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高精度高德地圖標注公司地址讓無人駕駛汽車“認路”

　你出門都不認路，怎么寫地圖的稿子?當記者動筆時，身旁的友人這樣問道。未來的無人駕駛汽車也面臨同樣的問題。雖然作為眼睛、耳朵的傳感器遍布全身，但無人駕駛的汽車卻無法改變不認路的事實。好在如同當下許多路癡借助導航地圖可以在城市中駕駛汽車一樣，未來的無人駕駛技術中，高德地圖標注公司地址的應用或許是不可或缺的部分。那么，高精地圖與日常所使用的導航地圖有何不同，無人駕駛汽車又要如何使用地圖?
1無人駕駛為何需要高精地圖?
去年，沃爾沃推出XC90時，記者體驗了其自適應巡航和車道偏離系統。在車道清晰的路上，無論是彎道還是昏暗的隧道中，啟動以上功能之后，松開方向盤，車輛也可以很好的保持在車道內，并與前車保持安全距離，車輛信心十足地進行著無人駕駛。
但如果車道模糊，或被積雪、積水覆蓋時，車輛需要變道時，又該怎么樣?《經濟學人》的報道顯示，目前車載LIDAR(光學探測和探距，即光學雷達)和雷達的郵箱測距范圍約為50米，但在雨中或被前面汽車遮擋時，測距范圍便大大減小。在高速行駛時，即便最智能的汽車也只能提前大約一秒半看到路況。這時，預見的能力便非常重要。自動駕駛時，車輛需要解決三個問題：我在哪里?前方是什么路況?如何舒適、便捷、安全的到達目的地。5月24日，在高德數據中心媒體開放日活動中，高德汽車大客戶業務總經理、自動駕駛技術專家阿榮向中商汽車表示。
阿榮解釋道，通過自動駕駛的地圖數據將提供現實世界真實位置，讓車輛知道自己在哪里;通過云端，提供包括天氣、交通路況等動態環境數據服務，讓車輛知道前方及周邊在發生什么;同時，高德還可以向車輛提供人類的駕駛習慣數據，讓其能夠更像人類一樣的開車，舒適便捷地到達目的地。而這樣的三層作用，也就構成了高德面向自動駕駛的活的數據服務。
阿榮表示，高德活的數據服務是一個統稱的說法，里面包括最底層的自動駕駛地圖，即高精度地圖，上層還包括動態的環境數據，個性化、人性化的駕駛行為習慣數據，甚至是用戶檔案數據。萬變不離其宗，都沒有離開數據，只不過這個數據不是十幾年前純靜態，其定義的外延已經非常豐富。
2地圖如何活起來?
無論對于人類還是自動駕駛汽車來說，地圖的一個核心用途便是標記我在哪里的定位問題。
高德十余年的發展階段也正是地圖技術發展的一個縮影。高德集團副總裁姜德榮向中商汽車表示，高德經歷了三個發展階段，首先是在汽車行業稱之為基礎導航地圖;第二個階段是ADAS(高級駕駛輔助系統)級別的地圖，高德可以做到5米的絕對精度和1米的相對精度。而第三個層次便是自動駕駛級別的高精度地圖。
阿榮表示，目前高德的高精度地圖精度可達到10厘米。相比于普通的導航地圖，適用于自動駕駛的高精度地圖中，從每一條車道線的形狀，包括綠化地、路邊護欄、斑馬線，路牌、出入口等所有要素都被精準的體現出來，還原現實世界。
而為了要準確描繪現實世界，則需要大量的數據采集。中商汽車了解到，2011年，高德將把所有采集車升級到米級的采集精度。2015年則開始研發厘米級的高精度采集設備。高德自動駕駛級別的高精度采集車，車頂的采集設備集成了CCD相機、激光儀、GPS天線等，可以實現同時進行高精度地圖和三維影像采集。目前，高德擁有百輛高精度采集車，計劃在今年實現全國高速100%高精度地圖數據覆蓋。
