谁抓住了地图，谁就抓住了自动驾驶的未来

2019年4月，SAIC荣威发布了一款非常特别的车:漫威X Pro。

作为一年前发布的漫威X的全面升级版，其最特别之处在于大幅升级了“AI Pilot”智能驾驶辅助系统。这次升级使它拥有了一项名为“最后一公里自动停车/取货”的功能。

漫威X Pro是在漫威X基础上的重大升级，外观变化不大，主要在“大脑”方面。

“最后一公里”问题几乎困扰着每一个司机。

早上上下班遇到突发堵车，离打卡还有5分钟就开车下楼了；开车回住的小区时；周末带着家人去商场，孩子们在商场的“恐龙秀”上欢呼雀跃——然而，在这些时刻，我还是需要开车去地下室找停车位！类似的场景在日常生活中并不少见，但每一次都会严重恶化你的心情，让驾驶体验降到最低。

那么，想象一下，面对上面的场景，你开车不用担心停车的问题。只要激活“最后一公里自动停车/取货”功能，就可以直接打开车门下车做自己的事了。汽车可以自动为你做所有这些事情，比如进入地下室，找到停车位，停车，关闭发动机，锁车...这将给驾驶体验带来怎样的飞跃？

所以，这车一定卖得很好吧？

孩子吵着要“看恐龙”，你却要先停在地下室...

它没有...直到今天，它还没有正式上市销售。

造成这种结果的原因是好的想法不一定实用。技术原因有两个:没有定位信号，没有停车图。

智能车一般是通过卫星信号定位的。但无论是哪种导航卫星，信号都无法进入地下室和室内。如果连自己都定位不了，怎么谈自动泊车？就算车位设在露天，国内有多少小区和商业中心能提供准确的内部地图？

当然，推出这款车的SAIC荣威从未忽视上述问题。漫威X Pro特别安装了由陈坤中电研发的K211车辆定位装置。在样机测试中，借助模拟地下室场景中完善的现场设备和停车图的精确绘制，工程样机发挥了最后一公里自动停车的功能来“飞行”。

2017年启用的洋山港四期配套无人码头，也是中电陈坤写的。当然，露天码头用的是卫星信号定位。

但这就是问题所在。现阶段室内信号覆盖问题确实在改善，场端的无线电定位设备也在不断覆盖，但是停车图还在。正所谓“理想很美好，现实很骨感”，关键“小众”的缺失，把一个有美好想法的量产车，强行变成了概念车，不足为奇。

事实上，卡在地图上的不仅仅是“最后一公里”。就目前自动驾驶技术的主流发展趋势而言，包括停车地图在内的高精地图支持的系统性缺失，很可能导致很多已经确定发布日期的smart车型无法实现自动驾驶功能。

幸运的是，转折点已经出现。

在不久前结束的第十九届上海国际汽车工业博览会上，国内知名电子地图服务商四维图新正式推出智能驾驶地图服务。

高精度地图的商业化正在开始。

智能驾驶，终于有“地图”可用了。

根据柏拉图著名的“三个终极问题”，曾经有人提出了关于自动驾驶的三个终极问题:我是谁，我在哪里，我要去哪里？

一组很有代表性的“人工智障”错误

诚然，让尚处于“人工智障”阶段的AI来回答“我是谁”这个终极问题，可能有点太科幻了。但退而求其次，如果目的纯粹是为了实现功能，其实只要机器能更好地回答“我在哪里”和“我要去哪里”这两个问题，还是能更好地胜任“从A点到B点”这样简单的工作。这也成为了现阶段无人驾驶技术中“重新定位路线”的核心逻辑，即我们不再考虑如何让机器像人类驾驶员一样操作汽车，而是直接将其视为一个只有反射和执行能力的“智障”——整合包括全球地图、行驶路线、沿途路况、天气变化、交通流量变化、沿途事故信息、可能出现的异常情况等所有信息。变成一件精密的东西。

特斯拉的技术走的是另一条路线——注重感性的路线。将来，我会有机会……泰来介绍这篇专题文章。

目前，“搬迁路线”已经成为业界公认的实现L3及以上自动驾驶最可靠的路线，也是Waymo、Cruise、福特自动驾驶汽车、百度等自动驾驶领域头部企业遵循的技术路线。四维图新的智能驾驶地图云服务正是基于“重新定位路线”沿线开发的各类智能汽车对高精度地图支持的迫切需求。

