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目前主流的自動駕駛有兩套底層邏輯，一個是基于以特斯拉為代表的重感知流派，另一種則是基于高精度地圖，再配合硬件傳感器獲取基礎參數，提升車輛自動駕駛模式下的精準性。

可以說目前我們看到的地圖導航都是給駕駛員看的，而高精度地圖其實是給車看的。它內含了車道和路徑規劃、車輛定位、超視距感知等重要信息。因此對于地圖的使用普及率和不同地圖開發商之間的互通性要求很高。

從幾年前我們就看到，不少車企已經開始強調重感知、輕地圖的理念。原因之一是剛才說過的，汽車企業無法強迫用戶使用固定軟件供應商。原因之二是近幾年地圖采集資質的收緊，讓整個自動駕駛領域里的上下游利益鏈受到了莫大的沖擊。

對于視覺系的自動駕駛車輛來說，它們認為更精準的路況信息反饋一定來自于傳感器。然而事實是攝像頭、傳感器的累加確實沒有壞處，但對目前現階段來說，這完全是冗余設定，消費者大可不必為了未來而去買單。畢竟這些硬件的背后，也是車企高昂的采購成本。

反觀地圖派系，高精度地圖雖然不能像激光雷達一樣準確掃描周遭車輛動態，畢竟有網絡和普及率的影響因素。但對于道路，例如彎道、坡角、信號燈狀態、交通標識、車道線位置和寬度，它都處理的更精準，維度更廣泛。

（本文所有圖片均源自于網絡）

目前百度、高德、四維圖新(002405)和易圖通，幾乎壟斷了行業內的大部分份額，其它小規模地圖供應商的采集和覆蓋面積遠不如它們。至于能不能甩開這個多位車企大佬口中的“拐杖”，絕大部分的行業從業者，還都在秉持觀望態度。

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