(資料圖片)

目前主流的自動駕駛有兩套底層邏輯，一個是基于以特斯拉為代表的重感知流派，另一種則是基于高精度地圖，再配合硬件傳感器獲取基礎(chǔ)參數(shù)，提升車輛自動駕駛模式下的精準(zhǔn)性。

可以說目前我們看到的地圖導(dǎo)航都是給駕駛員看的，而高精度地圖其實是給車看的。它內(nèi)含了車道和路徑規(guī)劃、車輛定位、超視距感知等重要信息。因此對于地圖的使用普及率和不同地圖開發(fā)商之間的互通性要求很高。

從幾年前我們就看到，不少車企已經(jīng)開始強(qiáng)調(diào)重感知、輕地圖的理念。原因之一是剛才說過的，汽車企業(yè)無法強(qiáng)迫用戶使用固定軟件供應(yīng)商。原因之二是近幾年地圖采集資質(zhì)的收緊，讓整個自動駕駛領(lǐng)域里的上下游利益鏈?zhǔn)艿搅四蟮臎_擊。

對于視覺系的自動駕駛車輛來說，它們認(rèn)為更精準(zhǔn)的路況信息反饋一定來自于傳感器。然而事實是攝像頭、傳感器的累加確實沒有壞處，但對目前現(xiàn)階段來說，這完全是冗余設(shè)定，消費(fèi)者大可不必為了未來而去買單。畢竟這些硬件的背后，也是車企高昂的采購成本。

反觀地圖派系，高精度地圖雖然不能像激光雷達(dá)一樣準(zhǔn)確掃描周遭車輛動態(tài)，畢竟有網(wǎng)絡(luò)和普及率的影響因素。但對于道路，例如彎道、坡角、信號燈狀態(tài)、交通標(biāo)識、車道線位置和寬度，它都處理的更精準(zhǔn)，維度更廣泛。

（本文所有圖片均源自于網(wǎng)絡(luò)）

目前百度、高德、四維圖新(002405)和易圖通，幾乎壟斷了行業(yè)內(nèi)的大部分份額，其它小規(guī)模地圖供應(yīng)商的采集和覆蓋面積遠(yuǎn)不如它們。至于能不能甩開這個多位車企大佬口中的“拐杖”，絕大部分的行業(yè)從業(yè)者，還都在秉持觀望態(tài)度。

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