百度智驾地图佘党恩：智能驾驶如何定义高精地图？（附演讲全文）

最近雷锋。com新智家邀请百度智家地图佘丹根作为本期[高精地图上线元年]云峰会的主讲人，分享高精地图上线的实践、挑战以及未来的商业发展模式。

以下为佘丹根演讲全文，新知佳编辑，不改初衷:

我是百度智佳地图事业部的。我叫佘丹根，主要负责高精地图和高精定位业务。我今天分享的话题是“智能驾驶清晰度高精度地图”。这里说的智能驾驶范围比较广，包括无人驾驶和辅助驾驶。

我的分享由四部分组成:一、介绍智能驾驶市场的新趋势和变化；二、如何定义基于智能驾驶产品的高精地图，简单介绍百度智能驾驶地图的产品体系；第三，今年是百度高精地图的量产元年，基于这些量产落地做一些实用的总结；最后分享一下高精地图未来的发展规划思路。

智能驾驶市场的新趋势和变化

第一部分是第一部分。从市场整体来看，汽车行业已经发展了一百多年。随着人工智能等一些技术因素的发展，汽车行业也面临着一轮大变革。智能汽车是大势所趋。

主机厂如何看待这些技术变革带来的一些影响？可以看到大众、丰田等车企都在转型，大部分都是用软件定义汽车，SAIC和国内很多主机厂也是如此。个人认为这种转变可以和手机相提并论，手机用10年时间完成了从功能手机到智能手机的转变。

随着手机的智能化，手机成为了移动互联网的一个入口，这是一个非常大的变化。而且智能手机对手机的颠覆是彻底的，不是共存关系。

同样的故事将在汽车领域再次上演。通过智能化，汽车也将从原来的从A点到B点的出行工具，变成未来除了家和公司之外的第三空间。在这种环境下，消费者的媒体娱乐时间将进一步释放，更多的使用场景将被转化。这是车辆智能的终极状态。

那怎么理解远软件对汽车的定义呢？软件离用户最近，车内的体验最终是由软件和服务来呈现的。手机和手机一样，一开始是一块硬件，功能简单；智能手机时代后，手机上的软件功能体验和生态完全不同，非常繁荣。根据用户的不同需求，会有很多软件应用，这也是汽车行业的一个大趋势。原始设备制造商已经采用软件进行智能化改造。

同时，今年市场还有一些新的变化和信号是非常明显和肯定释放出来的。

比如特斯拉这种新车，从去年到今年，市值突飞猛进，现在排在所有主机厂前面第一，超过了丰田、大众、本田市值的总和。

还有中国新造的四小龙。其中蔚来排名第一。蔚来也在今年10月推出了全球唯一的NOP功能，市场对该功能的反响也非常强烈。当日市值上涨近30%。目前蔚来的市值也很高。

如何理解这种现象？对于特斯拉、蔚来等新车，这类车企的市场估值模型并没有按照传统的车厂标准估值，而是有了新的模型。新模型基于软件和技术公司的估值模型。

传统代工的利润率在10%以下。如果是软件和科技公司，未来的利润空间就完全不一样了。这也说明了特斯拉和蔚来现在的车都不是真正的智能车，只是代表了未来的智能车方案，也就是说未来有可能做出真正的智能车，就像从功能手机到智能手机的转型一样。

那么，智能驾驶在智能汽车中是一种怎样的体现呢？我觉得这是非常核心的部分。如你所见，特斯拉最近推出了FSD测试版。特斯拉首先嵌入整车硬件，通过软件的不断升级实现智能驾驶。

该功能推出后，特斯拉的软件价格一直在上涨。10月份的最新价格是1万美元。据摩根士丹利称，这款软件的成本为1900美元，不到2000美元。但特斯拉用户对FSD的激活率很高，达到30%，所以2019年为特斯拉带来了12.6亿美元的收入。

从这个角度来说，智能驾驶其实是一个利润率非常高的产品，可以为OEM厂商带来非常高的利润增长想象空间。国内车企如Xpeng Motors也推出了XPILOT等功能，价格在2-4万之间。

