实现高精地图、普通地图“一张图”—访高德地图高精地图业务中心总经理向哲
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高精地图在国内的发展，与绝大部分新领域的成长是雷同的。从传统图商依附初创的自动驾驶公司做数据测试开始，到L3级自动驾驶车和一批造车新势力带来机遇，十几年的酝酿，随着车企不断攀升自动驾驶能力，高精地图迎来了黄金期。
公众的关注和市场的信心，让自动驾驶热度持续走高，风口频现。现在，“高精地图与自动驾驶”已经是人们茶余饭后热门的谈资。
自动驾驶的雏形是战争的需要。二十世纪初，科学家们尝试用无线电遥控小车运送火药驶向敌营自爆；后来，工程师们把无线电遥控装置在汽车上，成功实现了行进、转弯等基本电控；再后来，航空业开始探索自动驾驶，随后自动驾驶再次在道路状况更为复杂的汽车业掀起波澜……
人工驾驶汽车时，人们通过地图导航寻找路线，通过大脑与肢体的配合，完成对道路环境的感知、分析，对车辆的操控等。自动驾驶就意味着必须使用传感器、计算机、智慧大脑等来代替人的这一系列操作，在这个过程中，除了要对环境进行感知，对汽车进行定位，我们还需要高精地图。
据IDC（互联网数据中心）发布的2020年《高精度地图解决方案市场份额》研究报告显示，我国高精度地图市场总量达到4.74亿元，增速达70%。《智能网联汽车高精地图白皮书2020》根据当年汽车保有量，估算得出其目前市场潜在规模约281亿元。“这是一个高速发展的市场，相关企业正以不同的技术路线与方案嵌入市场。”
高德地图高精地图业务中心总经理向哲
作为行业重要的图商之一，高德地图拥有4亿+月活用户，是我国首个DAU（日活跃用户数）过亿的出行平台，也是继支付宝、手机淘宝等之外，阿里生态体系内新增的又一个DAU过亿的超级APP。高德地图高精地图业务中心是负责高德自动化驾驶业务的部门，在本期杂志中，让我们听听中心总经理向哲博士对“高精地图与自动驾驶”的分析与研判。
面向自动驾驶的高精地图是什么
高精地图被看作是自动驾驶汽车不可或缺的核心条件，它需要准确表达现实世界各类要素的空间位置和相对关系，因此高精地图的生产对采集资料的精度要求很高。
目前工业级自动驾驶大致可以分为两类，第一类是以特斯拉、小鹏等造车新势力为用户生产具备“辅助驾驶功能”的智能车为代表。用户在使用这些自动驾驶功能时，要随时接管驾驶，驾车过程中出现的法律问题责任主要在人；第二类就是典型的L4。例如谷歌在做的在城市里自动驾驶的出租车、物流干线货车等，与第一类自动驾驶相比，这类L4自动驾驶理论上在车上是没有司机的——虽然目前正处于验证阶段，司机席还有司机。
以上两类自动驾驶都要依靠于高精地图的支持。
向哲：高精地图是自动驾驶车辆“脑子”里的地图，能够让车辆知道接下来“看不见”的路况是什么样的。自动驾驶的四个关键功能：感知、高精定位、决策规划、车辆控制，这里面至少有三个功能都依靠于高精地图的支持。
向哲：主要有道路层、车道层、定位对象、动态层。
道路层：HD（高精地图，保存的是车道级别的信息）和SD（普通地图，保存的是道路级别的信息）的数据是紧密匹配的。目前几乎所有自动驾驶都是先由用户告诉智能系统，我要从某地开往某地，这两个地点之间的驾驶路线规划由SD道路数据来支持。HD数据并不孤立，要和SD数据连接。这也是汽车厂商在选择地图服务商时很看重的一点。
车道层：所有的自动驾驶底层对车辆的控制都依靠于高精地图数据的支持。
