2030年中国高精地图产业市场规模达29亿元 | 2022高精度地图产业报告
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随着高阶自动驾驶技术开始在国内市场落地，预计高精地图技术作为核心配置方案有望开始逐渐在国内试点城市全面覆盖，预计2030年市场规模将达到29亿元。
本报告从高精地图产业概述、关键技术发展趋势、市场进展与规模预测、典型企业产品介绍四个方面进行分析，得出的核心观点有：
高精地图产业概述
高精度地图产业链上下游包含提供云服务、数据存储、计算的基础设施层，采用众包采集及集中采集的数据层，执行核心技术的软件算法平台层和自动驾驶应用层四大层级。从产品来看，高精度精地图不仅包含更加丰富的环境信息数据，还包括精确的车道级信息实现厘米级定位精度。高精度地图生产流程主要有数据采集、数据处理、数据融合、安全处理、地图审查、地图发布组成，其中数据采集是高精度地图生产流程中最重要的环节，也是成本占比最高的部分。
相比传统导航地图、ADAS地图而言，高精地图产品信息覆盖度高，能够满足自动驾驶实时动态更新需求的发展，而且在自动驾驶、物流行业、智慧城市等多领域均有较强的应用价值。目前来看，随着自动驾驶技术的发展，高精度地图数据资源可以在自动驾驶感知、决策、执行等领域分别扮演传感器性能拓展、更好车道级的智能化路径规划和决策及仿真验证训练的角色，也将是L3级别以上智驾技术不可或缺的感知方案配置。
由于涉及国家安全，高精度地图数据采集、编辑加工和生产制作必须由具有甲级导航电子地图制作测绘资质的国内单位承担，因此具有较高的政策准入壁垒。
关键技术发展趋势
高精地图数据采集是最基础的一环，也是保障数据质量最根本的一环，数据采集方式有测绘车专业采集、众包采集、RTK-SLAM即时定位与地图构建、MMT移动测量等多种技术，目前常用的为前两者。专业采集本身成本高，并且无法满足数据鲜度，众包采集成本低，但精度和准确度也低，因此将多种采集方式结合使用，优势互补，方能兼顾精度与新鲜度。
单一定位技术误差较大，高精地图融合定位技术可提高定位精度。高精地图作为传感器信息输入，融合摄像头、IMU、GNSS、车辆速度等信息，能精准将车辆所在车道反映在高精地图上，可以做到横向20cm，纵向30cm的定位精度，真正实现车道级导航功能。
目前制约高精地图发展的主要原因是数据采集和更新维护成本高，以专业车辆为主的采集方式相对效率低，采集和制作工艺复杂。未来产业将融合众包、多传感器融合AI算法等多种采集方式实现降本增效。
市场进展与规模预测
2021年国内高精地图市场较为集中，百度、四维图新、阿里高德、易图通、中海庭5家企业总市占率高达88.7%，其中百度与四维图新市占率超一半。头部图商已经抢先落地多家车企，如百度落地威马、长城魏派、蔚来、长安、广汽埃安等车企。抢先落地有利于资金回流、对冲成本，并获得应用数据，用于提升自身技术与产品质量，扩大自身的优势。
从收费模式上看，高精度地图将改变原有电子地图的License授权模式，采用开发费用+License+更新服务费模式，图商将向数据服务商方向进行改变。
国内外车企及Tier 1以投资收购的方式积极布局高精地图产业，如上汽、东风、吉利、小鹏均投资控股了传统图商，百度、阿里、腾讯均早在2014年通过收购获取了相关资质。但是，目前取得甲级导航电子地图资质的企业不到30家，其中具备驾驶地图审图号的企业仅6家。
随着高阶自动驾驶技术开始在国内市场落地，预计高精地图技术作为核心配置方案有望开始逐渐在国内试点城市全面覆盖，预计2030年市场规模将达到29亿元。
典型企业产品介绍
百度2013年全资收购长地万方获得高精地图甲级测绘资质，2019年获得高精地图全车道审图号，2021年推出第一代智图产品，目前包含标准地图（SD Map）、高级驾驶辅助驾驶（ADAS地图）和高精地图（HD地图）不同精度等级的地图数据产品，覆盖L0-L4不同级别自动驾驶方案与服务，计划2025年实现人机共驾。
阿里2014年以收购投资的方式获得高德控股权，高德地图自研的采集系统可实现相对精度10cm的采集，高德的第三代导航系统，导航能力从“导人”升级为“人车共导”，基于高精地图和AI视觉技术可提供车道级定位导航，已率先搭载于小鹏P7、理想L9。
腾讯智驾地图将标准SD地图、ADAS地图、高精地图从数据源上进行统一融合，不仅支持车道级导航、 AR导航，还可针对人工驾驶、辅助驾驶、智能驾驶自动切换符合场景需求的地图形态。
1980年代，传统车载导航电子地图出现，主要向车主提供位置及路网信息、道路导航服务，其路网信息在地图数据库中是线条的链接，没有道路的宽度、弯道曲率、斜率等详细信息；后来的ADAS地图在传统导航地图基础上，增加现实世界场景内容数据，包含道路拓扑、形状、坡度、弯道曲率、车道数或限速数值等道路属性，并通过将车辆当前位置与地图中车辆即将驶入的路段进行匹配，进而分析前方路况，提供信息预警；2012年，自动驾驶汽车进入研制、测试阶段，对车载导航地图的精确度提出了更高的要求，推动车载导航地图进入高精地图阶段。
