2021自动驾驶地图与定位大会圆满落幕

由Gaspar主办的“2021第三届自动驾驶地图与定位大会”于2021年9月13日在上海汽车城瑞丽酒店举行。大会为期一天，就高精地图、高精度定位、自动驾驶、车辆法规高精度导航芯片、汽车AI芯片等行业焦点话题进行了探讨和交流。

大会吸引了300+线下嘉宾，15000+线上嘉宾。包括千寻定位、道元电子、云贝科技、天宝科技、刘芬科技、美银科技、联诚发展、西部数据、EV Vision、凤凰汽车、第一电动网、奥拓智能驱动、我的车轮、OFweek威客网、Zaker、车净社、电动邦、电动汽车网、动力电池网等24家生态伙伴。

(盖世汽车总裁周晓颖)盖世汽车总裁周晓颖女士为大会致开幕词。2021年，中国汽车市场仍将一枝独秀。在全球经济不景气，经济下行的大背景下，中国的市场跑出了一条漂亮的曲线。虽然7、8月份整体销量有所波动，但大的市场表现已经远远超出预期，尤其是新能源的发展。8月份的数据显示，新能源在市场终端的渗透率已经超过17.1%，增速远超预期。不仅是新能源本身，新能源汽车更是智能、电动赛道的代表，所以赛道的发展也和高清地图的应用有很强的关联，市场发展非常迅速。

(武汉大学教授、博士生导师李碧君)武汉大学教授、博士生导师李碧君做了题为《高精地图与感知的整合与定位》的演讲。高精地图应该说是一个重要的方向。在目前定位等可靠性不足的情况下，使用高精度地图是自动驾驶更好的方向。另外，感知过程中要充分利用地图，基于地图进行传感器、决策、部署，降低感知难度。地图作为基础设施，有很多已知的信息，不需要通过复杂的计算和传感器来判断。相当于被上帝的眼睛审判。另外还有很多决策信息，比如红绿灯的位置，转弯半径可以提前告知，可以提前减速，降低了成本，提高了可靠性。所以地图和定位要双向赋能，地图和定位其实是密不可分的。

(陈志平刘芬科技产品总经理)刘芬科技产品总经理陈志平在“高精度定位在自动驾驶中的作用及解决方案”演讲中指出，刘芬产品蓝图的底层是基础设施，包括参考站网、云计算、传输网，顶层是核心算法，如RTK、PPP-RTK、GNSS、INS等，需要与合作伙伴共同开发。基于这些站，基于这些算法，基于支撑体系，比如监控的能力，信息安全，功能安全，质量体系，运维支撑，形成我们产品的图谱。左边是从毫米级服务到亚米级服务再到厘米级服务。当然，车还是更注重厘米级服务，中间是加速定位服务和位置数据服务，右边是终端产品，包括六点出行，比如定位引擎和相应的监控软件。最上面是应用领域，包括智能驾驶、共享出行、车联网、测绘、IOT终端等行业应用。

(道元电子首席技术官司徒春晖)道元电子首席技术官司徒春晖在“自动驾驶仪-卫星惯性耦合定位……”中展示了相对定位中使用的技术g "，包括主定位算法和多传感器融合，包括相机或激光雷达相对定位算法。前一段是比较常见的GPS，IMU，轮速得到一个位置。当精确的尺寸信息被放置在地图中时，它将成为相对于车道线的相对位置。将这个相对位置与路边的位置进行对比，再与摄像头、ADAS、lidar进行匹配，最终得到更精确的相对位置，用于本地导航和对域控制器的本地定位。

