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据Forbes.com称，特斯拉计划在没有激光雷达的情况下实现完全自主驾驶，而许多其他自主驾驶研究团队目前正押注于激光雷达技术。这不是特斯拉唯一的反向投资。特斯拉还决定不在自动驾驶程序中使用高清地图。同样，大多数其他研究团队也非常重视这项技术。

马斯克说:“我们对高精度车道线(地图)进行了简单分析，但我们认为这不是一个好主意。”

无人驾驶汽车可以使用多种地图。最基本的地图类似于导航系统和手机中的地图。它们只显示道路的位置和连接。今天，这些地图中的大多数，包括特斯拉使用的地图，都画出了每一条车道，因此他们知道地图上每一点有多少条车道，它们是如何连接的，以及每一条车道的功能。

有些地图会非常强大。他们不仅会记录有多少条车道，还会准确记录它们的形状。此外，这种地图可能包含出现在道路上的各种事物的位置、形状和含义的信息，例如停车位、车道障碍、路标、交通信号、人行横道和任何其他可能影响交通的事物。

这些详细地图有时被称为“高清晰度”地图，包含诸如道路图像(通常由激光雷达在红外线下拍摄)和周围环境的信息，包括树木、消防栓、邮箱或环境中的其他物体的位置。追踪这些物体不仅可以了解它们，还可以帮助自动驾驶汽车完成第一项任务，即定位。然而，作为一种工具，全球定位系统的精度和精度仍然不够可靠。

如果地图不包含详细信息，那么本地化地图就没有意义。然而，用户仍然需要根据他们的车道来确定他们的位置。大多数自动驾驶研究团队不仅使用地图进行定位，还帮助自动驾驶汽车了解世界。通过映射过程，他们可以了解周围的事物。如果机器与人类的努力相结合，事物的位置和它们的意义可以更早地被确定。

地图信息可以扮演许多角色。在最极端的情况下，你可以在地图的帮助下开车进入车道，而不是你用眼睛看到的东西。然而，如果实际的道路已经改变并且地图还没有更新，它很可能会失败。所以总的来说，没有人会过分依赖地图。即使你不使用传感器，你也可能知道前方固定的障碍物在哪里。

地图的一个常见用途是用户可以期望看到的东西。特别是，地图可以包含十字路口的所有交通灯信息，包括它们的组成、它们的含义以及它们在空间中的确切位置。知道自己在地图上位置的汽车可以准确知道红绿灯的位置。这可以使识别和理解信号灯变得更容易，并避免其他灯的干扰。对大多数汽车来说，开灯的策略很简单:“如果你没有看到绿灯，就不要前进。”

最重要的是，地图帮助汽车了解周围的世界。当他们看到之前在地图绘制过程中看到的内容时，地图构建者可能会理解并记住它。因此，与不熟悉的道路相比，汽车可以在熟悉的道路上跑得更好。

人工智能工具可以用尽可能多的CPU时间处理大型服务器上的图像，并访问有关世界的数据。汽车必须使用更有限的处理器来实时解决所有问题。

一般来说，用户会在地图上收集更多的数据。事实上，每条街道都可以“重划”，因为每一次一辆新车在这条街上行驶。每次你开车，你来自不同的车道或方向，这可以帮助汽车更好地理解不同时间和不同角度的情况。

人类可以审查关于事物意义的决策，尤其是当面临一些不确定的问题时，人类也可以审查软件决策以确保它们是正确的。

地图生成后，在这条路上行驶的下一辆汽车可以检查地图信息是否正确，而不管汽车是否处于自动驾驶模式。当一辆汽车行驶在一条已经行驶了100次的道路上时，当汽车行驶在一条陌生的道路上时，这两种情况有明显的区别。人类可以在陌生的道路上驾驶，但是借助于过去的记忆(也许是他人的记忆)，他们会表现得更好。

有时人们会错误地将地图称为“另一个传感器”这是一个坏习惯。地图可以告诉你你感觉不到的东西，但它们不是传感器。相反，地图可以帮助你理解你所看到的。地图和所谓的“即时分析功能”的结合可以创造一个值得深入理解的世界。地图可以给你视野之外的信息，但这不应该被视为感知。

没有地图的驾驶就是制作地图。

在大多数汽车中，没有地图的驾驶实际上是在驾驶时创建一个(简单的)地图。汽车必须知道车道的位置、位置并了解环境中的所有相关内容，然后在其中画一条路径。

没有地图开车就像忘记你以前学过的东西，然后再做一次。一旦你可以在没有地图的情况下安全驾驶，地图制作和更新就变成了一个自动化的过程，而且成本要低得多。

马斯克曾经说过:“高精度地图和车道是一个非常糟糕的主意。它不能适应任何变化。”

