沒看這篇文章，千萬別說你了解高精地圖

在自動駕駛圈內呆久了，你絕對聽說過高精地圖。

但什麼是高精地圖？它與傳統導航地圖又有何區別？高精地圖對自動駕駛到底意味著什麼？它與自動駕駛其他感測器是否非此即彼？……在你未能回答這些問題之前，千萬別說自己懂高精地圖。

為了幫助大家解答上述問題，近日，在TechCrunch 國際創新峰會杭州 2018自動駕駛專題論壇上，我們專門邀請了易圖通科技自動駕駛研發中心總經理羊鋮、寬凳科技首席技術官馮漢平、Deepmotion 首席執行官蔡銳以及 Mapbox 汽車與企業發展總監楊莘農四位高精地圖行業大咖，針對高精地圖行業現狀進行一場深刻的探討。

如何定義高精地圖？

就跟AI 晶元目前沒有一個明確的定義一樣，對於什麼是高精地圖，雖然目前業內大概有兩種不同的解釋，一個是高精度地圖，一個是自動駕駛地圖，但尚缺乏一個統一的共識。

對此，馮漢平認為，這兩個概念只是同一個事物不同的方向。「高精地圖主要使用對象是自動駕駛車，為了讓自動駕駛車能夠使用，肯定需要做到精度很高，而且我們一直認為，自動駕駛使用的高精地圖的精度要求比自動駕駛本身要求的精度還要高一個級別，因為只有你的底層數據夠精準，才能讓自動駕駛汽車達到要求。」

楊莘農的觀點比較類似，他認為不管是高精度地圖還是自動駕駛地圖，主要是由你將這個地圖用在什麼地方所決定的。

不過，同樣基於上述理由，羊鋮倒是更傾向將高精地圖理解為高精度地圖。「高精地圖不僅僅可以用於自動駕駛，當然用於自動駕駛也是毋庸置疑的。但高精地圖除了用於自動駕駛之外，還可以用於汽車駕駛包括自動駕駛地圖模擬、交通事故責任的判定（即通過分析車輛在道路上的精確位置，幫助交管部門判定事故的責任）等更多領域。」羊鋮如此表示。

蔡銳倒不糾結，他認為不管是叫高精度地圖還是自動駕駛地圖都不重要，只要這是一種給機器看的地圖，為幫助汽車看清世界而量身打造的地圖就好。

高精地圖與傳統地圖的區別？

另外，關於高精地圖與傳統地圖的區別，馮漢平似乎看得挺明白，他一口氣列出了二者的三大區別：

第一，高精地圖對精度的要求很高，基本上要做到厘米級別。

第二，高精地圖包含的地圖信息非常豐富，所以對於自動化要求更高。

第三，它對實時要求也非常高，對於道路上各種實時的場景、交通，或者道路上發生的交通事故必須快速的進行更新。

對此，楊莘農認為高精地圖與傳統地圖的區別還在於高精地圖應該給予自動駕駛一定的決策能力。「普通導航地圖是給人看的，它會建議你應該怎麼走，但最終的決策還是由人做出的，包括是不是要加減速，是不是要避讓行人等等。而高精地圖是給機器看的，從這個角度來說，機器需要做很多人類要做的決策，即，相較於普通導航地圖，高精地圖就要提供幫助汽車做出決策的元素。」

因此，羊鋮則補充認為傳統的地圖並不是汽車的一個部件，而高精地圖則是自動駕駛汽車必不可少的一個部件。

那麼，高精地圖需要採集哪些元素？

由於高精地圖產業仍處於發展完善階段，這個問題的答案其實是開放性的。

羊鋮介紹，高精地圖其實可以分為車道級路網、定位、動態地圖三個圖層，其中，車道級路網以及所包含的元素列表大家做得都比較類似。而目前業界分歧最大其實是定位層以及動態地圖層。「因為在定位這一塊，目前有太多不同的感測器（包括攝像頭、激光雷達等）解決方案；而在動態層，大家也還處於探討研究的階段。」羊鋮表示。

蔡銳也很同意羊鋮的觀點，他認為高精地圖包含的元素首先決定於無人駕駛車輛本身採用了什麼樣的感測器，其次，還與應用場景緊密相關，比如城市路網與地下停車場所需要的高精地圖元素也應該是不一樣的。鑒於目前自動駕駛感測器的差異性，蔡銳甚至認為未來生產商可能會根據不同的場景、不同的感測器生成不同的高精地圖。

雖然高精地圖所需要的元素不僅多，而且複雜，以至於現階段很難說能夠窮盡列出一個列表。不過，楊莘農還是歸納認為這個列表內的元素無非就三大部分：

第一部分是視覺元素，即機器代替人眼所看見的場景，包括車道線，包括轉彎、上坡、紅綠燈、障礙物。

第二部分是與定位、高精度定位（厘米級）相關的元素。（對此，馮漢平補充認為這些元素包括車道線、車道上各種道路的標識、符號、路邊的牌子，甚至橋樑等。）

第三部分是決策類元素，主要用來幫助機器和無人駕駛做決策。

最後，馮漢平呼籲，決定要往高精地圖中加入哪些元素，千萬不要閉門造車，所有地圖企業一定要走出來，多與主機廠等客戶以及行業協會溝通交流。「因為只有跟應用方詳細討論，才能夠知道高精地圖到底需要什麼。」

