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高阶智能驾驶“重高精地图”的计划，由于高精地图信息审核管理等约束而无法快速迭代推向用户，同时也受智能驾驶硬件以及开发本钱的压力，所以饱受诟病。

另外在当前大家都喊“卷”出海的背景下“重高精地图”的计划也是弊端多多，高精地图作为地域以及国度平安中心数据，是有严厉的数据平安法规约束。“重高精地图”的计划，假如没有高精地图那么无法提供高阶智能驾驶，就无法在海外当地构成智能化的差别化；即便当地支持高精地图，但是各种顺应性开发和适配也增加开发本钱和时间进度，极大拉高了门槛。

最后在海外，假如没有高阶智能驾驶，面对特斯拉海外智能驾驶计划也是无还手之力，而且特斯拉的价钱杀手让国内一众难以找到定位。假如这样，国内智能电动车出海，只要靠一张座舱智能化的牌外加靠国人内卷出来的廉价了。

所以，智能驾驶“无图计划”是智能驾驶的必走之路，应该让高精地图变成高阶智能驾驶的稳健以及平安冗余而不是前提，有高精地图更稳健和更平安，但不影响功用的日常运用。

当然不少主机厂都认识到了这个问题，小鹏，华为等曾经推出无图智能驾驶，Momenta以及理想等也在暗暗发力行将推出上车，但是关于重单车智能轻高精地图计划背后的算法和架构大家却是思绪不相同。

最近的CVPR 2023 自动驾驶研讨会 (WAD)上，智能驾驶供给商Momenta（假如有不熟习momenta的,估量晓得上汽的智己，智己曾经量产其智能驾驶计划）简单的引见了下其无图智能驾驶算法计划以及其算法途径图。

其智能驾驶三步骤以及其中心创新算法主要如下：

感知环境，主要依赖摄像头，摄像头根本上都是360周视掩盖。Momenta主要依赖其DDLD-Data Driven Landmark Detection 车道线辨认算法来感知运动的边境。

定位位置，这里的定位主要是指车辆运动下的位置变化。Momenta主要依赖其DDPF-data driven pose fusion位置交融算法来计算定位车辆运动时分的位置。

规控途径，基于导航，环境，车辆的运动位置去规划途径。Momenta主要Deep learning planning 深度学习算法来规控车辆驾驶。

当然智能驾驶算法不止以上，以上主要是点出Momenta的中心差别算法，下文 Momenta数据驱动算法道路图会点出其他算法以及他们的开展方向。

普通基于高精地图的智能驾驶计划，车辆行驶主要是依赖高精地图给的精度为±20厘米的车道参考线行驶，但没有高精地图，那么就需求车辆本人可以确保在车道内行驶，所以需求车辆自身可以辨认车道以及行驶的约束，所以Momenta算法发力的点是道路中的车道线等静态约束的辨认和构建，相似于特斯拉BEV+Transformer，但Momenta这个计划更像是Mobileye的看家身手-车道线辨认，另外地平线的计划也是在这方面有优势。

经过辨认车道线以及道路标识构建车辆实时行驶地图，来通知车辆行驶约束，但车辆是运动的，车辆的实时运动需求与实时行驶地图匹配和定位。Momenta经过采集车辆运动执行器以及姿势的传感器轮速传感器，转向角，IMU，电机转速等信息交融算法来完成车辆在实时地图中定位。

有了实时地图信息以及车辆自身运动信息那么再分离其他道路运用者信息，规控算法停止车辆行驶的途径规划，高阶智能驾驶得以施行。

以上为momenta"无图"智能驾驶算法的总体思想和中心算法。总体来讲是一个比拟优化的迭代计划，当前智能驾驶算法开展最怕的就是推倒重来，也是这次智能驾驶洗牌发作最常见的事情，算法推倒重来，宏大的数据标注失效，需求再次依照新算法来数据标注，形成宏大的本钱和时间损失。

Momenta的算法途径图也表现的是一个迭代的概念，基于传统辨认，跟踪，预测，定位各个算法分开再交融的概念，这个算法实质上不断持续到2023年底，Momenta方案是2025年中旬走向新的交融算法。

目前国内大局部基于高精地图的高阶智能驾驶领航辅助都是采用相似于上图momenta 算法2.0的计划，这种成熟计划能够在更少的AI算力和更简单的算法下，施行相对稳健平安的高阶智能驾驶，但是拓展性差，无法停止快速的场景和地域拓展。

而去图化的算法，有相似于Momenta辨认静态道路环境，采取实时建图的方式，也有特斯拉用occupancy算法来圈定自动驾驶车辆环境中的动静态驾驶约束方式，当然Momenta方式愈加轻量化和契合中国的算法迭代；但特斯拉的occupancy算法会愈加一体化。

总的来说，无图是趋向！但无图不代表高精地图没有出路了，在科技世界里面都在寻求一个体验，价钱的均衡，每个均衡点都有位置和市场。

前沿的技术，愈加关注性能和效率；成熟的技术更关注质量和价钱。前沿技术吸收更多的喜好者发烧友；成熟的技术能够做好质量和价钱让更多的群众运用。