综合来看，智能驾驶开辟了一种新的可能性，也决定了真正智能汽车的实现将首先发生在驾驶中，从而将汽车充分转化为真正的第三空间，释放驾驶员的时间。

综上所述，从主机厂的角度来看，智能驾驶的产品迭代路径基本上是一个渐进的路径。

自动驾驶的技术难度正在从L0升级到L5。渐进的路线是从导航、ADAS(主要是人类驾驶员)等应用到有条件的自动驾驶，比如Autopilot，再到Robotaxi等更高级的自动驾驶。不同阶段的自动驾驶产品对定位精度和地图的要求是不同的。

目前，目前量产的智能驾驶正在向上迭代，主流形式有NOA和免提两种。

NOA的功能主要是在车道上辅助驾驶。目前更多的客户是搭载ADAS功能，然后在导航地图的基础上输入目的地，规划路线，利用导航辅助驾驶，包括自动并线、超车、上下匝道等等，实现NOA。像特斯拉、蔚来和小鹏这样的汽车公司都在推动产品形式。

第二种形式是免提，侧重于长时间驾驶。比较有代表性的车型是今年量产的凯迪拉克CT6和广汽Aion LX。该功能主要强调在动态奇数范围内，驾驶员双手可以长时间脱离方向盘，车内会有监控摄像头监控驾驶员视线。虽然司机的手离开了方向盘，但他的注意力和视线应该集中在前方的道路上。在相对平稳的情况下，可以实现ODD范围内的长时间辅助驾驶。

两种产品形态的区别在于，NOA现在长期不允许销售，驾驶的安全责任还是在人类驾驶员身上，但是NOA的适用范围比较大，比如上下坡和ur……道路。免提功能更接近L3，会更强调安全，监控司机，遇到解决不了的问题提醒司机接班。

智能驾驶定义高精地图产品体系

第二部分主要介绍百度如何定义高精地图的整个产品体系。

百度不仅提供高精地图产品，还在汽车智能方面提供完整、集成的智能驾驶产品。我们的产品体系包括四大类，第一类是SD地图，主要指手机或汽车上的导航地图产品，覆盖所有道路。核心包括路网的形状、拓扑和一些规则，目前精度5~10米。

第二个是ADAS地图，在导航地图中加入一些道路坡度、曲率和简单的车道信息，并应用到ADAS驾驶辅助功能中。例如，LKA将应用于这种ADAS地图，其精度将高于导航地图，达到50厘米。

第三个产品是全球智能驾驶地图，包含更详细的车道级属性信息。城市道路包括交叉口表达等。主要应用场景是实现高速和城市道路的L2+和NOA功能，目前精度为20~50 cm。

四是高精地图高清地图，主要覆盖高速、特定城市道路、封闭公园、停车场内部。包含高精度的车道几何信息、路口表情、红绿灯停车位等语义。目前高清地图主要用于L3/L4高级自动驾驶仪，精度为10cm。

除了提供地图产品，百度还基于地图提供更丰富的产品组合，包括地图数据、高精度定位、地理围栏和动态服务。

地图数据可以在整个系统中提供超视距、高可靠的车道和要素信息，是一个非常稳定的传感器。输出的车道和元素信息可用于车辆定位控制决策，提供一些基础数据支持。

高精度定位是基于高精度地图提供视觉融合定位，可以将车辆精确定位到特定车道，并基于定位结果实现巡航、变道、超车、上下坡等功能。它是一个非常基本的功能模块。

第三是地理围栏。OEM在做自动驾驶的时候，往往需要定义功能的ODD(设计使用范围)，ODD的实现很大程度上依赖于地理围栏提供的一些范围信息作为依据。在ODD范围内，系统可以自行实现自动驾驶动作，超出ODD范围，系统会发出接管提示。

第四是动态服务，百度可以在线更新的一些服务，动态交通信息，包括交通事件，这些都会影响自动驾驶策略。然后通过动态服务，我们把相关数据发送给汽车，汽车端自动驾驶仪可以参考这些信息，提供实时数据，提高自动驾驶仪的安全性。

产品组合后，百度量产项目的整体系统技术架构也已呈现。

该架构主要包括几个部分。第一，该车包括高精地图数据、高精地图引擎、EHP等模块以及OTA相关引擎。车载端依靠身体传感器，包括摄像头、GPS/RTK、IMU等。作为进气歧管绝对压力电子控制单元模块的输入。同时，云端可以向车端提供高精度地图数据更新服务、动态信息服务、动态地理围栏等服务，通过OTA分发数据，并提供一些服务接口。