想要进一步了解这个智能驾驶地图云，首先要了解什么是高精地图。首先，自然是这种“高精度”。

说到精度，普通导航电子地图的绝对坐标精度在2.5-5米左右。结合卫星定位信号可能的漂移，整体精度在5~10米左右。

因为常规导航电子地图是给人看的，精度差不是大问题。毕竟在驾驶过程中，地图只是起到一个参考的作用，整个驾驶过程都要靠驾驶员的操作。

但一旦机器接手无人操作的驾驶，5~10米的误差就会闹出大幺蛾子。特别是在中国，GCJ-02转换回WGS84过程中可能出现的累积误差应考虑在内。

从“火星坐标系”转换可能带来的误差，也是推动我国高精度地图生产时必须考虑的问题。图为GCJ-02加密后可能与实际坐标的偏差。立正！由于不对称加密，偏移值不是常数。

很多时候，车辆与路缘和侧车道的距离只有几十厘米，所以如果误差达到5米以上，就意味着车辆很容易闯到其他车道甚至倒退，或者直接开到路缘给你。

综上所述，对于自动驾驶来说，高精度的地图是必不可少的。而不同级别的自动驾驶仪也对应着不同级别的高精地图。

L2.5“高级辅助驾驶系统”要求匹配的地图精度达到0.5m级别(ADAS)；L3“有条件自动驾驶”要求精度为0.2m (HD Lite)，低于一条车道分隔线的宽度；至于L4级别的“高度自动驾驶”，要求地图精度达到0.1m级别(高清地图)。至于上面说的停车图，需要总结一下L4驾驶的准确性。

与导航地图不同，高精地图服务的不是人类司机，而是机器。

当然，高精度只是高精地图的一个特征。此外，这种地图还包含了很多远超传统导航地图的信息:道路方向和形状的准确信息；车道数以及每条车道的宽度、坡度、曲率、航向和高程信息；车道之间的分隔线是虚的还是实的，虚实转换的起止位置信息；道路中央分隔线是黄色虚线、单黄线还是双黄线；道路两侧隔离带的宽度和高度。甚至车道上的箭头，过马路的架空设备的高度数据，道路信息提示牌上的文字内容等等。需要包含在地图数据中，而不是像普通导航地图那样，在每个路口都给司机显示该进哪条车道，而是必须以机器可以读取的数据形式，一条一条地标注清楚。

高精地图本质上是由根据信息的时间敏感度区分的多个图层组成，不同图层的刷新率不同。

当然，仅仅依靠静态的地图数据，无论其精度有多高，也只能让自动驾驶系统在无人驾驶的封闭系统中实现，从A点行驶到b点，比如停车地图的大部分使用场景。但如果开车上路，肯定会有大乱。为了让机器随时了解道路上的各种变化，除了道路走向、交通标志等静态、半静态信息外，还会插入以秒为单位更新的实时信息，如交通事故、突发路况等，以及以分钟为单位更新的施工、雨雪、交通管制等动态信息。

综上所述，任何基于“重新定位为路线”开发的智能汽车，都有一个高精度的地图，这是其智能驾驶系统能否正常运行的基础。正如四维图新自动驾驶基础技术研究所R&D部AI总监李阳所说:“所有人都认为高精度地图在自动驾驶中非常重要。在可靠的自动驾驶方案中，地图最多可以占到一半的重要性。”

成为智能汽车行业的关键“地图商”

中外车企推出的智能网联汽车是第十九届上海国际汽车工业博览会最大的热点。除了整车厂商，进军汽车行业的华为，以及其为车企提供的智能驾驶解决方案，无疑成为了舆论的又一焦点。

但正如上文所述，在“重新定位路线”成为主流的当下，高精地图服务的推出才是整个自动驾驶产业链顺利发展的关键。正因如此，华为在成立智能汽车BU之前，就与四维图新形成了战略合作关系。

