第一财经记者获悉，证监会正推动建立程序化交易的立体化规则体系，《管理规定》主要是“管总”明确监管框架，并授权证券交易所、行业协会等就具体措施进行专门规定，逐步形成《管理规定》、实施细则、交易所和协会具体业务规则相衔接的立体化规则体系。

《指引》主要包括四方面内容，明确“关键少数”可以就出现上市后业绩大幅下滑的情形作出延长股份锁定期的承诺、要求发行人在招股说明书刊登致投资者的声明、完善上市后分红政策的信息披露规则以及强化未盈利企业相关信息披露。

国内NOA开城帷幕已拉开超过1年，背后的地图行业，正呈现另一种发展态势。

头部智驾玩家竞速开城中，在图的使用方面正分层发展，包括：记忆道路特征及规则（目前界定得比较模糊），自建图层（有路网，属于地图的范畴），使用图商的定制化高辅地图，使用图商的标准化高辅地图。

前三者作为新增产品，正搅动赛道变化。

一般而言，无图为无高精地图（包含几十种图层要素），导航地图为必须，但又难以补足车端感知的局限，高辅地图应运而生（高级辅助驾驶地图，或称SD+/HD lite/SD Pro/车道级高精地图），为导航地图与高精地图的中间产品。

「智能驾驶场景中仍存在诸多复杂场景问题亟待解决，其将随着用户使用频度提升进一步扩大，典型包括复杂路口定位失效、路口前车道选择失效、相似路口方向选择失效等」，美行科技市场与生态总监康健认为。

头部智驾玩家，正探索不同的策略。

其一，特斯拉在北美的范式，一直在舆论上被做为无图的代表。但有从业人员在与高工智能汽车沟通中表示，在华市场，特斯拉是否会做道路特征及规则记忆，或是否会使用高辅地图存在不确定性，仍待更多信息确认。

2024年4月，特斯拉CEO马斯克在社交平台上称，「特斯拉可能很快向中国用户提供FSD」。当月，有媒体曝出特斯拉与国内头部图商「独家深度定制车道级高辅地图」。

端到端的探索，是另一个关注重点。有从业人员指出，即便从「有路就能开」过渡到端到端真正落地，地图（标精/高精/动态图层等）未来还是要用，但不是用在应用侧（车端），而是大量用在云端大模型的训练中。

「车端不依赖地图了，但这是在云端做了无数次包含真实地图建模的场景训练，它才能有这样的决策反应。」

其二，国内一线智驾玩家，部分采用自建图层、记忆道路特征及规则的策略（数据合规与图商合作）。

根据沟通中获取的信息，目前一线智驾玩家逐步开城的策略（比如在车辆销售不到的城市，先派专车过去开几天），某种程度上也意味着其在进行自建图层，或在进行道路特征及规则记忆。

「有些城市掉头车道在最右侧，有些城市主路不允许左转，有些城市有大量的可变潮汛车道，这些都属于corner case，有路就能开也只代表车辆在本线行驶过程中可以自主变道超车，但不代表他们能识别这些特殊规则。」

且，车端感知存在局限性，需要超视距、先验性的相关信息作为补充。典型包括全局路线信息（通过连续的分叉路口在路口前提前控速）、局部车道信息（隔离带遮挡左转路口道路标线磨损或遮盖）、算法模型训练、安全冗余信息、老司机一样的驾乘体验信息等。

在康健看来，即便部分玩家从「逐步开城」迈向「有路就能开」，也并不意味着完全抛弃图层要素的使用。「就是可用和好用的区别，10公里接管5次和50公里接管1次，都可以算是能实现辅助驾驶，但给客户的体验就完全不一样」。

此前亦有相关观点指出，即便人类的老司机，在部分城市复杂路口，也需要道路记忆才可高效通行，而非临时随机应变。

开城竞赛背后，众源的探索已悄然开始。

一方面，是分工的重新博弈。「城区基本上大家现在一致的观点都是用轻图，但是轻图这个事情到底是由图商来完成，还是由车企本身的数据众源来完成，现在还没有一个定论」，康健称。

另一方面，数据合规，是车企涉足地图（严格来说，甚至道路特征记忆）无法绕过的核心问题。2024年5月，由自然资源部地图技术审查中心组织完成的《智能网联汽车时空数据安全处理基本要求》征求意见稿发布，受到行业关注。

