年烧数十亿，车企再上智驾赌桌

大众最想找到一个技术纯粹的公司，在智能化上做得最好的小鹏汽车自然成了首选。”

8月2日CGTN的访谈节目中，当被问及大众选择小鹏汽车的原因时，小鹏汽车董事长何小鹏展现出了对自家产品智能化的自信。此前的7月26日，大众向小鹏汽车增资7亿美元引发舆论热议，打破了传统车企与造车新势力的次元壁，成为了全球车圈内双向奔赴的合作佳话。

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大众对小鹏汽车的重金注资，令何小鹏对自动驾驶技术走向全球的野心愈发自信：“我期望2025年，也就是两年之后，把中国这一代版本最好的自动驾驶放到全球去，让别人知道小鹏汽车不仅会造车，还会造很智能的车。”

继高速NOA之后，中国车企再度坐上自动驾驶的赌桌。

同样押注自动驾驶的，不只是小鹏汽车一家。

“如果以5-10年为期，那今天很多车企都将被淘汰。”在6月16日的未来汽车先行者大会上，余承东语出惊人。

作为华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO、智能终端与智能汽车部件IRB主任，余承东认为，实现智能化所需要的投资规模是极其庞大的，极少有车企具备这样的实力。

他坦言：“如果车企没有足够的资金支持，就实现不了智能化，不论今天取得多大的成绩，都有可能在未来被淘汰。”余承东此番言论并非危言耸听，智驾目前是很多车企重点投入领域。

华为每年在汽车领域有100多亿的直接研发投入，其中70%-80%都花在了智驾领域；理想汽车创始人李想表示做基于BEV的城市NOA起码要20亿美元起；蔚来甚至一度降低了子品牌萤火虫的优先级为城市NOA的研发让路，因为“高层认为，难以同时开展两个重量级项目”；就连创始人王传福喊出“自动驾驶就是忽悠”的比亚迪，也组建了3000多人的团队研发辅助驾驶相关软硬件方案，企图在智驾上实现弯道超车。

再次点燃车企智驾竞赛热情的，是特斯拉2021年公布的以Transformer为基础的BEV感知模型。该方案不仅可以提高车辆感知、决策能力，降低对硬件的依赖，还能让车企摆脱对于高精地图的依赖，实现城市NOA（导航辅助驾驶）的快速落地。

更为关键的是，新技术的出现打破了此前的竞争格局，将所有参赛选手都拉回了同一起跑线，加剧了车企在智驾领域的竞争：曾经落后的企业渴望弯道超车，曾经领先的企业必须要保住优势地位。

在重新起跑的过程中，谁最先甩下高精地图的包袱，便最有可能拔得头筹。

2023年以来，各车企密集推出了不依赖高精地图的城市NOA落地规划。华为、小鹏、理想分别计划于2023年底在45个、50个以及100个城市落地无图方案，毫末智行预计将于2024年上半年在100个城市落地无图方案。

亿欧智库预测，2025年中国城市NOA前装市场规模将达到76亿元。

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高精地图从人手一份到人见人嫌，只用了不到两年时间。

车企抛弃高精地图并不是因为高精地图不好，而是高精地图行业还处于发展早期，满足不了城市NOA快速落地的需求。

2021年，小鹏汽车曾花费2.5亿购买高精地图的测绘资质，彼时高精地图凭借能为汽车提供精确的定位能力、超视距的感知能力，以及提前规划好参考轨迹等优势，被认为是通往高阶自动驾驶的必经之路。

然而随着BEV方案的出现，车企看到了不依赖高精地图的可能性，即通过GPS、IMU、轮速计以及导航地图，可以实现精准定位能力；通过BEV+Transformer，可以提升车辆的感知能力和决策能力；除了弥补高精地图的能力之外，BEV方案还可以通过数据闭环不断迭代算法，增强车辆应对coner case（边缘场景）的能力。

有了替代方案后，高精地图的缺点愈发显眼：贵、鲜度低以及限制城市NOA落地速度。

贵非常好理解，对于以盈利为目的的企业来说，成本永远是考虑的重点。

中国智能网联汽车产业创新联盟发布的《2020智能网联汽车高精地图白皮书》显示，采用传统测绘车方式，分米级地图的测绘效率约为每天每车500公里道路，成本为每公里10元左右，而厘米级地图的测绘效率约为每天每车100公里道路，成本可能达每公里千元，一辆测绘车的成本也在数百万元至千万元级别。

交通运输部数据显示，目前中国高速公路里程达17.7万公里，厘米级地图测绘一遍的成本大概在1.8亿左右，由于每车每天仅能测绘100公里，所以图商必须还要考虑组建测绘车队的成本。目前顶级图商的车队规模大致在百台左右，考虑上人工、维护等损耗，车队成本很容易就来到了十亿量级。

然而对图商来说，完成17.7万公里的高速公路测绘还只是第一步。

2022年末时，中国公路总里程达535万公里，高速公路占比仅3.3%，现有的高精地图对于城市NOA来说还是too simple。而要想覆盖更多更复杂的城市道路，成本将远远超出承受能力。