车展期间公布的蓝谷极狐αS华为HI是首款搭载华为智能驾驶方案的车型。车展开幕前向媒体展示了优秀的自动驾驶能力，这是基于四维图新提供的高精地图。

四维图新除了通过控股图巴集团进入汽车制造行业，在前装导航市场占据较大份额外，几乎没有C端产品和服务。其业务主要面向B端，提供底层地图数据支持。正因为如此，四维图新一直出现在公众视野中。然而，在中国的电子地图行业，它是一个独立的企业，并与许多“第一”头衔联系在一起:

“2006年，是四维图新推出了中国第一款手机导航软件”；2007年，在收购道路信息提供商高通后，正是这家公司率先将根据年份和季节更新的导航地图改为每月甚至每周更新。2010年，这家企业在登陆深圳并成为上市公司后，开始与车企开展广泛合作，率先进入前置导航市场。" NAVINFO & gt“从此这个logo逐渐被车主们所熟悉。

很多车主对这个logo并不陌生。

当然，华为看中并郑重签署这份战略合作协议，并不是因为这家公司的上述辉煌历史，而是因为其智能汽车BU也选择了智能汽车BU。因此，拥有高精度地图数据的四维地图成为了必须依赖的伙伴。虽然华为很快拿到了测绘一级资质，但在没有历史积累和专业团队的情况下，只能在短时间内完成北、上、广、深等少数城市部分路段的高精地图，最多也就几百公里。这对于模拟和实车路试都是杯水车薪。2019年4月，SAIC荣威发布了一款非常特别的车:漫威X Pro。

作为一年前发布的漫威X的全面升级版，其最特别之处在于大幅升级了“AI Pilot”智能驾驶辅助系统。这次升级使它拥有了一项名为“最后一公里自动停车/取货”的功能。

漫威X Pro是在漫威X基础上的重大升级，外观变化不大，主要在“大脑”方面。

“最后一公里”问题几乎困扰着每一个司机。

早上上下班遇到突发堵车，离打卡还有5分钟就开车下楼了；开车回住的小区时；周末带着家人去商场，孩子们在商场的“恐龙秀”上欢呼雀跃——然而，在这些时刻，我还是需要开车去地下室找停车位！类似的场景在日常生活中并不少见，但每一次都会严重恶化你的心情，让驾驶体验降到最低。

那么，想象一下，面对上面的场景，你开车不用担心停车的问题。只要激活“最后一公里自动停车/取货”功能，就可以直接打开车门下车做自己的事了。汽车可以自动为你做所有这些事情，比如进入地下室，找到停车位，停车，关闭发动机，锁车...这将给驾驶体验带来怎样的飞跃？

所以，这车一定卖得很好吧？

孩子吵着要“看恐龙”，你却要先停在地下室...

它没有...直到今天，它还没有正式上市销售。

造成这种结果的原因是好的想法不一定实用。技术原因有两个:没有定位信号，没有停车图。

智能车一般是通过卫星信号定位的。但无论是哪种导航卫星，信号都无法进入地下室和室内。如果连自己都定位不了，怎么谈自动泊车？就算车位设在露天，国内有多少小区和商业中心能提供准确的内部地图？

当然，推出这款车的SAIC荣威从未忽视上述问题。漫威X Pro特别安装了由陈坤中电研发的K211车辆定位装置。在样机测试中，借助模拟地下室场景中完善的现场设备和停车图的精确绘制，工程样机发挥了最后一公里自动停车的功能来“飞行”。

2017年启用的洋山港四期配套无人码头，也是中电陈坤写的。当然，露天码头用的是卫星信号定位。

但这就是问题所在。现阶段室内信号覆盖问题确实在改善，场端的无线电定位设备也在不断覆盖，但是停车图还在。正所谓“理想很美好，现实很骨感”，关键“小众”的缺失，把一个有美好想法的量产车，强行变成了概念车，不足为奇。

事实上，卡在地图上的不仅仅是“最后一公里”。就目前自动驾驶技术的主流发展趋势而言，包括停车地图在内的高精地图支持的系统性缺失，很可能导致很多已经确定发布日期的smart车型无法实现自动驾驶功能。

