2018全球及中国高精度地图产业研究
2018年,当越来越多的自动驾驶厂商从单车智能转向车路协同路线时,高精度地图的重要性越发凸显。激光雷达是2017年自动驾驶各细分领域中最热的投融资项目,高精地图则成为2018年的投融资亮点。
传统地图行业经过多年的发展,活跃图商数量不断下降。近两年,自动驾驶的发展带动高精度地图的潜在巨大需求,因此高精地图相关企业数量不断增加。以高精度地图为核心,产业链在发展扩大中。
由于高精地图是链接人、车、路等各种交通参与者的纽带,车企、Tier1、地图厂商、初创公司、互联网企业、芯片厂商等围绕高精地图开展了各种各样的合作,共同推进高精地图产业的发展。
高清地图的应用不仅在汽车领域,还包括地理探测、农林牧业、机器人、物联网等领域。高精地图在自动驾驶的作用至少包括以下五个方面:
车载传感器之外的感知能力
定位
辅助决策
减轻车内计算压力
自动驾驶仿真
前三个作用已经广为人知,第四点和第五点简单解释一下。
地图可帮助传感器缩小检测范围。例如,高精度地图可以告知车辆在特定位置寻找停车标志,传感器就可以集中在该位置检测停车标志,这被称为感兴趣区域或 ROI。ROI 可以帮助提高检测精确度和速度,并节约计算资源。
高精地图和仿真关系密切
根据《2018自动驾驶仿真产业链研究报告》,为了提高自动驾驶系统安全性,为了大幅压缩实际道路测试工作量,自动驾驶仿真变得异常重要。而不少仿真工具都支持高精地图的导入,以模拟实际道路测试环境。
以monoDrive仿真产品工作流程为例:首先基于Here 高精度地图创建地图环境,然后是测试车辆设置,生成背景场景和传感器数据,与控制系统交互,最后基于AWS生成测试报告。
从百度、腾讯等自动驾驶平台公司的战略布局来看,高精度地图和仿真平台都是重要布局点和赢利点。
2019 CES上,百度发布Apollo 企业版,可提供五大智能驾驶商业解决方案,其中包括高精数据服务平台:即基于多源数据生态、动态更新的高精数据服务,包含车机地图、ADAS 地图和高精地图。
根据腾讯披露的自动驾驶布局,三大基础能力包括自动驾驶云平台、模拟仿真平台、高精度地图平台。
获得8000万美元融资的Wayz.ai,确定未来将提供的服务包括高精地图、高精定位、安全仿真。
高精度地图标准
我们知道,汽车仿真领域已经形成了仿真工具链,各企业分工明确,有很强的互补关系。由于高清地图还是比较新的领域,行业标准尚未完全建立,各地图企业之间还缺乏协同。佐思产研曾经调研一家泊车公司,AVP领域需要建立什么技术标准?对方回答说,各家地图公司提供的高精度地图格式都不一致,非常需要统一标准。
高精地图领域的标准组织目前有ISO TC204/WG3、NDS、ADASIS、CAICV HD MAP WG、ONE MAP、OpenDrive、SIP-ADUS等。
日本企业在高精度地图工作的协同处于全球领先。以下图为例,从高精度地图的标准制定到测试验证,分工明确,稳步推进。
国内由清华大学牵头,成立了自动驾驶地图工作组(CAICV HD MAP WG),目前还没有公布研究成果。
易图通副总裁羊铖认为:高精地图可以分为车道级路网、定位、动态地图三个图层,其中,车道级路网以及所包含的元素列表大家做得都比较类似。而目前业界分歧最大是定位层以及动态地图层。因为在定位这一块,目前有太多不同的传感器解决方案;而在动态层,大家也还处于探讨研究的阶段。
Deepmotion CEO蔡锐认为:高精地图与应用场景紧密相关,比如城市路网与地下停车场所需要的高精地图元素是不一样的。鉴于(不同场景下)自动驾驶传感器的差异性,蔡锐甚至认为未来生产商可能会根据不同的场景、不同的传感器方案生成不同的高精地图。
因此,一个通用的、适配所有自动驾驶场景的高精度地图标准体系不会很快出现。 HD MAP标准体系需要分场景、分步骤实现。高精地图标准体系依赖于应用场景,哪个自动驾驶应用场景先成熟,需求先明确,哪个应用场景的高精地图标准体系会率先建立。
通吃所有场景的自动驾驶公司是不存在的,高精地图也是
两三年前,多数自动驾驶初创公司都在BP里描绘自家的技术可以用在载人、载货的若干种场景。2018年,可看到大多数自动驾驶方案公司都在下沉到某一场景精耕细作。如果还有初创公司号称能做多个自动驾驶场景的整体解决方案,那一定是低估了自动驾驶的落地难度。
同样,近期有不少媒体称自动驾驶行业洗牌已经完成,没有100亿美金不要进自动驾驶,也同样没有看清自动驾驶的场景复杂性。由于自动驾驶的落地场景多样性,以及各种技术还在不断演化中,自动驾驶市场洗牌远未结束,并不是每个场景都需要100亿美金的投入。
自动驾驶典型场景及部分公司定位一览表
自动驾驶公司的定位是非常重要的,即使如WAYMO、百度、博世这样的领先企业,也没有精力覆盖太多场景。对于初创公司而言,一般只聚焦到1-2个场景。
对于高精地图公司,也需要聚焦,公司定位有很多种,譬如:
聚焦在某一场景的高精度地图服务(如高速公路、市区、景区或自主泊车场景等
提供数据采集服务
为图商提供设备、技术和工具支持
提供高精度定位技术和服务
为AV仿真提供地图数据支持
室内或楼内高精度地图服务