通過高精度采集車采集而來的數據是非常龐大的。已被谷歌收購的地圖公司HERE的采集車，行駛一天可以累積100gb乃至更多的數據。隨著大量需要被整合的數據出現，自動識別與自動差分技術被更多的應用。高德表示，去年其地圖生產效率同比翻番，預計2016年可以在此基礎上同比再翻一番。
而更大的難度是如何保持地圖的鮮度。當數據采集完成之后，出現的新建筑、路政改造或臨時限行，都將使自動駕駛汽車面臨危險。
阿榮表示，在完成基礎的高精地圖數據采集之后，對于路面發生的變化，高德主要采用車端和云端兩種方式進行發現。在車端，通過與高德達成數據上傳協議的采集車、出租車、私家車、物流車等多類車輛內的攝像頭，通過本地的視覺識別，發現例如路桿、箭頭等要素，通過高精定位，將車輛周圍前后十米的要素全部上傳。通過已定的算法，與基礎地圖數據進行比較從而發現新的不同。之后在云端的智能調度系統可以將車端發現的不同傳回給后臺，后臺要求采集車前往特定的地點采集特定的要素。
除此之外，高德也將按照不同區域的特點，配合以周期性的掃街采集。對于實時的路況變化情況，目前高德的導航地圖，支持用戶反饋問題，30分鐘糾錯，可以支持道路封閉，交通、數據的更新。隨著時間的推移，高精地圖的實時性和新鮮度會越來越好。這在導航地圖已經得到證實。導航地圖剛開始做的時候，一年、兩年才能更新一遍，但之后開始分級去做，把不同的要素采用不同的更新頻率，最快的可以做到分鐘級。阿榮表示。
3高精地圖的戰國策
高德是國內首個拿到自動駕駛商業訂單的公司。阿榮不無驕傲地向中商汽車表示。
目前世界上有包括HERE，tomtom等在內的地圖公司也正在加緊布局適用于自動駕駛的高精地圖。阿榮表示，相比而言，高德目前的采集精度和穩定度很高，同時其產品化的成熟度也在不斷發展。尤其值得注意的是，借助阿里體系，目前高德高精地圖，在數據系統，生態循環閉環系統等已經具備的資源，以未來可能有的資金、資源的覆蓋能力上，在全世界范圍內都非常突出。與HERE相比，大家的做法很相似，區別在于資金和資源能力。
對于高德是否會成為完整的自動駕駛解決方案提供，阿榮表示僅是做自動駕駛地圖便已經是技術和資本密集型的企業。而要做到自動駕駛解決方案的產業化和產品化，則需要更大量的資金投入。絕對不是說我投十億研究研究，就可以有自動駕駛的解決方案的。高德將以數據為核心進行外擴，至于時間和方向，仍在探索當中。
阿榮同時表示，自動駕駛目前仍是以車企為主導。
阿榮表示，目前汽車廠商在對于高精地圖純數據的需求相類似，都是基于要素、屬性、精度、數據模型、質量等等，區別主要在于屬性和要素數量不同。從本質來說，車輛對地圖的應用方式取決于底層的數據軟件，其主要有兩種方式：使用神經網絡，模擬人類大腦的方式，用學習的方式去訓練車輛;類似人類做導航軟件的模式。
而區別與競爭則在于車輛應用數據時候的算法。當不同的傳感器接收到的信息不一樣，以及收集到的信息和地圖的信息不一樣時，車輛到底要信誰。對此，汽車企業需要對車輛的容錯機制做大量的工作。車輛到底要信誰的，還是誰都不信，還是做一個二次融合，加權平均，各家的算法可能不一樣。未來的競爭點將可能在于每家不一樣的算法所體現出的自動駕駛時的穩定性和安全性。
阿榮認為，互聯網公司目前并不具備提供很強的自動駕駛完整解決方案的能力。你必須考慮車輛的容錯性，這部分和軟件、硬件、整車的結合度都太強了。這種情況下你都不懂車，你去給一個方案，是比較難的。

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