随着科技进步，各大车企纷纷加速推进智能汽车的发展。智能驾驶功能正逐渐成为衡量车辆是否先进的关键指标。值得注意的是，华为发布了全国范围内不依赖高精地图的城区高级智能驾驶方案，小鹏也宣布其智能驾驶技术覆盖243个城市。在这个背景下，整个行业似乎都在向无地图智驾的方向快速转移。

过去的“开城”竞争已经升级为全国性的无地图挑战。但究竟是什么动力促使这些车企决定投身这个对外行看似神秘的无图领域？有图与无图之间，真的存在本质的差异吗？

当算力战胜资金力——无图智驾新纪元

有图智驾与无图智驾代表两种迥然不同的技术路径。传统的有图智能驾驶依赖于高精度地图，该地图详尽记录道路信息到厘米级别，包括车道线位置、类型、宽度、坡度、曲率以及交通标志、信号灯和障碍物等。简单来说，有图智驾仿佛是让车辆沿着一条预设且精确的轨迹前进。然而，这种方法对资金投入要求极高。

你或许不知道，制作高精地图的过程非常复杂和繁重，每天每辆测绘车只能完成约100公里的数据采集，并且每公里的成本可达数千元。在中国快速的基础设施建设速度下，即使是刚刚测绘完的道路，也可能一周后面目全非。此外，地图的变化限制了车企智能驾驶能力的发挥，需要不断更新地图数据才能保持系统的有效性。

与此相反，无图智能驾驶摒弃了对高精地图的依赖，使得车辆在更广阔的范围内自由行驶成为可能。这种方式要求车辆具备更强的感知能力、更先进的算法和更大的计算力，从而对车辆自身的智驾系统提出了更高的要求。

华为如何再次引领行业——全国无图智能驾驶

1.视野清晰、洞察深远——激光雷达仍旧是王道

在无图智能驾驶的技术领域中，主流分为激光雷达派和纯视觉派。目前，高级智能驾驶主要依赖激光雷达，其多线程、高频率扫描、远距离探测的高性能激光雷达意味着更清晰的监测能力和更迅捷的响应速度。

实际的救援事件和网红闪避视频直接证明了高性能激光雷达的实力。在夜晚或逆光等恶劣环境中，这种高感知能力的部件也显现出其优势，因为它们可以提供大量精确的信息，这些信息对计算力和算法提出了更高的要求。因此，配备了激光雷达的智驾车型不仅成本更高，软件研发层面的实力同样不容忽视。

另一方面，大疆和百度主导的视觉系智能驾驶方案则依赖于2D视频内容，这在计算力和算法要求上相对较低。当然，在实际测试中，视觉系并未呈现出太多亮点，说明在实践体验上二者还存在差异。而且，摄像头很容易受到天气和强光的影响，这是不争的事实。

华为则在系统硬件方面展现了卓越性能，采用了激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和视觉感知摄像头等多传感器融合感知方案。激光雷达能够迅速准确地捕捉到周边环境的三维结构信息，且不受环境光线影响。结合毫米波雷达、超声波雷达的探测和摄像头感知，为车辆提供了更远、更精确的三维环境信息。

而华为自主研发的融合感知系统将各种传感器深度整合，保证了顺畅的数据通信，确保了系统的高效运转。

2.从树枝到城市障碍，GOD网络告别“白名单”

智能驾驶系统为了精确控制车辆，需要充分了解车辆外部的环境。过去常用的BEV+白名单技术通过提前输入的白名单识别检测到的对象，例如行人、电动车等。但这种技术有一个明显的缺点——需要系统不断学习不同障碍物类型来更新白名单。如果遇到罕见的不规则障碍物，系统可能就会出现误判，导致犹豫和危险的驾驶行为。

华为的GOD2.0网络（通用障碍物检测）则克服了这个问题。GOD网络像“我的世界”游戏一样，将所有检测到的物体视为3D立体区块。这样系统就可以轻易判断路线上的障碍物，包括行人、汽车等。对于异常的障碍，比如纸箱、倒下的树木、路障等，系统也能高效识别。在GOD2.0网络里，任何占用空间的物体都是潜在的障碍，需要规避。这样就打破了依赖白名单的限制。

3.不仅认物更识路，RCR技术是无图的关键

除了GOD2.0技术实现对“物”的识别，华为智能驾驶还必须让系统识别“路”。无图智驾对道路的精确感知至关重要，特别是在复杂路口、乡间窄路或没有明显标志标线的路段，对智能驾驶系统的处理能力提出更高挑战。

华为智能驾驶结合了普通导航地图和RCR网络推理，构建出大面积的道路拓扑图，相当于2.5个足球场大小。这等同于车辆为自身行驶路线绘制了一幅专属地图，让智驾系统轻松解析现实的道路信息，而不再依赖高精地图。

4.海量数据需迅速处理，MDC芯片驱动L5级辅助驾驶

拥有感知能力和对“物”、“路”的理解，接下来就是要汇总、分析并计算这些信息，最终智能地控制车辆。海量传感器数据的处理不是小挑战，尤其是要在极短时间内完成。因此，强大的计算力是智能驾驶的另一项要求。

华为自研的MDC系列芯片处理能力超越英伟达Orin，能够高效处理来自各类传感器的信息。同时，华为智驾系统避免了盲目的“堆料”，已有的MDC硬件平台算力足以支撑L3至L5级别的自动驾驶辅助功能，无需增加不必要的购车成本。

5.五天覆盖全球路网，华为车BU算力中心独占鳌头

摆脱高精地图束缚后，获取丰富的驾驶“经验”成为下一个目标。早期的智能驾驶系统大多依赖实车在道路上的测试数据。当前，AI建模和云端“跑图”成为主流做法，华为在这一领域再次走在了前列。

华为云算力中心拥有国内领先的2.8EFLOPS算力，置身行业前端。这庞大的云算力给华为智能驾驶带来了巨大优势。利用盘古大模型构建的云端场景库，系统每天进行超过1200万公里的仿真测试。考虑到全球道路总长约6400万公里，华为系统只需5.3天便能覆盖全球每个角落。大量的仿真测试锻造了一个真正的“老司机”智驾系统。

从有图到无图的转变，用户最终体验到的是无论走到哪里都能享受到轻松出行的乐趣。在这背后，是多个系统的完美结合所产生的黑科技。

华为借助全栈自研硬件、丰富的数据资源、对技术革新的不懈追求以及前瞻技术理念，首次推出全国无图智能驾驶。作为消费者，我们不再需要等待高精地图的更新，也不用担心智能驾驶因各种问题降级的经历。

这种智能驾驶系统使得新能源汽车成为真正好用、安全的智能汽车。华为在智能驾驶领域展现了领先的能力，不仅让用户享受到舒适安全的智慧出行体验，更为整个行业设立了新的标准。