同时，碍于采集车的数量限制，城市地图不仅采集慢，后续更新更慢，在变化频率极高的城市场景下，无法保证鲜度的高精地图对于感知能力差的车型更像是定时炸弹。

除了技术和成本问题，政策也限制了高精地图的发展。中国对于地图测绘资质管制极其严格，地图的发布也要每个图商逐城审核，目前高精地图行业本身还未形成适合快速商业化的环境，对于追求城市NOA功能快速落地的车企来说无疑too young。

“重感知轻地图”，既是车企在高精地图缺点面前的无奈之举，亦是将城市NOA把握在自己手中的激进一战。

小鹏汽车创始人何小鹏早已亮明观点：“对自动驾驶而言，高精地图一定是过渡，云端的结合也只是一个辅助，真正的自动驾驶一定要能够全场景驾驶。”

无图不代表无烦恼

对于车企而言，抛弃高精地图并不意味着问题的结束，而是挑战的开始。

虽然BEV+Transformer一定程度上增强了智驾系统的感知、决策能力，但是比起使用高清地图的方案，“重感知轻地图”的方案对硬件还是有一定的要求。

余承东曾表示：“问界M5智能驾驶系统的成本是3万元”，这还是采用了华为自研的MDC610芯片才打下来的价格。

亿欧汽车盘点了目前公布了城市NOA功能的车型，不难看出除了华为以外，对城市NOA布局比较积极的蔚小理均采用了英伟达的Orin-X芯片，成本大概率会高于问界M5的3万元。

李想曾透露过智驾硬件成本的信息，“特斯拉Autopilot的硬件BOM成本在差不多1500美元，而（理想、小鹏等）使用双OrinX的方案成本基本都在4000美金以上。”

根据中汽协2022年的数据，在中国乘用车市场，燃油车主要销量贡献区间为10-15万元，新能源车主要销量贡献区间为15-20万元。

然而对于中国城市NOA玩家来说，哪怕不考虑研发费用，仅落地到单车上的硬件成本便超过了3万，如果要保证盈利，那城市NOA功能便无法普及到目前的主流消费市场中。

让各车企最担心的，不是自己的硬件成本高，而是别人的硬件成本低。

根据原特斯拉Autopilot Machine Learning Lead 谷俊丽透露的消息，特斯拉造一台Model 3的BOM成本是16万，ADAS系统成本是7000块，占到总BOM成本的约4.4%。较低的智驾成本不仅使得特斯拉现有车型拥有较大的降价空间，也使得特斯拉可以在价格更亲民的车型中实现FSD。

此前每次特斯拉将发布更低价车型的消息都能引发大量关注，一旦更便宜的车型和FSD同时进入中国市场，那对于中国的城市NOA玩家来说将是一场致命的降维打击。消费者对于性价比的追捧，从比亚迪数两百多万的年销量中可见一斑。

当然还有另外一种更可怕的未来，便是特斯拉将FSD授权给传统车企。

马斯克在特斯拉二季度的财报电话会上透露，目前正在讨论将FSD技术授权给另一家主要汽车制造商。虽然没有透露该公司的名称，但马斯克明确表示：“就像北美充电标准（NACS）一样，我们对将我们的FSD硬件和软件授权给其他汽车公司持开放态度，我们已经与一家大型OEM就使用特斯拉FSD进行了早期讨论。”

有了大众和小鹏汽车合作的前车之鉴，传统车企和特斯拉合作也并非绝无可能。

数据闭环决定上限

如果说硬件成本决定了城市NOA的下限，那数据闭环能力便决定了上限。

在自动驾驶的研发过程中，无论是端到端还是模块化的方法，基于规则的方法正在被由数据驱动的机器学习方法所取代，数据已经成为自驾AI算法的基础，因此只有通过数据闭环的方式高效利用数据，才能促进智驾算法模型的快速迭代。

完整的数据闭环通常包括数据采集、数据回流、数据处理、数据标注、模型训练、测试验证等环节，这对车企提出了三个要求：高效的算力、完善的算法模型以及大量有效的数据。

抛开算法模型这个相对难以量化的部分，仅是数据和算力方面的挑战便让车企应接不暇。

在城市NOA大规模落地之前，车企数据采集仍需要靠采集车来完成，即使是城市NOA大规模落地后，短期内在数据量上和特斯拉“百万车队+影子模式”仍会有显著的差距。

自2021年3月以来，特斯拉FSD Beta版累计行驶了2亿英里（约3.22亿公里）里程。而截至今年7月，小鹏汽车高速NGP累计行驶里程才3160万公里，销量更高的理想汽车NOA行驶里程也刚（7月20日）突破2亿公里，其中基于BEV架构的行驶里程更是微乎其微。

采集数据还只是第一步，车企还要对回流回来的数据进行数据处理、数据标注、模型训练、测试验证等工作，这些环节对于算力有极高的要求，因此能提供高效算力的智算中心是车企持续迭代算法的关键。