近日，ResearchAndMarkets.com 发布的《2025年中国及全球自动驾驶地图行业研究报告》指出，自动驾驶地图行业竞争焦点正从传统的高精度地图（HD MAP）转向更全面的综合能力，尤其是在城市NOA（导航辅助驾驶）领域。报告强调，随着技术进步，自动驾驶地图正从“记录过去”向“预判未来”转变，未来将依赖“实时生成地图”技术。 “无图NOA”已成为主流方案，减少了对传统离线高精地图的依赖。这种方案从“先验地图”转向“实时构建地图”，并进一步发展为“世界模型”，而ADAS算法也逐渐由“规则驱动”转向“数据驱动”。 目前，基于SLAM技术的“无图”方案虽已逐步被BEV（鸟瞰图）技术取代，但在地下停车场等特定场景中仍被使用。2025年后，随着3D高斯溅射和NeRF（神经辐射场）等新技术的引入，自动驾驶地图将具备“预判未来”的能力，通过自监督学习从大量驾驶数据中提取时空模式，整合多模态传感器和实时众包数据，构建动态更新的环境知识库，实现对道路结构、语义信息和交通规则的在线推理。 “世界模型”能够利用历史场景信息和预设条件，预测未来智能驾驶场景的变化及车辆的应对方式，成为下一代自动驾驶系统的核心组件。 报告还指出，自动驾驶地图的发展趋势包括低成本自动化测绘、矢量高精地图技术（如MapTR和VectorMapNet）的应用，以及与“驾驶世界模型”（DWMs）的深度融合。例如，百度的MapAuto 6.5是首款3D车道级地图和全场景人机共驾地图，依托百度的数据采集车、多源数据输入及大参数量的地图生成基础模型，大幅提升了地图制作效率，支持地图数据的快速更新。 未来，自动驾驶地图将不仅是静态数据层，而是动态数据引擎，成为提升单车智能、降低算力压力和应对紧急预警等场景中不可或缺的“先验传感器”。