为其他行业应用提供高精度地图服务
总之,整个高精度地图产业正在快速发展中,初创公司以各种创新技术和业务形态切入HD MAP市场,地图企业和车厂、TIER1、芯片公司等也在探索各种合作模式。佐思产研的《2018-2019全球与中国高精度地图产业链研究报告》深入研究了HD MAP产业链的企业发展现状、合作关系、产品和技术、业务模式、未来趋势等。
《2018-2019全球与中国高精度地图产业链研究报告》正文目录
高精度地图产业综述
1.1 高精地图的概念和基础技术
1.1.1 ADAS MAP
1.1.2 HAD MAP
1.1.3 厘米级HD MAP
1.2 高精度地图的作用
1.3 高精度地图相关标准
1.4 高精度地图的生产和维护
1.4.1 生产流程
1.4.2 静态地图数据制作
1.4.3 动态地图数据更新
1.4.4 高精地图的维护
1.5 高精地图产业规模
1.6 高精地图竞争格局
1.7 主要企业高精地图采集里程
1.8 高精地图发展面临的难题
1.9 高精地图发展趋势
02
高精地图的技术和数据支持
2.1 高精地图支撑技术
2.2 高精地图数据采集
2.3 Mobileye与高精地图
2.3.1 高精地图技术
2.3.2 REM业务
2.3.3 Mobileye降低地图生产维护成本
2.3.4 数据采集最新成果
2.4 博世高精地图技术
2.5 千寻位置
2.5.1 自动驾驶高精度定位解决方案
2.5.2 车联网高精度定位解决方案
2.5.3 时空城市大脑项目
2.5.4 拓展方向
2.5 Dynamic Map Planning
2.5.1 DMP动态地图规划的数据流
2.5.2 DMP 动态地图数据架构
2.5.3 未来与QZSS结合
2.5.4 动态地图项目分工
2.5.5 动态地图平台服务原型
2.6 语镜汽车
2.7 极奥科技
2.7.1 发展规划
2.7.2 核心优势
2.7.3 高精地图业务
2.7.4 高精地图数据采集
2.8 地平线
03
国内图商研究
3.1 高德地图
3.1.1 高精地图分级采集系统
3.1.2 高精度地图数据采集车
3.1.3 高精地图技术路线图
3.1.4 基于高精地图和高精定位的一体化解决方案
3.1.5 基于摄像头的定位方案
3.1.6 高精地图业务最新进展
3.2 百度地图
3.2.1 高精度地图业务
3.2.2 地图数据采集
3.2.3 Apollo地图更新也采用众包
3.2.4 Apollo高精地图文件结构
3.2.5 Apollo地图特征:高速公路场景
3.2.6 Apollo地图特征:城市道路场景
3.2.7 Apollo地图特征:停车场场景
3.2.8 实时相对地图
3.2.9 AI驱动的高精地图生产线
3.2.10 AI驱动的点云及图像自动化处理
3.2.11 AI驱动的点云及图像自动识别
3.2.12 阿波罗地图生态及合作伙伴
3.3 四维图新
3.3.1 四维图新发展历程
3.3.2 四维图新发展战略
3.3.3 四维图新全球客户
3.3.4 四维图新车联网业务
3.3.5 高精地图技术方案
3.3.6 高精地图数据规范
3.3.7 高精地图业务的发展路径
3.3.8 高精度地图发展现状
3.4 腾讯地图
3.4.1 腾讯自动驾驶产业布局
3.4.2 腾讯高精地图
3.5 立得空间
3.5.1 高精地图导航数据
3.5.2 地图服务平台
3.5.3 大数据生产平台
3.6 易图通
3.6.1 易图通高精地图生产
3.6.2 易图通高精地图应用
3.7 凯立德
3.7.1 经营情况
3.7.2 核心竞争力
3.7.3 高精地图业务
3.8 滴图科技
3.9 Momenta
3.9.1 发展历程
3.9.2 高精地图技术路线
3.9.3 高精地图商业战略
3.9.4 Momenta与ADI的合作
3.10 中海庭
3.10.1 中海庭发展历程
3.10.2 中海庭高精地图业务
3.10.3 中海庭高精度地图产品服务
04
国外图商研究
4.1 Here
4.1.1 Here发展历程
4.1.1 Here发展历程
4.1.2 Here汽车领域布局
4.1.3 合作伙伴与客户
4.1.4 Here HD Live Map
4.1.5 Here OTA方案
4.1.6 Self-learning HD map
4.1.7 Here与OneMap
4.1.8 Here高精度地图拓展
4.2 TomTom
4.2.1 TomTom全球分布
4.2.2 营收及主要客户
4.2.3 收入结构
4.2.4 汽车类业务
4.2.5 远程信息处理业务
4.2.6 TomTom地图发展情况
4.2.7 TomTom高精度地图数据采集
4.2.8 TomTom高精地图绘制
4.2.9 AutoStream
4.2.10 AutoStream与EB robinos
4.2.11 EB robinos Predictor
4.3 谷歌地图
4.4 Zenrin
4.4.1 Zenrin经营情况
4.4.2 Zenrin高精地图业务
4.4.3 Zenrin高精地图业务发展规划
4.5 Increment P
.............
