抛下争议，回归客户的真实需求本质，你会发现用户对于图的需求或许从未改变，比如精准导航、安全可靠的「一张图」。
面对车企对于高精地图需求变动，四维图新站在用户角度，及时应变推出「场景地图」等，以低成本产品，挖掘藏在地图数据「金矿」深层的价值。
依靠数据底座，四维图新正在转型成为全栈无人驾驶解决方案的提供商，并且转型成为新型 Tier1 直接服务车企。
一些成果也正在显现。2022 年，四维图新无人驾驶系统相关板块，营收同比增长 2144.44%。
过往的优势积累，如何在巨变的外部环境下继续发挥价值——四维图新的求变之路，正在回答这样一个问题。
近期，在上海车展上，「弃用高精地图」而探索「重感知，轻地图」方案，成为业内瞩目的焦点。
实际上，在过去一年里，已经有不少车企纷纷表态：减少高精地图的使用，甚至让其「下车」。
高精地图，曾经作为无人驾驶的「标配」，一度被视为技术层面「感知-规划-执行」环节的重点依赖传感器，如今却似乎成为众矢之的。
回顾过去一年，从一些车企的角度来说，在城市 NOA 落地过程中，为了在错综复杂的城市场景中实现点到点的「导航辅助驾驶」功能，需要一套「成本低、安全性高、加速普及」的方案。
在此背景下，有观点认为高精地图因更新速度以及高成本支出，无法适应城市 NOA 的落地的速度要求。
然而，高精地图对于更多车企仍然是不可或缺的利器。倘若高精地图被完全拿掉，部分用户将对激光雷达视野盲区引发的行车安全产生担忧，比如，一些转弯路口是否能做到百分百覆盖？
有趣的是，从普通用户视角来观察，或许会产生一个疑惑：为什么大家要争论一张「图」？
实际上，用户看到的那张大屏上的「导航图」，不同于业内讨论的「高精地图」。
「普通用户接触到的只是一张图，变化的是背后的生成方式。我们更愿意从这个方面来理解当下关于高精地图的讨论。争论之下，相信回归客户的真实需求，提供精确导航、安全可靠的『图产品』是行业共识」，四维图新高级副总裁、乘用车业务负责人简国栋认为，「重新认识图商的价值，在于从客户的真实需求出发，厘清『一张图』的概念和内涵」。
此前，奔驰 Drive Pilot 首次喊出「出事故负全责」口号。奔驰承诺，一旦车辆发生事故，车企将担负全责。Drive Pilot 是在德国和美国获得官方认证并量产的 L3 级有条件无人驾驶系统。奔驰做出这一承诺的最大保障，正是有高精地图覆盖的兜底。
随着技术的不停地改进革新和市场需求的变化，图商要一直适应和调整。相比此前，针对车企不同时期的需求变动，图商们逐渐从卖出「一张图」的时代，发掘自身在智能汽车未来商业生态中的优势，为用户更好的提供更好的服务。
从商业化角度来说，如何通过技术创新等提升地图鲜度，并且上车减少相关成本，是向下一个时代转型的方向。以提升地图鲜度为例，包括四维图新在内的一些头部图商的发布周期，其实已经走到了「日更新版」的阶段。
为适应市场变化，提升用户在不同阶段的满意度，四维图新在近 20 年来持续迭代，历经「半年版、季度版、月度版、周更新版、日更新版」，几乎陪伴着汽车行业从机械化向智能化时代转型的全过程。
要知道，四维图新是业界第一个完成全国高速道路高精度地图制作，并且也是目前城市道路高精度地图采集最多的图商。
从整个图商行业来说，最能够敏锐洞察机遇，并且及时作出调整战略方向，跑在最前列的当然也是头部图商。
重新发现地图价值，挖掘未来市场的机遇，图商们正在走进另一片新的广阔天地。
放下路线之争，拥抱市场变化，图商们正在积极将标准地图与高精地图实现融合。
在上海车展上，四维图新发布了业内首个场景地图，希望解决城市高阶智能辅助驾驶在城市道路下缺少车道线，以及在路口、匝道、弯道等感知资源要求比较高的场景难题。
面对这堆「数据金矿」，车企们实际上采取了颇为粗放式的利用。四维图新的「场景地图」策略，在于将地图中的数据「打散」，再针对具体场景适配重组，为车企提供聚焦于智能驾驶相关场景的地图服务。
具体来看，整合了传统导航、辅助驾驶、高精地图、停车场「四图合一」的 OneMap 场景地图，能更加适应智能驾驶场景，提升智能驾驶功能的可用性及用户体验。
目前，四维图新已完成 120 个城市场景地图覆盖，这些场景地图采用 NDS 格式的数据分层框架，做出了九层细分数据。
据汽车之心了解，这些场景覆盖了缺少车道线以及在路口、匝道、弯道等复杂道路出行场景，都是当前 L2 级别智能驾驶产品感知能力下的功能痛点。
「我们已经建立了第一批 30 多个场景」，简国栋称，「以减速带场景为例，通过对高度不同的减速带的预判，在小学路口，汽车的车速会自动对应降到 40km/h 等，这其中甚至考虑到减速带厚度的不同。而类似这样的场景，四维图新仍在持续大量的挖掘。」
据悉，这些场景地图数据，可按照不同车企需求对应提供。未来四维图新的场景地图将在 2025 年覆盖 150 个城市，计划 2027 年覆盖全国。