幸运的是，转折点已经出现。

在不久前结束的第十九届上海国际汽车工业博览会上，国内知名电子地图服务商四维图新正式推出智能驾驶地图服务。

高精度地图的商业化正在开始。

智能驾驶，终于有“地图”可用了。

根据柏拉图著名的“三个终极问题”，曾经有人提出了关于自动驾驶的三个终极问题:我是谁，我在哪里，我要去哪里？

一组很有代表性的“人工智障”错误

诚然，让尚处于“人工智障”阶段的AI来回答“我是谁”这个终极问题，可能有点太科幻了。但退而求其次，如果目的纯粹是为了实现功能，其实只要机器能更好地回答“我在哪里”和“我要去哪里”这两个问题，还是能更好地胜任“从A点到B点”这样简单的工作。这也成为了现阶段无人驾驶技术中“重新定位路线”的核心逻辑，即我们不再考虑如何让机器像人类驾驶员一样操作汽车，而是直接将其视为一个只有反射和执行能力的“智障”——整合包括全球地图、行驶路线、沿途路况、天气变化、交通流量变化、沿途事故信息、可能出现的异常情况等所有信息。变成一件精密的东西。

特斯拉的技术走的是另一条路线——注重感性的路线。将来，我会有机会……泰来介绍这篇专题文章。

目前，“搬迁路线”已经成为业界公认的实现L3及以上自动驾驶最可靠的路线，也是Waymo、Cruise、福特自动驾驶汽车、百度等自动驾驶领域头部企业遵循的技术路线。四维图新的智能驾驶地图云服务正是基于“重新定位路线”沿线开发的各类智能汽车对高精度地图支持的迫切需求。

想要进一步了解这个智能驾驶地图云，首先要了解什么是高精地图。首先，自然是这种“高精度”。

说到精度，普通导航电子地图的绝对坐标精度在2.5-5米左右。结合卫星定位信号可能的漂移，整体精度在5~10米左右。

因为常规导航电子地图是给人看的，精度差不是大问题。毕竟在驾驶过程中，地图只是起到一个参考的作用，整个驾驶过程都要靠驾驶员的操作。

但一旦机器接手无人操作的驾驶，5~10米的误差就会闹出大幺蛾子。特别是在中国，GCJ-02转换回WGS84过程中可能出现的累积误差应考虑在内。

从“火星坐标系”转换可能带来的误差，也是推动我国高精度地图生产时必须考虑的问题。图为GCJ-02加密后可能与实际坐标的偏差。立正！由于不对称加密，偏移值不是常数。

很多时候，车辆与路缘和侧车道的距离只有几十厘米，所以如果误差达到5米以上，就意味着车辆很容易闯到其他车道甚至倒退，或者直接开到路缘给你。

综上所述，对于自动驾驶来说，高精度的地图是必不可少的。而不同级别的自动驾驶仪也对应着不同级别的高精地图。

L2.5“高级辅助驾驶系统”要求匹配的地图精度达到0.5m级别(ADAS)；L3“有条件自动驾驶”要求精度为0.2m (HD Lite)，低于一条车道分隔线的宽度；至于L4级别的“高度自动驾驶”，要求地图精度达到0.1m级别(高清地图)。至于上面说的停车图，需要总结一下L4驾驶的准确性。

与导航地图不同，高精地图服务的不是人类司机，而是机器。

当然，高精度只是高精地图的一个特征。此外，这种地图还包含了很多远超传统导航地图的信息:道路方向和形状的准确信息；车道数以及每条车道的宽度、坡度、曲率、航向和高程信息；车道之间的分隔线是虚的还是实的，虚实转换的起止位置信息；道路中央分隔线是黄色虚线、单黄线还是双黄线；道路两侧隔离带的宽度和高度。甚至车道上的箭头，过马路的架空设备的高度数据，道路信息提示牌上的文字内容等等。需要包含在地图数据中，而不是像普通导航地图那样，在每个路口都给司机显示该进哪条车道，而是必须以机器可以读取的数据形式，一条一条地标注清楚。