同时，我们的地图和定位将与自动驾驶应用程序进行交互。汽车将为自动驾驶提供一些标准接口，如EPH，云也可以为自动驾驶提供地理围栏等服务。

高精度地图批量生产的实践与启示

第三部分主要分享高精地图量产的主要进展，一些实际案例和相关总结。对于百度来说，今年确实是高精地图量产元年。

目前，百度的高精地图已经在四款车上量产。我们预测到今年年底会有10万辆左右，一些客户的量产项目也在进行中。从今年开始，高精地图将开始爆发式的规模增长。

那么什么是cor……百度在量产项目中的竞争力？我们总结了五个主要的核心能力。

要做好量产项目，图的质量是第一位的。质量保证需要高精度的地图和精确的元素。然后就是快速更新。我们必须更新全国数据，并在重点城市实现更快的月度更新。另外，地图还涉及国家测绘安全，所以地图实际批量生产时需要经过国家批准，获得地图批准文号非常重要。目前百度正在进行的量产项目基本都获得了量产批准文号，可以实现合规量产。

第二个核心竞争力是，在很多项目中，我们提供了定位模块，是与地图自然结合的视觉融合定位。今年我们还成功实现了高精度定位的量产，这表明该定位已经在我们的目标设计范围内成功推广，可以在全国范围内支持非常高精度的车道级定位。目前我们的定位包括地理围栏，准确率可以达到99.99%的水平。

第三是OTA服务，这也是一个核心能力。OTA服务是云能力，百度本身是互联网公司，所以百度云和运营云都有不错的实力，SLA保障和接口响应速度都很高。

第四，在功能安全方面，我们也在不断从高精地图的角度探索一些行业，形成一些相关的积累。去年，百度发布了第一份高精地图功能安全白皮书，业内首创。今年，我们还实现了高精地图的量产，并完成了功能安全的相关审核和认证，以支持整个项目的成功量产。

最后一个核心竞争力在于交付能力。我们将与汽车制造商和供应商组成联合项目，按照非常高的质量标准完成项目，因此专业交付的能力非常重要。

首先，我们有专业的PMO来管理项目，促进项目的稳步交付。另外，运动会的主办方也是安排好的，一个量产的项目需要和相关项目组磨合。同时，我们的交付流程已经通过了汽车行业的一些相关流程质量标准的认证，如IATF16949，支持批量生产项目的成功交付。

那么，未来五年，高精地图的增长趋势会是怎样的呢？我们根据相关的汽车行业报告和客户的实际情况做了相关的市场预测，包括百度智慧地图的所有产品。

预测包括两个方面。在承载能力上，可以看出今年是高精地图量产的开始。2023年突破百万达到两百万，2025年达到五百万。市场规模与承载能力也是非常正相关的。2021-2025年，大概会有10亿以上的市场规模，逐年快速增长。

关于高精度地图未来发展规划的思考

最后一部分是百度对高精地图未来产品发展的初步思考。我们画了一个三维坐标系，三个不同方向都有一些发展空间。

坐标原点是现在的高精地图，主要用在结构化道路、高速公路、城市快速路上，基于这些道路的定位功能，这个地图产品已经很成熟了。最近雷锋。com新智家邀请百度智家地图佘丹根作为本期[高精地图上线元年]云峰会的主讲人，分享高精地图上线的实践、挑战以及未来的商业发展模式。

以下为佘丹根演讲全文，新知佳编辑，不改初衷:

我是百度智佳地图事业部的。我叫佘丹根，主要负责高精地图和高精定位业务。我今天分享的话题是“智能驾驶清晰度高精度地图”。这里说的智能驾驶范围比较广，包括无人驾驶和辅助驾驶。

我的分享由四部分组成:一、介绍智能驾驶市场的新趋势和变化；二、如何定义基于智能驾驶产品的高精地图，简单介绍百度智能驾驶地图的产品体系；第三，今年是百度高精地图的量产元年，基于这些量产落地做一些实用的总结；最后分享一下高精地图未来的发展规划思路。

