大家聊高精地图的时候，“无图”这个词最近听得多了。但你知道吗，这其实是个“新包装”，实质是云端实时建图能力提升了，并非真的不要地图。四维图新CEO程鹏直接点破了行业的迷思。 咱们来算算这笔账，高精地图到底有多贵？程鹏说，四维图新已经投入了30亿元，才完成了全国高速公路和120多个城市主干道，大约30万公里的高精采集。要全面覆盖的话，还得再砸100到200亿元进去。每年维护和更新还要吃掉40到50亿元。单凭一家企业单打独斗，肯定行不通。 再说个现实问题，“无图”到底行不行？程鹏用物理限制给“无图”泼了一盆冷水。他说，激光雷达加BEV还有Transformer最多只能看到300米远的东西。如果两公里外突然发生事故、或者有分叉路口、限行标志这些关键信息，光靠传感器根本看不到。这时候还得依赖带时空属性的高精地图。 这么说来，“无图”其实是个伪命题。但是云端实时建图确实能给咱帮大忙。终端设备不用再装一个完整的HD图了，但得在云端保留一个“SD Pro”，就是SD地图精度加上HD车道连通性。遇到复杂路口再从云端拉取对应的图层，低成本解决难题。 现在市场对地图的要求越来越苛刻了。以前导航用的SD MAP能做到每天更新一次POI，HD MAP也在往这个方向努力。精度方面更是高得吓人：早期导航能达到5米到10米的级别；ADAS系统能做到5米加1米；HD达到10厘米；高速场景下甚至要求达到3厘米（公共安全红线）。 这就像是给智能驾驶打了个补丁。真正的长期解决方案还是得靠“全量高精图加上云端增量修正”，再加上行业共建的数据闭环。只有这样才能让高精地图从一个“烧钱黑洞”变成智能驾驶的基础设施底座。 你看那北京的5米精度路口、上海的300米传感器视野、还有南京的3厘米高速要求，这些数据都在告诉咱们一个道理：如果没有全量高精地图作为基础支撑，“无图方案”根本没法落地运行。 所以行业里大家必须一起共享数据、分摊成本、共担责任才行。别老想着单打独斗去画全国的全量高精图了，那是养不起的。四维图新自己已经用4000多辆出行车辆每天贡献轨迹和摄像头数据了，但这还远远不够。 大家得把审图周期拆得更细一些：季度审、月审、日审、小时审、甚至分钟审都要搞起来；开放共享平台让更多设备加入进来；遇到问题就拆招——质量交给专业测绘团队负责，成本靠联盟一起来分摊；审图节奏大家集体协商来定。 最后程鹏给咱们画了个饼：云端建图只是个临时补丁；真正的未来还得是“全量高精图+云端增量修正”再加上行业共建的数据闭环。只有把蛋糕做大、把数据共用、把成本共摊了，高精地图才能真正从“烧钱黑洞”变成智能驾驶产业的底座。 咱们看看这些数据：四维图新已经花了30亿元才做到这么多；想要全面覆盖还得再砸100到200亿元；每年维护还要吃掉40到50亿元；5米精度路口、300米传感器视野、3厘米高速要求、30万公里采集量、30万POI更新量、1米ADAS精度、10米早期导航精度、200亿元的总投资……这些都是实实在在的数字。 所以说“无图”的想法很美好但不现实；“全量+增量”才是硬道理；“高速NOA场景下虽然理论上车端确实不需要装载一个完整的高精地图”，但“复杂路口仍需从云端调用数据”；“云端实时建图可以成为高效补充”；“把审图拆成‘小颗粒’”……这些都是我们必须面对的事实。