高精地图本质上是由根据信息的时间敏感度区分的多个图层组成，不同图层的刷新率不同。

当然，仅仅依靠静态的地图数据，无论其精度有多高，也只能让自动驾驶系统在无人驾驶的封闭系统中实现，从A点行驶到b点，比如停车地图的大部分使用场景。但如果开车上路，肯定会有大乱。为了让机器随时了解道路上的各种变化，除了道路走向、交通标志等静态、半静态信息外，还会插入以秒为单位更新的实时信息，如交通事故、突发路况等，以及以分钟为单位更新的施工、雨雪、交通管制等动态信息。

综上所述，任何基于“重新定位为路线”开发的智能汽车，都有一个高精度的地图，这是其智能驾驶系统能否正常运行的基础。正如四维图新自动驾驶基础技术研究所R&D部AI总监李阳所说:“所有人都认为高精度地图在自动驾驶中非常重要。在可靠的自动驾驶方案中，地图最多可以占到一半的重要性。”

成为智能汽车行业的关键“地图商”

中外车企推出的智能网联汽车是第十九届上海国际汽车工业博览会最大的热点。除了整车厂商，进军汽车行业的华为，以及其为车企提供的智能驾驶解决方案，无疑成为了舆论的又一焦点。

但正如上文所述，在“重新定位路线”成为主流的当下，高精地图服务的推出才是整个自动驾驶产业链顺利发展的关键。正因如此，华为在成立智能汽车BU之前，就与四维图新形成了战略合作关系。

车展期间公布的蓝谷极狐αS华为HI是首款搭载华为智能驾驶方案的车型。车展开幕前向媒体展示了优秀的自动驾驶能力，这是基于四维图新提供的高精地图。

四维图新除了通过控股图巴集团进入汽车制造行业，在前装导航市场占据较大份额外，几乎没有C端产品和服务。其业务主要面向B端，提供底层地图数据支持。正因为如此，四维图新一直出现在公众视野中。然而，在中国的电子地图行业，它是一个独立的企业，并与许多“第一”头衔联系在一起:

“2006年，是四维图新推出了中国第一款手机导航软件”；2007年，在收购道路信息提供商高通后，正是这家公司率先将根据年份和季节更新的导航地图改为每月甚至每周更新。2010年，这家企业在登陆深圳并成为上市公司后，开始与车企开展广泛合作，率先进入前置导航市场。" NAVINFO & gt“从此这个logo逐渐被车主们所熟悉。

很多车主对这个logo并不陌生。

当然，华为看中并郑重签署这份战略合作协议，并不是因为这家公司的上述辉煌历史，而是因为其智能汽车BU也选择了智能汽车BU。因此，拥有高精度地图数据的四维地图成为了必须依赖的伙伴。虽然华为很快拿到了测绘一级资质，但在没有历史积累和专业团队的情况下，只能在短时间内完成北、上、广、深等少数城市部分路段的高精地图，最多也就几百公里。这对于模拟和实车路试都是杯水车薪。“在过去的20年里，我们不自觉地记录了覆盖全国的高质量道路数据。从城市到郊区，从高速到‘村村通’，各类道路数据是我们最大的优势。”2019年6月，李阳在接受国内某著名汽车媒体采访时表示，与普通公开数据不同的是，四维图新保留的原始地图数据都携带了明确的位置信息。所以不需要通过10亿张图片来训练系统识别交通标志。“知道哪里有交通标志，我们就可以提取它们附近的数据，穷尽全国的交通标志。”

0

基于旧测绘数据进行升级，可以大大加快高精度地图的制作速度。

可想而知，将上亿公里的旧电子地图升级为高精地图的工程是巨大的，但近二十年的积累也赋予了这个企业很多行业内的先天优势。

根据2020年底公布的数据，四维图新已完成全国32万多公里高速公路、城市快速路、5000多公里复杂城市道路的L3级高精地图覆盖。自2021年以来，其数字地图部门正在重点推动一些主要城市重点道路的高精度地图制作。根据远期规划，支持L4“高度自动驾驶”的高清地图也将在2022-2023年左右完成全国主要高速公路网和城市快速路的覆盖。

在没有智能、没有汽车的2021年，被业界定义为“地图商”的四维图新，以其超然的地位和庞大的资源，成为这场自动驾驶竞赛成败的关键。

“我们不再仅仅是图形经销商”

