豐田開路，視覺高精地圖＋眾包「春天來了」 「GGAI頭條」

在汽車行業為L3級及以上自動駕駛量產「準備」時，高清地圖是這個等式中的一個不可缺少的環節。但為每條道路繪製這樣的地圖需要大量的工作。哪怕對於那些傳統地圖服務商而言，也都是不小的挑戰。

還記得那句經典的豐田廣告語嗎？「車到山前必有路，有路必有豐田車」。現在，豐田要把這個理念帶到高精地圖行業。

不過，從豐田每年銷售的1,000萬輛汽車中收集數據，引入其他共享形式的數據，並將這些數據轉換成可以實時更新的高清地圖，這是一項巨大的技術挑戰，即便是對於豐田汽車這樣資金充裕的巨頭來說也是如此。

本周，隨著TRI宣布地圖初創公司Carmera將作為生態系統合作夥伴，從東京的一個概念驗證項目開始，這個開源自動駕駛地圖平台項目的「未來」變得更加清晰。

Carmera雖然不是一個家喻戶曉的名字，但憑藉強大的地圖技術和獨特的數據收集技術，它在自動駕駛技術領域一直享有很高的聲譽（Voyage首席執行官奧利弗?卡梅倫最近稱其為「世界上最好的地圖初創公司」）。

Carmera的眾包實時地圖幫助自動駕駛車輛在任何給定時刻知道自己的位置。為了製作地圖，該公司整合了不斷更新的感測器數據，這些數據來自一個商業車隊網路。Carmera的地圖也有助於路徑規劃，這使得自動駕駛車輛能夠提前獲知道路狀況和可能的障礙。

傳統意義上，高精地圖業務需要大量配備昂貴激光雷達的專用測繪車輛進行全面測繪。相反，Carmera與現有的專業車隊合作，提供車隊管理和其他服務，以交換實時地圖數據，並專註於創建實時「變更層」，而不是製作整個基礎地圖數據（這也被認為是避開一些國家地圖數據管制的方式之一）。

TRI相關負責人表示，正因如此Carmera非常適合AMP的模式，因為專註於城市和街區道路，而不是高速公路，在高速公路上，高清地圖已經相當可靠，而且製作和更新成本較低。TRI在其新聞稿中指出，迄今為止，高精地圖覆蓋了全球不到1%的道路，其中大部分還是高速公路。

目前，自動駕駛地圖的開發依賴於數量有限、成本高昂的專用地圖繪製車輛，以及可靠的高清地圖創建流程。「我們目前正在研究如何在所有道路上自動生成高清地圖，這可以在全球範圍內用於自動化車輛。」TRI自動駕駛副總裁曼達利?卡勒西表示。

為了實現這一目標，TRI希望能夠以一種成本負擔得起、任何軟體開發人員都可以使用的方式，自動從匿名的主流攝像頭數據中構建一個實際的車道級道路網路（而不僅僅是提取道路特徵）。

為了驗證這一概念是否可行，TRI和Carmera將在測試車輛上安裝與豐田的駕駛輔助系統安全感知套件相同的攝像頭。TRI將從這些相機中收集圖像，並將其移交給Carmera，後者將利用其平台將這些圖像(以及其他信息來源)轉換為高清地圖數據。

基於視覺的眾包高精地圖採集製作模式，也是目前全球主要高精地圖初創公司的主要技術路線和商業模式，不過難點在於採集設備的規模和資金投入。

Carmera公司相關負責人表示，顯然在目前的成本壓力和激光雷達價格高居不下的背景下，使用激光雷達是不現實的（部分正在使用激光雷達的公司，更多是使用客戶的指定車輛進行地圖繪製，這仍然存在「雞生蛋」還是」蛋生雞」的問題）。而現在車載攝像頭已經接近高清的精度水平。

同樣作為一家開源解決方案的信仰者，上述負責人從一開始就發現豐田汽車的AMP項目開源計劃很有吸引力。他表示:「如果你看看大公司，每個人都樂於將自己的工具開源，因為這些工具都已商品化，使用它們可以將你吸引到它們的生態系統中。」

但大型科技公司（比如谷歌、蘋果等）永遠不會開放數據。作為全球最大的汽車製造商之一，豐田汽車願意開源數據，而不僅僅是工具，這是一個非常重要的事實。

儘管這兩家公司目前專註於在東京進行概念驗證試驗，但TRI-AD的目標就是為量產部署技術，這是豐田當初設立這個機構的目的。

豐田公司將此次項目合作視為開發一種適用於日常汽車的自動製作和更新高精地圖系統的「第一步」。

「這才是該項目真正令人興奮的地方。」上述負責人表示：「初創公司與有豐富量產經驗的公司合作非常重要，而不僅僅是研究和演示。豐田的思考問題的方式是，我們如何在世界各地的每一輛汽車上使用它。」

按照豐田的計劃，一兩年內大家就可以從Github下載到AMP，這個開源地圖數據平台一旦啟動並投入運行，豐田不僅會將公司每年銷售的1,000萬輛汽車產生的數據「導入」AMP，最終還會將數億輛其他汽車的數據「充滿」AMP。

每個人都可以免費使用AMP，不過作為回報，豐田希望OEM、車隊、計程車公司、軟體開發商與其他用戶共享AMP的匿名數據。

當然，也有不少業內人士認為這背後可能會受制於政策和隱私條款的風險。不過，我們可以看看特斯拉的故事。

在去年11月，特斯拉正式宣布，該公司的電動汽車車主使用其Autopilot輔助駕駛功能行駛的里程已經超過10億英里（約合16億公里）。

在最近提交給美國加州機動車管理局的年度自動駕駛路測脫離報告中（儘管已經連續2年提交了零公里路測報告），特斯拉再次強調了自己通過在世界各地的實驗室、測試軌道和公共道路上進行模擬測試來開發自動駕駛汽車。

這些車輛正是在正常運行期間利用「影子模式」下測試自動駕駛技術，因此特斯拉能夠從數十億英里的現實駕駛中學習開發其自動駕駛技術。

在「影子模式」中，特斯拉可以在後台運行系統，而不需要執行車輛控制，或者接收關於特別針對的道路情況的數據，以便訓練系統在現實世界中的模擬表現。

至少，到目前為止，這種模式是可行的。兩年前，大眾汽車也曾宣布從2018年起通過新車收集數據，用於自動駕駛技術的研發。

在車主允許的情況下，大眾將通過新車的攝像頭獲取信息。這些新車包括奧迪、保時捷和賓利等豪華車，以及大眾、斯柯達和西雅特等主流品牌汽車。大眾表示，由於其銷量較大，從這些新車中收集到的信息將使其比競爭對手更具優勢。

計劃在2020年實現自動駕駛汽車商業化的豐田，正在通過這個大膽的開源項目，跳過剛剛起步的高精地圖行業，這一舉措可能會讓在這個領域發生一些微妙變化。

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