(武汉钟海婷CTO罗跃军博士)武汉钟海婷CTO罗跃军博士发表了《高精地图数据上云合规的探讨》演讲:近年来，自动驾驶发展迅速，L2和L3自动驾驶在新车上市中的占比会越来越大，到2025年将接近40%。我们再来看看造车新势力，包括特斯拉和韦小立。自动驾驶的比例很高，可以看到未来会用到地理信息。自动驾驶在市场上的需求越来越迫切，尤其是今年和明年有很多上市，自动驾驶会出现各种各样的问题。未来会有更多的问题在长尾中解决，所以这些都需要大量的数据来收集。很多厂商都在收集路边数据和各种环境的数据，每天可以达到10Pb的数据。这些数据需要在云端进行大数据训练，包括AI驾驶自动算法，更符合各种场景，解决了长尾问题。这需要在收集各种数据并将它们存储在云中时遵守法规。

(孙海鹏千寻位置网络有限公司交付中心技术总监)千寻位置网络有限公司交付中心技术总监孙海鹏在《智能汽车高精度定位量产最佳实践》中指出，高精度定位在智能驾驶中的应用由自动驾驶、V2X车路协调、智能驾驶舱三部分组成。随着自动化和智能化程度的不断提高，由于全天候绝对定位的特点，高精度定位和融合定位发挥着至关重要的作用。V2X场景好的应用方向是解决交通运行效率，提高交通安全，并且是基于全局视角，可以依托高精度定位的信息进行后续决策。点对点导航也是私家车在智能驾驶舱中非常重要的功能，定位的准确性、连续性和可靠性直接决定了用户的定位体验。随着智能驾驶从L2、L2+发展到L3及以上，驾驶行为更多由机器接手，机器的责任越大，对各方面的能力提出了更高的要求，也提出了高精度的定位。准确、可靠、安全，但机器需要量化，需要它准确理解。综上所述，可靠性和安全性必须有相应的完整性指标和可用率，尤其是在复杂场景下。希望能在一定程度上保持惯导融合的精度，在短遮挡的情况下也能保持位置。这些标准已经被证明能够满足高水平自动驾驶的要求。

(百度知家地图事业部技术经理吕)吕演讲主题为“自动驾驶地图与定位的趋势与解决方案”。如今，汽车智能化趋势明显加快。自动驾驶作为汽车自动化最关键的部分，正在逐步加速市场化。从今年1-5月可以看出，L2级以上市场的市场渗透率在快速增长。去年10月，国家也发布了智能网联汽车路线图2.0。预计2025年L2和L3级别市场份额将达到50%，L4级别自动驾驶将逐步推向市场。预计2030年具备智能驾驶能力。从以上信息可以看出，whe……无论是市场和终端客户的反馈，还是国家对整个行业的顶层规划，智能驾驶实际上已经成为整个汽车行业成功的关键。

(向为博士科技CEO)科技CEO为博士带来了“汽车级高精度组合导航芯片及深度耦合算法”的分享，高精度组合导航是未来智能汽车必不可少的传感器，可作为地图、激光雷达、摄像头等定位方式的有效补充。特别是在这些场景中，激光雷达需要丰富的环境特征和大量的点云数据或特征数据，所以对测绘要求很高，但很多二线城市可能没有这些地图。封闭场景下可能会有一些地图，但是在公共道路上这些数据是缺失的。视觉定位对环境要求也很高，逆光条件下定位精度会大大降低，包括雪和雾，高精度组合导航可以弥补这部分。高精度的组合导航还可以降低对点云地图的实时性要求。高精度定位和高精度地图的结合也能有效提升驾驶体验，包括提前预测大门、弯道和危险路段，识别红绿灯位置，可以降低对视觉计算的要求。由于RTK定位可以逆向标定IMU参数，可以降低IMU要求。组合导航、卫星导航、惯性导航的组合是所有传感器失效时的最后一道屏障。无论是视觉、激光还是其他导航，都需要外部导航，而惯性导航是完全自主的，所以以前用在潜艇和导弹上。现在我们可以把它用在汽车上，作为自动驾驶的最后一道安全屏障，我们可以在所有传感器失效的情况下保持准确性。

