目前，主流自动驾驶有两套底层逻辑。一种基于以特斯拉为代表的重感知流派，另一种基于高精度地图，结合硬件传感器获取基本参数，提高自动驾驶模式下车辆的精度。
可以说，我们现在看到的地图导航是给司机看的，而高精度地图实际上是给汽车看的。它包含重要信息，如车道和路径规划、车辆定位和视线外感知。因此，对地图使用的普及性以及不同地图开发人员之间的互操作性提出了很高的要求。
几年前，我们已经看到许多车企开始强调感知而非地图的概念。其中一个原因是，如前所述，汽车公司不能强迫用户使用固定的软件供应商。第二个原因是，近年来地图采集资质的收紧极大地影响了整个自动驾驶领域的上下游利益链。
对于视觉自动驾驶汽车，他们认为传感器必须提供更准确的路况反馈。然而，事实是，摄像头和传感器的积累并没有任何危害，但对于现阶段来说，这完全是多余的设置，消费者不必为未来买单。毕竟，在这些硬件的背后，也是车企高昂的采购成本。
另一方面，尽管高精度地图无法像激光雷达那样准确扫描周围车辆的动态，但它们受到网络和流行度等因素的影响。但对于道路，如曲线、坡度角、信号状态、交通标志、车道线位置和宽度，它可以更准确地处理它们，并在更大的维度范围内处理它们。
目前，百度、高德、四维图新（002405）和依图通几乎垄断了行业的大部分市场份额，而其他小规模地图供应商的收集和覆盖面积远不及它们。对于能否摆脱众多汽车行业大佬所说的“拐杖”，绝大多数行业从业者仍持观望态度。
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