谁抓住了地图 谁就抓住了自动驾驶的未来

随着国内外自动驾驶和车路协同进程的加快，高精度地图已成为一种新趋势，也是各种地图经销商和车企的必备品。2019年4月，上汽荣威发布了一款非常特别的汽车：漫威X Pro。作为一年前发布的漫威X的全面升级版，其最独特的特点是对“AI Pilot”智能驾驶辅助系统进行了重大升级。此次升级使其具有“最后一公里内自动停车/取车”的功能。

漫威X Pro是在漫威X的基础上进行的一次重大升级，外观变化很小，主要关注困扰几乎每个司机的“大脑”和“最后一英里”问题。在早上通勤期间，我遇到了突然的交通拥堵，开车到第五单元楼下还差5分钟办理登机手续；当开车回到一个精疲力竭的社区时；周末，我带着全家去购物中心，孩子们在购物中心观看“恐龙秀”时欢呼雀跃。然而，在这些时刻，我仍然需要开车去车库找一个停车位！

类似的场景在日常生活中并不少见，但每次都会严重恶化你的情绪，使驾驶体验最小化。所以，想象一下，面对上述情况，你再也不用担心开车时的停车问题了。只需激活“最后一英里内自动停车/取车”功能，就可以直接打开车门下车忙碌起来。进入车库，找到停车位，停车，锁车，一切都会自动处理。。。这将给驾驶体验带来怎样的巨大飞跃？所以，这辆车一定卖得很好，对吧？

孩子对去“看恐龙”大惊小怪，但你还是得先把车停在地下室。。。还没有。。。直到今天，它还没有正式上市销售。产生这种结果的原因是，好的想法不一定是实用的。技术原因有两个：缺乏定位信号和缺少停车地图。智能汽车通常使用卫星信号进行定位。但无论哪种类型的导航卫星，信号都不能进入地下室或室内。当你甚至找不到自己的位置时，为什么还要谈论自动停车？即使停车位是露天的，中国有多少住宅和商业中心可以提供准确的内部地图？当然，推出这款车的上汽荣威并没有忽视上述问题。Marvel X Pro专门配备了由中国电子坤辰开发的K211车辆定位装置。在原型车测试中，凭借完善的场端设备和模拟地下室场景中停车地图的精确绘制，工程原型车发挥了自动停车功能的最后一公里“飞起来”。

2017年启动的洋山港四期配套无人码头也是中电坤辰的作品。当然，露天码头使用卫星信号定位，但问题就出在这里。目前，室内信号覆盖的问题确实在不断提高，场端无线定位设备也在不断覆盖。然而，《停车地图》的实施仍然遥遥无期。毫不奇怪，所谓的“理想是美好的，现实是骨感的”和关键的“生态位”的缺乏，迫使一辆有着美好想法的量产车成为概念车。事实上，陷入地图问题的不仅仅是“最后一英里”。就目前自动驾驶技术的主流发展趋势而言，包括停车地图在内的高精度地图支持的系统性缺失，很可能导致许多已确定发布日期的智能车型无法实现自动驾驶功能。幸运的是，转机已经出现。在最近闭幕的第十九届上海国际汽车产业博览会上，国内著名电子地图服务提供商4D途信正式推出智能驾驶地图服务。高精度地图的商业化正在展开。01智能驾驶，终于有了“地图”。有人曾经根据柏拉图著名的“三个终极问题”创造了关于自动驾驶的三个终极问：我是谁，我在哪里，我要去哪里。

一组非常有代表性的“人工智能受损”错误是真的，让目前处于“人工智能损伤”阶段的人工智能回答“我是谁”这个终极问题可能有点过于科幻。然而，第二，如果目标纯粹是实现功能，只要机器能够更好地回答“我在哪里”和“我要去哪里”的问题，它仍然可以胜任“从A点到B点”等简单任务。这也成为当前无人驾驶技术中“重新定位路线”的核心逻辑，不再考虑如何让机器像人类司机一样操作汽车，而是直接将其视为只有反思和执行能力的“智力残疾”——包括全球地图、驾驶路线、沿途路况、天气变化，交通流量变化、沿途的事故信息、可能的异常情况等，每个细节的所有信息都以高精度集成到地图中，并始终更新，以便机器能够在此基础上完成驾驶任务，并与车辆外部传感器收集的信息相结合。

