高精地图的机会与隐忧

对于人类驾驶员来说，电子地图的主要功能是导航，包括从A到B的路径规划、车辆和道路定位匹配、POI检索等。那么，当汽车在未来能够实现一定程度的自动驾驶，甚至在不需要驾驶员的情况下实现全自动驾驶时，需要什么样的地图呢？答案是一张高精度的地图。

图片来源：全新高精度四维地图如何助力自动驾驶？准确评估自己的位置和对周围环境的感知尤为重要。目前，相机、毫米波雷达、激光雷达等传感器在环境感知方面仍存在一些不足，尤其是在沙、雨、雪、浓雾等极端天气条件下，容易导致误判甚至失效。即使多个传感器被熔断，也无法完全避免。高精度地图不仅可以在极端天气条件下发挥作用，而且视野不受遮挡、距离和视觉限制。它们可以在感知层与上述传感器形成良好的互补，为自动驾驶汽车提供更可靠的感知能力。就感知信息而言，高精度地图不仅可以为自动驾驶汽车提供高精度的静态信息，如道路网络、道路形状、车道、POI、建筑物、路标等，还可以包含动态实时交通信息。通过这两类信息的融合，形成了一个虚拟的驾驶环境，让车辆感知、识别和理解环境，并进行路径规划，避免拥堵和交通障碍。从这个角度来看，高精度地图实际上相当于一个超级感知容器，一方面可以辅助现有的传感器，作为车道级规划的平台，最终实现感知和决策的双重增强。值得一提的是，基于3D道路环境的重建，高精度地图可以帮助自动驾驶汽车减少对昂贵传感器的依赖，大幅降低系统成本，减轻车内计算的压力。上海精众信息技术有限公司有限公司的陆哲元认为，高精度地图不仅可以帮助自主车辆实现位置感知和更准确的路径规划，而且可以为决策者提供支持，这也有利于智能交通的发展。例如，在智能停车领域，它可以用于停车引导和倒车搜索，帮助用户快速找到停车位。高精度地图还可以作为对现有自动驾驶传感器的补充和增强，增强车路协同架构中车端的感知能力，从而提高智能网联应用。他们还可以协助汽车公司、研究机构和其他组织进行自动驾驶的虚拟测试，”卢哲元说。

图片来源：新四维地图新道路协同研究院副院长郭磐石认为，与传统地图相比，自动驾驶对地图的精度要求确实更高。这并不意味着绝对精度必须达到任何水平，而是意味着精度可以涵盖旅行所需的各种场景。例如，在高速公路上行驶时，我们需要的不是车辆的绝对地理坐标精度，而是车道线之间的相对关系。此外，郭磐石认为，用于自动驾驶的地图还应该具有要素齐全、更新快、协作性强等特点。所有的元素是什么？例如，当我们使用滴滴打车时，你需要知道上车点是社区的东门、西门、南门还是北门。这也应该显示在地图上。至于更新，虽然已经实现了二级更新，但对于自动驾驶来说还不够，需要在毫秒内进一步实现。强协作是指地图能够与感知系统、计算系统、通信系统和其他系统在各个方面进行协作。然而，考虑到自动驾驶的多个层次，并不是每个阶段都需要如此先进和复杂的技术。在中国汽车中心汽车技术智能研究院政策研究中心刘斌看来，传统……

l在L1和L2阶段仍然需要电子地图作为行驶参考，因为此时人类驾驶员仍在控制车辆。但在L3级别，由于人类和系统之间对车辆的共享控制，引入与传感器相结合的高精度地图可以帮助降低研发成本，并促进后续的大规模生产。清华大学汽车工程系主任杨殿阁也认为，对于L1和L2级ADAS系统，使用亚米级ADAS地图就足够了，而对于L3，除了ADAS地图之外，也可以使用高精度地图，但没有必要。在L4阶段，厘米级的高精度地图是必要的，L5也是如此，它不仅需要而且能够实时更新。高精度地图的发展现状与传统电子地图相比，高精度地图由于其精度更高、信息覆盖范围更广，可以为车辆提供比传感器更详细的环境信息，这已成为自动驾驶汽车的核心技术之一。然而，由于自动驾驶地图提供的数据过于详细，涉及空间信息安全，现行法律和政策在数据收集、传输、存储、使用和表达等方面存在许多限制，这在一定程度上制约了高精度地图的发展。

图片来源：Momenta具体而言，据自然资源部地理信息管理司综合司司长张伟介绍，目前高精度地图面临的困难主要包括以下几个方面：一是数据收集、使用和表达有限。这主要针对汽车公司和自动驾驶解决方案提供商。由于现行规定，没有测绘资质，他们无法收集、使用和存储这些空间位置信息，只能与有资质的测绘提供商合作。此外，它还包括众包收集，以及有关高程、坡度、道路曲率、桥梁和隧道的高度和重量限制的信息。根据目前的政策，也有明确的限制。而车企对这些数据有着强烈的需求，这间接影响了自动驾驶的发展。其次，中国没有专门针对自动驾驶地图的统一标准。目前，国际公认的标准大多基于欧洲和美国的道路设计，这与国内的情况非常不同。第三，保密技术需要改进。根据现行规定，自动驾驶地图仍然是一种导航电子地图，在公开使用之前需要进行处理。然而，自动驾驶对定位的要求很高，这显然与监管要求相矛盾。第四，目前的图纸审查方法可能存在一些问题。目前，导航电子地图实行许可证制度，在出版和分发之前需要经过地理首席信息官部门的审查。然而，自动驾驶地图使用数字字符串的形式来表达相关信息，并且具有较高的更新频率和周期。目前的图形模型很难满足这些需求。第五，没有指定的测试区域。目前，国内自动驾驶测试设施主要以测试自动驾驶技术为主，没有地图相关的测试和验证，导致缺乏对地理信息安全的评估。第六，缺乏统一的数据管理平台。自动驾驶地图不仅包含高精度的静态道路信息，未来还可能包含交通事件、道路建设等动态信息。基于这一特点，未来数据收集和更新的成本将很高。如果有一个统一的数据管理平台用于自动驾驶的数据收集、诊断和评估，可以实现更高效的数据共享。由此可见，高精度地图的产业化还有很长的路要走。然而，在过去的几年里，这个领域仍然吸引了大量公司进行布局。放眼市场，除了传统的影像商，BAT等科技巨头，以及BBA等传统车企，都在以收购、投资或合作的方式进入高精度地图领域，甚至出现了一大批初创企业，比如Mom……

在BAT方面，百度已获得长城汽车（601633，谷霸）的高精度地图和自定位量产订单，并与比亚迪、奇瑞、现代、北汽新能源、汉腾汽车、广汽传祺、大成汽车等多个品牌签署了商业定点协议。阿里巴巴旗下的高德地图先后获得凯迪拉克和吉利的两份高精度地图业务订单，腾讯旗下的四维新（002405，股吧）获得宝马中国的量产订单。而初创企业也在不断加强与车企的合作，加速融入市场，获得更大的发展空间。在多方力量的竞争下，高精度地图的市场进程加快了。据盖世汽车研究院预测，随着自动驾驶的不断发展，特别是从2020年开始L3车型的密集上市，高精度地图行业有望进入发展的黄金期。预计到2025年，国内高精度地图市场规模将达到80亿元，2026年将快速增长，超过100亿元。

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