拼价格、抢落地订单 2019年地图厂商“圈地”自动驾驶

邱志立

如果说六年前百度与高德地图之战聚焦于移动时代的流量入口，那么时至今日，一场关于自动驾驶的新战役正在地图领域发生。大数据背后商业模式的转变和超过百亿元的市场空间，使这场新的战役更加激烈和持久。

订单密集着陆

四维图新（002405，Stock Bar）首席执行官程鹏表示：“自动驾驶将在未来五到十年内逐步量产和商业化，这一方向已经形成了行业共识。

程鹏告诉第一财经，最初，做自动驾驶更多的是验证自动驾驶地图的可行性。但是，在开发系统的过程中，他发现有很多需要改进的地方，比如专业的高精度定位、产品的性价比等。在这个过程中，逐渐发展出了感知、决策、规划等自动驾驶相关能力。因此，他最终决定转型成为一家自动驾驶解决方案提供商。

从2019年半年报可以看出，在净利润下降和传统业务企稳的背景下，四向地图新的高级辅助驾驶和自动驾驶业务增长强劲，实现营收4831.44万元，同比增长140.83%。尽管业务量还不够大，市场空间充满希望。

对于制造商来说，随着L3级自动驾驶汽车的逐步量产和普及，前置导航地图已经从可选产品转变为自动驾驶系统的标准产品，在长期渗透率方面还有数倍的提升空间。高精度地图作为导航行业的核心，其更大的吸引力在于能够改变传统地图商家的商业模式。

以前，当导航、软件、地图和芯片加在一起时，一辆汽车的整个生命周期只需支付几百元。现在，这项服务是动态和实时的，成为了一个每年几百元的概念， 程鹏举例说。四维图新高级副总裁孟庆新也告诉第一财经，在自动驾驶领域，地图将不再是传统导航地图的数据买卖之锤。未来对数据服务费的需求将更大。单价和年费也使保守预测认为高精度地图将增加10-20倍。

除了拥有地图业务优势的高德和百度之外，其他车企、科技公司和初创公司也开始进入这个市场。目前，中国拥有甲级测绘资质的企业有19家，可以合法生产高精度地图。除了4D图新、高德和百度，它们还包括滴滴子公司滴滴科技、上汽集团子公司中海庭、自动驾驶初创公司宽帮科技、Momenta等。

对于高精度地图制造商来说，获得a级测绘资质是实现商业化的首要因素。但在手握“船票”之后，先拿到落地订单才是打开市场的关键。据国泰君安证券研究分析，2019-2020年是高精度地图落地的关键时间窗口，订单将持续释放。

根据目前各大汽车企业发布的自动驾驶仪规划和行业研究，2021或L3级自主车量产的第一年。根据车企提前两年购买地图的惯例，2019年至2020年将投放高精度地图订单，新订单的不断发布将成为高精度地图制造商股价的催化剂。

今年年初，四维图新与宝马在自动驾驶方向携手，签署了L3+自动驾驶系统自动驾驶地图订单。据悉，配备四维图新自动驾驶地图的BMWiNEXT将于2021正式推出。百度的昌迪万方与长城汽车（601633，古巴）赢得订单，高德地图与通用凯迪拉克和吉利赢得订单。毫无疑问，2019年已经成为高精度地图订单密集落地的一年。

大规模生产背后的挑战

市场前景确实很有吸引力，但高精度地图的大规模商用仍面临两大问题……

列治。

首先是如何降低高精度地图的生产成本。高精度测绘投资的高成本集中在早期测绘设备的采购和收集上。目前，高精度地图的生产无法达到全自动化水平，人工数据校准仍占据重要组成部分，导致生产成本高，生产成本随着精度的提高而增加。

从技术角度来看，每个玩家的游戏也各不相同。百度更倾向于为自动驾驶提供一套完整的解决方案，在车上安装激光陀螺仪、定位设备、各种传感器设备等，并利用传感器检测技术来提高精度，但研发投入也很高。

高德发起价格战，宣布将以“成本价”提供标准化高精度地图，每辆车年使用成本不超过100元。其技术路径主要依靠精度略低的传感器和高精度的地图和定位。

4D地图的路径与高德地图相似，采用了“高精度地图+AI”的方式来降低成本。今年6月，四维新在北京获得了T3级自动驾驶许可，其低成本、轻量化的自动驾驶解决方案配备了四个16线激光雷达、两个远程毫米波雷达和一个用于视觉感知算法的独立开发的单眼相机。据透露，这种解决方案的成本大约是朋友的一半。

程鹏认为，目前各家公司的自动驾驶技术路线各不相同，有的严重依赖激光雷达，有的严重依靠视觉。目前，多个传感器和多条技术路径相互冗余，可以减少误差。然而，也应考虑到成本因素。一辆10万元、安装100万个传感器的汽车是无法消化的，所以必须有一条从高端到低端量产的渐进之路。

传统产品可以说通过人工智能提高了效率和用户体验，但在自动驾驶领域，没有人工智能是不可能的，”程鹏说。他认为，今天的自动驾驶传感器包括激光、雷达、摄像头、毫米波等。过去，每个季度只发布一个版本，有三个月的时间来调整传感器。现在已经变成了毫秒，如果没有人工智能，地图的准确性就无法实现，更新频率也无法实现，道路安全水平也无法实现。

高精度地图大规模商业使用的另一个主要挑战是如何确保其新鲜度。高精度地图包含静态和动态数据层。静态数据包括车道中心线、车道边界线、参考点、虚拟连接线等，而动态数据包括天气、地理环境、道路交通、自动驾驶状态等需要动态更新的数据。在业内看来，动态数据是未来高精度地图竞争的关键。

程鹏表示，新的四维地图目前在L4上面临着更大的压力，例如缺乏维护地面道路的完美解决方案。面对中国900万公里的道路，如何确保每一条道路都能实时发现其变化，并将其转化为数据库、地图，并实时发布到每一辆汽车、手机和物联网设备，是未来十年面临的重大挑战

标签：发现宝马北京吉利汽车长城

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