当然，道路会改变。车道将被重新粉刷，新的建筑区域将出现，路面将出现坑洞。在大城市，一些道路每天都在改变。然而，大多数路段很少改变。因此，正如马斯克所描述的，即使一个系统不能适应变化，它也能做得很好，这就是为什么他把地图视为另一根拐杖。就像使用激光雷达一样，马斯克认为用户需要一个即时分析系统，这是如此之好，以至于地图带来的好处将变得非常小，而依赖地图会降低即时分析系统的速度。

然而，许多自动驾驶研发团队意识到，他们必须具备应对地图上变化的道路的能力。事实上，你可以用一个非常小的系统做很多事情。幸运的是，如果你的地图是详细的，并且由于计算机的完美记忆，这些道路变化是显而易见的。此外，大多数(虽然不是全部)道路变更都是预先计划好的，并在数据库中发布，公司可以把它们放到地图上，所以这些变更并不太令人惊讶。随着时间的推移，这种情况将会改善。

当地图与道路匹配时，地图非常有用。大多数人都相信，拥有先进的多视图功能、强大的中央处理器以及手动查看和测试地图信息的能力将使驾驶更加安全。司机将会深刻地意识到他们周围与地图匹配的事物。总会有不在你的地图上的东西(比如汽车和其他移动物体)和静态物体发生了变化，这是必须处理的事情。

我们可以想象以下安全级别略有不同的场景:

在地图上的正确道路上驾驶:安全等级X+

在地图显示错误的道路上驾驶:安全等级X1

在没有地图的系统中无地图驾驶(特斯拉):安全级别X2

在错误的地图上驾驶错误的道路，你没有注意到错误:安全等级X -

为了理解泰斯拉的观点，我们必须研究X1和X2之间的差异以及案例4的频率(x-)。理论上，X1和X2是一样的。如果你能造一辆不使用地图的车，那么你也应该能造一辆能在道路改变时驾驶的车，因为至少你可以切换到“不用地图驾驶”模式。

分析师估计，特斯拉认为上述观点不正确，因为依赖于从地图获取X+安全级别的自主研发团队可能工作不太努力(与没有地图的驾驶相比)，因此不会做得很好。这是可能的，取决于团队的决定。

特斯拉计划将他们的汽车保持在第三状态(安全级别X2)。这并不意味着所有道路的安全水平都是一样的。总会有一些道路更适合某些系统。在这些道路上，一些系统会比其他系统做得更好。然而，地图总是希望是正确的，并达到安全等级X+。尽管人们可能会犯错误，但在高科技的帮助下，人们可以在地图上多看几眼，更好地理解道路。尤其是当道路“困难”时，人们会更加关注路况。X+应该比X1/X2好，但现在我们假设它只比X1/X2好一点点。

现实情况是，在大多数情况下，驾驶情况是第一种情况(安全等级X+)。因此，即使X+仅仅比X2好一点，想象X1(道路改变)由于某种原因明显比X2(特斯拉的没有地图的方法)差，但是计算人的整个驾驶过程，在第一种情况下(安全水平X+)，驾驶时间越长，概率越大，并且从整个驾驶过程来看，整体安全水平越高。

这就留下了一个大问题——场景4多久出现一次？如果它经常发生，那么灾难肯定会发生。如果地图是详细的，并且地图软件在任何地方都和场景3(安全级别X2)中使用的一样好，那么这种情况应该非常非常罕见。地图通常就像是世界上固定物体的浓缩照片。用户可以将他们看到的和照片进行比较，发现明显的不同。如果地图显示的是直行路标，而你的现实世界显示的是右行路标，那么你马上就会知道发生了错误。

高清地图可以帮助特斯拉避免伤亡。2018年，美国湾区101号高速公路上的特斯拉大火导致为苹果工作的中国员工沃尔德黄死亡。2018年3月，瓦尔特·黄(WalterHuang2018)在山景101高速公路上以每小时71英里的速度驾驶他的Tesla ModelX撞上了路边的安全栅，导致车辆着火，车主死亡。事故发生时，车辆处于自动驾驶模式。

对于沃尔德黄来说，地图将显示出口匝道的形状，这样车辆就不会把匝道误认为是新的车道。地图还将显示路障的存在，将该地区标记为明确禁止。

特斯拉希望将其视觉系统做得非常好，这样他们就可以在没有地图的情况下解决所有这些问题。

道路总是在变吗？

我们可以想象道路一直在变化，因为我们每天都会遇到建筑区和一些小动物。它们很常见，但是你的车成为第一辆遇到这种变化的车是非常罕见的。事实上，对于每一个变化，只有一辆车是第一个遇到它的。尽管如此，如上所述，这并不奇怪，因为绝大多数道路建设都是按计划进行的，并由市政府存储在数据库中。虽然这永远不会是完美的，但这座城市可以让它变得非常好。道路施工人员接受了严格的安全规则培训，以应对他们的危险工作。增加一条安全规则是个好主意，该规则要求工作人员拿出他们的手机并记录道路改变的位置。如果在更改之前(和之后)没有正确更改记录，相关人员可能会受到严厉处罚。可以合理地预计，只有一小部分更改没有出现在数据库中。

