“极速挑战：广州魔鬼中山大道，零图片全纪实！”

“无图”化正在辅助驾驶行业中迅猛发展，而这一切都是因为BEV大潮的来袭。BEV全称为Bird's Eye View（鸟瞰视角），它通过算法校正和改变原本摄像头2D视角，实现了基于上帝视角的俯视图。BEV算法将传感器输入转换为统一的俯视角度，包括摄像头、4D毫米波雷达和激光雷达等传感器的信号融合，最终形成一个上帝视角。

计算机处理这些信息时，也基于上帝视角进行规划决策和控制。特斯拉于2021年提出了BEV算法，并与Transformer相结合，国内也开始在城市道路上使用BEV算法解决复杂和不确定的场景。为什么大家都纷纷放弃高精度地图呢？这是因为高精度地图的更新成本和其他因素导致其局限性。现在，辅助驾驶将完全依赖车辆的自主决策能力。

华为官方介绍，华为的高阶智能驾驶系统ADS 2.0能够进一步提升在高速、城区和泊车环节的感知、判断、决策和执行能力。通过多传感器融合的感知，ADS 2.0能够有效识别侧翻车辆、落石等异形障碍物，并进行减速刹停。虽然以上都是后话，我们可以在更新之前体验一下，也可以对目前依赖高精度地图的车型进行评估，看看在自主决策和智能化方面有多大的差别。

先来看看极狐阿尔法S华为HI版的实际表现。通过上面的视频，我们可以从驾驶辅助系统能力和车机界面显示两方面进行简单评价。首先，阿尔法S在车道居中行驶和弯道行驶方面表现可靠。方向盘没有左右摆动调整，具有预见性，与人类驾驶基本相当。这是基本能力。但在变道能力上，阿尔法S表现得有些胆怯，当遇到车流较多时，很少变道超越慢车，视频中也有所展示。

在更高难度的加塞和汇入车流时，一旦遇到车流密集，它就放弃了，不过幸好加速踏板的控制权交给了驾驶员，方向盘仍由系统控制，表明它还有潜力。对于路边停车的车辆，阿尔法S能够绕行超越，但同样遇到车流密集时，它没有足够的时间做出超越决策，这很明显是过度依赖高精度地图的结果。此外，在整个测试过程中，高精度地图几乎占据主导地位。

例如，长时间跟随慢车行驶时，必须提前很多余量走在最右侧，实时采集的路况数据并没有得到很好的应用。第二部分是车机界面显示，这并不是阿尔法S的错，毕竟大屏幕是后来发展起来的，阿尔法S立项较早，所以在尺寸和布局上处于劣势。在实际体验中，阿尔法S的仪表显示不错，信息比较丰富，但中控屏幕地图显示比较常规，这一点很难改变，只能等待阿尔法S换代解决。

以上是在有高精度地图的情况下进行的一次评估。总体而言，车辆在有高精度地图时表现得像是一个提前植入程序的机器人，路线规划和车道选择相对固定，很少需要自主处理。而在“无图”后，车辆的自主性将大幅提升，变得更加智能。我们期待华为推出ADS 2.0版本，届时再次体验一下。