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但是谷歌地圖標注有一個很大的缺點硬件跟不上？

1694 關于谷歌而言，造車并不是一件簡單的事。谷歌的應對辦法是與Lyft協作，憑仗其出行效勞和與硬件廠商的協作，一下就把谷歌地圖標注無人駕馭的布局填充完整了。
類似地，傳統車廠也在拼命尋求軟件方面的技能支持。福特在無人駕馭這件工作上沒有絲毫猶疑，一邊在硅谷創建研發中心，一邊斥資10億美元出資無人駕馭人工智能公司Argo AI。
我們都希望能夠在各種供貨商、軟件硬件中找到最好的計劃。這其間地圖是一大瓶頸，激光雷達是另一個(瓶頸)。高精度地圖沒有，無人駕馭轎車就跑不起來。 DeepMap的官方博客由羅維親筆編撰。在解說什么是高精度地圖這個問題上，DeepMap有著非常理性的視角。
如果你每天開車上班，那你必定非常了解通勤路途，在你的腦海中也現已有了家和單位之間路途的地圖。你能夠集中精力處理一些真正攪擾駕馭的工作，比方雖然某條路途施工，你依然知道怎么最快地繞路。再比方雖然一個標志被遮擋，你仍是知道該降速到多少。但如果是一個全新的線路，你可能由于對地圖的不了解而錯失高速出口或是錯失一個減速區，更有甚者可能為了避開一個路障而直接逆行進入單行道。
這個進程關于無人駕馭車輛來說也是一樣的，無人駕馭車輛使用高精度地圖了解路途，以確保行進進程中的安全。
DeepMap給出的比如非常恰當且易于了解，雖然如此，相比于人類大腦，高精度地圖關于嚴寒的無人駕馭車輛而言，詳細發揮作用的進程要比這雜亂得多。羅維解說道，高精度地圖對與轎車的三大體系即感知體系、控制體系、高精度定位體系而言都非常重要。
關于轎車的感知體系而言，傳感器能夠協助無人駕馭車輛進行實時判別，但它們能看到的東西有限，會受遮擋物或天氣的影響。高精度地圖則能夠和這些傳感器彼此彌補，成為無人駕馭車輛的千里眼。
高精度地圖關于轎車的決議計劃體系而言起到減法效應。
無人駕馭車輛傳感器承受到的信息中，既包括車道線、樹木、紅綠燈這樣的固定方針;也包括像人、車、狗這樣的移動方針。如果兩部分都需求轎車的決議計劃體系去處理，即便輔以深度學習技能也非常費勁。
而結合高精度地圖，無人駕馭車輛能夠對固定方針發生回憶，決議計劃體系依照需求減掉這些方針，來把更多的精力放在動態方針上。
千里眼和減法效應都得根據車輛的精確定位來完成。這就是高精度地圖的高精度定位功用。正如人在了解的環境中，即便不看地圖也能知道自己在哪，無人駕馭轎車也可憑仗高精度地圖來完成高精度定位，甚至脫節GPS等定位體系的協助。
高精度地圖的重要性現已被越來越多的人意識到，一方面像Here、TomTom和國內的四維圖新、百度地圖標注、高德地圖標注等傳統圖商都在分秒必爭地開辟高精度地圖業務。另一方面車廠也逐步意識到它的重要性。就在前不久戴姆勒董事局主席還親筆編撰《為什么高精度地圖決議無人駕馭未來》一文。
吳夏青正是盯準了這個時機，用他的話說，自動駕馭的鼓起，深度學習的呈現，乃至傳感器、GPU、TPU等底層硬件的老練，是多個波疊加在了一同，發生的能量增益都為開展高精地圖提了絕佳的條件。
不僅如此，高精度地圖企業也備受本錢追逐。除了DeepMap累計承受的3200萬美元融資外，高精度地圖草創企業CivilMaps于上一年承受了660萬美元融資，lvl5也在今年7月收到了200萬美元融資。

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