定位对象：图商与车厂密切合作，车厂基于哪些技术来做相对定位，选择哪些参考对象，精度做到什么水平等，双方一起沟通，联合研发。
动态层：未来的高精地图一定会含动态层，提供实时数据。
向哲：高德和市场上主流的造车新势力厂商在高精地图方面有深度合作。以小鹏汽车为例，它的辅助驾驶功能使用了高德所提供的高精地图能力，基本已经实现了高速公路上点到点的自动驾驶功能。如从北京开车走高速到广州，途中会遇到若干段高速的切换，即从一段高速通过匝道换到另一段高速，以及在高速上的变道超车。小鹏汽车的NGP辅助驾驶能力具备了以上两种能力，基本具备了从北京到广州的全程自动驾驶功能。
但在行车过程中，司机要随时盯着路况，在自动换道等时候，如果有剐蹭的风险，要人工接管驾驶，继续手动驾驶完成换道。这意味着，驾驶过程中，司机要随时准备接管驾驶。另外，在途经收费站的时候，司机也需要手动接管汽车的驾驶，因为目前高精地图还没有做到收费站里的车道级信息。在接近收费站的时候，语音助手会提示司机，前方收费站道路没有高精地图，需要手动接管驾驶。
以上的自动驾驶能力都会应用到小鹏P7等车型上。
向哲：我们预测，这类L4无人驾驶出租车要想走进普通人的生活中至少还要4~5年的时间。
从普通地图到高精地图
在SD地图数据方面，高德积累了海量交通大数据，可提供全国360多个城市和所有高速公路的实时交通路况，并实现了分钟级更新，实时路况的准确率超过90%，服务30万+APP。“高德方案”已经成为人们出行的优先选项之一。
从SD地图到HD地图，会带来哪些改变和挑战呢？
向哲：SD地图和D地图一直处在拉通和融合的过程。我们已经解决了HD、SD两张图一起使用的问题，当下我们正在把SD和HD变成一张图，它将是作为产品的一张地图，背后是采集和生产的一张图。这些都在我们的计划中。
向哲：常规的高精地图生产可以概括为“采集”“生产”“产品化”三个阶段。
采集车是由多种先进测量传感器精密集成的移动采集系统，一般会包含Lidar、惯导、相机等设备，根据采集场景不同，搭载不同型号的传感器设备。
采集设备把外部现实世界里含精度的数据采集回来后，再通过图像识别、精度处理、人工处理等步骤，“变成”可以使用的高精地图数据。
向哲：首先，最开始的时候要用成本相对昂贵的专业打底车，在全国道路范围内测量和采集高精地图数据。这种采集要同时保证相对精度和绝对精度。然后用相对廉价的专业更新车来采集路面信息的局部变化（相对变化）图识，例如重新刷过的地面标识，新竖立的牌、杆等。也可以用更廉价的众包设备做更快速的采集更新。在真实业务场景里，需要在“精度”和“鲜度”间找到平衡，反复地迭代。
向哲：高精地图的采集生产体系，其实就是“一张图”的采集生产体系。这个体系的升级，就是利用技术能力，做好成本、鲜度、质量从一个平衡点到下一个平衡点的迭代。
最需要突破的技术，是“既鲜又精”的采集技术，比如：如何设计制造不同成本、不同精度、不同部署能力的采集测绘设备；如何协同不同类设备1联合进行采集，同时满足精度、鲜度上的产品要求；如何设计和应用算法，提升采集资料的绝对精度、相对精度，并保证多次采集资料之间彼此对齐严丝合缝；如何综合应用图像和点云做好识别，提升生产的自动化水平等。
向哲：车道级是车载导航的一次升级。功能上，尤其在城市复杂道路场景下，如路口、高架、匝道等，车道级导航进一步提升了驾驶的安全性、合规性、经济性。对车厂而言，车道级地图渲染在大屏上，科技感和用户体验感也有效提升了车厂的品牌形象。