智能驾驶市场的新趋势和变化

第一部分是第一部分。从市场整体来看，汽车行业已经发展了一百多年。随着人工智能等一些技术因素的发展，汽车行业也面临着一轮大变革。智能汽车是大势所趋。

主机厂如何看待这些技术变革带来的一些影响？可以看到大众、丰田等车企都在转型，大部分都是用软件定义汽车，SAIC和国内很多主机厂也是如此。个人认为这种转变可以和手机相提并论，手机用10年时间完成了从功能手机到智能手机的转变。

随着手机的智能化，手机成为了移动互联网的一个入口，这是一个非常大的变化。而且智能手机对手机的颠覆是彻底的，不是共存关系。

同样的故事将在汽车领域再次上演。通过智能化，汽车也将从原来的从A点到B点的出行工具，变成未来除了家和公司之外的第三空间。在这种环境下，消费者的媒体娱乐时间将进一步释放，更多的使用场景将被转化。这是车辆智能的终极状态。

那怎么理解远软件对汽车的定义呢？软件离用户最近，车内的体验最终是由软件和服务来呈现的。手机和手机一样，一开始是一块硬件，功能简单；智能手机时代后，手机上的软件功能体验和生态完全不同，非常繁荣。根据用户的不同需求，会有很多软件应用，这也是汽车行业的一个大趋势。原始设备制造商已经采用软件进行智能化改造。

同时，今年市场还有一些新的变化和信号是非常明显和肯定释放出来的。

比如特斯拉这种新车，从去年到今年，市值突飞猛进，现在排在所有主机厂前面第一，超过了丰田、大众、本田市值的总和。

还有中国新造的四小龙。其中蔚来排名第一。蔚来也在今年10月推出了全球唯一的NOP功能，市场对该功能的反响也非常强烈。当日市值上涨近30%。目前蔚来的市值也很高。

如何理解这种现象？对于特斯拉、蔚来等新车，这类车企的市场估值模型并没有按照传统的车厂标准估值，而是有了新的模型。新模型基于软件和技术公司的估值模型。

传统代工的利润率在10%以下。如果是软件和科技公司，未来的利润空间就完全不一样了。这也说明了特斯拉和蔚来现在的车都不是真正的智能车，只是代表了未来的智能车方案，也就是说未来有可能做出真正的智能车，就像从功能手机到智能手机的转型一样。

那么，智能驾驶在智能汽车中是一种怎样的体现呢？我觉得这是非常核心的部分。如你所见，特斯拉最近推出了FSD测试版。特斯拉首先嵌入整车硬件，通过软件的不断升级实现智能驾驶。

该功能推出后，特斯拉的软件价格一直在上涨。10月份的最新价格是1万美元。据摩根士丹利称，这款软件的成本为1900美元，不到2000美元。但特斯拉用户对FSD的激活率很高，达到30%，所以2019年为特斯拉带来了12.6亿美元的收入。

从这个角度来说，智能驾驶其实是一个利润率非常高的产品，可以为OEM厂商带来非常高的利润增长想象空间。国内车企如Xpeng Motors也推出了XPILOT等功能，价格在2-4万之间。

综合来看，智能驾驶开辟了一种新的可能性，也决定了真正智能汽车的实现将首先发生在驾驶中，从而将汽车充分转化为真正的第三空间，释放驾驶员的时间。

综上所述，从主机厂的角度来看，智能驾驶的产品迭代路径基本上是一个渐进的路径。

自动驾驶的技术难度正在从L0升级到L5。渐进的路线是从导航、ADAS(主要是人类驾驶员)等应用到有条件的自动驾驶，比如Autopilot，再到Robotaxi等更高级的自动驾驶。不同阶段的自动驾驶产品对定位精度和地图的要求是不同的。

目前，目前量产的智能驾驶正在向上迭代，主流形式有NOA和免提两种。

NOA的功能主要是在车道上辅助驾驶。目前更多的客户是搭载ADAS功能，然后在导航地图的基础上输入目的地，规划路线，利用导航辅助驾驶，包括自动并线、超车、上下匝道等等，实现NOA。像特斯拉、蔚来和小鹏这样的汽车公司都在推动产品形式。