052
初创企业研究
5.1 宽凳科技
5.1.1 宽凳科技技术方案
5.1.2 宽凳高精度地图特点
5.1.3 宽凳高精地图进展
5.2 Deep Map
5.2.1 融资及产品
5.2.2 3D高精度地图技术方案
5.2.3 高精地图业务进展
5.3 Civil Maps
5.3.1 管理团队
5.3.2 3D地图技术方案
5.3.3 与Arm合作
5.3.4 与Renovo合作
5.4 lvl 5
5.4.1 高精度地图绘制方案
5.4.2 lvl 5高精度地图三个层次
5.4.3 高精度地图业务
5.5 Carmera
5.5.1 Carmera合作伙伴及合作项目
5.5.2 自动驾驶3D地图解决方案
5.6 Wayz.ai
5.6.1 业务布局
5.6.2 提供三种服务
5.7 Ushr
5.7.1 Ushr高精度地图应用
5.7.2 高精地图业务进展
5.8 DeepMotion
5.8.1 DeepMotion高精地图特点
5.8.2 DeepMotion系统优势
5.8.3 DeepMotion高精地图技术方案
5.9 Mapbox
5.9.1 发展历程
5.9.2 高精地图类型
5.9.3 高精地图数据采集
5.10 迪路科技
5.11 晶众地图
5.11.1 晶众地图四大产品
5.11.2 高精地图业务
5.11.3 高精地图生产
....................
06
高精地图标准
6.1 NDS
6.2 ADASIS
6.2.1 ADASIS V3
6.2.2 ADASIS V2和V3的对比
6.2.3 ADASIS 协助高清地图数据传输
6.4 SENSORIS
6.5 CAICV HD MAP WG
07
总结
7.1 高精地图市场参与者相互关联
7.2 国外高精度地图公司对比
7.3 国内高精度地图公司对比
7.4国内外高精度地图公司分布图
7.5 高精地图产业投资与合作关系
....................
「相关阅读」
2018年智能网联汽车及出行投融资TOP100,中国占40排名第一
「佐思研究年报」
自动驾驶计算平台与系统架构研究 | 主机厂和Tier1自动驾驶策略研究 | 汽车雷达产业研究 | 汽车视觉产业研究 | 低速自动驾驶产业研究 | 商用车自动驾驶产业研究 | L4、高精地图和V2X研究 | 新兴造车企业布局及智能网联功能对比分析 | 汽车MLCC研究报告 | 汽车分时租赁研究报告 | 5G自动驾驶专题研究 | 汽车仿真研究
「佐思研究月报及周报」
车联网月报 | ADAS/智能汽车月报 | 智能网联汽车测试月报 | 汽车座舱电子月报 | 汽车视觉和汽车雷达月报 | 电池、电机、电控月报 | 新能源汽车市场与基础设施月报 | 智能网联与新能源汽车周报
联系人: 符兆国 18600021096 | 韩 跃 15810133447
「无人驾驶、座舱电子及V2X相关培训」
培训目录:| 无人驾驶入门培训 | 无人驾驶测试培训 | V2X测试培训 | 自主泊车系统开发及实操 | 汽车座舱软件工程关键技术培训 | 汽车座舱UIUE
联系人:张志超 18612704928(同微信)
「近期活动」
2019第四届ADAS与自动驾驶论坛 | 2019年3月德国自动驾驶汽车研学之旅 | 2019年3月份日本汽车产业技术研修考察
联系人:张女士 13716037793(同微信)