在CES邂逅地圖供應商，聊聊自動駕駛的「最後一道感知防線」

如果要評選出本屆CES上車雲菌最喜歡的導航工具，那當然是CES APP自帶的離線地圖啦。只要輸入起點和終點，就能給出一條簡約但夠用的行駛路線。在這種人數眾多、網路信號不佳的展會現場，它就是媒體同學最好的跑展利器。

CES APP自帶的離線地圖

地圖對於自動駕駛來說的重要性也是如此。設想一個最壞的情況，當攝像頭、激光雷達等感測器全部失效，V2X也不可用的時候，車輛本地端的地圖，就是幫助自動駕駛汽車行駛到安全地帶的最後一道防線。

在本屆CES上，車雲菌來到了不同的地圖供應商的展台，去聊了聊這項對自動駕駛汽車而言，至關重要的工具。

自動駕駛地圖和高精度定位

新一輪競爭已經到來，警報是在很多新興地圖公司進入地圖領域時被拉響的。新興地圖公司和傳統導航地圖供應商一同站在了起跑線上，但帶來了對自動駕駛地圖截然不同的理解。

TomTom提供的自動駕駛地圖，可以根據主機廠需求挑選圖層定製

對HERE和TomTom這類傳統圖商來說，自動駕駛地圖是傳統導航地圖的延伸。地圖精度至少要達到亞米級，信息也更加豐富。道路基礎信息（車道線、道路中心線等）、特徵物（紅綠燈、標誌牌等）以及動態信息層（實時交通路況、天氣等）分別由不同的圖層，可以根據主機廠需要做個性化疊加。

這種地圖的採集需要搭載大量感測器的專業測繪車輛，包括多個相機和激光雷達、慣性導航，並接入衛星定位服務等等，「採集車+配置」的總價甚至接近千萬元。

Civil Maps提供的Atlas Devkit感測器套裝

對Civil Maps、DeepMap這樣的新興地圖創業公司而言，他們的地圖不像Here和TomTom那樣分為不同圖層，而是用車載感測器實時生成的一副3D地圖，車道線、特徵物等信息都融合在同一張圖中。

這些創業公司使用的地圖採集設備也相對更簡單一些，講究低成本製圖。

比如Civil Maps做了一個名叫Atlas Devkit感測器套裝，表示比谷歌為街景車配備的器材便宜得多，主要包括攝像頭、激光雷達和IMU&GPS。DeepMap的工程師告訴我們，會用到16線激光雷達、攝像頭和一些基本的定位設備，從成本上來說也大大小於傳統圖商採集測繪的工具。

兩家公司都強調如果車企已經有了自動駕駛汽車，他們完全可以復用車上原本就有的感測器設備。

地圖和定位都是打包在一起的服務，供應商要做一定會做全套。CES大家提到的定位方案很類似，都是把感測器實時感知到的內容和原本就有的地圖比對。不同點在於，每家公司選擇的比對內容是不一樣的。

Civil Maps用來定位的FINGERPRINT（指紋）基礎地圖

比如Civil Maps用他們口中的FINGERPRINT（指紋）來匹配定位，這裡說到的FINGERPRINT不是我們常規意義上的車道線、紅綠燈或標誌牌，而是這家公司自行整理壓縮後的信息，數據量可以控制在100-300kB/km的級別。

DeepMap會把感測器掃到的整個畫面和原來繪製的地圖做全局匹配。James Wu沒有介紹匹配時所需的具體數據量，但他認為這樣做並不會增加他們太多運算資源。

地圖的存儲與更新

相比普通地圖而言，自動駕駛地圖因為信息更豐富，因此體積會有所增加。對於在意成本和運算效率的主機廠來說，存儲是一個與產品化有關的話題。車雲菌在與各家地圖公司交流時，發現自動駕駛地圖存儲方式主要有兩種。

一種是車輛在出發前根據行駛路線，在車端存放整個行程的基礎地圖，上層信息採用根據定位實時更新的方式下載到本地；另一種是根據定位，由自動駕駛汽車實時下載所在位置一定範圍內的全部地圖信息。