高精地圖又應該用什麼感測器？

目前，高精地圖的採集方案主要有兩種，即以激光雷達為主的方案，和以攝像頭為主的方案。而本次大會請來的四位嘉賓中，除了易圖通在這兩種方案上均有所布局，其他四家企業採用的其實都是攝像頭方案。那麼，關於兩種方案的優缺點？四位嘉賓又會怎麼說呢？

對此，四位嘉賓的觀點比較類似，即激光雷達方案有利於採集更加精準化的高精地圖底圖，而攝像頭方案更擅長與在底圖的基礎之上做數據的實時更新。

其中，易圖通與寬凳科技都已經計劃將這種組合方案運用到高精地圖的實際採集中了，兩家企業唯一不同的是，易圖通的地圖將採用他們正在研製的激光雷達方案來繪製，而寬凳科技的第一張高精地圖的具體方案似乎還沒有最終確定。馮漢平只是表示寬凳科技將採用好的 GPS、好的攝像頭甚至激光雷達的方式（多感測器融合）建立第一張高精地圖。

據了解，Deepmotion 目前並沒有透露要研發激光雷達方案，但蔡銳同樣堅信高精地圖的採集應該是組合式的方式。「既要有主動的採集，也要有眾包的更新，而相應的採集設備也應該採用多種方案，可以用少量的但是很高精尖的設備來做底圖或者做關鍵節點的建設，但是也要有在低成本設備上能夠運行的高精地圖，同時為高精地圖的眾包做支持，只有這樣才能形成一個完整的方案。」蔡銳表示。

高精地圖的創業門檻？

據了解，相較於呈現百家爭鳴之勢的自動駕駛創業，國內做高精地圖創業的企業其實並不多，據楊莘農介紹，全國現在只有 13 家公司在做高精地圖技術。然而，為什麼會這樣？當然，政策限制（即，國內只有有相關資質的企業才被允許進行地圖採集）其實是一方面，更重要的原因可能並不在政策層面。

首先，既然四位嘉賓都有利用圖像識別做高精地圖的繪製，那在技術上，是不是現在做圖像識別的企業都可以分分鐘轉型成為一家高精地圖企業？馮漢平並不認同這個觀點，「高精地圖是 AI 和地圖行業的結合，缺乏哪個行業的人才都不能做出好的高精地圖。」馮漢平認為，圖像識別企業即使想轉型做高精地圖，如果沒有傳統地圖行業的相關人才，那一切的設想也只能是空中樓閣。然而，地圖專業的人才可不是想招就能招到的。

「不管是 AI 領域還是地圖領域，相關的人才其實都非常稀少，AI 人才的確炙手可熱，但實際上地圖是一個非常小的圈子，地圖的人才也很難得到，甚至地圖相關的人才在外面招都招不到。」馮漢平如此解釋。

另外，馮漢平還表示，高精地圖對團隊管理以及資金投入都有非常高的要求。「高精地圖的生產其實是一個非常複雜的過程，每一步都非常講究，涉及到如何搭建地圖生產團隊？如何滿足車企的需求？如何對品質進行把控等？所以需要投入大量的人以及高精設備來做生產和質檢等，投入對創業團隊起點非常高。」因此，馮漢平認為，如果創業團隊即沒有相關行業背景，又沒有辦法融到大量的錢，那他們做高精地圖就是很困難的。

羊鋮也認為成本可能是阻礙創業者做高精地圖的原因，並認為圖像識別方面的高精地圖需要大量的數據對模型進行訓練，而這些數據的獲取本身其實也是有很高成本的。

「因此，國內真正有實力做高精地圖創業的企業真的是鳳毛麟角。」馮漢平如此說。

除了技術上的難點之外，楊莘農和蔡銳還認為任何想要進行高精地圖創業的企業還面臨未來如何商業化的問題，而這也是阻礙部分創業企業從事高精地圖創業的原因之一。蔡銳表示，目前高精地圖產業的商業模式並不是特別清晰，是延用現有商業地圖的收費模式還是新的模式？最終利潤在哪裡產生？這些問題都還沒有得到解答。而楊莘農則擔心，即使車廠可以為高精地圖企業支付每輛 1000 元的費用，高精地圖企業最終是否能賺錢或者收回成本其實也還是個問題。

高精地圖企業如何應對 BAT？

對此，馮漢平表示，他們在跟很多車廠談過以後發現，車廠跟 BAT 合作的時候，對把他們的數據回傳給 BAT 是非常有顧慮的，而這就是創業公司的機會。

「很多車廠並不喜歡 BAT，它們認為 BAT 是它的競爭對手。」楊莘農也發現了馮漢平提及的這個問題。

但除此之外，楊莘農還發現，高精地圖是一個很大的產業鏈，雖然 BAT 家大業大，但其中還有很多專項的技術和專項的產品，可以由創業企業去開發。楊莘農認為創業公司其實可以在 BAT 的勢力範圍之外做出自己的成績。

而羊鋮的觀點與楊莘農的比較類似，但羊鋮強調，創業公司在自己擅長的細分領域甚至可能比 BAT 還要做得好。

最後，在技術方面，蔡銳則認為別看 BAT 家大業大，但在高精地圖方面，他們與創業公司其實都處於同一起跑線上。「在市場方面，現在行業還不到拼里程拼覆蓋率的時候，而技術方面，目前大家又都是伯仲之間。」蔡銳如此說。

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