特斯拉的技术紧随其后……

th——重视感知。在未来，将有机会介绍这篇文章。目前，“重新定位路线”已被业界广泛认为是实现L3及以上自动驾驶的最可靠路径，也是Waymo、Cruise、福特自动驾驶汽车、百度等自动驾驶领域领先企业所遵循的技术路线。四维地图推出的新智能驾驶地图云服务是基于“重新定位路线”开发的各种智能汽车，急需高精度地图支持。要想进一步了解这个智能驾驶地图云，首先需要了解什么是高精度地图。首先，自然就是这种“高精度”。单就精度而言，普通导航电子地图的绝对坐标精度约为2.5至5米。如果结合卫星定位信号可能的漂移，总体精度约为5-10米。由于传统的导航电子地图是供人们观看的，因此精度差并不是一个主要问题。毕竟，在驾驶过程中，地图只是一个参考，整个驾驶过程都依赖于驾驶员的操作。然而，一旦机器在没有人为干预的情况下接管操作，5-10米的偏差可能会导致重大错误。特别是在中国，需要包括GCJ-02转换回WGS84过程中可能出现的累积误差。

从“火星坐标系”转换时可能出现的误差，也是中国国内推进高精度地图制作时的必要考虑因素。该图显示了GCJ-02加密后与实际坐标的可能偏差。小心！

由于非对称加密，偏移量值不是一个常数。大多数时候，车辆与路边车道之间的距离只有几十厘米。因此，如果误差达到5米以上，就意味着车辆很容易闯入其他车道甚至倒车，或者直接在路边行驶。总之，高精度地图对自动驾驶至关重要。而不同级别的自动驾驶对应着不同级别的高精度地图。L2.5“高级驾驶辅助系统”需要0.5米的匹配地图精度；L3级“有条件自动驾驶”要求精度为0.2米，小于车道分隔线的宽度；至于L4级别的“高度自动驾驶”，0.1米级别对地图的精度要求更高。至于前面提到的停车地图，它需要与L4级驾驶相同的精度。

与呈现给人们的导航地图不同，高精度地图服务的不是人类驾驶员，而是机器。当然，高精度只是高精度地图所显示的一个特征。此外，这种类型的地图还包含了远远超出传统导航地图的大量信息：道路方向和形状的准确信息；车道数量以及每条车道的宽度、坡度、曲率、航向和高程信息；车道之间的分隔线是虚拟的或真实的，以及虚拟或真实变换的起始和终止位置信息；道路的中心分界线是黄色虚线、单黄线还是双黄线；

道路两侧隔离带的宽度和高度。即使是车道上的箭头、高架设备穿过路面的高度数据、道路信息提示板上的文字内容，也需要包含在地图数据中，而不是像常规的导航地图一样，以机器可以理解的数据形式清晰地标注出来，提示驾驶员在每个路口进入哪个车道。

高精度地图本质上是由根据信息的时间敏感性区分的多层组成的。不同的层具有不同的刷新速度。当然，仅仅依靠静态地图数据，无论其准确性有多高，都只能让自动驾驶系统实现无人封闭系统，从A点开始到B点。例如，停车地图的大多数使用场景。但是如果你在路上开车，肯定会有大麻烦。为了让机器随时了解道路上的各种变化，除了道路方向、交通标志等静态和半静态信息外，还将插入以秒为单位更新的实时信息，如交通事故、突发路况，以及以分钟为单位的动态信息，如施工、雨雪、交通管制等。总之，高精度地图是任何基于“重新定位为路线”开发的智能汽车正常运行的基础。正如四维地图新自动驾驶基础技术研究院研发部人工智能总监李阳所说：“大家都认为自动驾驶中的高精度地图非常重要，而在一个可靠的自动驾驶解决方案中，地图可以占到一半的重要性。“02已成为关键”形象商家“在智能汽车行业，中外车企争相推出智能网联汽车，这是第19届上海国际汽车工业博览会的最大热点。除了汽车制造商之外，已经进入汽车行业的华为及其为车企提供的智能驾驶解决方案无疑已成为另一个热点公众关注的焦点。但如上所述，在当前“重新定位路线”的主流中，高精度地图服务的推出是整个自动驾驶产业链能否顺利发展的关键。这就是为什么华为在成立智能汽车BU之前与4D涂信达建立了战略合作伙伴关系。

