高精度地图研究：城市高精地图应用开启

佐思汽研发布《2022年高精度地图行业研究报告》。

高精度地图开启规模化应用，从高速走向城市

据佐思汽研统计，2022年上半年中国乘用车前装高精度地图装配量已突破10万辆，高精度地图前装速度不断加快。高精度地图从过去选配为主，逐渐走向全系标配，如理想L9、蔚来ET7、高合HiPhi等。

部分主机厂高精度地图装配情况

来源：佐思汽研《2022年高精度地图行业研究报告》

从主机厂布局看，城市场景的高阶辅助驾驶已然成为新一代智能化热点。目前市场上实现城市高阶辅助驾驶的技术路线分为三种：

• 纯视觉：以特斯拉为代表，主要依靠摄像头、超强的算法能力等实现城市辅助驾驶。据悉，特斯拉可能会将FSD Beta引入中国市场。

• 重感知+轻地图：该方案不绝对依赖预制的高精度地图，在没有高精地图的地方通过视觉系统构建实时高精地图。例如长城在2022年8月发布的魏牌摩卡激光雷达版采用毫末智行的城市NOH技术，采用是弱高精度地图，对车道级属性的需求没高精度地图那么多。

• 多传感器融合+高精地图：以蔚小理为代表，通过高精度地图、激光雷达补足算力不足的短板，提升智能驾驶体验。

小鹏：预计2022年开始在广州、深圳、北京、上海、杭州等城市，逐步向用户推送城市NGP功能。

小鹏的城市NGP上线后，除了驾驶员不能脱手，一定程度上已经实现点对点的完全自动驾驶，覆盖了停车场、城市、高速在内90%以上的日常驾驶场景。

来源：网络

蔚来：计划2022年内实现在ET7和ET5等车型搭载的NAD系统上实现城市辅助驾驶。设置导航目的地时，车机地图上会显示NOP的开始和结束路段，驶入支持路段之后可以通过导航左下角的“领航辅助”去开启和关闭NOP功能。

理想：L9搭载了智能驾驶系统“理想AD Max”，可以实现全场景导航辅助驾驶。

阿维塔：阿维塔11搭载了华为ADS系统，加上400TOPS的高算力，可实现面向高速、城区和泊车环节的高阶智能驾驶功能。

北汽极狐：阿尔法S华为HI 高阶版搭载华为ADS系统，可实现高速公路自动驾驶，城区高阶自动驾驶，代客泊车等功能。

从主流方案看，除了特斯拉，其它主机厂基本都采用传感器+地图的方案，只是不同方案对地图的精度需求不同。从现阶段高精度地图的发展进度看，城市高精度地图里程大，测绘限制多，更新挑战大。因此部分主机厂为了实现城市辅助驾驶，会考虑先使用SD pro map，减少高精度地图元素的使用。

图商加紧布局城市场景高精度地图

随着高精度地图前装率的提升，城市场景的应用成为新一阶段的竞争热点，图商也在积极布局城市场景，主要方式包括：

加快城市高精度地图数据采集

中国高速公路里程约30多万公里，城市道路接近1000万公里，主流图商基本已完成高速及城市快速路的高精度地图采集，所以现阶段量产的搭载高精度地图的乘用车主要实现的是高速场景的高阶辅助驾驶，接下来图商会进一步攻克城市高精度地图，迎合主机厂城市高阶辅助驾驶功能的需求。

部分图商高精度地图覆盖范围

来源：佐思汽研《2022年高精度地图行业研究报告》

实现SD map与HD map的融合

在高速场景，图商可以对SD地图和HD地图进行后匹配，且准确率一般比较高。但在城市场景下，SD地图与HD地图由于生产工艺不同，无法进行后期关联，因此为了更好支持城市高阶辅助驾驶功能落地，图商开始积极部署SD地图、HD地图的一体化生产。

百度：开发了SD HD一体化AI地图生产平台，以一套系统整合多种数据生产架构和工艺流程，同时满足不同精度等级地图数据的标准化统一模型表达，解决了不同精度的地图数据一致性难题。