2019年6月下旬，四维图新获得了北京市政府颁发的自动驾驶车辆T3级路测牌照——这是迄今为止第一张授予位置服务提供商的T3级路测牌照。同样值得关注的是四维图新给出的无人驾驶汽车方案:基于长城Wey VV5平台，外部传感器系统包括4个16线激光雷达、2个远程毫米波雷达、1个搭载四维图新自主研发视觉感知算法的单目摄像头。在配置上，它异常“轻”，是典型的低成本、轻量化的自动驾驶解决方案。用李阳的话来说，我们的方案是T3考试的朋友中最简洁(成本最低)的，成本大约是大多数朋友的一半甚至三分之一。

1

2

说这个方案是为了“验证地图”，既有真也有假

至于四维图新公司为何亲自带队试驾车牌，李阳也表明了态度:四维图新最初做自动驾驶解决方案，其实是为了验证地图，并通过自己的系统向地图团队反馈相关问题，提高地图水平。随着不断深入，自动驾驶能力越来越好。

真的是这样吗？手握中国乃至全球最丰富的高精地图资源，对自动驾驶一无所知，可谓锐意进取。幸运的是，在第19届上海车展期间，四维图新展台上呈现的一切都表明，李阳只是在谈论它。毕竟时代不同了。

cou……的e，用四维图新CEO程鹏的话说，他们在从事自动驾驶方面有先天优势:

“我们制作地图本身，就是一个收集、感知、发布知识的过程。从地图采集到路况采集再到无人驾驶，原理都是一样的，只是应用场景变了。原来是人用的，现在可以用机器人了。”

但有了传感器方案和高精地图资源，还不足以构建一套自动驾驶解决方案。其中，缺失包括:如何准确定位车辆位置；如何解决车与车、车与云的数据交互问题；如何将感知与定位、规划与决策、执行控制三个部分整合起来，完成自动驾驶领域控制器。最后，自动驾驶域控制器和驾驶舱域控制器交联完成人机交互界面。

简单来说就是完成整个自动驾驶域控制器，实现与驾驶舱域的控制交互。

3

完成车内网络、车间网络、车内移动互联网之间的数据交互，本质上是构建C-V2X(蜂窝车对万物)的问题，基于蜂窝移动数据实现车辆与“万物”的互联。2020年11月后，美国联邦通信委员会(FCC)正式宣布放弃原有的DSRC(特殊短距离通信技术)标准，落到中国标准，于是C-V2X被等同于车联网。当然，这是四维图新的“老实力”。

自2013年四维图新收购韩中卫星以来，这家企业一直在车联网领域布局。2015年控股土巴集团后，开始将手伸进驾驶舱。2018年，整合旗下乘用车联网资源，成立独立的四维智联公司，初步实现了云平台与操作系统、地图、导航的互联互通，完成了手机与汽车的交联。

4

定位的问题是另一条线。2016年3月，四维图新定位项目组正式启动，并于当年6月生产出自主研发的第一代卫星定位信号接收机。2018年1月，定位项目组成功将定位精度提升至厘米级。随后，该项目组获得了独立地位，并以此为基础成立了一家名为刘芬科技的独立子公司。

为了完成自动驾驶域控制器，专用芯片是必不可少的。在这个问题上，四维图新依然坚持一贯的风格。2017年投资收购集成电路设计工厂捷发科技，成为中国乃至全球首家具备自主汽车级芯片设计能力的地图供应商。2019年，捷发科技完成了首款可以支持部分辅助驾驶功能的智能驾驶舱终端芯片。

5

根据不久前上海车展的信息，支持L3自动驾驶算法的大型SoC芯片已经在设计阶段。

除上述直接控股和M&A企业外，2017年至2019年，四维图新投资了提供室内高精度定位服务的中科金典、提供自动驾驶整体解决方案的禾多科技、致力于开发高性能视觉感知系统的Minieye。其中，来自Minieye的视觉识别技术不仅有助于完善自动驾驶方案的视觉传感器部分，还可以直接用于地图测绘，可谓一举两得。

6

Minieye的价值不仅在于为四维地图新的自动驾驶方案提供了视觉传感器，其视觉识别技术还可以用来推动高精度地图的制作。

当然，四维图新也没有错过室内定位的问题。前文提到的为荣威漫威X Pro提供室内定位模块的中电陈坤也在2020年获得了四维互联网基金的投资，甚至在车展期间与四维图新一同参展。