(沈阳美航科技有限公司深圳分公司总经理渐康)沈阳美航科技有限公司深圳分公司总经理渐康做了题为“基于位置的服务模块化定制”的演讲。在3G普及之前，它被称为传统IVI。软件框架基本上是固定的，应用程序相互独立。同类应用的功能没有明显差异。定制方向主要是增加一些新的应用或优化HMI或调整一些应用的UI/UE。目前智能驾驶舱主要是驾驶员感知，在通信技术进入4G之前。这是当时常见的接口。说到底只是三个需求:导航、音乐、收音机，其他的只是锦上添花。3G-4G过渡提到了车联网的概念。当时其实是有很多议论的，大部分本地应用都转上线了。此时APP从移动互联网转移过来，并没有针对车辆进行实际的深入开发。这时候的定制方向就是语音、内容和更好的视觉效果。这件作品只是比以前多了一个“声音”，这是对主人控制的帮助。当然，语音也不能完全视为功能需求，功能需求只有三个:导航、音乐、收音机。那是不是意味着只是停留在最后一个阶段？不，至少从我们的角度来看，可以做得更好:1。同样的APP移动互联网比汽车互联网粘性大很多；2.充分考虑车内场景，根据车内场景结合开发应用；3.找人服务；4.内容的设计和HMI的设计一样重要，主人要舍得用；5.考虑应用程序之间的集成；6、而且车和真实运营息息相关，所以在提高车主满意度的同时，不是给他装多少，还要做好主机厂能做的运营。

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(天宝天宝公司中国自动驾驶总监尹飞涛)天宝天宝公司中国自动驾驶总监尹飞涛带来的分享是《自动驾驶中的高精度组合导航定位技术》。收集好地图后，把地图放在这辆车上，在车离开的时候匹配扫描的点云。可以达到8-15 cm的精度，在某些场景下已经足够了。哪些场景？建议客户在港口、矿山、农机、工程机械、机场、工厂等相对封闭的场景和速度相对较低的场景下，尤其是在GPS频繁可用，且被遮挡、完全丢失的情况下，可以达到更好的效果。现在它被广泛应用于许多行业，尤其是矿山和工厂。由Gaspar主办的“2021第三届自动驾驶地图与定位大会”于2021年9月13日在上海汽车城瑞丽酒店举行。大会为期一天，就高精地图、高精度定位、自动驾驶、车辆法规高精度导航芯片、汽车AI芯片等行业焦点话题进行了探讨和交流。

大会吸引了300+线下嘉宾，15000+线上嘉宾。包括千寻定位、道元电子、云贝科技、天宝科技、刘芬科技、美银科技、联诚发展、西部数据、EV Vision、凤凰汽车、第一电动网、奥拓智能驱动、我的车轮、OFweek威客网、Zaker、车净社、电动邦、电动汽车网、动力电池网等24家生态伙伴。

(盖世汽车总裁周晓颖)盖世汽车总裁周晓颖女士为大会致开幕词。2021年，中国汽车市场仍将一枝独秀。在全球经济不景气，经济下行的大背景下，中国的市场跑出了一条漂亮的曲线。虽然7、8月份整体销量有所波动，但大的市场表现已经远远超出预期，尤其是新能源的发展。8月份的数据显示，新能源在市场终端的渗透率已经超过17.1%，增速远超预期。不仅是新能源本身，新能源汽车更是智能和电动赛道的代表，所以赛道的发展也和高清地图的应用有很强的关联，市场发展非常迅速。

(武汉大学教授、博士生导师李碧君)武汉大学教授、博士生导师李碧君做了题为《高精地图与感知的整合与定位》的演讲。高精地图应该说是一个重要的方向。在目前定位等可靠性不足的情况下，使用高精度地图是自动驾驶更好的方向。另外，感知过程中要充分利用地图，基于地图进行传感器、决策、部署，降低感知难度。地图作为基础设施，有很多已知的信息，不需要通过复杂的计算和传感器来判断。相当于被上帝的眼睛审判。另外还有很多决策信息，比如红绿灯的位置，转弯半径可以提前告知，可以提前减速，降低了成本，提高了可靠性。所以地图和定位要双向赋能，地图和定位其实是密不可分的。

