沒了高精度地圖資質 滴滴自動駕駛業務會怎樣？
「即將擱淺。」
這是滴滴自動駕駛業務最近被給出的最新預判。
就在經年累月數據審查和80億罰款結果出爐後，外界對於滴滴，都認為已經是「利空出盡」。
但高精度地圖相關的進展，以及隨之而來的傳聞，再次將滴滴特別是其未來戰略重心——自動駕駛，推至台前。
所以滴滴真的失去高精度地圖了嗎？
沒有了高精度地圖，自動駕駛業務就會擱淺嗎？
這既是滴滴利益關切的問題，也其實是整個自動駕駛行業正在面臨的分水嶺挑戰。
滴滴失掉高精度地圖了嗎？
從傳聞中的根據來看，滴滴的地圖測繪資質，確實沒了。
從去年7月開始，國家主管部門對中國企業的地圖測繪資質進行複核，在第一輪審核通過名單上，就已經有人注意到沒有滴滴。
而這個時間點，也正是滴滴開始接受調查的期間，站在局外視角，很難不把這兩件事做關聯推測。
而最新的複核公示名單，依舊沒有滴滴身影。
於是開頭那個預判，就被更加直接地提了出來。
但問題是，所謂的「地圖資質」到底是什麼？和百度、高德導航有啥不同?對於自動駕駛業務來說，重要性又體現在哪裡？
地圖測繪資質行業內俗稱的「地圖牌照」。
此照在手，企業就可以合法收集中國道路交通訊息，繪製高精地圖。
地圖資質細分又包括甲級導航電子地圖製作資質證書（簡稱「甲導」）和甲級測繪資質證書（簡稱「甲級」），分別由自然資源部及各省級自然資源主管部門負責審批和管理。
其中，「甲導」證書是高精地圖業務的敲門磚，是地圖行業的頂級牌照，也是一眾互聯網地圖企業需要的核心資質。
按照最新《測繪資質管理辦法》，申請甲導證書的要求，包括：
有法人資格；
有與從事的測繪活動相適應的測繪專業技術人員和測繪相關專業技術人員；
有與從事的測繪活動相適應的技術裝備和設施；
有健全的技術和品質保證體系、安全保障措施、資訊安全保密管理制度以及測繪成果和資料檔案管理制度；
存放地圖數據的伺服器要設在中國境內，且不得與境外伺服器共享地圖數據。
從2014年開始，國家相關部門的監管變得更加嚴格，只要涉及高精地圖相關，主管部門對申請主體的股東背景一向予以高度關注。
當然不是簡單地斃掉一切有境外股東或業務的企業，而是要求企業必須如實彙報相關情況，而且必須確保協議控制安排下，不會導致外方直接參与測繪活動管理、接觸測繪數據。
過去20餘年中國僅有30餘家企業獲得這一資質，如四維圖新、凱立德、百度、高德等。
也是這種稀缺性，讓這一資質一度成為企業競爭力之一，甚至有自動駕駛創業公司，拿到相關資質後估值就能翻倍。
而滴滴為了拿到地圖牌照，在2016年成立了滴圖科技，並於2017年拿到了甲導資質。
不過，這一證書的有效期限是5年，到期後需要企業重新提出申請，並由主管部門再次審核發放。
滴滴的牌照，已經於2021年12月31日到期。而在這同一批牌照到期前半年，主管部門已經開放二次申請渠道。
但是在今年最新公布的兩批審核通過名單中，我們熟悉的高德、百度、華為、騰訊、四維圖新、吉利億咖通等等地圖行業無論新銳還是老玩家，都在列。
唯獨沒有「滴圖科技」，也沒有滴滴母公司「小桔科技」。
去年7月，國家對滴滴的調查已經開始。
在這個地圖資質複核工作開始的時間點，是滴滴自己選擇沒有提交申請，還是提交了申請沒通過，不得而知。
而如果沒有甲導資質，滴滴就不能再進行地圖測繪工作。相應地，滴滴軟體內也只能接入高德、百度等三方地圖。
或者回到更古早的階段，滴滴其實用的就是騰訊地圖的接入。
對於尚未完全擺脫調查影響的滴滴打車業務來說，並不缺解決方案。
只是如果放到自動駕駛業務的影響來看，就當前階段，擱淺與否不好說，但確實意味著需要重新思考自動駕駛路線。
高精地圖資質，對自動駕駛有多重要？
先拋出結論：