一盘大棋早就下好了，临近收盘时间。“我们不再只是图文商”，这是四维图新原CTO戴东海博士多次向媒体强调的。

四维图新，“四维”来自公司第一大股东四维测绘科技有限公司，也可以理解为四维时空；而“绘新图”则被赋予了奋发图强、勇于创新的意义和期待。

7

然而，回顾2021年上半年过去的三年，可以说四维图新的日子并不轻松。

2018年，中国汽车销量首次出现负增长，甚至与汽车行业息息相关的四维图新，营收也出现明显下滑。这种下降在2019年更加显著。

2020年，由于新冠肺炎疫情的影响，这一问题更加严重。当年2月，国内汽车销量一度下滑92%。当然，在大环境的冲击下，车规芯片、车联网等业务也处于亏损状态。

不利的环境对四维图新影响很大，直接关系到主营收入和导航。2019年利润下滑近30%，2020年亏损2.34 ~ 3.38亿元更是触目惊心。

但在中国乃至全球，随着自动驾驶和车路协同进程的加快，高精地图成为新的风口，是各地图厂商和车企的必争之地。从概念到商业化，自动驾驶的更大市场也在逼近。

新时代，谁主沉浮？我们可以拭目以待。“在过去的20年里，我们不自觉地记录了覆盖全国的高质量道路数据。从城市到郊区，从高速到‘村村通’，各类道路数据是我们最大的优势。”2019年6月，李阳在接受国内某著名汽车媒体采访时表示，与普通公开数据不同的是，四维图新保留的原始地图数据都携带了明确的位置信息。所以不需要通过10亿张图片来训练系统识别交通标志。“知道哪里有交通标志，我们就可以提取它们附近的数据，穷尽全国的交通标志。”

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基于旧测绘数据进行升级，可以大大加快高精度地图的制作速度。

可想而知，将上亿公里的旧电子地图升级为高精地图的工程是巨大的，但近二十年的积累也赋予了这个企业很多行业内的先天优势。

根据2020年底公布的数据，四维图新已完成全国32万多公里高速公路、城市快速路、5000多公里复杂城市道路的L3级高精地图覆盖。自2021年以来，其数字地图部门正在重点推动一些主要城市重点道路的高精度地图制作。根据远期规划，支持L4“高度自动驾驶”的高清地图也将在2022-2023年左右完成全国主要高速公路网和城市快速路的覆盖。

在没有智能、没有汽车的2021年，被业界定义为“地图商”的四维图新，以其超然的地位和庞大的资源，成为这场自动驾驶竞赛成败的关键。

“我们不再仅仅是图形经销商”

2019年6月下旬，四维图新获得了北京市政府颁发的自动驾驶车辆T3级路测牌照——这是迄今为止第一张授予位置服务提供商的T3级路测牌照。同样值得关注的是四维图新给出的无人驾驶汽车方案:基于长城Wey VV5平台，外部传感器系统包括4个16线激光雷达、2个远程毫米波雷达、1个搭载四维图新自主研发视觉感知算法的单目摄像头。在配置上，它异常“轻”，是典型的低成本、轻量化的自动驾驶解决方案。用李阳的话来说，我们的方案是T3考试的朋友中最简洁(成本最低)的，成本大约是大多数朋友的一半甚至三分之一。

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说这个方案是为了“验证地图”，既有真也有假

至于四维图新公司为什么要亲自带队测试车牌，李阳也表达了自己的态度:四维图新最初做的是自动驾驶解决方案，其实我……订单验证地图，并通过自身系统向地图团队反馈相关问题，提升地图水平。随着不断深入，自动驾驶能力越来越好。

真的是这样吗？手握中国乃至全球最丰富的高精地图资源，对自动驾驶一无所知，可谓锐意进取。幸运的是，在第19届上海车展期间，四维图新展台上呈现的一切都表明，李阳只是在谈论它。毕竟时代不同了。

当然，用四维图新CEO程鹏的话说，他们搞自动驾驶有先天优势:

