智駕演進過程中，地圖這一角色始終不可或缺。

過去的行業(yè)敘事里，「高精地圖」是智駕的安全底座，憑借厘米級精度和龐大的地圖網(wǎng)絡(luò)，它把車輛的每一次行為都納入可控的框架。

但僅靠高精地圖到不了自動駕駛終局，并且它太貴、太慢、太難——一張城市級高精地圖的制作成本高達數(shù)億元，更新周期以月計，覆蓋率、時效性都跟不上車企量產(chǎn)節(jié)奏。

尤其端到端技術(shù)路徑的洗禮后，車企對于地圖的需求轉(zhuǎn)向了「輕量化」。

去年一年，幾乎所有新勢力都在談「無圖」，即不依賴高精地圖，讓城市 NOA 能在更多城市、更多場景中實現(xiàn)快速部署。

但這并不意味著圖商的價值被削弱。

相反，圖商從可見的地圖服務(wù)，轉(zhuǎn)向隱形的智駕底層支撐。從過去精密式的測繪地圖，到將重心轉(zhuǎn)向云端提供必要支撐。

這也意味著，圖商們的商業(yè)模式正在重寫，不再依賴「賣圖掙錢」的單一邏輯，而是轉(zhuǎn)向更復(fù)雜的生態(tài)價值。

這場地圖戰(zhàn)爭，比想象中激烈，也更加隱蔽了。

01、從高精地圖到無圖，層層交織

今天，如果我們將智駕地圖體系拉成一條時間軸，它正經(jīng)歷著清晰的三層演化：

• 高精地圖（HD Map），強調(diào)精細化。以厘米級或分米級精度，將車道線、障礙物等細節(jié)納入體系。它在 L4 級自動駕駛中不可或缺，但成本高昂、更新緩慢。

• 輕地圖（Lite Map），強調(diào)實用性。只保留關(guān)鍵車道信息、拓撲關(guān)系，舍棄復(fù)雜語義標(biāo)注，以此換取更快的迭代、更低的成本，主要適用于城市 NOA。

• 無地圖/模型化地圖，強調(diào)即時性。利用大模型、視覺算法「即采即用」，在輕圖上更進一步擺脫地圖數(shù)據(jù)，但仍需基礎(chǔ)地理要素作為支撐。

不過，這三層并非涇渭分明，而是在實踐中層層交織。有兩點共識需要明確：

其一，「無圖」并不等于「沒有地圖」，車企宣稱的「無圖 NOA」，主要指擺脫「事先制作、靜態(tài)存儲、人工維護」的高精地圖體系，但實質(zhì)上多以輕量化地圖為基礎(chǔ)，通過感知算法實時補足拓撲信息。

弱化高精地圖的作用，本質(zhì)上是把「地圖責(zé)任」轉(zhuǎn)移到「感知責(zé)任」上，讓算法在行駛中動態(tài)生成道路結(jié)構(gòu)，再由云端數(shù)據(jù)完成動態(tài)校正與安全兜底。

其二，高精地圖并未退出 L2 級智駕舞臺。尤其在高速公路、城市快速路等穩(wěn)定場景中，高精地圖依舊在提供安全冗余與體驗優(yōu)化方面發(fā)揮作用。它能提前識別彎道、坡度、匝道限速，為系統(tǒng)決策留出更充裕的時間。在 L2 或 L2+階段，它依然是「穩(wěn)」的代名詞。

今天的智駕地圖格局，是一種多層共存的動態(tài)平衡。城區(qū)智駕更依賴輕量化地圖與感知主導(dǎo)的「弱圖方案」，以降低成本、加快部署速度；高速、固定路線等場景，則繼續(xù)使用高精地圖強化安全與穩(wěn)定性。

所以，從技術(shù)趨勢上看，即便端到端大模型落地，顯式或隱式的地圖要素仍將存在于算法權(quán)重之中。

畢竟，對車企而言，智能駕駛從「可用」走向「好用」，不只是感知與算力的競賽，更是在算法體驗、成本結(jié)構(gòu)與安全邊界之間尋找平衡。輕圖、無圖確實是行業(yè)方向，但是否「去掉高精地圖」，并不是一道非黑即白的選擇題，終歸是基于好用的地圖工具為體驗服務(wù)。

圖商們也在快速響應(yīng)車企訴求，一方面，推出適配的輕圖化方案，包括騰訊、高德、百度、四維圖新等圖商在內(nèi)，都打造出相關(guān)輕圖產(chǎn)品，對地圖精度與元素豐富度進行裁剪，降低制作和部署成本。