蓝谷极限福克斯在车展期间宣布α华为HI是首款搭载华为智能驾驶解决方案的车型。而它在车展开幕前向媒体展示的卓越自动驾驶能力，正是基于四维图新提供的高精度地图。除了通过控股途霸集团进入汽车制造业，并在前端导航市场占据较大份额外，四维地图新几乎没有太多的C端产品和服务。其业务主要集中在B端，提供低级别的地图数据支持。正因为如此，4D在公众眼中一直处于一种岌岌可危、默默无闻的状态。然而，在中国电子地图行业，这是一家脱颖而出的公司，并与多个“第一”头衔联系在一起：“2006年，推出中国第一款移动导航软件的公司正是4D图新”；2007年，这家公司在收购道路信息提供商世纪高通后，率先将之前按年度和季度更新的导航地图改为按月甚至每周更新；

2010年，这家公司登陆深交所成为上市公司后，开始与车企进行广泛合作，率先进入前端导航市场。从那时起，“NAVINFO>”标志逐渐为车主所熟悉。

许多车主对这个车标并不陌生。当然，被华为看中并签署这项战略合作协议，并不是因为上述公司的辉煌历史，而是因为其智能汽车BU也被选中了。因此，将高精度地图数据掌握在4D制图手中已成为必要的合作伙伴。尽管华为很快获得了测绘甲级资质，但在缺乏历史积累和专业团队的情况下，短期内只能完成北、上、广、深等少数城市路段的高精度地图，最多几百到几千公里。这对于模拟和实际车辆测试来说都是杯水车薪。在过去的20年里，我们在不知不觉中记录了覆盖全国的高质量道路数据。从城市到郊区，从高速公路到“村村通”，各种类型的道路数据是我们最大的优势。

“2019年6月，李阳在接受国内知名汽车媒体采访时表示，与普通公共数据不同的是，新四维地图保留的原始地图数据包含清晰的位置信息。因此，没有必要训练系统通过十亿张图像识别交通标志。“知道哪里有交通标志，我们可以提取它们附近的数据，并耗尽全国所有的交通标志

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在旧地图测量数据的基础上进行升级，可以大大加快高精度地图的制作速度。将老旧电子地图从数亿公里升级为高精度地图的工程规模可想而知，但过去二十年的积累也赋予了这家企业许多行业固有优势。根据2020年底发布的数据，4D图新已完成全国32万多公里高速公路、城市快速路、5000多公里复杂城市道路的L3级高精度地图覆盖。自2021以来，其数字地图部门一直致力于促进一些主要城市关键道路的高精度地图制作。根据长期计划，支持L4级“高度自动驾驶”的高清地图也将在2022-2023年左右完成对主要国家公路网和城市高速公路的覆盖。在2021没有智能汽车的时代，业界定义为“图形业务”的4D途心凭借其优越的地位和巨大的资源，正成为此次自主驾驶比赛成败的关键。2019年6月下旬，四维图新获得了北京市政府颁发的T3级自动驾驶汽车道路测试许可证，这是迄今为止向定位服务提供商颁发的第一张T3级道路测试许可。同样值得注意的是4D New提出的自动驾驶汽车解决方案：使用长城Wey VV5平台，外部传感器系统包括四个16线激光雷达、两个远程毫米波雷达和一个配备4D New独立开发的视觉感知算法的单眼摄像头。从配置角度来看，它非常轻，是一种典型的低成本、轻量化的自动驾驶解决方案。用李阳的话来说，我们的计划是T3考试竞争对手中最简洁的，成本约为大多数竞争对手的一半甚至三分之一。

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当谈到“验证地图”时，既有正确的说法，也有错误的说法。至于为什么公司必须亲自领导路测牌照，李阳还表示，公司最初开发了一种自动驾驶解决方案来验证地图。通过创建自己的系统，他们将相关问题反馈给地图团队，并提高了地图技能。随着他们的不断深入，他们的自动驾驶能力也有所提高。事实真的是这样吗？我拥有中国乃至世界上最丰富的高精度地图资源，对自动驾驶一无所知，这可以用不积极来形容。幸运的是，在第19届上海车展期间，新的四维展台上展示的一切都表明，当时李阳只是在谈论它。毕竟，这是……

