無圖智駕和有圖智駕在算法邏輯上的差異是什么？

無圖智駕和有圖智駕在算法邏輯上差異明顯。有圖智駕里，高精度地圖是復雜輸入信號，貫穿感知、定位、決策等模塊，從不同維度為車輛規劃動態路徑。而無圖智駕，像 1.0 版本采用輕地圖+重感知，弱化高精度地圖，用普通地圖結合感知建圖定位再規劃路徑；2.0 如特斯拉的算法，將三維世界劃分網格定義占用情況，通過攝像頭畫面生成占用特征網絡。二者路徑不同，各有特點。

具體來看，有圖智駕中的高精度地圖猶如智能駕駛的“超級大腦”輔助。從時間維度劃分，它包含靜態和動態地圖，在數據維度上更是有著多達七層的數據。這些豐富的數據，讓車輛如同擁有了一份詳細的“城市攻略”，無論是復雜的路況，還是瞬息萬變的交通狀況，都能依靠高精度地圖提供的信息，在感知模塊精準識別周圍環境，通過定位模塊確定自身精確位置，最終在決策模塊規劃出最佳的實時動態路徑，穩穩前行。

無圖智駕的1.0版本，則像是一位善于自我探索的行者。弱化高精度地圖的作用后，它借助普通地圖，結合車輛自身強大的感知系統來構建實時行駛地圖。就如同Momenta和智己汽車聯合方案中，通過車道線等靜態約束識別來構建地圖，再采集多種信號數據融合實現精準定位，進而完成路徑規劃，展現出強大的自主適應能力。

至于無圖智駕2.0版本的特斯拉一體化Occupancy算法，更像是一位“空間藝術家”。它把三維世界巧妙地劃分為一個個網格單元，明確地定義出每個單元的占用和空閑狀態。通過攝像頭捕捉的畫面，經過主干網絡、注意力機制等一系列精巧的操作，生成獨特的4D占用特征網絡，為車輛行駛提供別樣的指引。

總之，有圖智駕與無圖智駕在算法邏輯上各有千秋。有圖智駕依賴高精度地圖的強大信息支持，在路徑規劃上有著較高的準確性與穩定性；無圖智駕則憑借獨特的算法邏輯，擺脫對高精度地圖的依賴，展現出更強的通用性和適應性，二者共同推動著智能駕駛技術不斷向前發展。