今年，端到端无图智驾可谓是智驾领域最火的概念之一。之前我们已经给大伙仔细梳理了什么是端到端，今天，我们再把无图这个概念讲清楚。
隧道中的误识别
不久前，国内某号称采用无图端到端智驾的车型在隧道中将一个快速左弯识别成了左转路口，原因则是将隧道识别成了上方带路口的地面路网。卖的时候说无图，用的时候还是有图。这又是怎么一回事呢？
在驾驶辅助中，无图二字并不是指不依赖地图，而是不依赖高精地图。原因也很简单——资质问题和成本问题。所以无论一年前普及的NOA、还是今年火爆的端到端，我们都需要一个开启导航、设定目的地的过程。这个过程是让车辆设定智驾路线、确定道路边界、元素的底层架构；而路上遇到的各种情况，再通过视觉方案进行补充。
简单来说，就是通过车载传感器+普通导航地图实现高精地图的功能。因此，这种所谓的无图智驾，是一种重感知轻先验的智驾方案。
无图智驾的三种方案
在这个大框架下，又有依靠激光雷达等多种传感器的融合感知路线和仅依靠摄像头的纯视觉方案。两种方案的主要区别其实就是激光雷达，可想而知，融合感知方案效果更好、对系统算力要求也低一些；而纯视觉方案虽然在传感器方面可以节省成本，但对智驾芯片的算力提出了更高的要求。
隧道识别错误的原因
回到刚才的案例，我们就知道了，隧道停车的原因其实就是导航图路径发生了偏移，使得车辆认为自己在路口而不是隧道。这也侧面说明了无图智驾的一个局限性，很难跳出导航路线规定的边界来做决策。
这样一来，其实问题就推给了导航系统——如何快速识别本车是行驶在高架上还是高架下？主路还是辅路？地面还是隧道？而智驾系统可谓是不粘锅。
结论
所以结论还是，现阶段的智驾仅仅是用作辅助，我们在实际使用中还是不能掉以轻心。距离L3的默认司机睡觉和L4的默认司机瘫痪甚至L5的默认没有司机还有很长的路程要走。
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