拼价格、抢落地订单 2019年地图厂商圈地自动驾驶

如果说六年前百度和高德的地图大战是为了移动时代的流量入口，那么今天，一场关于自动驾驶的新战役正在地图领域打响，而大数据背后的商业模式变革和超百亿的市场空间，让这场新的战役更加激烈和漫长。订单密集“自动驾驶将在未来五到十年内逐步实现量产和商用，这个方向已经形成行业共识。”四维图新首席执行官程鹏表示。作为一家老牌地图制造商，四维图新于2017年开始向自动驾驶解决方案提供商转型。程鹏告诉第一财经，起初，autopilot更多的是为了验证自动驾驶地图的可行性，但是在做系统的过程中，发现有很多需要改进的地方，比如专业的高精度定位，产品的性价比等等在这个过程中逐渐形成了感知、决策、规划等自动驾驶相关能力，因此最终决定转型为自动驾驶解决方案提供商。从2019年半年报来看，在净利润下滑、传统业务企稳的背景下，四维图新的高级辅助驾驶和自动驾驶业务增长强劲，实现营业收入4831.44万元，同比增长140.83%。虽然业务量不够大，但市场空间可期。对于厂商来说，随着L3级自动驾驶汽车的逐渐量产和普及，前置导航地图已经从选装产品变成自动驾驶系统的标配产品，长期渗透还有提升空间。作为导航行业的核心，高精地图更具吸引力，因为它可以改变传统地图商家的商业模式。“原来的导航、软件、地图、芯片加起来，一辆车全生命周期要交几百块钱。现在服务是动态实时的，变成了每年几百元的概念。”程鹏举例说。四维图新高级副总裁孟庆鑫也对第一财经表示，在自动驾驶领域，地图将不再是传统导航地图的一锤子数据牌照，未来将需要数据服务费的服务模式，单价+年费也将使高精地图的价格保守预测提高10-20倍。同样盯上这个市场的，除了拥有地图业务优势的高德和百度，其他车企、科技公司、创业新秀也开始进入这个市场。目前全国有19家企业具备甲级测绘资质，即可以合法生产高精地图。除四维图新、高德和百度外，还包括仲婷SAIC的子公司滴滴科技，以及自动驾驶初创公司宽凳科技和Momenta。对于高精地图厂商来说，获得甲级测绘资质是实现商业化的首要因素。但手握“船票”之后，先拿到落地订单才是打开市场的关键。国泰君安证券研究分析认为，2019~2020年是高精地图落地的关键时间窗口，订单将持续释放。根据各大车企公布的自动驾驶规划和行业研究，2021年或为L3级自动驾驶汽车量产元年。按照车企提前两年采购地图的惯例，高精地图订单将在2019~2020年落地，新订单的持续释放将成为高精地图厂商股价的催化剂。今年年初，四维图新与宝马在自动驾驶方向联手，签署了L3+自动驾驶系统的自动驾驶地图订单。据悉，搭载四维图新自动驾驶地图的BMWiNEXT将于2021年正式发布。百度的常棣万方拿下长城汽车订单，高德地图拿下通用凯迪拉克和吉利汽车订单。毫无疑问，2019年已经成为高精地图订单密集落地的一年。量产背后的挑战的确很吸引人，但高精地图的大规模商业化仍然面临两大挑战。首先是如何降低高精地图批量生产的成本。高精地图投资成本高，重点是前期测绘的设备购置和购置。目前，高精度地图的生产还不能完全自动化，人工数据校正仍然占据着……n重要零件，导致量产成本高，而且生产成本随着精度的提高而提高。从技术路线来看，各家的打法也不一样。百度更倾向于为自动驾驶提供一整套解决方案，在车辆上安装激光陀螺仪、定位设备和各种传感器设备，利用传感器检测技术增加精度，但研发投入也比较高。高德发动价格战，宣布以“成本价”提供标准化高精度地图，每辆车每年使用成本不超过100元。