自动驾驶行业的“劲风”又来了。
6月21日，工信部副部长辛国斌在国务院政策例行吹风会上表示，将启动智能网联汽车准入和上路通行试点，他强调，“这里面讲的是L3级，及更高级别的自动驾驶功能商业化应用”。此前工信部曾透露，《智能网联汽车标准体系指南》即将正式发布实施。
消息频出，自动驾驶产业链又一阵躁动。但在二级市场，情况有些不同。以“智能网联汽车数据合规+高精度地图+国产化芯片+智能驾驶软硬一体”为价值锚的行业新锐Tier1——四维图新，却在业绩上下跳跃不止、股价横盘浮动八年的背景下，饱受投资者争议。
早在4月，北京便已全域开放高辅地图审批，加快释放高精地图对智能驾驶的价值。但也是从当时的上海车展到现在，一批车企和自动驾驶企业宣布要逐步强化“重感知、轻地图”路线，甚至实现“脱图”。这在无形中让以高精地图为业务基石的四维图新陷入舆论窘境。
然而，我们也不能忽视，工信部的表态中，高阶自动驾驶不仅仅需要车辆智能，还要看车、路、云的协同，需要一大批信息化基建的支持，最终形成一个有序的交通系统。换而言之，单车智能的感知似乎又不是最终出路。
近日，四维图新覆盖30个省份120个城市的高级辅助驾驶地图通过相关部门批准，成为全国首个获得全国城市开放道路高级辅助驾驶地图审图号的企业。到2025年，四维图新还希望把这个数字提升到150。这些数据，又将成为四维图新“四图合一”（导航地图、辅助驾驶地图、高精度地图、停车场地图）OneMap平台的一部分，构成一个高度立体的智能驾驶系统，而这刚好又与顶层设计的导向形成了一定共鸣。
矛盾中，必定藏着误解。自动驾驶的“感知梦”，四维图新的Tier 1之路，到底如何评估？
出发点的差异，造成了对高精地图的误解
高精地图正在走入一种“极端化”的舆情之中：一方认为高精地图在现在的自动驾驶环境中已经是多此一举，另一方则坚定认为其必不可少。
有投资者直言，各车企今年大力推进的NOA（Navigate On Autopilot，自动辅助导航驾驶或领航辅助驾驶，属于高阶辅助驾驶功能的一种应用）落地，本质上利空四维图新，因为车企们计划中的NOA应用，要慢慢放弃高精地图，而高精地图长期以来是四维图新的最大亮点和业务之本。
（主流车企“脱图”计划。图源：安信证券）
但其中忽略了一个重要的立场问题——对车企而言，降成本是发展智能驾驶解决方案的头等大事，它们恨不得与特斯拉同频，连激光雷达也一起去掉，只用视觉方案。
在这个核心问题上，高精地图原本的问题，就是成本高。余承东曾经解释，华为在上海花了两三年时间采集高精地图，最后覆盖了2.2万公里的道路，但想覆盖全上海，这个数字会达到3.6万公里。对于需要做全国市场，逐步建立可持续商业模式的车企来说，选择高精地图约等于主动背上沉重的包袱，这还不包括后续的更新维护等操作。
所以，今天的市场似乎形成了一种认识，那就是车企正在“去高精地图”化，而这是要发展智能驾驶解决方案无法避免的战略调整。
那么，其中的逻辑就一定正确吗？或许并不尽然。
一方面，从最核心的成本问题出发，高精地图的高成本其实是一种误解，好的高精地图方案，能够起到降本的作用。
现阶段，激光雷达依然是智能车载硬件中的成本大头，但碍于感知方案的需求，大部分车企只能减少其数量配置，而无法完全取消。比如华为ADS2.0，激光雷达被减少到1颗，毫米波雷达和高清摄像头也做了一定减配，成本就相较于其1.0版本降低了将近一半。
不过，硬件的规模效应成长再快，也要受到原材料、配置成本等因素的影响，所以硬件降本达到瓶颈，高精地图自然也成为降本的对象。尤其是现阶段车企使用L2级别辅助驾驶方案的情况下，低等级辅助驾驶还没有采用高精度方案的必要。从营销角度出发，车企不会在没有采用高精地图方案的情况下，去吹嘘其优势。
但到了未来更高级别的自动驾驶层面，车企要更多为安全冗余和交通系统整体运行效率考虑，且自动驾驶方案的盈利能力上升了，高精地图仍有可能回归舞台“C位”。届时，风向必然会变化。
而从高精地图的特性出发，它是有能力大幅降低车企感知成本的，只不过不像感知方案一样，可以靠用户自己“训练”实现更快的部署。事实上，感知硬件的综合成本可以达到上万元，但四维图新的“高精地图+感知”方案额外单车成本可以做到一两百元。采用高精地图的方案，无需采购新硬件，可以满足车企对低价格、好功能、快速上车的需求。
