أصبح التصور الثقيل وخريطة الضوء اختيار المزيد والمزيد من شركات السيارات. أعلنت Xiaopeng أنه بحلول نهاية هذا العام ، من المتوقع أن يكون هناك 50 مدينة لتحقيق هبوط XNGP ، وقد أعلنت Smart Self أيضًا عن تخطيط تكنولوجيا القيادة الذكي IMAD ، سيفتح قريبًا "الذهاب إلى خرائط NOA عالية الدقة" الاختبارات العامة. ومع ذلك ، هناك عكس ذلك أيضًا ، في أوائل أغسطس ، استثمرت Guangzhou Automobile Group 40 مليون تصميم من الخرائط عالية الدقة. لماذا لدى المؤسسات خيارات مختلفة للغاية للإدراك والخريطة؟ سيظهر التصور والخريطة أي نوع من التطوير؟
التصور الثقيل في ارتفاع
يزداد الإدراك الشديد ، ويتم تفضيل NOA (نظام القيادة بمساعدة الطيار) بشكل كبير من قبل شركات السيارات ، وقد تم اشتقاق أسماء أنظمة مختلفة منه ، مثل Peng's NGP و Azure's NOP و Huawei's NCA و Great Wall NOH ، ومثالية ومثالية ومثالية. تسمية Tesla المسمى مباشرة NOA ، ولكن بشكل أساسي هو نفسه ، ثقيل على الإدراك والضوء على الخرائط. مع وجود المزيد والمزيد من المؤسسات التي تبدأ الاختبارات العامة NOA ، يُعرف هذا العام أيضًا باسم "NOA Year". في الوقت الحاضر ، هناك مؤسسات بما في ذلك Xiaopeng و Huawei و Millimeter Wise و Ideal وغيرها من الشركات قد فتحت اختبار NOA. في الآونة الأخيرة ، أعلنت شركة IMAD SELMER SHILD DRIVENT TECHNOLY التخطيط ، وفقًا للخطة ، في سبتمبر ، ستبدأ Smart Self في الذهاب إلى الاختبارات العامة NOA عالية الدقة ؛ في شهر أكتوبر لبدء اختبار مدينة NOA العام ؛ في عام 2024 ، تفتح وضع التنقل لمائة مدينة ؛ في عام 2025 ، فإن ذكية IM AD في عصر الباب إلى الباب (المشهد بأكمله للتنقل) لمعظم السيناريوهات. 
كما أعلنت Xiaopeng Automobile مؤخرًا أنه بحلول نهاية هذا العام ، من المتوقع أن تدرك 50 مدينة هبوط XNGP. في مارس من هذا العام ، فتحت نسخة Xiaopeng G9 و P7i Max City NGP من نقطة إلى نقطة في شنغهاي وشنتشن وقوانغتشو ، وسلسلة Xiaopeng P5P أيضًا في منطقة تغطية خريطة شنغهاي عالية الدقة. أكد Xiaopeng ، مؤسس ومدير التنفيذي لشركة Xiaopeng Automobile ، على أن XNGP الخالية من Mapless يخضع للاختبار على نطاق واسع على مستوى البلاد ، وأن XNGP سوف يعيد تعريف القيادة الذكية بالتأكيد. كشف هو Xiaopeng أن نطاق مدينة XNGP سيتم توسيعه من عدد قليل من المدن إلى عشرات المدن خلال العام ، والعام المقبل هو الزيادة في معظم المدن في الصين. ستطلق Xiaopeng أيضًا وضع "AI Chaufeur" لجميع مستخدمي XNGP في الربع الرابع من هذا العام. هذا يعني أنه في المناطق التي لا تغطيها الخرائط عالية الدقة ، يمكن لـ Xiaopeng Auto تخصيص طرق القيادة الذكية وفقًا لعادات المستخدم ، وتحقيق القيادة بمساعدة عالية من النقطة A إلى النقطة B. في يوم التكنولوجيا الأسرية المثالية لهذا العام ، أعلنت شركة Ideal Auto أنها ستختبر وظيفة مدينة NOA في بكين وشنغهاي. من المفهوم أن AD Max 3.0 المثالي يتخلص من الاعتماد على الخرائط عالية الدقة من خلال خوارزميات AI كبيرة النماذج ، بحيث يمكن لنظام القيادة التلقائي للمركبة أن يشعر ، واتخاذ القرارات ، والتخطيط في الوقت الفعلي مثل سائق بشري. في وقت سابق من هذا العام ، أعلنت Zhixing من Great Wall Motor من Great Wall أن وظيفة المدينة Noh ستهبط في الربع الثالث من هذا العام ، وهي مجهزة في Wei Moka