(陈志平刘芬科技产品总经理)刘芬科技产品总经理陈志平在“高精度定位在自动驾驶中的作用及解决方案”演讲中指出，刘芬产品蓝图的底层是基础设施，包括参考站网、云计算、传输网，顶层是核心算法，如RTK、PPP-RTK、GNSS、INS等，需要与p共同开发……特纳斯。基于这些站，基于这些算法，基于支撑体系，比如监控的能力、信息安全、功能安全、质量体系、运维支撑，形成我们产品的图谱。左边是从毫米级服务到亚米级服务再到厘米级服务。当然，车还是更注重厘米级服务，中间是加速定位服务和位置数据服务，右边是终端产品，包括六点出行，比如定位引擎和相应的监控软件。最上面是应用领域，包括智能驾驶、共享出行、车联网、测绘、IOT终端等行业应用。

(道元电子有限公司CTO司徒春辉)道元电子有限公司CTO司徒春辉在《自动驾驶仪-卫星惯性耦合定位》中指明了相对定位中使用的技术，包括主定位算法和多传感器融合，包括相机或激光雷达相对定位算法。前一段是比较常见的GPS，IMU，轮速得到一个位置。当精确的尺寸信息被放置在地图中时，它将成为相对于车道线的相对位置。将这个相对位置与路边的位置进行对比，再与摄像头、ADAS、lidar进行匹配，最终得到更精确的相对位置，用于本地导航和对域控制器的本地定位。

(武汉钟海婷CTO罗跃军博士)武汉钟海婷CTO罗跃军博士发表了《高精地图数据上云合规的探讨》演讲:近年来，自动驾驶发展迅速，L2和L3自动驾驶在新车上市中的占比会越来越大，到2025年将接近40%。我们再来看看造车新势力，包括特斯拉和韦小立。自动驾驶的比例很高，可以看到未来会用到地理信息。自动驾驶在市场上的需求越来越迫切，尤其是今年和明年有很多上市，自动驾驶会出现各种各样的问题。未来会有更多的问题在长尾中解决，所以这些都需要大量的数据来收集。很多厂商都在收集路边数据和各种环境的数据，每天可以达到10Pb的数据。这些数据需要在云端进行大数据训练，包括AI驾驶自动算法，更符合各种场景，解决了长尾问题。这需要在收集各种数据并将它们存储在云中时遵守法规。

(孙海鹏千寻位置网络有限公司交付中心技术总监)千寻位置网络有限公司交付中心技术总监孙海鹏在《智能汽车高精度定位量产最佳实践》中指出，高精度定位在智能驾驶中的应用由自动驾驶、V2X车路协调、智能驾驶舱三部分组成。随着自动化和智能化程度的不断提高，由于全天候绝对定位的特点，高精度定位和融合定位发挥着至关重要的作用。V2X场景好的应用方向是解决交通运行效率，提高交通安全，并且是基于全局视角，可以依托高精度定位的信息进行后续决策。点对点导航也是私家车在智能驾驶舱中非常重要的功能，定位的准确性、连续性和可靠性直接决定了用户的定位体验。随着智能驾驶从L2、L2+发展到L3及以上，驾驶行为更多由机器接手，机器的责任越大，对各方面的能力提出了更高的要求，也提出了高精度的定位。准确、可靠、安全，但机器需要量化，需要它准确理解。综上所述，可靠性和安全性必须有相应的完整性指标和可用率，尤其是在复杂场景下。希望惯性导航融合的精度能够保持在一定的范围内，并且这种定位精度是可以接受的短咬合的情况下可以维持n。这些标准已经被证明能够满足高水平自动驾驶的要求。

