2025年以來，「去高精地圖」成為智駕行業主流敘事。但「去地圖」真的等于「去定位」嗎？大有時空從四個維度剖析：當先驗信息減少，實時高精度定位為何不僅沒有退場，反而從「配角」升維為不可替代的「核心底座」。

從「配角」到「底座」：定位的角色升維

傳統高精地圖方案中，地圖是主角，定位是配角——地圖提供車道級先驗信息（拓撲、曲率、坡度等），車輛通過感知結果與地圖匹配來校準位置。但傳統高精地圖每公里采集成本高達數千元，更新頻率僅月級甚至季度級，此前合規覆蓋城市僅36個，嚴重制約智駕規模化落地。

車企轉向「重感知」模式，依賴BEV+Transformer、占用網絡、端到端大模型等技術，通過傳感器實時感知環境。但先驗信息減少后，車輛對實時位置的依賴驟然上升——當車輛不再能提前200米獲得車道級先驗時，必須在更短的距離和時間內，僅憑實時定位確立自身在物理世界中的坐標。

先驗信息越少，實時定位的精度與可靠性要求越高。

▲ 從「地圖主導」到「定位主導」的范式轉變

四大維度：高精度定位為何不可替代

1、提供「感知」基準，修正實時建模偏差

激光雷達、攝像頭等傳感器本質是「相對感知」，受光線、天氣、遮擋影響大。而以北斗/GNSS與慣導融合為基礎的高精度定位，直接從衛星信號獲取全局坐標——它是車輛對自身位置的「感知」，不依賴外部環境。

BEV+Transformer重建的三維場景存在累積漂移風險——行駛距離越長，模型重建場景與真實世界的偏差越大。高精度定位提供的坐標，能持續修正這一偏差。

大有時空的PPP-RTK采用第四代精密單點實時動態定位技術，定位精度可達2厘米，30秒快速收斂。融合北斗、GPS、GLONASS、GALILEO四大衛星導航系統，為端到端模型提供厘米級基準。

2、填補「輕地圖」語義缺失，支撐精細化決策

輕地圖方案下，精細先驗大幅縮減，系統往往只依賴「前方50米左拐」這樣的模糊指令。車輛需在極短時間內完成從模糊導航到車道執行的全過程。高精度定位必須在毫秒級刷新率下提供厘米級穩定輸出，判斷車輛所在車道、與目標車道的橫向偏差等關鍵信息。

缺乏高精度定位支撐，輕地圖方案在復雜路口、多車道匯流、非標準匝道等場景下面臨嚴峻挑戰。

3、保障極端環境下的兜底與連續性

這是高精度定位最不可替代的維度。

當車輛駛入隧道、地下車庫、城市峽谷時，衛星信號嚴重衰減甚至丟失。此時慣性測量單元（IMU）成為關鍵兜底——通過測量加速度和角速度，基于信號丟失前的已知坐標，通過積分運算實時推算車輛位姿。這種航位推算能力完全不依賴外部信號，是端到端大模型和純視覺方案無法獨立解決的短板。

▲ 隧道等信號盲區，IMU航位推算成為兜底關鍵

大有定位引擎深度融合GNSS與IMU數據，系統分析了超過100種預期誤差類型（涵蓋衛星端失效、大氣異常、電離層擾動等），通過自主研發的監測和完好性算法確保極端場景下的推算精度。引擎已通過ISO 26262功能認證。

4、提升感知算法的效率與魯棒性

高精度定位能實時輸出車道曲率、坡度、航向角等地理語義信息，反饋給視覺感知算法，幫助車輛動態調整識別區域。在端到端架構中，定位信息可幫助模型快速定位到正確的道路拓撲節點，大幅減少不必要的全局搜索，提高整體運行效率。

大有時空的PPP-RTK采用第四代精密單點實時動態定位技術，定位精度可達2厘米，30秒快速收斂。融合北斗、GPS、GLONASS、GALILEO四大衛星導航系統，為端到端模型提供厘米級基準。

四大維度總覽：

 大有時空：以「云芯一體化」構建定位底座 

▲ 大有時空「云芯一體化」技術體系

大有時空作為中國智能網聯汽車產業創新聯盟理事單位、國家專精特新「小巨人」企業，已構建從天基增強到車端終端的全棧技術體系：

「去高精地圖」去除的是成本高、鮮度低的靜態地圖數據，而非時空基準本身。當車輛不再擁有提前200米的車道級先驗時，對實時高精度定位的依賴不降反增。

大有時空以北斗為核心，構建PPP-RTK星地一體化增強系統和位置服務網，結合慣導、融合定位算法與智能時空操作系統，為輕地圖和隱式地圖時代的智能駕駛提供厘米級定位、毫米級感知、納秒級授時的「定海神針」。