Here：地图的生产策略为同一套地图数据、同一个规格、同一个数据库。Here的标精地图、ADAS地图、HDML地图用同一个标准和生产环境、生产流程生产出来，使得这三个模式的地图相互之间不割裂，且数据是共享的，标准也是相同的。

高精度地图开启应用试点的同时迎来强监管

六大城市开启高精度地图应用试点

2022年8月，自然资源部办公厅印发《关于做好智能网联汽车高精度地图应用试点有关工作的通知》，在北京、上海、广州、深圳、杭州、重庆6个城市开展智能网联汽车高精度地图应用试点。

《通知》要求试点城市所在地省级自然资源主管部门按照国务院部署要求和国家测绘地理信息管理、数据安全相关法律法规政策，编制试点实施方案，提出时间表、路线图，根据自动驾驶地图数据不同应用场景合理划定不同类型试点应用范围。

2022年8月，交通运输部也发布《关于北京百度网讯科技有限公司开展高精地图构建等交通强国建设试点工作的意见》，计划通过3~5年时间，实现向高速公路以及城市道路典型区域提供厘米级高精度地图服务的能力，一体化出行服务平台在10个左右城市落地应用。

高精度地图领域迎来强监管

随着国家对地理信息安全管理的不断加强，自然资源部在放开智能网联汽车应用试点城市的同时，也在不断加强高精度地图市场的监管。

收紧测绘资质：2022年之前共有31家单位具有电子导航地图甲级测绘资质，但就2022年已经公布的三批次名单可知，目前只有19家企业获得了复审换证的导航电子地图制作甲级测绘资质。

2022年通过甲级测绘资质复审的单位

来源：佐思汽研《2022年高精度地图行业研究报告》

明确测绘主体：2022年8月自然资源部明确指出智能网联汽车安装或集成了卫星导航定位接收模块、惯性测量单元、摄像头、激光雷达等传感器后，在运行、服务和道路测试过程中对车辆及周边道路设施空间坐标、影像、点云及其属性信息等测绘地理信息数据进行采集、存储、传输和处理的行为，属于《中华人民共和国测绘法》规定的测绘活动。

国内首个道路高精度电子导航地图质量规范行标正式立项

2022年9月，由百度牵头的《道路高精度电子导航地图质量规范》正式获批立项，该标准是国内首个获批立项的道路高精度电子导航地图质量规范行业标准，将针对性解决图商和车企质量保障人员关心的“检查什么”、“从哪些方面检查”、“怎么检查”、“检查结果如何分析评价”、“质量报告如何编写”等问题。