另一方面，直接推出多圖層合一的「一張圖」方案。

比如四維圖新的 OneMap 產(chǎn)品，將導(dǎo)航地圖、高精度地圖、輔助駕駛地圖和停車場地圖合而為一，以「一張圖」賦能全場景智能駕駛時代。

騰訊也推出"多圖合一"模式，實現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)航地圖、輕量級高精數(shù)據(jù)與高精地圖的有機融合，車企可以靈活按需定制地圖。據(jù)高工汽車數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)城區(qū) NOA 搭載智駕地圖市場中，騰訊地圖的市占份額位居一位，已為超過 20 家車企及 Tier 1 提供云圖服務(wù)。

02、精度不如鮮度、廣度，圖商們高手過招

過去，高精地圖盛行，行業(yè)都將「精度」放在首要標(biāo)準(zhǔn)，用厘米級、分米級的差異衡量地圖的優(yōu)劣，無圖、輕圖方向轉(zhuǎn)變后，地圖的價值體系也在被重新書寫。

一是地圖依然要講究廣度。

地圖繞不開「覆蓋率」、「可用性」這兩項底線指標(biāo)，智駕功能的體驗感首先取決于它能否「開得出去」，城市越多、道路越全、更新越快，用戶的信任感就越強。

像騰訊、高德、百度這類主流圖商，憑借多年積累的導(dǎo)航底盤，其基礎(chǔ)導(dǎo)航地圖幾乎覆蓋全國 360 多個城市，車道級導(dǎo)航道路超 360 萬公里，實現(xiàn)了真正意義上的「全國城鄉(xiāng)無縫導(dǎo)航」。

在智駕部署仍局限于部分城市的當(dāng)下，這樣的覆蓋廣度，正是車企實現(xiàn)城市 NOA 全國化的前提條件。

與此同時，POI（Point of Interest）數(shù)據(jù)的重要性被顯著提升。它不僅是導(dǎo)航地圖的「注釋層」，更是智能座艙與 AI Agent 的語義入口。

目前，高德與百度的 POI 數(shù)據(jù)量均超過 1.8 億，騰訊約 8000 萬，除道路信息外，還整合了充電樁、實時公交、餐飲、住宿、景點等生活場景數(shù)據(jù)，為車載語音助手、出行推薦與智能決策提供語義支撐。

停車場數(shù)據(jù)也成為地圖競爭的新增戰(zhàn)場。百度地圖 V21 版本推出智駕級車位導(dǎo)航，依托北斗高精定位，可精準(zhǔn)覆蓋全國超 200 萬停車場，實現(xiàn)「行泊一體」與「代客泊車」功能落地；騰訊地圖 9.0 版本則聚焦全國 5000 個重點停車場、227 萬個車位。通過高精數(shù)據(jù)打底與感知回傳優(yōu)化，覆蓋傳統(tǒng)眾包難以觸及的「盲區(qū)」。

二是地圖更講究鮮度。

地圖的價值已不在「靜態(tài)存量」，而在「動態(tài)更新」，車輛感知到的新場景需要實時回流云端，云端的道路變化、施工信息又要快速下發(fā)補盲，這形成了一個「分鐘級的閉環(huán)生態(tài)」。

目前各大圖商正在用眾源數(shù)據(jù)和實時更新機制，為智駕兜住安全底線。百度地圖的智駕級車道導(dǎo)航，能在高速場景中針對施工改道、事故占道等突發(fā)情況，實時推送車道級預(yù)警信息，輔助智駕提前避讓、提前接管，避免「最后一秒急變道」的風(fēng)險。

三是地圖正在走向語義化、智能化。

過去的高精地圖是「幾何的」，告訴車輛「車道線在哪里」。

而如今的輕圖和模型化地圖是語義的，即理解「這條路意味著什么」。是左轉(zhuǎn)必停，還是潮汐車道？這些語義信息，正在成為智駕安全與舒適體驗的核心要素。

騰訊地圖推出的「老司機駕駛經(jīng)驗圖層」，就是一次典型的語義化創(chuàng)新，相當(dāng)于把人類駕駛經(jīng)驗數(shù)據(jù)化，讓智駕系統(tǒng)理解哪些路段容易顛簸、哪些彎道需減速、哪些路口事故高發(fā)，從而在決策時更像人，更穩(wěn)、更聰明。這些數(shù)據(jù)將提供給車企，或在與車企的共創(chuàng)共建中提升用戶智駕體驗。

總體來看，從精度到廣度、鮮度與語義力，地圖正在從冷冰冰的幾何模型，變成一套能感知、能學(xué)習(xí)、能推理的智能基礎(chǔ)設(shè)施。它不再只是智駕系統(tǒng)的「定位工具」，而是成為算法與世界之間的橋梁。

03、賣服務(wù)，圖商的新起點

不可否認，智能駕駛駛?cè)肷钏畢^(qū)，地圖依然是系統(tǒng)不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施。