“我们制作地图本身，就是一个收集、感知、发布知识的过程。从地图采集到路况采集再到无人驾驶，原理都是一样的，只是应用场景变了。原来是人用的，现在可以用机器人了。”

但有了传感器方案和高精地图资源，还不足以构建一套自动驾驶解决方案。其中，缺失包括:如何准确定位车辆位置；如何解决车与车、车与云的数据交互问题；如何将感知与定位、规划与决策、执行控制三个部分整合起来，完成自动驾驶领域控制器。最后，自动驾驶域控制器和驾驶舱域控制器交联完成人机交互界面。

简单来说就是完成整个自动驾驶域控制器，实现与驾驶舱域的控制交互。

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完成车内网络、车间网络、车内移动互联网之间的数据交互，本质上是构建C-V2X(蜂窝车对万物)的问题，基于蜂窝移动数据实现车辆与“万物”的互联。2020年11月后，美国联邦通信委员会(FCC)正式宣布放弃原有的DSRC(特殊短距离通信技术)标准，落到中国标准，于是C-V2X被等同于车联网。当然，这是四维图新的“老实力”。

自2013年四维图新收购韩中卫星以来，这家企业一直在车联网领域布局。2015年控股土巴集团后，开始将手伸进驾驶舱。2018年，整合旗下乘用车联网资源，成立独立的四维智联公司，初步实现了云平台与操作系统、地图、导航的互联互通，完成了手机与汽车的交联。

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定位的问题是另一条线。2016年3月，四维图新定位项目组正式启动，并于当年6月生产出自主研发的第一代卫星定位信号接收机。2018年1月，定位项目组成功将定位精度提升至厘米级。随后，该项目组获得了独立地位，并以此为基础成立了一家名为刘芬科技的独立子公司。

为了完成自动驾驶域控制器，专用芯片是必不可少的。在这个问题上，四维图新依然坚持一贯的风格。2017年投资收购集成电路设计工厂捷发科技，成为中国乃至全球首家具备自主汽车级芯片设计能力的地图供应商。2019年，捷发科技完成了首款可以支持部分辅助驾驶功能的智能驾驶舱终端芯片。

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根据不久前上海车展的信息，支持L3自动驾驶算法的大型SoC芯片已经在设计阶段。

除上述直接控股和M&A企业外，2017年至2019年，四维图新投资了提供室内高精度定位服务的中科金典、提供自动驾驶整体解决方案的禾多科技、致力于开发高性能视觉感知系统的Minieye。其中，来自Minieye的视觉识别技术不仅有助于完善自动驾驶方案的视觉传感器部分，还可以直接用于地图测绘，可谓一举两得。

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Minieye的价值不仅在于为四维地图新的自动驾驶方案提供了视觉传感器，其视觉识别技术还可以用来推动高精度地图的制作。

当然，四维图新也没有错过室内定位的问题。前文提到的为荣威漫威X Pro提供室内定位模块的中电陈坤也在2020年获得了四维互联网基金的投资，甚至在车展期间与四维图新一同参展。

一盘大棋早就下好了，临近收盘时间。“我们不再只是图文商”，这是四维图新原CTO戴东海博士多次向媒体强调的。

四维图新，“四维”来自公司第一大股东四维测绘科技有限公司，也可以理解为四维时空；而“绘新图”则被赋予了奋发图强、勇于创新的意义和期待。

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然而，回顾2021年上半年过去的三年，可以说四维图新的日子并不轻松。

2018年，中国汽车销量首次出现负增长，即便是与汽车行业息息相关的四维图新，营收也出现明显下滑。这种下降在2019年更加显著。

2020年，由于新冠肺炎疫情的影响，这一问题更加严重。当年2月，国内汽车销量一度下滑92%。当然，在大环境的冲击下，车规芯片、车联网等业务也处于亏损状态。

不利的环境对四维图新影响很大，直接关系到主营收入和导航。2019年利润下滑近30%，2020年亏损2.34 ~ 3.38亿元更是触目惊心。

但在中国乃至全球，随着自动驾驶和车路协同进程的加快，高精地图成为新的风口，是各地图厂商和车企的必争之地。从概念到商业化，自动驾驶的更大市场也在逼近。

新时代，谁主沉浮？我们可以拭目以待。

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