《道路高精度电子导航地图质量规范》主要内容

来源：网络

佐思汽研《2022年高精度地图产业研究报告》主要研究内容如下：

• 高精度地图相关政策、法规、标准、合规性等研究；

• 高精度地图市场规模、市场格局、商业模式等研究；

• 高精度地图生产技术、更新技术、数据分发与融合技术，高精度地图与V2X的融合应用，高精度地图用于车道级定位等研究；

• 高精度地图的主要量产应用场景，如乘用车自动驾驶、乘用车自主泊车、无人驾驶载人、无人驾驶载物等研究；

• 国内外主要图商高精度地图生产更新技术、主要产品、应用场景等研究；

• 国内外主要高精度地图技术供应商高精度地图业务布局、主要技术等研究。

《2022年高精度地图产业研究报告》目录

本报告共330页

01

高精度地图政策标准及法规现状

1.1 高精度地图相关政策 

1.1.1 2022年最新政策：开展智能网联汽车高精度地图应用试点

1.1.2 2022年最新政策：交通部批准百度开展高精地图试点

1.1.3 2022年最新政策：上海加快智能网汽车创新发展

1.2 高精度地图相关法规

1.2.1 国外高精度地图相关法规

1.2.2 国内高精度地图相关法规

1.2.3 2022年最新法规：高精地图的测绘资质审查逐渐收紧（1）

1.2.4 2022年最新法规：高精地图的测绘资质审查逐渐收紧（2）

1.2.5 2022年最新法规：自然资源部明确车载传感器及智能网联汽车制造等不属于法定测绘活动

1.2.6 2022年最新法规：重庆出台智能网联汽车高精度地图管理办法

1.3 高精度地图相关标准

1.3.1 国外地图标准生态：欧洲

1.3.2 国外地图标准生态：日本

1.3.3 国外高精度地图标准制定现状

1.3.4 中国高精度地图标准定制现状（发布）

1.3.5 中国高精度地图标准定制现状（预研）

1.3.6 中国高精地图标准进展：众包更新标准逐步完善

1.3.7 2022年最新标准：《道路交叉路口交通信息全息采集系统通用技术条件》团体标准正式发布

1.3.8 2022年最新标准：国内首个道路高精度电子导航地图质量规范行业标准立项获批

1.3.9 2022年最新标准：国内即将迎来自主泊车地图标准

1.3.10 2022年最新标准：首个聚焦于智能网联车用地图领域的省级地方标准出台

1.4 高精度地图的合规性

1.4.1 国家加大汽车数据安全管控

1.4.2 高精度地图数据合规生产流程

1.4.3 高精度地图合规化数据服务

1.4.4 高精度地图合规发途径：打造高精度动态地图基础平台

02

高精度地图市场规模及竞争格局

2.1 高精度地图市场规模

2.1.1 2022年国内自动驾驶车辆配置高精度地图的装机规模估算

2.1.2 中国乘用车前装高精地图市场规模（1）

2.1.3 中国乘用车前装高精地图市场规模（2）

2.2 高精度地图市场竞争格局

2.2.1 高精度地图市场格局

2.2.2 高精度地图市场玩家一：国内传统图商十大供应商（1）

2.2.3 高精度地图市场玩家一：国内传统图商十大供应商（2）

2.2.4 高精度地图市场玩家一：主要图商产品对比

2.2.5 高精度地图市场玩家一：三大量产图商对比

2.2.6 高精度地图市场玩家二：主机厂高精度地图布局

2.2.7 高精度地图市场玩家二：主机厂高精度地图由外购到自研之路

2.2.8 高精度地图市场玩家二：主机厂高精度地图自研之路面临困境

2.2.9 高精度地图市场玩家二：主机厂高精度地图布局案例（1）

2.2.10 高精度地图市场玩家二：主机厂高精度地图布局案例（2）

2.2.11 高精度地图市场玩家三：国外图商

2.3 高精度地图落地的商业模式

2.3.1 高精度地图已经实现商业化落地的场景

2.3.2 高精度地图商业模式一：自动驾驶

2.3.3 高精度地图商业模式二：停车场

2.3.4 高精度地图盈利模式分类

2.3.5 高精度地图业务模式总结：国内图商（1）

2.3.6 高精度地图业务模式总结：国内图商（2）

2.3.7 高精度地图业务模式总结：国外图商（1）

2.3.8 高精度地图业务模式总结：国外图商（2）

2.3.9 高精度地图的盈利模式案例：云 SaaS 服务模式