「以前有些车企可能还存在不太正规传递地理信息数据的情况，未来可能就很难了」，有媒体援引业内人士观点称。2023年10月，更有头部图商CEO公开炮轰无图，指其「无地图资质、无知识产权、无安全敬畏。」

「众源+定制化」，已有图商瞄准车企这一需求。

以美行科技为例，该公司结合大量智能汽车地图应用实践，已研发推出量产级时空数据众源系统，可以提供超视距、先验性、自扩展和高鲜度的智驾时空数据。

康健认为，对于车企来说，新产品形态和新工艺的轻地图，可助力智驾行业的降本增效，同时获得可确权、可交易的时空数据资产。相较于被动接受地图的产品模式来说，众源模式，让车企对智驾地图具备了自主可控性。

「众源不是一项产品而是一种技术服务，我们现在更多的是把这项技术向车企和Tier1赋能，至于他们后面想把自己的数据去做交易，还是做融合，或者说建立自己的数据中心反哺应用端或研发侧，我们会配合客户的需求提供能力支持及合规保障。」

据了解，美行科技拥有甲导资质，在众源领域持续了多年的探索和实践，目前已经就众源地图解决方案与10余家的感知方案商对接，也和数家车企平台进行过数据对接，并有量产项目实施中。

头部图商，亦有自身的策略。

以百度地图为例，其推出百度LD地图，以解决智驾厂商开城的地图问题。据介绍，该产品为自动驾驶而生，保留对传统高精地图的要素、精度等最小化的要求，保留最必需的要素和精度。

同时，其增加了经验图层、安全图层、实时图层等传统高精地图不具备的要素，让自动驾驶场景更安全。其中的数据，是通过百度自己的地图采集车、智能网联汽车、路侧感知设备等等收集高质量的地图数据。

值得一提的是，百度地图利用自动驾驶视觉感知大模型生成自动驾驶原生地图，彻底重构了传统的地图生成模式，实现端到端地图生成新范式，突破了车道级地图规模化的瓶颈（目前1天即可完成1座城市的LD地图生成）。

高德地图方面，试图联合多方打造一张「活地图」。

其2023年推出HQ Live MAP，融合了HD MAP和SD MAP的优点，并通过自研众源设备，基于合规平台之下的视觉众源采集技术，大范围部署至生态内的海量物流车、行业车、调度车等，实现了发现、采集、生产到发布等完整流程的大幅提效。

2024年6月，高德地图副总裁江睿表示，HQ Live MAP目前不断提高鲜度，不仅在复杂路口场景表达足够精细，还提供了海量实时、准确的车道级施工等动态数据，在动态能力落地方面，2023年理想已经最早实现合作。

整体来看，头部智驾玩家的城市NOA开城竞赛背后，高辅地图的模式仍处于探索期，而可以确定的是，伴随智驾的竞争重点全面从低阶ADAS转移至城市NOA，高辅地图的竞争模式也将快速收敛。

事实上，在市场舆论被「无图」NOA方案落地席卷的背景下，最近一段时间，国内多家公司依然在大力推动各种方案的落地。同时，各种和地图相关的研发岗位招聘同样是五花八门。

比如，6月13日，腾讯和广汽集团战略合作全面升级。未来双方将基于腾讯的云计算、轻地图能力，共同推出“端云一体”的自动驾驶轻地图解决方案。

目前，在地图生产工艺方面，腾讯推出了「一张图」地图生产模式（Uni-map)，融合标准地图（SD Map）、轻高精地图（HD Air)、高精地图（HD Map) 等不同精度等级的地图数据，做到数据同源、质量同级。

同时，面向城市级智能驾驶量产阶段的需求，腾讯推出轻高精地图 HD Air、智驾云图等产品，通过云、图一体化模式，提供更轻、更快、更灵活、更开放的地图产品和服务。

而此轮主推「无图」高阶智驾方案的华为、大疆车载、Momenta也同样如此。比如，华为智驾部门也在招聘与高精地图相关的研发工程师，岗位内容涉及高精地图数据采集及数据解算的研发、高精地图相关模块设计开发、高精度地图的自动化生产、高精度地图与导航方案设计与实现等等。

大疆车载的岗位，涉及高精度地图和定位的研发，负责设计创建可扩展、可增量更新的高精度地图，并且基于开发多传感器融合算法，提高地图的精度。

Momenta的岗位主要涉及高精度地图数据场景推荐模块的开发配资优秀股票配资网站，地图数据自动化评测模块&平台的开发以及高精度地图数据质量检查算法模块，以及相关服务和工具的开发等。

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