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。

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。

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”。

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。