的車型中實(shí)現(xiàn)FSD。

此前每次特斯拉將發(fā)布更低價(jià)車型的消息都能引發(fā)大量關(guān)注，一旦更便宜的車型和FSD同時(shí)進(jìn)入中國市場，那對于中國的城市NOA玩家來說將是一場致命的降維打擊。消費(fèi)者對于性價(jià)比的追捧，從比亞迪數(shù)兩百多萬的年銷量中可見一斑。

當(dāng)然還有另外一種更可怕的未來，便是特斯拉將FSD授權(quán)給傳統(tǒng)車企。

馬斯克在特斯拉二季度的財(cái)報(bào)電話會上透露，目前正在討論將FSD技術(shù)授權(quán)給另一家主要汽車制造商。雖然沒有透露該公司的名稱，但馬斯克明確表示：“就像北美充電標(biāo)準(zhǔn)（NACS）一樣，我們對將我們的FSD硬件和軟件授權(quán)給其他汽車公司持開放態(tài)度，我們已經(jīng)與一家大型OEM就使用特斯拉FSD進(jìn)行了早期討論。”

有了大眾和小鵬汽車合作的前車之鑒，傳統(tǒng)車企和特斯拉合作也并非絕無可能。

數(shù)據(jù)閉環(huán)決定上限

如果說硬件成本決定了城市NOA的下限，那數(shù)據(jù)閉環(huán)能力便決定了上限。

在自動駕駛的研發(fā)過程中，無論是端到端還是模塊化的方法，基于規(guī)則的方法正在被由數(shù)據(jù)驅(qū)動的機(jī)器學(xué)習(xí)方法所取代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為自駕AI算法的基礎(chǔ)，因此只有通過數(shù)據(jù)閉環(huán)的方式高效利用數(shù)據(jù)，才能促進(jìn)智駕算法模型的快速迭代。

完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)通常包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)回流、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測試驗(yàn)證等環(huán)節(jié)，這對車企提出了三個(gè)要求：高效的算力、完善的算法模型以及大量有效的數(shù)據(jù)。

拋開算法模型這個(gè)相對難以量化的部分，僅是數(shù)據(jù)和算力方面的挑戰(zhàn)便讓車企應(yīng)接不暇。

在城市NOA大規(guī)模落地之前，車企數(shù)據(jù)采集仍需要靠采集車來完成，即使是城市NOA大規(guī)模落地后，短期內(nèi)在數(shù)據(jù)量上和特斯拉“百萬車隊(duì)+影子模式”仍會有顯著的差距。

自2021年3月以來，特斯拉FSD Beta版累計(jì)行駛了2億英里（約3.22億公里）里程。而截至今年7月，小鵬汽車高速NGP累計(jì)行駛里程才3160萬公里，銷量更高的理想汽車NOA行駛里程也剛（7月20日）突破2億公里，其中基于BEV架構(gòu)的行駛里程更是微乎其微。

采集數(shù)據(jù)還只是第一步，車企還要對回流回來的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測試驗(yàn)證等工作，這些環(huán)節(jié)對于算力有極高的要求，因此能提供高效算力的智算中心是車企持續(xù)迭代算法的關(guān)鍵。

而高算力的本質(zhì)，就是燒錢。

蔚來在合肥建設(shè)了“蔚來云”智算中心，小鵬汽車在烏蘭察布建設(shè)了“扶搖”智算中心，吉利汽車在湖州建設(shè)了“星睿”智算中心，長城汽車旗下的毫末智行發(fā)布了“雪湖·綠洲”智算中心，理想汽車也預(yù)計(jì)于今年三季度交付智算中心。

IDC數(shù)據(jù)顯示，搭建人工智能計(jì)算中心時(shí)，主機(jī)廠及一級供應(yīng)商對搭建人工智能計(jì)算中心的預(yù)算普遍超過1億元；自動駕駛獨(dú)角獸的預(yù)算普遍處在1至5千萬之間。

建設(shè)投完成后，智算中心后續(xù)運(yùn)營費(fèi)用依然不菲。

特斯拉預(yù)計(jì)2024年將在Dojo超級計(jì)算平臺上投入超10億美元。何小鵬也判斷，“小鵬在算力方面的投入，每一年年度費(fèi)用可能從2025年開始要超過10個(gè)億，如何把算力不斷提高，如何把成本不斷控好，如何把相關(guān)的技術(shù)鋪墊做好，是未來的首要問題?！?/p>

對于本就未能實(shí)現(xiàn)盈利的車企而言，每年再增加10億量級的研發(fā)投入，無疑會增加運(yùn)營壓力。

結(jié)語

城市NOA不僅能提高車企競爭力，更能促進(jìn)整個(gè)汽車行業(yè)的發(fā)展。

城市NOA規(guī)?；涞丶饶転橄M(fèi)者提供更好的用車體驗(yàn)，又能避免交通事故從而減少人員傷亡，同時(shí)，城市NOA也是中國自主品牌車企實(shí)現(xiàn)彎道超車的絕佳機(jī)會。然而與特斯拉相比，目前中國車企共同面臨智駕系統(tǒng)硬件成本高、可用數(shù)據(jù)量少等問題。

億歐汽車認(rèn)為，在城市NOA落地的過程中，各企業(yè)間合作的重要性遠(yuǎn)大于競爭，只有合作才能實(shí)現(xiàn)共贏。

高精地圖雖然有種種缺點(diǎn)，但其作為軟件服務(wù)幾乎沒有邊際成本，一旦地圖測繪完成，便可以低成本地快速復(fù)用，降低車端硬件成本，使得主流消費(fèi)市場的車型也能用上城市NOA服務(wù)。如何搭建一套成本低、鮮度高的地圖方案，需要政府、車企以及圖商共同探討。

同時(shí)，面對數(shù)據(jù)量少的問題，各車企和自動駕駛公司或許也可以共同建立一套相對標(biāo)準(zhǔn)的可以共用的數(shù)據(jù)庫，不僅能成倍數(shù)地提升每家車企可用的數(shù)據(jù)量，也能給自動駕駛方向的學(xué)者提供科研上的幫助，加速技術(shù)的進(jìn)步。

車企需要的，是高水平的競爭，而不是低水平的內(nèi)卷。