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          高精地圖商業化加速,自動駕駛離我們還遠么?

          2018年11月,荷蘭地圖巨頭企業TomTom與百度攜手推出地圖應用服務AutoStream,預示其正式加入國內高精地圖領域戰場。
          發布時間:2018-12-28 15:36        來源:賽迪智庫        作者:李泯泯

          2018年11月,荷蘭地圖巨頭企業TomTom與百度攜手推出地圖應用服務AutoStream,預示其正式加入國內高精地圖領域戰場。7月26日,高德地圖首次公開展示其基于高精定位和高精地圖的一體化解決方案,并演示了“車道級”定位效果,預期可以實現普通道路條件下橫向和縱向誤差保持在7cm以內。在實現定位精度提高的同時,

          還可以降低技術成本,提升數據匹配效率。高精地圖對實現完全無人駕駛至關重要,推進該技術發展對于搶占無人駕駛車輛產業鏈細分市場意義重大。

          一、 高精地圖發展現狀

          互聯網企業、車企和科技公司都瞄準了高精地圖這個潛力巨大的市場。據高盛預計,該市場細分領域在2020年規模將達到21億美元,到2025年擴大到94億美元。但是,高精度地圖研發需要站在自動駕駛全產業鏈角度去考量,因此汽車企業和互聯網企業占據一定優勢。

          在目前競爭格局中,互聯網企業以百度、谷歌為代表,百度地圖已經完成了我國30萬公里的高速及環路高精地圖的采集制作,同時完成了億萬公里ADS的數據采集,其Apollo高精地圖可實現精度在0.1-0.2m,定位精度達到8cm。

          汽車企業如豐田和特斯拉,特斯拉采用“車隊學習網絡”(Fleet Learning Network)策略,調動量產車把測繪任務以“眾包”的形式進行數據采集,通過云技術在中央數據庫進行歸納。而豐田等日本車企則于2016年聯合了地圖繪制商等10余家企業,在政府支持下成立“動態地圖基盤企劃株式會社”,意圖獲取自動駕駛數據缺口。

          另外,科技型企業也是市場中不容小覷的中堅力量。傳感器企業Mobieye在2018年與我國科技型企業四維圖新合作發布路網采集管理產品,可以支持美國鳳凰城等多個城市的L4級別自動駕駛;圖商企業包括TomTom、Here、思維、高德等,其中Here在2018年與四維圖新、IPC、SK Telecom共同成立了OneMap聯盟,將于2020年起為OEM走動駕駛方案提供眾包制圖支持服務。同時,眾多初創型企業瞄準該細分領域,意圖分得一杯羹,獲得百萬乃至數億融資支持。其中國內以寬凳科技、Momenta為引領,寬凳科技擁有AI+地圖的研發優勢,在舍棄激光雷達以及降低成本上進行自主研發。反觀國外,發展較突出的為DeepMap、IVI5、CivilMaps、Carmera等,DeepMap利用車輛嵌入的軟件進行制度,其繪圖技術精度已經達到厘米級,為L4和L5級別自動駕駛車輛量身定制高精度地圖。

          二、掌握高精地圖技術是自動駕駛發展的必由之路

          自動駕駛車輛可以利用雷達、激光雷達、攝像頭等傳感器來探測周圍情況,并依靠控制系統處理數據并控制車輛駕駛操作,但隨著道路復雜程度增強,數據量攀升,車輛對于空間的整體感知能力仍然不足。目前,普通地圖的導航可以將車輛位置精確到數米,而高精地圖的精確范圍則在10cm級別內,更新頻率在小時甚至分鐘級別,高精地圖無疑是實現完全自動駕駛的重要基礎設施。

          高精度地圖為車輛感知環境提供輔助,可以提供超視距的路況信息,同時幫助車輛進行決策規劃。達到厘米量級的高精度地圖不僅提供道路形狀、方向、坡度、曲率等數據,另外包括車道寬度、路邊地標、防護欄、道路邊緣類型等詳細情況。使用高精度地圖,自動駕駛車輛可以對所處環境進行精確預判,優先形成行駛路線規劃。在擁有高精度地圖核心技術后,不僅可以提高駕駛效率,還可以幫助車企控制綜合成本。

          高精地圖是自動駕駛商業化的重要保障,多家企業在此基礎上已開展試點應用。其中,京東已經發布L4級別的無人重卡細節并完成了2400小時的智能路測,目標實現自動駕駛車輛物流配送。根據全球范圍趨勢,無人駕駛貨運將成為最早進入市場廣泛應用的領域,自進入2018年以來,Uber已于3月實現自動駕駛卡車車隊在高速公路運輸貨物,沃爾沃卡車于6月與聯邦快遞合作測試無人駕駛車隊技術,而我國的圖森未來公司的無人駕駛卡車車隊已于4月在河北進入試運營,百度聯合新石器公司研發的L4級無人駕駛物流車也在河北雄安、江蘇常州進入試運營階段。在高精地圖發展的推動下,無人駕駛技術將在全球貨車物流市場領域開始大規模應用。

          三、 高精地圖發展任重道遠

          目前高精地圖市場內企業大部分采用眾包制圖模式,特斯拉和Mobileye旗下的REM地圖服務就是典型代表;谷歌旗下的Waymo和HERE采用激光雷達方案;百度在地圖采集設備和數據加工流程方面均已實現完全自主研發,通過與江淮汽車合作進行外出采集及后期處理;高德地圖與千尋位置合作,從數據到算法進行高度融合,為汽車廠商提供“高精地圖+高精定位”的整體解決方案。由于眾包制圖模式成本較低,企業可以和整車廠合作,利用其攝像頭、激光雷達等設備采集道路信息上傳云端,再通過大數據處理、深度學習等技術完成高精地圖的繪制,但是與專業的地圖采集車所收集來的數據相比,數據缺乏精確度的劣勢顯而易見。因此如何實現控制成本的同時提升精確度依然是業內有待解決的難題。

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