车企弃图，图商喊冤。
今年以来，围绕高精地图的“去留问题”成为车企和图商之间的争议焦点。
在车企看来，高精地图的维护成本太高，再叠加漫长的更新周期以及政策束缚等影响，阻碍了车企在城市辅助驾驶的发展。
甚至于，为抢占城市 NOA（Navigate On Autopilo，自动辅助导航驾驶或领航辅助驾驶）的落地先机，包括小鹏、理想、元戎启行、轻舟智航等车企和解决方案厂商推出了不依赖高精地图的智能驾驶方案。
对图商来说，虽然车企高喊“无图”，但其推出的解决方案本质是算法和模型升级带来的在云端上实时建图能力增强，并不是真正的不要图。
“传感器加芯片，四块 ORin 芯片的算力和模型在理论上可以实现车端不需要搭载完整的自动驾驶高精地图，但不代表真的可以不用图，只是将图放在云端训练再赋能给车端，把虚拟的地图放到车里，低成本解决（城市 NOA）需要的地图问题。”四维图新 CEO 程鹏在智能网联汽车自动驾驶地图基础平台产业联盟发布仪式上表示。
程鹏直言，车企指出的问题确实是目前高精地图遇到的瓶颈，但仅仅将症结归结为图商有失偏颇。“要实现自动驾驶，就不可能做到无图。抱怨没用，遇到问题就想办法解决。”程鹏说道。
关于高精地图的成本问题，程鹏算了一笔账——从 2015 年开始，四维图新每年在 HD 地图上面投入的金额约为 4 个亿，8 年花费 30 个亿，而覆盖全国道路大概需要花费 100-200 亿元。
“每年维护、更新还需要花费 30%，而四维图新每年收入只有 40-50 亿元，全部的收入都投入进去也做不起来。”程鹏直言。
另外，要实现数据闭环，也需要行业共同协作。程鹏表示，目前四维图新有 4000 多辆车每天贡献轨迹和摄像头数据，但这远远不够，HD 地图需要的高清数据只能图商去跑。
程鹏指出，实际上车里是有（高清数据）的，比如一些搭载激光雷达车型跑出来的数据，只是没有把这些数据汇总好。
关于审核问题，以往高精地图审核时间需要 2-3 个月时间，如果是首次采集的新地图，审核市场甚至长达半年，这显然难以满足自动驾驶需求。
近期，四维图新就曾指出想把审图时间压缩到一天，据悉，相关部委已经提出指导要求，地理信息内容的优化如果没有涉及敏感信息，可以用半自动/自动审查来提高效率。
“图商把地图做好后，可以通过安全链路把地图上传到审图中心，地图较上次有了哪些更新比如路牌变化，平台一对比没有问题，就可以给编号。另外审图的快慢还取决于地图的数据量，现在有了大算力，只要服务器够多这也不是问题。”四维图新地图中心政策标准总监朱大伟曾说道。
与此同时，地理信息时空数据作为国家基础性战略性信息资源，事关国家安全，如何在满足智能网联汽车产业发展需求的同时，也能够确保时空数据在存储、使用环节安全合规，需要跨产业、跨领域不断探索和深入的研究与实践。
“地理信息时空大数据已经成为了智能网联汽车、智慧城市相关产业数字化基础建设关键支撑。”中国测绘学会理事长宋超智表示。
产业发展和技术应用还存在多重难点和挑战是既定事实，而解决问题的关键也不仅仅依靠图商，而是需要全行业的参与。
因此，7 月 14 日，在中国汽车工程学会、中国测绘学会、国家智能网联汽车创新中心、中国地图出版社集团有限公司等单位发起下，在北京正式成立智能网联汽车自动驾驶地图基础平台产业联盟。
截至目前，联盟已有 30 余家企业单位确认加入，包括中国汽车工程学会、中国测绘学会、国家智能网联汽车创新中心、中国地图出版社集团有限公司、国汽智图、上汽集团、长安汽车、东风汽车集团技术中心、北汽研究总院、广汽研究院、比亚迪汽车、长城汽车、吉利远程新能源、奇瑞新能源、江淮汽车、蔚来汽车、理想汽车、合众新能源、厦门金龙、宇通客车、江铃新能源、四维图新、中海庭、中咨泰克、北京亦庄智能城市研究院集团有限公司、北京车网等企业，以及北京、重庆、广州、苏州、德清等地示范区运营单位。
“基于众源更新路线的 AI 多源数据融合引擎，能够为智能网联产业用户提供低成本、高鲜度的高精动态地图数据服务，提升自动驾驶的安全性和舒适性。”中国工程院院士、清华大学教授、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强说道。
在工业和信息化部装备工业一司一级巡视员苗长兴看来，此次联盟的成立，为行业提供了自动驾驶地图众源更新的基础平台，能够有效缓解地图更新慢、数据源分散、数据质量不高、标准不统一等共性问题。