其技术路线主要依赖于略低精度的传感器和高精度的地图和定位。四维图新的路线与高德地图类似，采用“高精地图+AI”的方式降低成本。今年6月，四维图新凭借低成本、轻量化的自动驾驶解决方案获得了北京自动驾驶驾驶测试的T3牌照，该解决方案配备了4个16线激光雷达、2个远程毫米波雷达和1个采用自主研发视觉感知算法的单目摄像头。据介绍，这种解决方案的成本大约是朋友的一半。程鹏认为，目前不同家庭的自动驾驶技术路线是不一样的，有的严重依赖激光雷达，有的严重依赖视觉。现阶段多传感器和各种技术路径相互冗余，可以减少误差，但也要考虑成本问题。一辆车不可能消化一百万个传感器，所以必须有一条从高端到低端的量产路径。“传统产品可以说AI提高了效率，改善了用户体验，但在自动驾驶领域，根本没有AI。”程鹏说。他认为，如今的自动驾驶传感器包括激光、雷达、摄像头、毫米波等。过去一个季度只发了一个版本，花了三个月调整传感器。现在变成了毫秒。没有AI，地图精度上不来了，更新频率上不来了，道路安全水平也达不到。高精地图大规模商业化的另一大挑战是如何保证地图的新鲜度。高精度地图包括静态和动态数据。静态数据包括车道中心线、车道边界线、参考点和虚拟连接线，动态数据包括天气、地理环境、道路交通、车辆状态等需要动态更新的数据。在业界看来，动态数据是未来高精地图竞争的关键。程鹏表示，四维图新目前在L4上面临着更大的压力，例如，如何维护地面道路就没有完美的解决方案。“面对中国900万公里的道路，如何保证每一条道路都能实时发现它的变化，实时变成数据库和地图，实时发布到每一辆车、每一部手机、每一个IOT设备。这是未来十年面临的一个重大问题。”如果说六年前百度和高德的地图大战是为了移动时代的流量入口，那么今天，一场关于自动驾驶的新战役正在地图领域打响，而大数据背后的商业模式变革和超百亿的市场空间，让这场新的战役更加激烈和漫长。订单密集“自动驾驶将在未来五到十年内逐步实现量产和商用，这个方向已经形成行业共识。”四维图新首席执行官程鹏表示。作为一家老牌地图制造商，四维图新于2017年开始向自动驾驶解决方案提供商转型。程鹏告诉第一财经，起初，autopilot更多的是为了验证自动驾驶地图的可行性，但是在做系统的过程中，发现有很多需要改进的地方，比如专业的高精度定位，产品的性价比等等在这个过程中逐渐形成了感知、决策、规划等自动驾驶相关能力，因此最终决定转型为自动驾驶解决方案提供商。从2019年半年报来看，在净利润下滑、传统业务企稳的背景下，四维图新的高级辅助驾驶和自动驾驶业务增长强劲，实现营业收入4831.44万元，同比增长140.83%。虽然业务量不够大，但市场空间可期。对于厂商来说，随着L3级自动驾驶汽车的逐渐量产和普及，…e前置导航地图从选装产品变成了自动驾驶系统的标配产品，长期渗透还有提升空间。作为导航行业的核心，高精地图更具吸引力，因为它可以改变传统地图商家的商业模式。“原来的导航、软件、地图、芯片加起来，一辆车全生命周期要交几百块钱。现在服务是动态实时的，变成了每年几百元的概念。”程鹏举例说。四维图新高级副总裁孟庆鑫也对第一财经表示，在自动驾驶领域，地图将不再是传统导航地图的一锤子数据牌照，未来将需要数据服务费的服务模式，单价+年费也将使高精地图的价格保守预测提高10-20倍。同样盯上这个市场的，除了拥有地图业务优势的高德和百度，其他车企、科技公司、创业新秀也开始进入这个市场。