AI导航智能体上线，超视距智能伙伴重塑出行体验

　　4月14日，高德地图推出全球首个地图领域的AI导航智能体（NaviAgent），凭借“思考-预判-行动”的全链路智能，重新定义了出行产品的底层逻辑。腾讯地图也通过融合腾讯混元+DeepSeek双模型，推出了AI导航智能体，可支持全国360个城市的车道级导航和227万个停车位的引导。

　　从“导航工具”到“智能出行伙伴”，业内关于地图领域的最新认知和实践是什么？

　　张晓宇副理事长：发挥各主体优势作用，开展众包地图合作

　　中国汽车工程学会副理事长、长安汽车股份有限公司执行副总裁张晓宇在三十一届中国汽车工程学会年会暨展览会“未来出行变革驱动汽车产业创新”专题论坛中表示：“汽车正在演变为基于数据、具有生命、能够持续自我进化的新物种，具有智能·移动·生活空间的全新属性，成为智能移动汽车机器人。高阶智驾技术发展快速，但仍面临多方挑战，如高精度高时效的地图建设成本高等，L3级以上自动驾驶功能落地还有距离。各创新主体亟需优势互补、相互赋能，在地图领域开展众包地图合作，打造应用生态。”

　　比亚迪马琛：端到端助力地图众源实时更新和自动驾驶数据闭环的建立

　　比亚迪（002594）汽车工业有限公司汽车新技术研究院政策标准部测绘首席专家马琛指出，智能化前半场是构建BEV Transformer及Occupancy的模块化感知方案，后半场则将随着大模型训练迭代，逐步演进为“感知决策一体化”的端到端算法。

　　马琛认为，高精地图/智能汽车基础地图是自动驾驶发展的重要基础设施。通过结合高精度地图与车端算法，可有效助力地图众源实时更新和自动驾驶数据闭环的建立，从而加速自动驾驶技术的发展。

　　蔚来汽车袁弘渊：规模化时空信息将加速智能驾驶的发展

　　蔚来汽车自动驾驶高级总监袁弘渊提出：“高等级的AD体验需要丰富的先验支持才能实现车≥人。在‘AI定义汽车’范式下的自驾开发，模型化的自驾栈能够更灵活地利用时空先验。静态道路基座上，规模化提供AD的时空先验信息服务，是下半场自动驾驶竞争拉开体验差距的关键所在，核心在于如何合理投入资源，最大化满足AD发展的实际需求并确保其有效应用。”

　　清华大学杨蒙蒙：自动驾驶地图是高级别自动驾驶的必备项

　　清华大学车辆与运载学院高级工程师杨蒙蒙认为，复杂交通场景、特殊复杂工况、车端感知能力不足，均将直接影响智能汽车安全性。地图凭借全天候、超视距的优势，能提供精准的先验信息，辅助提升智能汽车安全性。

　　杨蒙蒙指出，根据不同应用需求，自动驾驶地图可划分为标准导航地图、高级辅助驾驶地图和无人驾驶高精地图，这三类地图在精度、更新频率及覆盖范围上存在差异，以满足不同自动驾驶等级的需求。

　　智联出行研究院李阳：自动驾驶时空数据需关注多端交互的安全性

　　ICMA智联出行研究院创新中心主任李阳表示：“时空数据是自动驾驶的核心基础，可有效弥补自动驾驶传感器的性能边界，为自动驾驶提供安全冗余保障。数据管理与数据安全不仅要关注车端、路端和云端的数据安全，更要注重海量数据（603138）在多端交互过程中的安全性。数据管理的挑战不仅在于技术层面，更在于如何平衡数据利用与隐私保护之间的关系。”

　　四维图新李翔：地图正在从智驾方案功能件转变成为安全件

　　北京四维图新（002405）科技股份有限公司地图总经理李翔指出，地图作为一种稳定的、先验的、超视距的传感器，能够提供极高的安全冗余能力，可有效降低某一功能的失效概率，在系统层面保障自动驾驶系统的功能安全。

　　李翔认为，随着智能驾驶技术的发展，地图从前端走向了后台，演变为周围世界的三维模型和数据库。高精度地图也从原本的纯功能件转变为不可或缺的安全件，其安全冗余的作用非常有价值。

　　小鹏贾月飞：自动驾驶地图从单一元素提供者向多元化数据服务者转变

　　小鹏汽车高精地图数据管理负责人（业务公司副总经理）贾月飞提出：“AI赋能下，感知大模型的技术突破赋予了智能汽车快速构建车内局部地图的能力，显著降低了对自动驾驶地图的依赖，但地图依然扮演着不可或缺的角色。”

　　贾月飞表示，自动驾驶地图正从单一的地图元素提供者，向为自动驾驶提供多元化数据服务的方向转变。这一转变不仅为自动驾驶系统提供更加丰富的信息支持，更将在提升驾驶安全性、优化用户体验方面发挥重要作用。