中國幾乎所有的自動駕駛公司，沒有了高精地圖，研發路線都要被推翻從0開始。
滴滴自動駕駛自然不能例外。
為什麼？
先來了解一下高精地圖具體是什麼概念。
顧名思義，高精度地圖相比普通地圖，能識別的道路資訊更多，其中包括準確的道路形狀、每個車道的坡度、曲率、航向、高程，側傾的數據等。
把這些數據運用到自動駕駛中，可以讓自動駕駛汽車「感知」到範圍更廣的道路走向外的其他資訊，從而做出相應的動作。
打個比方。
高精地圖：前方坡度30°，請將車速降低至60km/h。
自動駕駛系統：好嘞。
高精地圖：前方右側有個直徑30cm的坑，請提前換道避讓。
自動駕駛系統：多謝提醒。
這種視距以外，或者極為微小的道路變化，僅靠自動駕駛的光學雷達或視覺系方案，遠遠無法達到提前預知的效果，這時候就得讓高精地圖提前使系統感知到道路資訊。
所以高精度地圖，實際是最被易於忽略的「基礎冗餘」，其實可以看做除攝影機和雷達外的又一種「感測器」，能夠為整個系統提供更加準確詳實的決策依據。
而提高自動駕駛系統的決策距離上限，既能使得同樣的能力水平下，車端算力門檻更低，也能讓駕駛體驗更平滑。
最重要的，是高精地圖在當下單車智慧方案遠不夠成熟的階段，為整個自動駕駛兜底。
而在中國，中國道路的複雜性、基建更新速度，使得只靠感測器的單車智慧研發難度遠高於其他地區。
所以，高精地圖是所有立足中國的自動駕駛公司、主機廠是最合算、最高效的路線。
這樣一來，中國主流的自動駕駛路線，已經和特斯拉代表的單車智慧路線分化，形成了依賴高精地圖的路線。
比如，處處學習復刻特斯拉的小鵬汽車，其高階的城市和高速NGP功能，也只能在高精地圖覆蓋的範圍內使用。
這實際也是小鵬放話在智慧駕駛上打得馬斯克「找不著東」的底氣之源。
畢竟特斯拉的智慧駕駛方案，不依賴高精度地圖——至少官方是這樣明確的，於是整體體驗上，自然也就要大打折扣。
所以結論是，有高精度地圖，確實能加速自動駕駛落地，增強安全性和體驗上的舒適性，是當前解題自動駕駛商用落地的保障之一。
但是，也並不意味著離開了高精度地圖，完全發展不了自動駕駛。
至少馬斯克和特斯拉，就是「高精度地圖」問題上的反對派，並且展示出了可能性和可行性。
馬斯克的思路很簡單：摒棄高精度地圖，走實時地圖生成之路，即繪即用。
一方面，這是馬斯克「第一性原理」出發的結果，既然人開車駕駛是「視覺」主導的結果，那光學雷達也好、高精度地圖也好，都是拐杖，為什麼不能扔掉？
另一方面，特斯拉也有其特殊性。在美國，地廣人稀，車流密度和路況複雜性用高精度地圖不划算。在中國，特斯拉的「外資」屬性決定了在高精度地圖問題上的尷尬處境。
但也是這種狀況下，特斯拉依靠量產車上路後的數據迭代和模型優化，展現出了自動駕駛性能提升的可能性，開始讓越來越多自動駕駛公司，思考不依賴高精度地圖的必要性。
包括自動駕駛老兵、毫末智行CEO顧維灝，就在最近的公開活動中表示，自動駕駛落地不必非得高精度地圖，甚至需要擁有不依賴高精度地圖的能力。
比如在中國北京，二環以內的自動駕駛落地，就必須要考慮不依賴高精度地圖的問題。
所以要實現自動駕駛真正的規模化落地，實現連續不間斷的自動駕駛體驗，對於高精度地圖就不能100%依賴。
實際上，為了與高精度地圖的脫鉤，自動駕駛業內也有一些變種方案。
比如眾包地圖。在停車場或一些區域，通過車主駕駛軌跡和路線的分享，雲端共享，實現更低成本和更大規模的自動駕駛能力應用。
以及在最近Mobileye對極氪001的OTA更新中，也展現出了這種眾包「高清地圖」的實踐。
所以失去了高精度地圖，自動駕駛業務就會擱淺嗎？
答案其實並不絕對，沒有定論。
只是對於滴滴自動駕駛，如果真失去了高精度地圖，確實需要走一條更難的路，走一條之前計劃外的落地之路。