第二种形式是免提，侧重于长时间驾驶。比较有代表性的车型是今年量产的凯迪拉克CT6和广汽Aion LX。该功能主要强调在动态奇数范围内，驾驶员双手可以长时间脱离方向盘，车内会有监控摄像头监控驾驶员视线。虽然司机的手离开了方向盘，但他的注意力和视线应该集中在前方的道路上。在相对平稳的情况下，可以实现ODD范围内的长时间辅助驾驶。

两种产品形态的区别在于，NOA现在长期不允许销售，驾驶的安全责任还是在人类驾驶员身上，但是NOA的适用范围比较大，比如上下坡和ur……道路。免提功能更接近L3，会更强调安全，监控司机，遇到解决不了的问题提醒司机接班。

智能驾驶定义高精地图产品体系

第二部分主要介绍百度如何定义高精地图的整个产品体系。

百度不仅提供高精地图产品，还在汽车智能方面提供完整、集成的智能驾驶产品。我们的产品体系包括四大类，第一类是SD地图，主要指手机或汽车上的导航地图产品，覆盖所有道路。核心包括路网的形状、拓扑和一些规则，目前精度5~10米。

第二个是ADAS地图，在导航地图中加入一些道路坡度、曲率和简单的车道信息，并应用到ADAS驾驶辅助功能中。例如，LKA将应用于这种ADAS地图，其精度将高于导航地图，达到50厘米。

第三个产品是全球智能驾驶地图，包含更详细的车道级属性信息。城市道路包括交叉口表达等。主要应用场景是实现高速和城市道路的L2+和NOA功能，目前精度为20~50 cm。

四是高精地图高清地图，主要覆盖高速、特定城市道路、封闭公园、停车场内部。包含高精度的车道几何信息、路口表情、红绿灯停车位等语义。目前高清地图主要用于L3/L4高级自动驾驶仪，精度为10cm。

除了提供地图产品，百度还基于地图提供更丰富的产品组合，包括地图数据、高精度定位、地理围栏和动态服务。

地图数据可以在整个系统中提供超视距、高可靠的车道和要素信息，是一个非常稳定的传感器。输出的车道和元素信息可用于车辆定位控制决策，提供一些基础数据支持。

高精度定位是基于高精度地图提供视觉融合定位，可以将车辆精确定位到特定车道，并基于定位结果实现巡航、变道、超车、上下坡等功能。它是一个非常基本的功能模块。

第三是地理围栏。OEM在做自动驾驶的时候，往往需要定义功能的ODD(设计使用范围)，ODD的实现很大程度上依赖于地理围栏提供的一些范围信息作为依据。在ODD范围内，系统可以自行实现自动驾驶动作，超出ODD范围，系统会发出接管提示。

第四是动态服务，百度可以在线更新的一些服务，动态交通信息，包括交通事件，这些都会影响自动驾驶策略。然后通过动态服务，我们把相关数据发送给汽车，汽车端自动驾驶仪可以参考这些信息，提供实时数据，提高自动驾驶仪的安全性。

产品组合后，百度量产项目的整体系统技术架构也已呈现。

该架构主要包括几个部分。第一，该车包括高精地图数据、高精地图引擎、EHP等模块以及OTA相关引擎。车载端依靠身体传感器，包括摄像头、GPS/RTK、IMU等。作为进气歧管绝对压力电子控制单元模块的输入。同时，云端可以向车端提供高精度地图数据更新服务、动态信息服务、动态地理围栏等服务，通过OTA分发数据，并提供一些服务接口。

同时，我们的地图和定位将与自动驾驶应用程序进行交互。汽车将为自动驾驶提供一些标准接口，如EPH，云也可以为自动驾驶提供地理围栏等服务。

高精度地图批量生产的实践与启示

第三部分主要分享高精地图量产的主要进展，一些实际案例和相关总结。对于百度来说，今年确实是高精地图量产元年。

目前，百度的高精地图已经在四款车上量产。我们预测到今年年底会有10万辆左右，一些客户的量产项目也在进行中。从今年开始，高精地图将开始爆发式的规模增长。

那么什么是cor……百度在量产项目中的竞争力？我们总结了五个主要的核心能力。

要做好量产项目，图的质量是第一位的。质量保证需要高精度的地图和精确的元素。然后就是快速更新。我们必须更新全国数据，并在重点城市实现更快的月度更新。另外，地图还涉及国家测绘安全，所以地图实际批量生产时需要经过国家批准，获得地图批准文号非常重要。目前百度正在进行的量产项目基本都获得了量产批准文号，可以实现合规量产。