只是，圖商的「鐵飯碗」還在，捧法變了。

過去車企買的是一張靜態(tài)的圖，如今他們要的是動態(tài)的數(shù)據(jù)服務(wù)，包括實時更新、云端協(xié)同、算法接口與模型訓(xùn)練支撐，「賣圖」這種一次性授權(quán)模式已難以為繼，「賣服務(wù)」這種長期復(fù)利方式正成為行業(yè)共識。

一個只賣圖的圖商，已經(jīng)不夠用了。

如今，以高德、百度、騰訊、四維圖新為代表的圖商，正在集體重塑身份，共同邏輯是，從單一的數(shù)據(jù)提供者轉(zhuǎn)型為綜合的服務(wù)平臺，在能力邊界上延伸到算法、生態(tài)、乃至車端系統(tǒng)的深度融合。

在這條賽道上，大廠的生態(tài)體系成為天然優(yōu)勢。

高德、騰訊不約而同地談?wù)撈稹笇?dǎo)航智能體」，但兩者路徑明顯不同。

高德地圖更像一個「C 端出行運營商」。

它要解決的問題是如何盤活 10 億級用戶池，提升用戶粘性與轉(zhuǎn)化效率。最新推出的智能體「小高老師」，通過主動交互與空間理解重構(gòu)出行體驗。

其核心不在地圖本身，而在「體驗智能化」，即用 AI 理解用戶、預(yù)判意圖、生成場景化服務(wù)。這使高德在從「導(dǎo)航產(chǎn)品」向「出行智能生態(tài)」過渡的過程中，具備了更強的 C 端流量轉(zhuǎn)化與服務(wù)閉環(huán)能力。

騰訊地圖的路線更系統(tǒng)化，專注扮演出行基礎(chǔ)設(shè)施伙伴的角色。

它的核心問題在于，如何讓騰訊生態(tài)獲得出行場景的增量價值。在微信生態(tài)、智能座艙與車云系統(tǒng)的融合中，騰訊地圖承擔(dān)的是一個「隱身底座」的角色，相當(dāng)于打通車機、社交與支付，讓導(dǎo)航成為整個出行鏈路的中樞節(jié)點。它的核心不在導(dǎo)航體驗，而在生態(tài)協(xié)同最大化。

值得一提的是，騰訊地圖的數(shù)據(jù)能力也延伸至云端世界模型與虛擬仿真訓(xùn)練層面，使得數(shù)據(jù)價值成為 AI 駕駛系統(tǒng)訓(xùn)練的重要基礎(chǔ)模塊，真正構(gòu)建出云圖一體的大生態(tài)。

而百度地圖更偏向技術(shù)深水區(qū)。

它在智駕地圖領(lǐng)域的底座化布局最徹底：已覆蓋 1200 萬公里路網(wǎng)、300 萬個精細路口，具備「天級靜態(tài)、分鐘級動態(tài)」更新能力。百度地圖的價值，除了面向 C 端用戶的導(dǎo)航功能，同樣包括智駕算法訓(xùn)練、仿真與決策層的支撐。

對百度來說，地圖已經(jīng)不只是產(chǎn)品，而是智駕系統(tǒng)的基礎(chǔ)感知層的核心部分。

與大廠們區(qū)隔，四維圖新選擇了更具產(chǎn)業(yè)屬性的路徑，徹底轉(zhuǎn)型為新型 Tier1，最近通過戰(zhàn)略并購鑒智機器人，組建「新鑒智」團隊，已打造出覆蓋地平線 J6B、J6E、J6M，高通 SA8620、SA8650 等多平臺的產(chǎn)品矩陣，成為地平線生態(tài)的核心合作伙伴。這一轉(zhuǎn)型，意味著四維圖新正試圖擺脫「圖商」的被動身份，進入智駕系統(tǒng)集成與車規(guī)量產(chǎn)的核心環(huán)節(jié)。

四家圖商的集體轉(zhuǎn)向，本質(zhì)上反映了一個趨勢：在座艙與智駕融合的時代，地圖雖然存在感漸弱，但底層的影響力在上升，它從被動的「位置參照」變成主動的「時空操作系統(tǒng)」，是感知、決策與交互的底層坐標(biāo)系。

在新的產(chǎn)業(yè)邏輯下，圖商們比拼的不再是數(shù)據(jù)精度，而是生態(tài)耦合能力與算法融合深度，即誰能融入更大的系統(tǒng)，成為智駕生態(tài)的節(jié)點。

顯然，從高精轉(zhuǎn)向無圖，圖商不能只跟在行業(yè)后面求變，唯有率先理解趨勢、擁抱趨勢的玩家，才能始終在行業(yè)周期中占據(jù)主動位置。

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