2022年开始，国家自然资源部收紧了甲级地图资质的监管，对图商资质进行复核，先后分3批公布了最新的导航电子地图制作甲级测绘资质复审换证结果，共有19家单位通过资质复审，主要包含百度、阿里、腾讯、华为及四维图新、高德、亿咖通、宽凳科技等企业，复审前有31家单位，减少了近三分之一。
2022年8 月 30 日，自然资源部又下发《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》，明确规定，高精地图测绘制作，只能由具备导航电子地图制作甲级资质的单位进行。
今天，剩下能做高精地图的图商已经不多。
除了出于地图资质受限外，高精地图本身也有不足，让车企不得不转向去高精地图的道路。
首先成本高。据《智能网联汽车高精地图白皮书》披露，采用传统测绘车方式，分米级地图的测绘效率约为每天每车500公里道路，成本为每公里10元左右，而厘米级地图的测绘效率约为每天每车100公里道路，成本可能达每公里千元。
数据显示，中国城际高速公路和城市快速路有30万公里，中国城市道路约1000万公里，城市路口约40万个，红绿灯约136万个，交通网错综复杂。实现实时更新，不仅是一项庞大的工程，更是一项烧钱的项目。武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室教授李必军曾表示，把全国的道路数据采集下来至少需要 200 亿元左右。
其次是覆盖率低。高精地图包含几乎所有与交通相关的周围静态信息，包括车道线位置、宽度、坡度、曲率等道路数据，交通标志、交通信号灯、车道限高、下水道口、障碍物等车道周边的固定对象信息，以及高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。
城市的发展比较快，随着道路施工、道路改变，每一次变化都会使得高精度地图上增加一个断点，而随着时间的推移，断点越来越多，依赖高精度地图的自动驾驶体验连续性就会下降。
第三，高精地图更新也是大难题。市面上的图商只能做到 3 个月更新一次高精地图，而对于自动驾驶而言，理想状态是日更，乃至小时级的更新。
成本高、覆盖率低、更新慢，使得高精地图难以满足NOA在城市场景的大规模、快速拓展需求。
2023年以来，受价格战影响，车企降本压力明显，并将寒气传导至汽车产业链上下游，NOA要想真正大规模普及，降本也是必由之路。
大部分车企去/轻高精地图的目的，很大程度上不是要摆脱对高精地图的依赖，而是要摆脱对昂贵的高精地图的依赖。
高精地图与智能驾驶并不矛盾。所谓高精地图之争背后的焦点在于如何在成本较低的情况下满足车企需求，实现安全、可靠的导航体验。
重感知、轻地图的自动驾驶方案，即在原有高精地图的架构基础上，区分图层和要素，根据智驾系统下游的需求，通过减少图层和元素，降低地图的采集和更新成本，加快更新的周期。
轻地图解决方案能够进入实际应用环节中，是基于现阶段单车感知能力的快速提升，比如BEV以及Transformer的应用。
BEV 鸟瞰图（Bird''s-eye-view Perception），是通过将多个摄像头采集的数据，进行多帧时序前融合，BEV输出鸟瞰视角下动态目标物的 4D 信息（车辆速度/距离等）及静态目标物的 3D 信息（车道线/路沿等），以此供给规划、控制等下游任务做参考。