(百度知家地图事业部技术经理吕)吕演讲主题为“自动驾驶地图与定位的趋势与解决方案”。如今，汽车智能化趋势明显加快。自动驾驶作为汽车自动化最关键的部分，正在逐步加速市场化。从今年1-5月可以看出，L2级以上市场的市场渗透率在快速增长。去年10月，国家也发布了智能网联汽车路线图2.0。预计2025年L2和L3级别市场份额将达到50%，L4级别自动驾驶将逐步推向市场。预计2030年具备智能驾驶能力。从以上信息可以看出，无论是市场和终端客户的反馈，还是国家对整个行业的顶层规划，智能驾驶实际上已经成为整个汽车行业成败的关键。

(向为博士科技CEO)科技CEO为博士带来了“汽车级高精度组合导航芯片及深度耦合算法”的分享，高精度组合导航是未来智能汽车必不可少的传感器，可作为地图、激光雷达、摄像头等定位方式的有效补充。特别是在这些场景中，激光雷达需要丰富的环境特征和大量的点云数据或特征数据，所以对测绘要求很高，但很多二线城市可能没有这些地图。封闭场景下可能会有一些地图，但是在公共道路上这些数据是缺失的。视觉定位对环境要求也很高，逆光条件下定位精度会大大降低，包括雪和雾，高精度组合导航可以弥补这部分。高精度的组合导航还可以降低对点云地图的实时性要求。高精度定位和高精度地图的结合也能有效提升驾驶体验，包括提前预测大门、弯道和危险路段，识别红绿灯位置，可以降低对视觉计算的要求。由于RTK定位可以逆向标定IMU参数，可以降低IMU要求。组合导航、卫星导航、惯性导航的组合是所有传感器失效时的最后一道屏障。无论是视觉、激光还是其他导航，都需要外部导航，而惯性导航是完全自主的，所以以前用在潜艇和导弹上。现在我们可以把它用在汽车上，作为自动驾驶的最后一道安全屏障，我们可以在所有传感器失效的情况下保持准确性。

(沈阳美航科技有限公司深圳分公司总经理渐康)沈阳美航科技有限公司深圳分公司总经理渐康做了题为“基于位置的服务模块化定制”的演讲。在3G普及之前，它被称为传统IVI。软件框架基本上是固定的，应用程序相互独立。同类应用的功能没有明显差异。定制方向主要是增加一些新的应用或优化HMI或调整一些应用的UI/UE。目前智能驾驶舱主要是驾驶员感知，在通信技术进入4G之前。这是当时常见的接口。说到底只是三个需求:导航、音乐、收音机，其他的只是锦上添花。3G-4G过渡提到了车联网的概念。当时其实是有很多议论的，大部分本地应用都转上线了。此时APP从移动互联网转移过来，并没有针对车辆进行实际的深入开发。这时候的定制方向就是语音、内容和更好的视觉效果。这件作品只是比以前多了一个“声音”，这是对主人控制的帮助。当然，语音也不能完全视为功能需求，功能需求只有三个:导航、音乐、收音机。那是不是意味着只是停留在最后一个阶段？不，至少从我们的角度来看……f看来，还可以做得更好:1。同样的APP移动互联网比汽车互联网粘性大很多；2.充分考虑车内场景，根据车内场景结合开发应用；3.找人服务；4.内容的设计和HMI的设计一样重要，主人要舍得用；5.考虑应用程序之间的集成；6、而且车和真实运营息息相关，所以在提高车主满意度的同时，不是给他装多少，还要做好主机厂能做的运营。

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(天宝天宝公司中国自动驾驶总监尹飞涛)天宝天宝公司中国自动驾驶总监尹飞涛带来的分享是《自动驾驶中的高精度组合导航定位技术》。收集好地图后，把地图放在这辆车上，在车离开的时候匹配扫描的点云。可以达到8-15 cm的精度，在某些场景下已经足够了。哪些场景？建议客户在港口、矿山、农机、工程机械、机场、工厂等相对封闭的场景和速度相对较低的场景下，尤其是在GPS频繁可用，且被遮挡、完全丢失的情况下，可以达到更好的效果。现在它被广泛应用于许多行业，尤其是矿山和工厂。2