兩種方案都需要圖商擁有自己的地圖雲，同時由通訊運營商提供更強大的通訊能力。未來，地圖雲、主機廠雲、車輛之間都會相互打通，實現數據互換。從今年CES展台的內容可以很明顯看出，雲端也是每家圖商都會提到的關鍵詞。

TomTom展示通過阿里雲計算生產自動駕駛地圖

TomTom展台上，我們看到他們藉助阿里巴巴的雲端能力，展示了通過雲計算生產自動駕駛地圖的能力。地圖採集車可以把獲得的數據上傳到雲端，快速生成感測器融合後的點雲圖。

製圖過程中，不同情況的自動化標定能力並不相同，如果是車道線標誌這些比較簡單的特徵，他們已經可以做到不錯的自動化率，但對於道路上突然增加一座橋或者一條路岔道，還需要比較多的人工標定。

Here展示未來汽車眾包更新地圖

Here展示的內容要更前瞻一點，主要介紹的是未來汽車眾包更新地圖的內容。視頻中通過同一條路的車都會用感測器實時採集周圍的環境數據，一旦發現變化，車輛就會把信息上報雲端。當一處變化信息的質量指數（Quality Index）達到一定可靠值後，雲端就會採納這個更新，並且下發到本地車輛上去。

產業鏈細分與商業模式變化

顯然對於自動駕駛地圖供應商來說，這項工作龐大而複雜。需要圖商增加不少以往不具備的能力，來驅動整個自動駕駛地圖生產-使用-更新的閉環。一個很明顯的趨勢是，整個自動駕駛地圖產業鏈變得越來越細分，參與的角色也在不斷增加。

三菱電機展台上的高精度定位器

三菱電機展台上，有一款產品是高精度定位器，圖商繪製高精度地圖的時候，可以通過這個小盒子獲得精準定位。他們的核心技能是為圖商提供壓縮演算法，把感測器給到的原始數據壓縮後，獲得矢量圖等級的產品。

工程師告訴車雲菌，目前自動駕駛地圖用到的技術越來越多，哪怕是地圖車採集後，把不同感測器的數據對齊，也有專門的公司提供解決方案。一家公司如果要包攬全部技術，體量就會變得無比巨大。

Honda展台的DeepMap介紹

與此同時，自動駕駛時代的商業模式也發生了變化。從一開始的出售地圖數據，向出售定製化服務轉變。DeepMap提到最多的一句話就是，「我們不提供地圖數據，只提供自動駕駛地圖和定位服務」。TomTom的工作人員沒有告訴我們一個明確的商業模式，但他們從互聯地圖業務上可見的一個趨勢是，主機廠不再僅僅購買數據，而是開始為一些維護更新服務付費。

不過在談到在中國落地時，國外地圖供應商都會遇到大大小小的門檻。Civil Maps表示他們現在製作的自動駕駛地圖如果要在中國使用，一定要找到一家本地具有測繪資質圖商。Here在介紹雲端支持自動駕駛地圖更新時，也提到他們在中國的合作夥伴會提供類似產品，但是不會用到HERE的這套技術。

車雲小結

新技術的發展讓很多公司涉足地圖領域。主機廠都在投資和繪製自己的自動駕駛地圖。

在採訪中，大家在回答「自動駕駛地圖還在發展初期，供應商應該具備哪些核心競爭力」時，我們得到了三個答案：第一，依然是擁有更多的數據量和數據類型；第二，是豐富自己地圖相關的新技術新能力；第三，是打造一個地圖生產、使用、更新的閉環。

老實說，車雲菌在今年的CES展會上，並沒有看到地圖供應商大張旗鼓地宣傳新技術。不過上面提到的三個競爭力，原本也是在看不到地方的默默積累。自動駕駛地圖會伴隨著自動駕駛汽車量產，雖然不易覺察，但是無比重要。

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