Dht-Phev و Blue Mountain بدورها. كما أصدرت Huawei نظام Huawei ADS 2.0 في أبريل ، وقال أيضًا إن المدينة قد هبطت في شنتشن وشنغهاي وقوانغتشو. كشف يو تشنغدونغ ، المدير الإداري لشركة Huawei ، الرئيس التنفيذي لشركة Terminal BG والرئيس التنفيذي لشركة Intelligent Mostral Solutions BU ، أن NCA Urban ، الذي لا يعتمد على الخرائط عالية الدقة ، سوف يهبط في 15 مدينة في الربع الثالث من هذا العام ، وأنه سيعتمد على ذلك سوف تزيد إلى 45 مدينة بحلول الربع الرابع. أطلقت Baidu Apollo منتج City Smart Driving Apollo City Driving Max ، وسيتم تجهيزه بمنتج النماذج ذات الصلة هذا العام. التصور الثقيل يتماشى أكثر مع احتياجات التطوير الحالية كان مناقشة الإدراك الثقيل وخريطة الضوء مستمرة لبعض الوقت. في وقت مبكر من عام 2019 ، قام مؤسس Tesla والرئيس التنفيذي Musk "بتفجير" خرائط تقليدية عالية الدقة وتوجهت حل الطيار الآلي لـ Tesla نحو حل التصور البصري البحت. يعتقد Musk أن الخرائط عالية الدقة هي فكرة "سيئة للغاية". عندما يتغير الطريق قليلاً ، تصبح الخرائط عالية الدقة عفا عليها الزمن. في العام الماضي ، قال Huawei و Xiaopeng أيضًا إنهما يريدون التخلص من اعتمادهم على الخرائط عالية الدقة. في الوقت نفسه ، فإن الاعتماد الكبير على الخرائط عالية الدقة وتنسيق طرق المركبات سيحد من القدرة على تحسين القيادة التلقائية والقيادة الذكية ، مما يجعل شركات السيارات أيضًا تختار عمومًا إعادة تصور هذا الطريق. من وجهة نظر المطلعين على الصناعة ، فإن تكاليف التحديث والصيانة للخرائط عالية الدقة مرتفعة ، وهناك تأخر معين ، والذي لا يستطيع التكيف مع التغييرات في الطريق في الوقت المناسب. في الوقت نفسه ، يتطلب تعاون طرق المركبات التواصل في الوقت الفعلي بين المركبات والبنية التحتية للطرق ، ولكن في الواقع تختلف شعبية البنية التحتية ، ولا يمكن للسيارات دائمًا الاعتماد على التواصل. استنادًا إلى ذلك ، يمكن أن يؤدي الاعتماد المفرط على الخرائط عالية الدقة والتعاون على طرق المركبات إلى قيود في أنظمة القيادة الآلية ، ومنع المركبات من التكيف مع مجموعة متنوعة من السيناريوهات المعقدة والبيئات البرية ، والحد من تطوير تكنولوجيا القيادة الآلية. 
تعد التكلفة العالية للخرائط عالية الدقة تفكيرًا تجاريًا آخر لمجموعة من شركات السيارات التي تختار إعادة التعيين. "دقة عالية ، استثمار مرتفع في كل مكان." من منظور تجاري ، يتطلب الاعتماد بشكل كبير على الخرائط عالية الدقة مزيدًا من الاستثمار ، وفي هذه المرحلة ، يكون تجاوز الخرائط عالية الدقة أكثر تمشيا مع المنطق التجاري لشركات السيارات. يشير المطلعون على الصناعة إلى أن الخرائط عالية الدقة تتطلب الكثير من الخرائط لأعمال التحديث والتحديث والصيانة. تُظهر الورقة البيضاء حول الخرائط ذات الدقة العالية للمركبات الذكية المتصلة بالشبكة أنه باستخدام طرق رسم الخرائط التقليدية ، تبلغ كفاءة رسم الخرائط لخريطة على مستوى العشر حوالي 500 كيلومتر لكل سيارة يوميًا ، بتكلفة تبلغ حوالي 10 دولارات لكل كيلومتر الواحد ، في حين أن كفاءة الخرائط من خريطة على مستوى سنتيمتر حوالي 100 كيلومتر لكل مركبة في اليوم ، بتكلفة تصل إلى 1000 دولار لكل كيلومتر ، أو 100000 دولار في اليوم. في السيناريوهات الحضرية ، تتغير الطرق بشكل متكرر ، ولا يمكن أن تلبي دقة الخرائط