(易通科技(北京)有限公司副总裁、自动驾驶开发中心总经理杨成)易通科技(北京)有限公司副总裁、自动驾驶开发中心总经理杨成谈高精度地图在V2X领域的应用。V2X也是一个非常热门的话题。说到V2X，其实有很多方面或者话题。我们将讨论V2X的通信模式，如CV2X，V2X的各种应用模式，如V2X，V2R，V2P，以及V2X的各种技术，包括路侧RCU感知和车辆OBU的应用。应该说，自行车智能有其局限性。首先是安全问题，因为自行车智能感知的局限性，包括计算能力的局限性，会带来安全问题。第二，自行车只能以ODD来限定。我们说的是高级自动驾驶。区分自动驾驶等级很重要，就是奇数，也就是自动驾驶功能只能在特定场景下开启或者达到一定等级。第三，经济成本，因为如果要把自行车智能化做得很好，成本压力会比较大。车路协调可以说是对自行车智能化的一种补偿。个人认为不是替代品。这并不是完全不同的技术路线，而是自行车智能作为自行车智能的补充，通过车路协调解决不了的问题。首先，它可以在环境感知上进行配合，让车辆获得比自行车智能感知更多的信息。此外，它还可以在控制执行环境中进行协作，对车辆行为进行干预和补充。计算和决策过程中的协作可以增加汽车和道路之间的系统决策。简单来说，车路协调可以让自动驾驶拥有全局视野，在某些场景下对决策有很大帮助。人-车-路-云协同车联网新基础设施体系的构建，推动汽车和交通服务新模式、新业态的发展，最终目标是安全、高效、低成本、更快落地。

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(严制机与导航&；融合感知产品经理)SAIC知己导航& amp融合感知产品经理颜做了题为“从用户角度探讨地图感知融合的应用”的演讲。现在我们在这个节点上处于第三代电子导航。未来的电子导航会是什么样子？导航最初是以非常强烈的产品吸引力出现的，用户的想法是，我在哪里？我需要去哪里？哪方面？在第二代电子导航中，出现了探索的概念。用户可以找到周围的兴趣点，做更多的探索活动。第三代电子导航希望有东西带我去看这个地方，很多事情不需要我自己做。经过这么多年的发展，它会带来更多的娱乐性，从一个比较严肃的产品变成一个有趣的方面。大概可以看出，现在导航的需求是，在不断升级迭代的过程中，导航也会有理性和感性的一面。我个人会把它定义为一个理性的层面，或者软件定义的汽车，需要更多的技术。它是车辆智能和车联网服务的关键输入。感性层面是提供生活服务和娱乐属性的信息入口。我们可以看到的是，在下一代的实践中，感性和理性需要从我个人的角度进行深度融合，感性技术和人生体验需要真正结合。导航可能会搭载更酷的东西。在从2D转换到3D世界的过程中，我可以在真实世界的镜像中看到更多真实点和更多关于生活服务的信息。

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(地平线生态发展总监车国兴)地平线生态发展总监车国兴为我们做了题为《汽车AI芯片，助力自动驾驶地图信息安全》的演讲。无论是图文商还是自动驾驶，他们都会做自己的地图定位能力，我们会把这个能力向外赋能，因为我们有自己的芯片和计算能力，有自己积累的内容。按照能力发展，高精地图的众包成本意味着这种汽车结构的成本会越来越低。一个案例是ADAS+前瞻行车记录仪，构建高精度地图，交给合作伙伴参考设计。左边是定位和绘图，向前看ADAS。底部可以看到芯片加摄像头，和ADAS复用。为什么高精地图的众包成本越来越便宜？正因为如此，摄像头ADAS被用上了，其他计算能力也被用上了。计算出来的结果本来是针对自动驾驶的，所以结果出来后众包给高精地图，就是衍生产品，这也属于和地图厂商合作的最根本的底层。精彩的花絮