第二个核心竞争力是，在很多项目中，我们提供了定位模块，是与地图自然结合的视觉融合定位。今年我们还成功实现了高精度定位的量产，这表明该定位已经在我们的目标设计范围内成功推广，可以在全国范围内支持非常高精度的车道级定位。目前我们的定位包括地理围栏，准确率可以达到99.99%的水平。

第三是OTA服务，这也是一个核心能力。OTA服务是云能力，百度本身是互联网公司，所以百度云和运营云都有不错的实力，SLA保障和接口响应速度都很高。

第四，在功能安全方面，我们也在不断从高精地图的角度探索一些行业，形成一些相关的积累。去年，百度发布了第一份高精地图功能安全白皮书，业内首创。今年，我们还实现了高精地图的量产，并完成了功能安全的相关审核和认证，以支持整个项目的成功量产。

最后一个核心竞争力在于交付能力。我们将与汽车制造商和供应商组成联合项目，按照非常高的质量标准完成项目，因此专业交付的能力非常重要。

首先，我们有专业的PMO来管理项目，促进项目的稳步交付。另外，运动会的主办方也是安排好的，一个量产的项目需要和相关项目组磨合。同时，我们的交付流程已经通过了汽车行业的一些相关流程质量标准的认证，如IATF16949，支持批量生产项目的成功交付。

那么，未来五年，高精地图的增长趋势会是怎样的呢？我们根据相关的汽车行业报告和客户的实际情况做了相关的市场预测，包括百度智慧地图的所有产品。

预测包括两个方面。在承载能力上，可以看出今年是高精地图量产的开始。2023年突破百万达到两百万，2025年达到五百万。市场规模与承载能力也是非常正相关的。2021-2025年，大概会有10亿以上的市场规模，逐年快速增长。

关于高精度地图未来发展规划的思考

最后一部分是百度对高精地图未来产品发展的初步思考。我们画了一个三维坐标系，三个不同方向都有一些发展空间。

坐标原点是现在的高精地图，主要用在结构化道路、高速公路、城市快速路上，基于这些道路的定位功能，这个地图产品已经很成熟了。对于未来的发展空间，第一维度是高精地图的场景拓展。只有场景不断拓展，智能驾驶产品才会有更多的使用范围，从而增加用户使用频率，扩大使用市场。从具体的场景拓展来看，可以从结构化道路进一步下沉，覆盖更多的城市道路和停车场。最终状态是实现高精地图全球覆盖，车辆能到达的地方都覆盖高精地图。

第二个维度是与应用的结合，与应用的结合程度决定了高精地图的价值输出能有多大。目前的高精地图是在虚拟环境中定位车道内的车辆，这是最基本的功能。随着质量和频率的不断提高……高精度地图的ness，高精度地图实际上可以在自动驾驶系统中发挥更重要的作用，比如规划和控制。在规划层面，路径规划可以基于高精度地图。在控制层面，如果高精地图非常新鲜，质量非常好，自动驾驶的控制也可以参考高精地图中相关要素的信息进行控制，提高自驾感。

进一步挖掘，高精地图的终极状态可以是一个提供感知和决策的容器。可以想象，如果未来的自动驾驶车辆在云端共享一个虚拟环境，那么与所有车辆相关的全局感知和车辆之间的决策是互通的，也就是有一个共享的感知容器。这样就可以解决车与车之间的安全、通行权等问题。

商业模式的发展是第三个维度。受限于网络条件，目前的地图还是以静态数据+OTA的形式更新。随着5G网络的日益普及，未来高精地图其实可以做成线上服务，所以商业模式可能会有比较大的变化。商业模式不能再是许可的方式，而是按照服务量付费购买地图数据。

以上是我们在产品规划上的一些方向性思路。如何实现这一目标？

我们认为，要达到这样高精度的地图状态，最重要的是建立两个闭环。第一个闭环是客服闭环。高精地图需要持续了解智能驾驶的使用需求，以及终端用户对智能驾驶产品的使用需求。根据用户的需求，可以做出更好的满足应用需求的高精地图。所以需要在需求和实现之间形成闭环，通过滚动做出更好的高精地图。