四维图新集团高级副总裁、CMO兼董秘孟庆昕曾在接受搜狐汽车采访时提到：“现在市面上的传感器都需要十几万，我们要为购车者的成本考量，终端用户希望既有优质的体验，也有优惠的价格……几万块直接降到百元级，应用好，成本也降低，蛮有杀伤力的。 ”比如四维图新最新发布的场景地图，基于全国过路口的数据，用20美金的成本，做到降低车辆2万块硬件成本的能力。
另一方面，放弃高精地图意味着增加额外的成本，但这一点也在低等级辅助驾驶的背景下被忽略，而问题迟早会在未来突出。
从硬件成本看，纯感知方案意味着加大对各类信息传感器和算力的依赖，包括但不限于GPS、轮速传感器等等。越复杂的硬件架构，出问题的概率越高，也会拉高后期的维护成本。
从决策成本看，车辆所处的场景纯靠感知，就需要时刻保持从“无知”到“有知”的状态，因为在获得周围信息前，车辆完全不知道接下来十米存在哪些情况。未来，在L3级别及以上自动驾驶进入真正应用后，责任被划给车企，车企将要考虑留存更多安全冗余。
（用户对自动驾驶仍有争议。图源：虎扑评论区）
最后，高精地图本质上已经成为四维图新自动驾驶解决方案的“底座”。地图作为数据的一部分，起到的是系统性的作用，而非简单的工具作用。曾经的地图价值在于导航，是给人看的，现在的地图是空间信息综合体，是给机器看的。这种变化，暗藏玄机。
争当Tier 1，四维图新正在走入感知“系统化”区间
“我们是给的解决方案，而不是只给一张图。”孟庆昕的这句话，道出了四维图新作为新型Tier 1的本质。
此外，四维图新高级副总裁简国栋也曾在接受采访时提到：“自动驾驶离不开高可靠度的感知系统，组成自动驾驶感知系统的多种传感器中，自动驾驶地图具备高精度、全天候，超视距等关键特性，能够解决其他传感器失效的情况下的可靠定位与规划。”
（高精地图包含多维度信息。图源：华西证券）
“因此，以自动驾驶地图、高精度定位、云服务平台以及应用于 ADAS 和自动驾驶的车规级芯片等核心业务，或成为打造‘智能汽车新型 Tier1’的基本要件。”他说。
所以，靠一个对高精地图出路的误解，从预期上解构四维图新智能生态的未来，显然是有失偏颇的。
比如，在4月底的业绩说明会中，机构提问互动环节的关注点几乎全部落在“智芯”芯片业务上。而从业绩上看，2022年，四维图新智能驾驶业务营收的同比增速达到2144.4%，拿下了比亚迪等大客户的订单。在今年上海车展上，四维图新更拿出了一系列涵盖从ADAS到L2+的全场景解决方案。四维图新并不处在供应链的分支上，而是进入了主干道。
另外，一个极易被忽视的方向是，在正常社会环境下，自动驾驶的终极目标，仅仅是解放人力吗？答案是否定的，工信部之所以试图推动车路云一体，就是为了从整体上提高道路通行效率，也就是交通系统整体的效率。然而，单车智能的自我感知，只能满足车辆的需求，无法满足交通系统的需求，除非所有车企打通数据，这从商业上来讲难度极大。
但四维图新从高精地图出发，提供了一种可参考思路。孟庆昕提到：“对于数据，要基于位置才会给到车更多的决策，这能够大大降低摄像头和雷达类的“短视距”，因为地图是‘全场景’。也就是说，如果我们把全国的高速和重点城市的自动驾驶地图都采集下来，可以用数据还原一个现实世界，给到车辆的整体解决方案里铺上了一层汽车大脑的记忆。”
这最大的价值，实际在于对交通系统的“复刻”。它成功地把单车感知的个体视角，融入到交通系统的整体视角中。这样一来，在复杂路口、匝道汇车等场景下，自动驾驶对交通管理的意义大大提高。
所以，从交通的终局视角看，高精地图不一定是感知的终极答案，但却是有价值的调节系统。而这些价值，又基于四维图新提供的“云+端+数据+算力”系统化方案得到发挥。
结语
智云、智舱、智芯、智驾，四维一体的四维图新才是完全体，才担得起Tier 1的梦想。汽车行业正处于巨变之中，这将带来供应链的洗牌。旧的Tier 1倒下，新的Tier 1又崛起。掌握核心能力，才能立于不败之地。在这一轮一轮的跌宕起伏中，四维图新会和行业一起向前走去。关于它的那些争议，也终将在这个过程中，逐渐消失。
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