「场景地图」要充分的发挥出价值，就要求四维图新深入研究车企所需，精细化挖掘数据价值，灵活高效地支持汽车舱驾智能化的各种功能的实现。
此前，四维图新曾为宝马在中国市场销售的 2021-2024 年量产上市的宝马汽车提供 L3 及以上无人驾驶地图产品和相关服务，如今，双方合作已经扩展至 ADAS（高级驾驶辅助系统）地图、HD（高精）地图及 LBS（基于位置的服务）等。
四维图新服务宝马汽车获得的一项重要经验在于，面对数量庞大的地图要素，如何精准划分出哪些地图要素用于车身，哪些用于给司机服务。
与之相比，国内车企对于数据应用的深度不足。于是，四维图新决定亲自下场打造体系化的方案，尝试用国际经验服务于国内车厂，将量产经验反哺——场景地图正是这一逻辑下的产物。
简国栋用一组简单直观的数字称，基于全国过路口的数据，能提高车辆的智能化能力，这能够在一定程度上帮助车企从成本上减少 1-2 万元的硬件，「而我们的成本只有 20 美金」。
在体验上，以路口为例，传统 L2 级智能驾驶系统在到达路口场景时，由于车道线不连续，或者受到大路口左转待转区（曲线车道线）的影响，系统会出现方向盘猛打或因车道线条件不达标而引起功能退出，这就降低了用户驾驶体验。
而四维图新基于场景地图的能力，在传统 L2 功能平台（小算力控制芯片）上（即可以大幅度降低的成本），获得等同于甚至更优于装配高成本激光雷达方案的路口通行体验。
在「放弃高精地图」策略下，车企感知方案的投入产出基本符合「二八定律」，即集中 80% 的算力提升 20% 的复杂场景下的应用。这带来的是成本陡升，最终市场能否埋单仍是未知数。
以特斯拉频繁涨价的全无人驾驶系统 FSD 为例，当马斯克得知「中国只有 1-2% 的车主购买了 FSD」，重新开放了 EAP，类似「FSD 选装包」，售价仍然高达 3.2 万元。
在技术瓶颈尚未突破、「人车接管」政策前景不明之前，四维图新倾向于集中精力做好 80%，而剩下的部分必须依靠司机「人为干预」。
以用户需求为出发点，平衡「成本、安全」二者之间的关系。此时，使用高精地图或许是一种更加务实的选择。
毫末智行对外称用时「1000 天」完成了国内首个可大规模量产落地的城市导航辅助驾驶系统「毫末城市 NOH」落地。
虽然对高精地图的态度在发生某些转变，毫无疑问的是，外界已经不允许四维图新安于做一家高精地图供应商了。
四维图新与毫末智行合作的「场景地图」落地方案，成为近期上海车展上的热点话题之一。
毫末智行是该产品作为首家量产落地方案。「毫末城市 NOH」利用场景地图的部分关键要素，实现了在城市道路中识别红绿灯，并控车根据导航和道路情况自主变道等操作。
值得注意的是，在此次合作中，除了地图供应商，四维图新还有一个新身份，可以视为直接和车企接触的「新型 Tier 1」。
高精地图包含着丰富的道路要素，比如车道线、马路牙、栅栏、交通标牌、交通灯、电线杆、龙门架等，实际上承担起了无人驾驶技术的「基础设施」的角色。
在过去，四维图新面对的是 Tier 1，通过将地图服务打包进 Tier 1 的解决方案然后上车。
2015 年，四维图新切入了无人驾驶领域，先从无人驾驶的高精度地图发力，再布局高精度定位和完整的自动驾驶的解决方案，最终「破壁」连接上车企。
与宝马等在内的知名公司合作自动驾驶全栈解决方案，可以说坐实四维图新型 Tier 1 的身份。
整体来说，四维图新已形成了「云驾舱芯」（智云、智驾、智舱、智芯）四条业务线为一体的全栈式解决方案服务能力。
4 月 23 日，四维图新发布 2022 年报。多个方面数据显示，四维图新实现盈利收入 33.47 亿元，上年同期为 30.6 亿元，同比增长 9.37%。
从营收来看，占大头的是车联网业务延伸而来的支柱业务「智云」板块，在去年营收达 20.60 亿元。
此外，随着车规级 MCU 芯片、SoC 芯片持续放量，「智芯」板块营收达到 5 亿元，同比增长 42.68%；无人驾驶辅助系统软硬一体产品及解决方案量产订单陆续出货，「智驾」板块营收达到 1.3 亿元，同比增长 2144.44%。
无人驾驶业务在去年呈现了爆发式增长态势，正在为四维图新向下一个阶段跃迁奠定了新基础。
「无人驾驶离不开高可靠度的感知系统」，简国栋认为，「组成无人驾驶感知系统的多种传感器中，无人驾驶地图具备高精度、全天候，超视距等关键特性，能够解决其他传感器失效的情况下的可靠定位与规划。因此，以自动驾驶地图、高精度定位、云服务平台、以及应用于 ADAS 和自动驾驶的车规级芯片等核心业务，或成为打造『智能汽车新型 Tier1』的基本要件」。
四维图新在努力摆脱单纯「地图服务商」的定位，致力做下一代的导航引擎，在转型之路上能迭代产生怎样的新兴事物，值得以一个更长远的时间维度期待。
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