高精地图不仅包含了更加丰富的环境信息数据，更加真实地反应道路的实际情况，还包括精确的车道级信息实现厘米级定位精度，并且能够根据道路状态以及车主的驾驶习惯提供个性化驾驶解决方案。
高精度地图生产流程主要有数据采集、数据处理、数据融合、安全处理、地图审查、地图发布组成，其中数据采集是高精度地图生产流程中最重要的环节，也是成本占比最高的部分。
高精度地图数据资源可以在自动驾驶感知、决策、执行等领域分别扮演传感器性能拓展、更好车道级的智能化路径规划和决策及仿真验证训练的角色。
在L1-L2级辅助驾驶阶段，传统导航电子地图仍然可以发挥重要作用，高精地图仅作为安全冗余的保障；但在L3+自动驾驶领域，是辅助判断路况是否可启用自动驾驶功能的重要基础数据，也是必不可少的数据库和知识库，提供其他传感器无法替代的先验知识，包括道路信息、环境信息和实时动态信息等。
出于国家安全的考虑，我国现行政策法规对于高精度地图数据采集、要素表达、数据加密等方面进行了诸多限制，如《关于加强自动驾驶地图生产测试与应用管理的通知》、《关于导航电子地图管理有关规定的通知》、《汽车数据安全管理若干规定》等文件，均要求图商对部分地理数据保密，如桥梁道路的曲率、坡度、宽度等属性，但同时产业发展需要上述数据，2022年8月自然资源部出台《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》，在北上广深杭重六大城市开展试点工作，鼓励管理创新、技术创新和服务业态创新，寻求安全与发展的平衡点。
从采集技术方面看，高精地图数据采集方式有测绘车专业采集、众包采集、RTK-SLAM即时定位与地图构建、MMT移动测量、数据更新情报中心等多种技术，目前常用的为前两者，专业采集本身成本高，并且无法满足数据鲜度；众包采集成本低，但精度和准确度也低，因此将多种采集方式结合使用，优势互补，方能兼顾精度与新鲜度。众包采集主要分为激光和视觉两大方向，激光雷达输出的三维模型与视觉输出的交通要素相结合，方可产出完整的高精地图。
从定位精度来看，单一定位技术误差较大，高精地图融合定位技术可提高定位精度。高精地图作为传感器信息输入，融合摄像头、IMU、GNSS、车辆速度等信息，能精准将车辆所在车道反映在高精地图上，可以做到横向20cm，纵向30cm的定位精度，真正实现车道级导航功能。目前制约高精地图发展的主要原因是数据采集和更新维护成本高，以专业车辆为主的采集方式相对效率低，采集和制作工艺复杂。应当加快融合众包、多传感器融合AI算法等多种采集方式，可实现降本增效。同时加快数据统一标准建设，解决图商供给侧与车企需求侧数据格式不一等长期行业痛点问题。
中国高精地图市场较为集中，百度、四维图新、阿里高德、易图通、中海庭5家企业总市占率高达88.7%，其中百度与四维图新市占率超一半。百度2013年收购传统图商“长地万方”获取甲级资质及其成果，起点颇高，后发布百度智图；四维图新早在2001年便获取甲级资质，是中国最获批的企业之一，深耕地图产业多年，2014年又获得腾讯资金助力；高德地图在2014年被阿里收购，本就在手机导航、传统车机导航应用颇广，为高精地图开发奠定基础。
从落地情况来看，头部图商已经抢先落地多家车企，如百度落地威马、长城魏派、蔚来、长安、广汽埃安等，抢先落地有利于资金回流、对冲成本，并获得应用数据，用于提升自身技术与产品质量，扩大自身的优势。
从收费模式上看，高精度地图将改变原有电子地图的License授权模式，采用开发费用+License+更新服务费模式，图商将向数据服务商方向进行改变。
国内外车企及Tier 1以投资收购的方式积极布局高精地图产业，如上汽、东风、吉利、小鹏均投资控股了传统图商，百度、阿里、腾讯均早在2014年就通过收购获取了相关资质。
从市场规模来看，自动驾驶产业快速增长，高精度地图作为高阶自动驾驶必要的数据，逐渐广泛应用在乘用车上，行业迎来了高速发展时期，我们预计2022年中国高精地图产业市场规模可达9.4亿元，同比增长45%，2025年、2030年市场规模将分别达到21亿元、29亿元。
国内市占率第一的百度，2013年全资收购长地万方获得高精地图甲级测绘资质，2019年获得高精地图全车道审图号，2021年推出第一代智图产品，目前包含标准地图（SD Map）、高级驾驶辅助驾驶（ADAS地图）和高精地图（HD地图）不同精度等级的地图数据产品，覆盖L0-L4不同级别自动驾驶方案与服务，计划2025年实现人机共驾。
另外，阿里2014年以收购投资的方式获得高德控股权，高德地图自研的采集系统可实现相对精度10cm的采集，高德的第三代导航系统，导航能力从“导人”升级为“人车共导”，基于高精地图和AI视觉技术可提供车道级定位导航，已率先搭载于小鹏P7、理想L9。
腾讯智驾地图将标准SD地图、ADAS地图、高精地图从数据源上进行统一融合，不仅支持车道级导航、 AR导航，还可针对人工驾驶、辅助驾驶、智能驾驶自动切换符合场景需求的地图形态。
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