目前全国有19家企业具备甲级测绘资质，即可以合法生产高精地图。除四维图新、高德和百度外，还包括仲婷SAIC的子公司滴滴科技，以及自动驾驶初创公司宽凳科技和Momenta。对于高精地图厂商来说，获得甲级测绘资质是实现商业化的首要因素。但手握“船票”之后，先拿到落地订单才是打开市场的关键。国泰君安证券研究分析认为，2019~2020年是高精地图落地的关键时间窗口，订单将持续释放。根据各大车企公布的自动驾驶规划和行业研究，2021年或为L3级自动驾驶汽车量产元年。按照车企提前两年采购地图的惯例，高精地图订单将在2019~2020年落地，新订单的持续释放将成为高精地图厂商股价的催化剂。今年年初，四维图新与宝马在自动驾驶方向联手，签署了L3+自动驾驶系统的自动驾驶地图订单。据悉，搭载四维图新自动驾驶地图的BMWiNEXT将于2021年正式发布。百度的常棣万方拿下长城汽车订单，高德地图拿下通用凯迪拉克和吉利汽车订单。毫无疑问，2019年已经成为高精地图订单密集落地的一年。量产背后的挑战的确很吸引人，但高精地图的大规模商业化仍然面临两大挑战。首先是如何降低高精地图批量生产的成本。高精地图投资成本高，重点是前期测绘的设备购置和购置。目前，高精度地图的生产还不能完全自动化，人工数据校正仍占据重要部分，导致批量生产成本高，生产成本随着精度的提高而增加。从技术路线来看，各家的打法也不一样。百度更倾向于为自动驾驶提供一整套解决方案，在车辆上安装激光陀螺仪、定位设备和各种传感器设备，利用传感器检测技术增加精度，但研发投入也比较高。高德发动价格战，宣布以“成本价”提供标准化高精度地图，每辆车每年使用成本不超过100元。其技术路线主要依赖于略低精度的传感器和高精度的地图和定位。四维图新的路线与高德地图类似，采用“高精地图+AI”的方式降低成本。今年6月，四维图新凭借低成本、轻量化的自动驾驶解决方案获得了北京自动驾驶驾驶测试的T3牌照，该解决方案配备了4个16线激光雷达、2个远程毫米波雷达和1个采用自主研发视觉感知算法的单目摄像头。据介绍，这种解决方案的成本大约是朋友的一半。程鹏认为，目前不同家庭的自动驾驶技术路线是不一样的，有的严重依赖激光雷达，有的严重依赖视觉。在这个阶段，多传感器和各种技术路径是相互冗余的，这可以减少er……rs，但是成本问题也要考虑。一辆车不可能消化一百万个传感器，所以必须有一条从高端到低端的量产路径。“传统产品可以说AI提高了效率，改善了用户体验，但在自动驾驶领域，根本没有AI。”程鹏说。他认为，如今的自动驾驶传感器包括激光、雷达、摄像头、毫米波等。过去一个季度只发了一个版本，花了三个月调整传感器。现在变成了毫秒。没有AI，地图精度上不来了，更新频率上不来了，道路安全水平也达不到。高精地图大规模商业化的另一大挑战是如何保证地图的新鲜度。高精度地图包括静态和动态数据。静态数据包括车道中心线、车道边界线、参考点和虚拟连接线，动态数据包括天气、地理环境、道路交通、车辆状态等需要动态更新的数据。在业界看来，动态数据是未来高精地图竞争的关键。程鹏表示，四维图新目前在L4上面临着更大的压力，例如，如何维护地面道路就没有完美的解决方案。“面对中国900万公里的道路，如何保证每一条道路都能实时发现它的变化，实时变成数据库和地图，实时发布到每一辆车、每一部手机、每一个IOT设备。这是未来十年面临的一个重大问题。”

标签：发现宝马北京吉利汽车长城

汽车资讯热门资讯