عالية الدقة الطلب الفعلي. قال يو تشنغدونغ: "إن تكلفة الخرائط عالية الدقة مرتفعة للغاية ، فقط في شنغهاي ، لا يتم تغطيتها بالكامل في شنغهاي ، وتكلفة التغطية الوطنية عالية للغاية." بالإضافة إلى ذلك ، تحتاج شركات السيارات التي تستخدم الخرائط عالية الدقة إلى دفع رسوم تفويض صانع الخرائط أو رسوم الخدمة. من المفهوم أن رسوم التفويض تتراوح بين 200 إلى 1000 يوان لكل سيارة في السنة ؛ تتراوح رسوم الخدمة من حوالي 100 إلى 500 يوان لكل سيارة في السنة. هذا هو بلا شك تكلفة عالية لشركات السيارات. والأهم من ذلك ، أن نظام الإدراك لا يمكن أن يدعم فقط هبوط تقنية القيادة التلقائية ، أو جزءًا مهمًا من قمرة القيادة الذكية ، وأصبحت قمرة القيادة الذكية الآن قبولًا في السوق مرتفعًا للغاية ، وحتى إلى حد ما تصبح نقطة محورية مهمة في العلامات التجارية الصينية للسيارات للتنافس على السوق وتعزيز القدرة التنافسية للعلامة التجارية ، وبالتالي ، ستختار المزيد من شركات السيارات الصينية تعزيز تصميم نظام الإدراك. التصور والخرائط تحتاج إلى العمل معًا
تحت اتجاه الإدراك الثقيل ، خريطة الدقة عالية لا أحد حقًا؟ هذا ليس هو الحال ، لا يزال هناك شركات تزيد من الاستثمار في الخرائط عالية الدقة. في أوائل أغسطس ، استثمرت مجموعة Guangzhou Automobile 40 مليون يوان في تخطيط الخرائط عالية الدقة ، بهدف زيادة تخطيط السلسلة الصناعية للمناطق الأساسية لاتصال الشبكة الذكية والقيادة الذكية والخرائط عالية الدقة. "الإدراك والخريطة مكملين ، يجب أن يكون هناك تصور وخريطة في نفس الوقت ، بدلاً من القول أنه لا يوجد تصور إذا كان هناك خريطة ، أو أنه ينبغي التخلي عن الخريطة إذا كان هناك تصور". يعتقد Jiang Rui ، المدير العام لمركز Gaode Maps في Auto Business Center ، أن الإدراك يحل مشكلة المجال القريب ، أي المشكلة حول السيارة أو في غضون أكثر من 100 متر أو 200 متر أمام السيارة ، بينما يتعين على الخريطة أن تفعل ذلك حل المشكلة العالمية ، وتوفر الخريطة جميع المعلومات السابقة السابقة ، وهي مكملة رائعة لتصور المجال القريب. "لا توجد وسيلة لتعرف السيارة على ما يحدث على بعد خمسة كيلومترات إذا كانت تعتمد فقط على أجهزة الاستشعار. لذلك ليس الأمر أن السوق لا يحتاج إلى خريطة ، ولكنه يحتاج إلى خريطة حية أخف. من أجل القيادة المستقلة ذات المستوى العالي لتحسين ، يحتاج إلى اقتران الإدراك والخرائط ، وكلاهما يعملان معًا. "نظام الإدراك الذي تمثله الكاميرا يحل بشكل أساسي مشكلة التوقيت ، في حين أن الخريطة عالية الدقة تركز بشكل أساسي على الاتجاه. عندما تتطور القيادة المستقلة إلى مرحلة عالية المستوى ، يجب أن يعمل الاثنان معًا لتقديم نتائج أفضل ، وليس إما /أو العلاقة. " على سبيل المثال ، من النقطة "أ" إلى النقطة "ب" ، لا تحتاج السيارة إلى طريق قيادة واضح فحسب ، بل تحتاج أيضًا إلى فهم ظروف الطريق في الوقت الفعلي ، وذلك للوصول بسرعة "، إلى أن تلعب دورًا في العيون والأذنين. " في الوقت نفسه ، لتحقيق أفضل قيادة أوتوماتيكية عالية المستوى ، ولكن تحتاج أيضًا إلى استخدام قوة الشبكة (السحابة) ، لتوفير الحوسبة عن بُعد وغيرها من المساعدة. "لا يمكن لنظام الإدراك إلا أن يساعد المركبات في تحقيق وظائف القيادة البسيطة البسيطة ، ولا يمكن أن يؤدي القيادة التلقائية عالية المستوى إلى تجاوز دعم الخرائط عالية الدقة.