第二个闭环是数据更新闭环。众所周知，传统的高精地图测绘方式实际上需要很大的成本。导航地图时代，我们收集了中国所有接近1000万公里的道路。挖掘之后，我们要面对更新的问题。只有不断更新，数据才能更加准确。而高精地图因为元素丰富度更高，需要更高的成本才能覆盖更大范围的采集里程。传统的测绘方法几乎不可能覆盖中国所有的道路。

所以就有了这样一条路径:通过自动驾驶车辆实现更新。它配备了很好的传感器，可以直接镜像现实，产生大量数据。如果它产生的数据能够与高精地图的更新形成闭环，那么它就可以被大量的自动驾驶车辆以社会化的方式检测和感知，然后传回服务器，形成高精地图的更新。

如果我们能建立起这两个闭环，那么我们就会和客户形成一个非常好的正向循环。客户自驾产品的成功，也会让高精地图产品变得更好；更好的地图也将使客户能够制造更好的产品。(雷锋网(微信官方账号:雷锋网))雷锋网

雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。对于未来的发展空间，第一维度是高精地图的场景拓展。只有场景不断拓展，智能驾驶产品才会有更多的使用范围，从而增加用户使用频率，扩大使用市场。从具体的场景拓展来看，可以从结构化道路进一步下沉，覆盖更多的城市道路和停车场。最终状态是实现高精地图全球覆盖，车辆能到达的地方都覆盖高精地图。

第二个维度是与应用的结合，与应用的结合程度决定了高精地图的价值输出能有多大。目前的高精地图是在虚拟环境中定位车道内的车辆，这是最基本的功能。随着高精地图质量和新鲜感的不断提升，高精地图其实可以在自动驾驶系统中发挥更重要的作用，比如规划和控制。在规划层面，路径规划可以基于高精度地图。在控制层面，如果高精地图非常新鲜，质量非常好，自动驾驶的控制也可以参考高精地图中相关要素的信息进行控制，提高自驾感。

进一步挖掘，高精地图的终极状态可以是一个提供感知和决策的容器。可以想象，如果未来的自动驾驶车辆在云端共享一个虚拟环境，那么与所有车辆相关的全局感知和车辆之间的决策是互通的，也就是有一个共享的感知容器。这样就可以解决车与车之间的安全、通行权等问题。

商业模式的发展是第三个维度。受限于网络条件，目前的地图还是以静态数据+OTA的形式更新。随着5G网络的日益普及，未来高精地图其实可以做成线上服务，所以商业模式可能会有比较大的变化。商业模式不能再是许可的方式，而是按照服务量付费购买地图数据。

以上是我们在产品规划上的一些方向性思路。如何实现这一目标？

我们认为，要达到这样高精度的地图状态，最重要的是建立两个闭环。第一个闭环是客服闭环。高精地图需要持续了解智能驾驶的使用需求，以及终端用户对智能驾驶产品的使用需求。根据用户的需求，可以做出更好的满足应用需求的高精地图。所以需要在需求和实现之间形成闭环，通过滚动做出更好的高精地图。

第二个闭环是数据更新闭环。众所周知，传统的高精地图测绘方式实际上需要很大的成本。导航地图时代，我们收集了中国所有接近1000万公里的道路。挖掘之后，我们要面对更新的问题。只有不断更新，数据才能更加准确。而高精地图因为元素丰富度更高，需要更高的成本才能覆盖更大范围的采集里程。传统的测绘方法几乎不可能覆盖中国所有的道路。

所以就有了这样一条路径:通过自动驾驶车辆实现更新。它配备了很好的传感器，可以直接镜像现实，产生大量数据。如果它产生的数据能够与高精地图的更新形成闭环，那么它就可以被大量的自动驾驶车辆以社会化的方式检测和感知，然后传回服务器，形成高精地图的更新。

如果我们能建立起这两个闭环，那么我们就会和客户形成一个非常好的正向循环。客户自驾产品的成功，也会让高精地图产品变得更好；更好的地图也将使客户能够制造更好的产品。(雷锋网(微信官方账号:雷锋网))雷锋网

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