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(易通科技(北京)有限公司副总裁、自动驾驶开发中心总经理杨成)易通科技(北京)有限公司副总裁、自动驾驶开发中心总经理杨成谈高精度地图在V2X领域的应用。V2X也是一个非常热门的话题。说到V2X，其实有很多方面或者话题。我们将讨论V2X的通信模式，如CV2X，V2X的各种应用模式，如V2X，V2R，V2P，以及V2X的各种技术，包括路侧RCU感知和车辆OBU的应用。应该说，自行车智能有其局限性。首先是……安全问题，由于自行车智能感知的局限性，包括计算能力的局限性，会带来安全问题。第二，自行车只能以ODD来限定。我们说的是高级自动驾驶。区分自动驾驶等级很重要，就是奇数，也就是自动驾驶功能只能在特定场景下开启或者达到一定等级。第三，经济成本，因为如果要把自行车智能化做得很好，成本压力会比较大。车路协调可以说是对自行车智能化的一种补偿。个人认为不是替代品。这并不是完全不同的技术路线，而是自行车智能作为自行车智能的补充，通过车路协调解决不了的问题。首先，它可以在环境感知上进行配合，让车辆获得比自行车智能感知更多的信息。此外，它还可以在控制执行环境中进行协作，对车辆行为进行干预和补充。计算和决策过程中的协作可以增加汽车和道路之间的系统决策。简单来说，车路协调可以让自动驾驶拥有全局视野，在某些场景下对决策有很大帮助。人-车-路-云协同车联网新基础设施体系的构建，推动汽车和交通服务新模式、新业态的发展，最终目标是安全、高效、低成本、更快落地。

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(严制机与导航&；融合感知产品经理)SAIC知己导航& amp融合感知产品经理颜做了题为“从用户角度探讨地图感知融合的应用”的演讲。现在我们在这个节点上处于第三代电子导航。未来的电子导航会是什么样子？导航最初是以非常强烈的产品吸引力出现的，用户的想法是，我在哪里？我需要去哪里？哪方面？在第二代电子导航中，出现了探索的概念。用户可以找到周围的兴趣点，做更多的探索活动。第三代电子导航希望有东西带我去看这个地方，很多事情不需要我自己做。经过这么多年的发展，它会带来更多的娱乐性，从一个比较严肃的产品变成一个有趣的方面。大概可以看出，现在导航的需求是，在不断升级迭代的过程中，导航也会有理性和感性的一面。我个人会把它定义为一个理性的层面，或者软件定义的汽车，需要更多的技术。它是车辆智能和车联网服务的关键输入。感性层面是提供生活服务和娱乐属性的信息入口。我们可以看到的是，在下一代的实践中，感性和理性需要从我个人的角度进行深度融合，感性技术和人生体验需要真正结合。导航可能会搭载更酷的东西。在从2D转换到3D世界的过程中，我可以在真实世界的镜像中看到更多真实点和更多关于生活服务的信息。

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(地平线生态发展总监车国兴)地平线生态发展总监车国兴为我们做了题为《汽车AI芯片，助力自动驾驶地图信息安全》的演讲。无论是图文商还是自动驾驶，他们都会做自己的地图定位能力，我们会把这个能力向外赋能，因为我们有自己的芯片和计算能力，有自己积累的内容。按照能力发展，高精地图的众包成本意味着这种汽车结构的成本会越来越低。一个案例是ADAS+前瞻行车记录仪，构建高精度地图，交给合作伙伴参考设计。左边是定位和绘图，向前看ADAS。底部可以看到芯片加摄像头，和ADAS复用。为什么高精地图的众包成本越来越便宜？正因为如此，摄像头ADAS被用上了，其他计算能力也被用上了。计算出来的结果本来是针对自动驾驶的，所以结果出来后众包给高精地图，就是衍生产品，这也属于和地图厂商合作的最根本的底层。精彩的花絮

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