四维图新何晶：未来竞争将在于更新维护，建立生态圈志在必行 | 高精度地图专题②
作者：许佳莹
编辑：洪月月
随着自动驾驶飞速发展，高精度地图在行业中地位愈发重要。在6月14日-15日WGDC高精度地图峰会上，将邀请到海内外代表性的企业、车厂、投资人、专家参与分享、对话，梳理未来高精度地图市场的趋势。因此泰伯网推出“高精度地图”专题，采访到多家企业高精度地图负责人，真实了解目前高精度地图发展现状。
本次采访的对象是四维图新智能地图市场发展与合作总监何晶。
四维图新是国内最早开始研发高精度地图的企业之一，2013年开始研发，2014年采集样本数据，2015年正式组建智能地图部门。目前四维图新使用以激光雷达和摄像头为主的多传感器融合的采集方式，并具备在一定场景下实时全自动化更新高精度地图的能力。
对于高精度地图发展，何晶有着自己的看法。
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地图更新维护将成未来核心竞争点
在何晶看来，高精度地图研发初期存在很多技术壁垒，包括高精度数据的采集，数据处理、高度地自动化技术、产品收录原则和数据模型的设计、产品品质模型的设计、安全驾驶相关的支持、高度数据安全的发布服务设计、各种协议标准的制定等。四维图新通过紧密的合作，形成了先发优势。
即便如此，初期技术壁垒并非高精度地图最难攻克的部分，随着技术的发展，未来高精度地图差异化会越来越小。未来高精度地图的竞争点将在于地图的更新维护。
地图更新频率是目前高精度地图供应商们的争议话题之一。有些人认为，高精度地图更新频率尚未出台相应量化标准考量，要按需发展；一些人则认为高精度地图更新频率必须要实时更新。
何晶认为，地图必须是活的，高精度地图必须要保证实时更新，尤其是对于安全驾驶相关的属性和场景，才能符合安全驾驶的要求。
高精度地图是保障自动驾驶汽车安全的基础，如果仅依靠专业地图采集车获取的高精度静态道路信息，远远无法满足自动驾驶安全需求，因此获取高质量实时更新的动态信息源成为四维图新重点发力的方向。何晶谈到，现在最需要解决源的问题，四维图新想到的办法是通过开放合作建立全新的产业生态圈。1
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贴近车厂，建立生态闭环
越来越多的企业意识到，想要切实地做到实时更新，单靠一己之力很难做到全方面覆盖。而多方合作却能够增加做到实时更新的可能，因此四维图新正在通过建立自动驾驶领域的生态圈，来增强自己在该领域的优势。
何晶认为，高精度地图发展要依靠车厂或车辆运营商来建立全新的生态圈，才能快速地探测到环境变化以及市场发展趋势；汽车反馈车辆传感器数据，更能够解决高精度地图更新中源的问题，以此快速建立出高可信度地图。现在很多车厂已有计划要进行多方面合作，架构闭环是与车厂及车厂合作伙伴一同讨论形成。
四维图新依靠与车厂多年长期合作，有着密切的信任关系。据何晶描述，车厂需要图商一起迸发创造性的想法，在每一次POC中互相磨合，最终达成共识，形成标准。在高精度地图还不明晰的时候，四维图新已经能够站在整个行业的角度和全球的角度进行考虑。
高精度地图研发要具备前瞻性，能够判断出未来传感器的变化，紧跟技术的发展，理解未来几年内，能够反馈的传感器有哪些，数据是什么样，如何推动标准化进程。在研发过程中，四维图新除了需要了解传感器，理解机器如何理解周围环境，搭建高精地图更新维护的算法及逻辑外，传感器的可信度是高精度地图整个更新维护体系里至关重要的指标之一。可信度的设计则需要多方共同进行，开放合作，以寻找最科学的表达。四维图新的技术除了自己研发，或是合作外，还会相应进行投资。1
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未来初创公司或将与高精地图图商融合
在何晶的观点中，高精度地图可以合理分配传感器计算资源、可以告诉传感器规则，是自动驾驶中必不可少的一个环节。
初创公司的低成本、众包采集方式，可以使用自己的传感器更新高精度地图。现在有很多基于视觉，或者基于激光雷达的初创公司，拥有创意性的产品和技术。在一些特定场景和特定的地图内容上，很多初创公司的技术能够证明他们能为地图更新维护做出贡献。但目前看，任何单一的传感器解决方案都存在不同程度的局限性。同样，也还没有看到有任何一家AI技术公司声称可以实现自动驾驶全要素地图的生成。
何晶认为，AI最大的问题在于规则不能穷举，甚至会存在不知道自己不知道的情况。比如，中国道路复杂路口多，对于路口驾驶的规则（例如所在道路受哪个红绿灯控制）就需要相当长一段时间才能完成学习；或是采集来的数据得到的道路规则本身存在问题，例如人类的驾驶行为可能就和规则是违背的，AI就会将错就错。
所以何晶认为，最终可能的结果是初创公司的新兴技术与高精地图图商融合到同一地图更新维护平台，或者将传感器处理后得到的结果作为信息源融合到图商的众包数据收集平台。四维图新目前正在扩展其地图更新维护平台，以支持标准化的接口来接入更多的信息源，经过严密复杂的处理流程，提供高精度、高鲜度、高可信赖度的高精地图服务。或许未来在四维图新的生态闭环中可以见到很多优秀的初创公司的身影。
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