智能汽车领域的竞争愈发激烈，而智能驾驶技术已成为评价汽车智能化水平的关键。华为最近推出了一项不依赖高精确地图的先进城区智能驾驶解决方案，覆盖整个国家范围。小鹏汽车也宣布其智能驾驶将涵盖243个城市。这样的动向表明，无图智能驾驶正在成为一个行业趋势。

      曾经的地图依赖型“开城”比赛正在逐渐升级成无地图的全国性挑战。那么，是什么驱使众多车企纷纷涌入这个对大众来说相对陌生的无图领域？到底是什么造成了有图与无图之间的根本差异？

       有图智能驾驶和无图智能驾驶虽同属智能驾驶技术，但采取了完全不同的方法。传统上，有图智驾依托高精度地图提供厘米级的道路信息，辅助车辆规划行进路线。这就像让车辆跟随地图上绘制的精确路径行驶。然而，这种方式的成本非常高昂。

       你可能还不知道，制作高精度地图是一个复杂而艰巨的任务。测绘工作每日的成果通常不超过100公里，每公里的成本甚至达到几千元。并且在中国迅猛的基础建设速度下，新测绘的道路可能一周后就会面目全非。此外，地图更新不仅限制了车辆智能驾驶能力的展现，还意味着车辆必须等待新版地图的发布。

      无图智能驾驶则放弃对高精度地图的依赖，实现车辆的全国任意行驶。这要求车辆拥有更敏锐的感知能力、更高级的算法及更强大的计算能力，提高了对车辆自身智能驾驶系统的标准。

      当前无图智能驾驶技术大致分为激光雷达派系和纯视觉派系两大阵营。其中，激光雷达以其多线程、高频率扫描和长距离探测的高性能，成为高级智能驾驶的首选。

       在灾难性的交通事故及网红闪避视频中，激光雷达展现了其卓越能力。在黑夜或者逆光条件下，激光雷达的强大感知能力更是彰显出其优势，同时对计算能力和算法提出了更高要求。因此，装备激光雷达的智能驾驶车型不仅售价更高，而且在技术开发水平上亦不可小觑。

       其他方面，以大疆和百度为首的视觉系智能驾驶方案，则主要依赖2D视频内容，对计算力和算法的要求比激光雷达低得多。然而，在真实场景测试中，视觉系方案并没有显示出特别突出的表现，反映出实际使用中仍存在差距。摄像头受天气和光照影响的局限性也是不容忽视的问题。

       华为在系统硬件方面运用了多传感器融合感知方案，包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和视觉感知摄像头，提供了更广范围、更精确的三维环境信息。华为自研的融合感知系统深度整合各类传感器，确保了数据通信的畅通无阻。

       为实现对车辆的精准操控，智能驾驶系统需要详尽地识别和理解车辆外部环境。传统技术中，BEV+白名单方法通过与系统中预设的白名单匹配来识别检测到的对象。但这种方法存在显著缺陷，因为需要不断学习新的障碍物类型来更新白名单。若遇到白名单之外的罕见障碍物，系统可能会无法正确判断，导致犹豫甚至错误的驾驶行为。

      华为的GOD2.0网络则有效应对这一挑战。该网络将所探测到的任何物体都视为三维的立方体块。这使得系统能够轻松识别行车路线上的障碍物，即便是那些不寻常的障碍物，如散落的纸箱、倒下的树木、施工路障等，都可以被系统有效识别。因此，摆脱了白名单的限制，系统不再受“认不清”或“看不懂”的障碍物困扰。

      拥有GOD2.0技术后，华为智能驾驶能够识别“物”。同样重要的是让系统识别“路”。无图智驾需要对道路的精确感知，特别是对于复杂交叉口、乡村小路或缺少明显标志的路段。华为智能驾驶利用普通导航地图结合RCR网络推理，创造了宽阔的道路拓扑图，使智驾系统能够精确解读现实中的道路状况，不再依赖高精度地图。

       在具备感知能力和对环境的理解之后，智能驾驶系统的下一步是合并、分析并计算这些信息，并最终智能地控制车辆。传感器产生的庞大数据量要求极快的处理速度，给计算力带来了巨大挑战。

      华为的MDC系列芯片算力出色，超越了英伟达Orin，能够高效处理各类传感器的数据。同时，华为智驾系统并不是简单地堆砌硬件，MDC硬件平台的算力已经足够支持从L3到L5级别的自动驾驶辅助功能。

      摆脱高精度地图的限制后，积累丰富的驾驶经验成为关键。早期智能驾驶系统的数据收集依赖于实车在道路上的测试。现代做法是通过AI建模，在云端进行仿真测试，华为在这方面又一次领先行业。

      华为云算力中心拥有业界领先的2.8EFLOPS算力，支撑智能驾驶技术的快速发展。利用盘古大模型构建的场景库，系统每天完成超过1200万公里的仿真测试。对照全球约6400万公里的道路总长度，华为的系统仅用5.3天就能实现全球覆盖。大量的仿真测试使得智能驾驶系统具备像老司机一样的驾驶经验。

      华为的智能驾驶系统不仅让用户享受到无顾虑的出行体验，更在背后实现了技术的跨越式发展。凭借其全栈自研硬件、海量数据资源、创新技术的持续追求，以及前瞻的技术理念，华为推出了全国范围内的无图智能驾驶服务。对于消费者而言，我们不再需要等待高精地图的更新，也无需担心各种情况导致智能驾驶系统降级的问题。