03

高精度地图量产关键技术

3.1 高精度地图生产

3.1.1 高精度地图的生产流程

3.1.2 高精度地图生产流程一：城市道路高精度地图采集难度大

3.1.3 高精度地图生产流程二：点云高精地图生成

3.1.4 高精度地图生产流程二：视觉融合点云建图

3.1.5 高精度地图生产流程二：激光雷达点云建图

3.1.6 高精度地图生产流程三：特征提取

3.1.7 高精度地图生产工具：开源架构Lanelet2

3.1.8 高精度地图生产工具：开源架构OpenDRIVE

3.1.9 高精度地图生产案例一：百度

3.1.10 高精度地图生产案例二：四维图新自动化地图生产线

3.1.11 高精度地图生产案例二：四维图新自动化成图技术

3.1.12 弱高精度地图生产流程

3.1.13 弱高精度地图生产流程一：不同传感器的空间融合

3.1.14 弱高精度地图生产流程二：环境建模

3.1.15 弱高精度地图生产流程三：实现在线高精矢量重建地图

3.1.16 高精度地图生产技术趋势：SD/HD地图一体化生产

3.2 高精度地图更新

3.2.1 高精度地图更新发展趋势：从专业采集到众包更新

3.2.2 高精度地图众包更新方法

3.2.3 高精度地图众包更新面临的问题（1）

3.2.4 高精度地图众包更新面临的问题（2）

3.2.5 高精度地图众包更新方案一：低成本采集+SLAM算法

3.2.6 高精度地图众包更新方案二：纯视觉+深度学习+SLAM算法（1）

3.2.7 高精度地图众包更新方案二：纯视觉+深度学习+SLAM算法（2）

3.2.8 高精度地图众包更新方案二：纯视觉+深度学习+SLAM算法（3）

3.2.9 高精度地图众包更新方案三：云+端形成更新闭环

3.2.10 高精度地图更新主体一：主机厂众包更新方案（1）

3.2.11 高精度地图更新主体一：主机厂众包更新方案（2）

3.2.12 高精度地图更新主体二：技术供应商众包更新方案

3.2.13 高精度地图众包更新案例一：四维图新Map Learning平台（1）

3.2.14 高精度地图众包更新案例一：四维图新Map Learning平台（2）

3.2.15 高精度地图众包更新案例一：四维图新Map Learning平台（3）

3.2.16 高精度地图众包更新案例一：四维图新专有数据处理平台

3.2.17 高精度地图众包更新案例二：TomTom在云端完成众包数据融合

3.3 高精度地图数据分发与融合

3.3.1 高精度地图数据分发与融合流程

3.3.2 流程一：高精度地图数据分发引擎架构

3.3.3 流程一：高精度地图数据分发引擎的路网模型

3.3.4 流程一：高精度地图数据分发引擎集成形态

3.3.5 流程一：高精度地图数据分发引擎集成形态之高精度地图盒子

3.3.6 流程一：高精数据分发引擎主要供应商

3.3.7 流程二：高精度地图数据格式转换（1）

3.3.8 流程二：高精度地图数据格式转换（2）

3.3.9 流程三：高精度地图数据分发与接收端的交互

3.3.10 流程四：高精度地图数据融合

3.3.11 流程四：高精度地图数据分发与ADAS的融合

3.3.12 流程四：高精度地图数据分发与ADAS应用的关系

3.3.13 高精度地图数据分发融合案例一：四维图新交叉关联图层

3.3.14 高精度地图数据分发融合案例二：高德地图数据融合应用方法

3.3.15 高精度地图数据分发融合趋势：在中央域控制器集中处理

3.4 高精度地图与V2X技术融合应用

3.4.1 高精度地图对V2X的作用一：基础设施

3.4.2 高精度地图对V2X的作用二：数据支撑

3.4.3 高精度地图对V2X的作用三：辅助实现高精定位

3.4.4 V2X对高精度地图的作用一：数据存储

3.4.5 V2X对高精度地图的作用二：数据分发（1）

3.4.6 V2X对高精度地图的作用二：数据分发（2）

3.4.7 V2X对高精度地图的作用三：地图数据更新

3.4.8 高精地图与V2X融合应用案例：红绿灯提示

3.5 高精度地图应用于车道级定位

3.5.1 基于高精度地图的车道级定位方案结构