来来往往。当然，用4D地图新任首席执行官程鹏的话来说，在自动驾驶方面，它们有着固有的优势：“我们自己制作地图，这是一个收集、感知和识别发布的过程。从地图收集到路况收集再到自动驾驶，原理是一样的，但应用场景已经改变了。最初用于人类，现在也可以用于机器人。”然而，拥有传感器解决方案和高精度地图资源，但仅仅建立一套完整的自动驾驶解决方案是不够的。缺点包括：如何准确定位车辆位置；如何解决车与车、车与云的数据交互问题；

如何将感知定位、规划决策和执行控制三部分结合起来，完成自动驾驶领域控制器。最后，自动驾驶域控制器和驾驶舱域控制器之间的交联完成了人机交互界面。简单地说，这意味着在与驾驶舱域交互进行控制的同时，完成整个自动驾驶域控制器。

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完成车内联网、车内互联网和车内移动互联网之间的数据交换本质上是构建C-V2X的问题，C-V2X是基于蜂窝移动数据的汽车与“一切”之间的互连。2020年11月后，美国联邦通信委员会正式宣布放弃原来的DSRC标准，改用中国标准，因此C-V2X将等同于车联网。当然，这是四维图形的新“旧力量”。自2013年新收购中环卫星以来，该公司一直在扩大其在车联网领域的业务。在2015年控制了图巴集团之后，他们开始把手伸进驾驶舱区域。2018年，该公司进一步整合乘用车联网资源，成立了独立的四维智联公司，初步实现了云平台与操作系统、地图、导航的互联互通，完成了手机与汽车的互联互通。

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定位的问题是另一条线。2016年3月，四维影像新定位项目组正式启动，并于当年6月生产出自主研发的第一代卫星定位信号接收机。2018年1月，定位项目组成功将定位精度提升到厘米级。随后，该项目团队获得了独立地位，并在此基础上成立了一家名为六分科技的独立子公司。而要完成自动驾驶域控制器，专业芯片是必不可少的。在这个问题上，四维新仍然坚持一贯的风格，于2017年投资收购了IC设计工厂杰发科技，成为中国乃至世界上第一家拥有自主汽车级芯片设计能力的地图供应商。2019年，捷发科技完成了首款可支持部分辅助驾驶功能的智能座舱终端芯片的生产。

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根据最近上海车展的消息，支持L3级自动驾驶算法的大型SoC芯片目前正处于设计阶段。除了上述直接控制和收购的公司外，2017年至2019年间，四维图新投资了提供室内高精度定位服务的中科金典、为自动驾驶提供整体解决方案的合多科技和致力于开发高性能视觉感知系统的Minieye。其中，来自Minieyee的视觉识别技术不仅有助于改进自动驾驶方案中的视觉传感器部分，还可以直接用于地图绘制工作，可以说是一气呵成。

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Minieye的价值不仅在于为4D地图的新自动驾驶方案提供视觉传感器，其视觉识别技术也可以用于推动高精度地图的生产。当然，4D地图并没有忽视室内定位的问题。如前所述，为荣威Marvel X Pro提供室内定位模块的中电坤辰在2020年也获得了四维互联基金的投资，甚至在车展期间与四维图新一起参加了展览。一场重要的国际象棋比赛已经提前开始，比赛即将结束。我们不再仅仅是图形商家，”原四维网络首席技术官戴东海博士反复向媒体强调。四维地图科技有限公司是公司最大的股东，也可以理解为四维时空的含义；

“图新”体现了奋发图强、锐意创新的内涵和期望。然而，回顾2021上半年的过去三年，可以说四维图形的新时代并不容易。2018年，中国汽车销量首次出现负增长，同时由于汽车行业的业绩和收入密切相关，收入大幅下降。这种下降在2019年更为显著。进入2020年，由于新冠肺炎疫情的影响，问题更加严重。同年2月，国内汽车销量一度下降了92%。当然，车规芯片、车联网等业务在大环境的影响下，也处于一盘散沙的境地。不利的整体环境极大地影响了四维地图的主要收入与导航之间的直接相关性。2019年利润下降近30%，2020年预计亏损2.34-3.38亿元更是令人震惊。

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然而，随着国内外自动驾驶和车路协同进程的加快，高精度地图已成为一种新趋势，也是各种地图经销商和车企的必备品。从概念到商用，一个更大的自动驾驶市场也迫在眉睫。在新的时代里，谁负责起起伏伏？我们可以拭目以待。

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