一旦这些变化被输入数据库，没有车辆会感到惊讶。无人驾驶汽车可以简单地选择另一条路线(他们并不着急，因为他们无人驾驶)。在遇到尚未通过的施工路段之前，被驱动车辆可能要求驾驶员负责驾驶该路段。一旦他完成驾驶，数据可以上传到数据库，地图可以快速生成，这样其他汽车可以使用一个精确的地图在几分钟内处理距离。有可能你永远不会被要求这样做，因为这将是非常罕见的。

如果汽车遇到数据库中没有记录的改道，人们将只考虑场景2或场景4。这两种情况应该非常罕见，以至于特斯拉的恐惧导致特斯拉的研究团队直接放弃了地图。然而，实际上，在这些罕见的情况下，如果车辆无人驾驶，在远程操作中心的帮助下，简单地减速并小心处理这些非常罕见的情况是可行的。虽然你可能认为这是你身后的车的负担，但请记住，这是车队中第一辆不小心来到一个改变了的路段的车。如果无人驾驶汽车是第一辆进入该区域的汽车，那么这种情况可能每月只发生一次。每年都有几辆无人驾驶汽车进入不断变化的道路，这对交通来说并不是真正的负担。

当积雪覆盖路面时，驾驶规则将会发生很大变化。由于刚刚下过雪，没有地图的汽车可能会完全不知所措。拥有地图和地图道路图案和纹理等本地化信息的汽车可能会遭遇同样的命运。

这款车依靠3D图像(一种新的探地雷达技术)来定位、找到道路、找到自己的位置，然后就可以开车了。汽车在雪地上行驶时会形成车辙。因此，所有类型的汽车都必须有一个系统来发现和使用这些车辙痕迹。在这种情况下，你永远不会使用特斯拉自动驾驶仪，但自动驾驶仪必须能够在雪地里驾驶。

地图经济学

反对地图制图的另一个主要因素是，做好地图制图要花钱。包括德国汽车制造商Here(前Navteq)和TomTom在内的大公司，以及各种初创企业都在争夺这项业务。这是一个非常困难的行业，因为汽车公司不喜欢从小公司购买必要的技术。(他们更喜欢像“这里”和“汤姆”这样的一流供应商。然而，制图确实需要钱，包括在路上开车、人工监督和检查地图，以及在地图改变时重绘地图。

那些想在没有地图的情况下开车的人一直坚持这样一种想法，即一旦他们可以在没有地图的情况下开车，他们就可以去任何地方，或者至少去任何他们熟悉的道路类型的地方。使用地图的人只能在地图覆盖的区域内驾驶。即使地图便宜，他们仍将被限制在他们经营的地区。

大多数人认为没有地图开车是一个非常困难的问题。地图为安全驾驶和提供服务提供了更快捷的方式。他们认为地图可以优先为有限的地区提供服务。那些计划提供出租车服务的人只对他们服务的领域感兴趣，而对开车到处跑不感兴趣。那些试图出售私家车的人，比如特斯拉，更感兴趣。在许多情况下，许多汽车公司计划从简单的道路子集开始，从州际公路和动脉开始，然后向外扩张。

像英特尔/移动眼这样的公司希望已经上路的数百万辆装有他们系统的汽车能够帮助他们绘制地图。特别是，他们希望这些汽车经常在道路上行驶，这样他们就可以在变化发生后很快检测到道路上的任何变化，上传关于变化的压缩数据，并最终实现地图更新。当其他汽车接近该区域时，这些数据被下载到汽车上。

处理地图所需的数据比人们想象的要少得多。尽管地图非常大，但大多数汽车行驶的区域都非常有限，而且在夜间停车时，可以通过Wifi获得地图数据的更新。他们只需要通过手机网络下载地图数据，或者在接近最近路况发生变化的地方。

特斯拉也有地图

特斯拉也有地图是非常重要的。他们只是不相信高度详细的地图能帮助汽车了解所有关于道路的必要信息。特斯拉的地图确实知道道路类型和速度限制，并提供了在不同坡道上做什么的意见。这些评论可能包含更多信息，但特斯拉没有透露太多细节。

特斯拉肯定会改变主意，决定在未来使用非常详细的高清晰度地图。然而，尽管这需要更多的磁盘空间，但这主要是软件本身的变化。因此，即使构建地图和软件的成本很高，特斯拉也可以在不花太多钱的情况下将高清地图部署到汽车上。

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