3.5.2 车道级定位方案中的地图匹配技术一：基于点云的地图匹配

3.5.3 车道级定位方案中的地图匹配技术一：基于点云的地图匹配算法（1）

3.5.4 车道级定位方案中的地图匹配技术一：基于点云的地图匹配算法（2）

3.5.5 车道级定位方案中的地图匹配技术二：基于深度学习的地图匹配（1）

3.5.6 车道级定位方案中的地图匹配技术二：基于深度学习的地图匹配（2）

3.5.7 基于高精度地图的车道级定位方案供应商

3.5.8 应用案例一：美行科技基于高精度地图的车道级定位方案

3.5.9 应用案例二：岚图基于弱高精度地图的城市道路高精度定位方案

04

高精度地图量产应用场景

4.1 不同等级自动驾驶对高精度地图的需求

4.1.1 不同等级自动驾驶用高精地图需要的道路要素

4.1.2 自动驾驶对高精地图要素的要求：L2级NOA功能

4.1.3 自动驾驶对高精地图要素的要求：L2级Hands Free功能

4.1.4 自动驾驶对高精地图要素的要求：L3级

4.1.5 自动驾驶对高精地图要素的要求：L4级（1）

4.1.6 自动驾驶对高精地图要素的要求：L4级（2）

4.1.7 自动驾驶所处发展阶段：人机共驾

4.1.8 人机共驾阶段高精度地图的框架

4.1.9 人机共驾阶段对高精地图产业带来的挑战

4.2 高精度地图应用场景一：乘用车高速自动驾驶

4.2.1 自主品牌量产乘用车高精度地图搭载情况（1）

4.2.2 自主品牌量产乘用车高精度地图搭载情况（2）

4.2.3 自主品牌量产乘用车高精度地图搭载情况（3）

4.2.4 自主品牌量产乘用车高精度地图搭载情况（4）

4.2.5 自主品牌量产乘用车高精度地图搭载情况（5）

4.2.6 合资品牌量产乘用车高精度地图搭载情况

4.2.7 量产案例一：广汽Aion高精度地图装车需求

4.2.8 量产案例一：广汽Aion高精度地图的解决方案

4.2.9 量产案例一：广汽Aion电子视野线系统

4.2.10 量产案例一：广汽Aion高精度地图曲率和坡度

4.2.11 量产案例二：小鹏搭载高精地图方案

4.2.12 量产案例二：小鹏P7高精度地图可实现功能

4.2.13 量产案例二：小鹏基于高精度地图实现城市辅助驾驶

4.2.14 量产案例三：长城WEY借助高精度地图实现点对点自动驾驶

4.2.15 量产案例四：通用搭载的高精地图方案

4.2.16 量产案例五：理想搭载HD地图

4.2.17 量产案例五：蔚来从2020年开始引入高精度地图

4.2.18 量产案例五：蔚来融合高精度地图的NOP

4.2.19 量产案例六：上汽智己自动驾驶硬件方案

4.2.20 量产案例七：上汽大通MAXUS MIFA 9

4.2.21 量产案例八：吉利极氪001

4.2.22 量产案例九：阿维塔11具备高速+城市场景辅助驾驶

4.2.23 量产规划一：宝马高精度地图装车需求及解决方案（1）

4.2.24 量产规划一：宝马高精度地图装车需求及解决方案（2）

4.2.25 量产规划一：宝马高精度地图量产功能

4.2.26 乘用车自动驾驶新战场：城市场景

4.2.27 城市场景自动驾驶高精地图解决方案：SD pro map

4.2.28 城市自动驾驶乘用车高精度地图搭载方案一：多传感器融合 + 高精地图

4.2.29 城市自动驾驶乘用车高精度地图搭载方案二：重感知+轻地图

4.2.30 重感知+轻地图应用案例一：智行者

4.2.31 重感知+轻地图应用案例二：毫末智行

4.3 高精度地图应用场景二：乘用车低速自主泊车

4.3.1 AVP地图种类一：高精度地图

4.3.2 AVP地图种类一：SLAM实时地图

4.3.3 停车场高精地图前五大供应商

4.3.4 应用案例一：全道科技停车场高精地图建图系统

4.3.5 应用案例二：纵目科技基于高精地图的泊车产品

4.3.6 自主泊车地图发展趋势：车/场/云/APP一张图

4.4 高精度地图应用场景三：无人驾驶载物

4.4.1 高精度地图对低速无人载物的重要性

4.4.2 低速无人载物用高精度地图建图方法：SLAM建图

4.4.3 无人驾驶载物高精度地图供应商格局（1）

4.4.4 无人驾驶载物高精度地图供应商格局（2）

4.4.5 无人驾驶载物应用案例一：美团无人配送车

4.4.6 无人驾驶载物应用案例二：京东无人配送车

4.5 高精度地图应用场景四：无人驾驶载人

4.5.1 高精度地图是高阶（无人）自动驾驶必须品

4.5.2 无人驾驶载人应用场景一：无人Robotaxi高精度地图应用

4.5.3 无人驾驶载人应用场景一：Robobus高精度地图应用

4.5.4 无人驾驶载人应用案例：PIX Moving 无人驾驶小巴

05

国内外图商研究

5.1 百度地图

5.1.1 百度“车路云图”统筹发展

5.1.2 百度高精度地图产品体系

5.1.3 百度人机共驾地图

5.1.4 百度高精地图产品优势一：SD/HD地图一体化生产

5.1.5 百度高精地图产品优势二：数据闭环更新能力强

5.1.6 百度高精地图产品优势三：更新频率高

5.1.7 百度高精地图产品优势四：覆盖范围广

5.1.8 百度高精地图产品优势五：通过驾舱应用验证地图准确性

5.1.9 百度高精地图产品优势六：支持快速量产

5.1.10 百度高精地图产品优势七：舱驾图深度融合

5.1.11 百度高精地图产品规划

5.1.12 百度AVP高精度地图采用机器视觉即时采集

5.1.13 百度将高精地图和自动驾驶整合（1）

5.1.14 百度将高精地图和自动驾驶整合（2）

5.1.15 百度高精地图生态及合作伙伴

5.2 四维图新

5.2.1 四维图新在高精度地图领域的市场优势一：可提供全场景高精地图产品

5.2.2 四维图新在高精度地图领域的市场优势二：搭建第三方高精度地图平台

5.2.3 四维图新纵深布局以高精度地图为核心的软硬一体化解决方案

5.2.4 四维图新卡位“底图-更新-定位”关键环节

5.2.5 四维图新主要高精地图产品

5.2.6 四维图新高精地图能力已超过L2+级别

5.2.7 四维图新AVP地图

5.2.8 四维图新高精度地图引擎

5.2.9 四维图新高精度地图更新技术：UGC

5.2.10 四维图新高精度地图更新技术：算法及工具

5.2.11 四维图新面向L5的数据驱动开放平台

5.2.12 四维图新高精度地图质量控制体系

5.2.13 四维图新合作伙伴覆盖车企和Tier 1

5.3 易图通

5.3.1 易图通公司简介

5.3.2 易图通与箩筐科技共振搭载高精地图平台商

5.3.3 高精地图产品

5.3.4 易图通高精地图更新

5.3.5 易图通电子地平线（1）

5.3.6 易图通电子地平线（2）

5.3.7 易图通停车场高精地图（1）

5.3.8 易图通停车场高精地图（2）

5.3.9 易图通高精地图云平台

5.4 高德地图

5.4.1 高德地图公司简介

5.4.2 高德地图数据采集生产

5.4.3 高德基于高精地图和高精定位的一体化解决方案

5.4.4 高德地图第三代车载导航

5.4.5 高德HD地图与SD地图的匹配

5.5 腾讯

5.5.1 腾讯公司简介

5.5.2 腾讯高精地图解决方案

5.5.3 腾讯高精度地图更新

5.5.4 腾讯针对人机共驾的智驾地图

5.5.5 腾讯“车云一体化”战略布局

5.6 亿咖通

5.6.1 亿咖通融资情况

5.6.2 亿咖通高精度地图业务

5.7 晶众地图

5.7.1 公司简介

5.7.2 晶众地图停车场高精度地图产品优势

5.7.3 晶众地图AVP高精度地图

5.7.4 晶众地图AVP高精度地图数据交付及更新

5.7.5 晶众地图停车导航高精度地图

5.7.6 晶众地图停车场高精度地图获量产订单

5.8 美行科技

5.8.1 美行科技业务布局

5.8.2 美行科技全链路高精度地图服务能力

5.8.3 美行科技高精度地图融合平台

5.8.4 美行科技高精度地图众包生产方案

5.9 华为

5.9.1 华为高精度地图布局

5.9.2 华为自动驾驶地图数据系统

5.9.3 华为高精地图云服务

5.9.4 华为基于自动驾驶开放平台实现高精度地图众包更新

5.9.5 华为高精度地图应用：全息路口

5.9.6 华为高精度地图应用：ADS高阶自动驾驶系统

5.10 中海庭

5.10.1 中海庭公司简介

5.10.2 中海庭高精地图业务

5.10.3 中海庭高精度地图更新

5.10.4 中海庭高精度地图引擎

5.10.5 中海庭高精度地图应用场景一：泊车

5.10.6 中海庭高精度地图应用场景二：高速/城区辅助驾驶

5.10.7 中海庭基于高精度图的产品

5.10.8 中海庭高精度电子地图数据产品挂牌交易

5.11 京东

5.11.1 京东高精地图业务

5.11.2 京东高精地图应用场景

5.12 丰图科技

5.12.1 丰图科技高精度地图业务

5.13 立得空间

5.13.1 立得空间公司简介

5.13.2 立得空间基于高精度地图的自动驾驶技术（1）

5.13.3 立得空间基于高精度地图的自动驾驶技术（2）

5.13.4 立得空间基于SLAM算法进行室内地图建设

5.13.5 立得空间停车场高精度地图

5.13.6 立得空间高精度地图应用场景

5.14 Momenta

5.14.1 Momenta公司简介

5.14.2 Momenta高精地图技术路线

5.14.3 Momenta高精地图在Mpilot Parking中的作用

5.15 Here

5.15.1 Here公司简介

5.15.2 Here地图演进方式

5.15.3 Here高精地图业务

5.15.4 Here HD Live Map

5.15.5 Here高精地图数据更新

5.15.6 Here高精地图在华布局

5.15.7 Here支持中国汽车品牌“出海”

5.16 TomTom

5.16.1 TomTom公司简介

5.16.2 TomTom高精度地图业务

5.16.3 TomTom AutoStream高精度地图交付服务

5.16.4 高精度地图的采集与绘制

5.16.5 TomTom高精度地图众包更新

5.16.6 TomTom基于地图的一体化ADAS软件

5.16.7 TomTom与EB的合作

06

高精度地图相关技术公司研究

6.1 Mobileye

6.1.1 高精地图业务

6.1.2 Mobileye REM地图数据覆盖范围

6.1.3 Mobileye REM技术实现众包更新

6.1.4 REM降低地图生产维护成本

6.1.5 Mobileye REM可实现的功能

6.1.6 Mobileye基于REM的地图扩展服务

6.1.7 REM在全球的进展

6.1.8 Mobileye中国市场遇阻

6.1.9 Mobileye通过OTA升级极氪辅助驾驶功能

6.2 英伟达

6.2.1 英伟达收购DeepMap布局高精度地图

6.2.2 英伟达适用于自动驾驶汽车的 DRIVE Map（1）

6.2.3 英伟达适用于自动驾驶汽车的 DRIVE Map（2）

6.2.4 英伟达子公司DeepMap的众包更新方案（1）

6.2.5 英伟达子公司DeepMap的众包更新方案（2）

6.3 博世

6.3.1 博世收购Atlatec布局高精地图

6.3.2 博世低成本易部署的地图测绘方案

6.4 DMP

6.4.1 DMP公司简介

6.4.2 DMP动态地图

6.5 Carmera

6.5.1 Carmera被丰田收购

6.5.2 Carmera自动驾驶3D地图解决方案

6.5.3 Carmera地图数据采集方式

6.6 宽凳科技

6.6.1 宽凳科技高精地图技术方案

6.6.2 宽凳科技高精度地图质量评估系统

6.7 DeepMotion

6.7.1 DeepMotion被小米收购

6.7.2 DeepMotion高精地图技术方案

6.7.3 DeepMotion高精地图特点

6.8 迪路科技

6.8.1 迪路科技公司简介

6.8.2 迪路科技高精度地图解决方案

6.8.3 迪路科技高精度地图生产流程（1）

6.8.4 迪路科技高精度地图生产流程（2）

6.9 其它

6.9.1 地平线高精度地图更新方案

6.9.2 Mapbox高精度地图业务

6.9.3 Mapper.ai高精度地图业务

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