高精地图是不是自动驾驶的标配
就在本文刊发前夕，华为终端BGCEO、华为智能汽车解决方案BUCEO余承东对于自动驾驶发表了自己的看法，他认为现在自动驾驶还需要使用高精地图，但未来发展不应该依赖高精地图、车路协同。
而在此前，马斯克曾表示，对高精度地图进行了短暂的探索，但认为这不是一个好主意。
那么，高精地图究竞是不是自动驾驶的标配呢？它会是阶段性的必需品么？
向哲：我们认为高精地图是自动驾驶的标配，无论是辅助自动驾驶还是自动驾驶，均需高精地图。高精地图能够支持更精准的定位；提供超视距信息和车道级拓扑，让自动驾驶的规控系统有了“上帝视角”，而不受限“眼前”。这些功能，对自动驾驶的“帮助”或“必要性”是受到主流车厂认可的，也是行业中落地实践的常态。
向哲：特斯拉宣导“无高精地图”，是指不依赖图商提供的高精地图。特斯拉的理念是：人开车时，也不需要高精地图；自动驾驶应像人类一样，用“眼睛”去观察现场并做出驾驶决策。值得指出的是，特斯拉并非不依赖地图，其路线规划还是依赖导航地图；特斯拉在行驶过程中也会产生“短时高精地图”。
向哲：高精地图作为自动驾驶的一个零部件，车厂是否使用，取决于对自动驾驶方案“经济性价比”的判断。车厂要考察传感器、算法、算力、高精地图等软硬零部件的成本和水平，再根据其期望实现的自动驾驶效果，安全、舒适、场景适应性等，做出符合“经济性价比”最优的选型判断。目前来看，主流厂商均把高精地图作为经济的、必要的零部件。
在驾驶出行领域，我们认为地图数据（包括高精地图）的本质是“对道路环境的信息描述，及时分享给另外一些人使用”。这里，信息，尤其是及时的信息（即鲜度），应用价值毋庸置疑，而信息的分享，无疑是社会成本最低的模式。因此，我们判断地图的生命力是旺盛而长久的。
城市普通道路对高精地图数据的挑战
目前高德的高精地图已经完成了对高速和城市快速路段超30万公里道路的采集，正在进入稳定的定期更新状态。相比高速路、城市快速路，更难的难题在城市普通道路。
“城市高精地图数据的一个关键挑战在于路口，很多路口的地面缺乏交通线绘制。但城市普通道路的自动驾驶肯定是地图服务商和造车新势力未来会投入很大精力的重要场景。”
向哲：城市普通道路与高速城快道路相比，有一些完全不同的场景和特点，主要有三方面：
一是在高速环境下，主要使用RTK的模式去定位，但回到城市环境中，这种定位方式的精度就不能有效保证自动驾驶的需要，这就有赖于我们在高精地图中提供定位图层数据，帮助自动驾驶的车辆予以有效定位。
二是城市普通道路有大量的路口和红绿灯，这是在高速道路中几乎没有的场景。我们需要在地图数据中提供红绿灯的精准位置，帮助自动驾驶的车辆去有效观察和发现红绿灯，进而捕捉红绿灯的信号变化，帮助车辆进行路口决策。
三是大量复杂的场景。如在一些典型的路口，没有任何油漆标线，这个时候更依赖于高精地图提供虚拟车道的线路，帮助自动驾驶的车辆有效安全通过路口。
这些都是城市普通道路对高精地图提出来的难题。从技术角度来看，我们需要多次采集点云进行精准位置的匹配，这不仅仅是工作量的问题，一些磨损的部位对图像识别技术也提出更高要求，一些复杂的路口对数据的自动化分析处理也提出了挑战。
向哲：高德的高精地图，在高速城快早已实现了全国全覆盖，并在小鹏、理想等车厂落地应用，广受好评。城市普通路也有领先的产品，并再次实现国内的第一个商业化落地。高德对高精地图的发展规划是，针对自动驾驶功能不断完善高精地图的产品能力，提升高精地图的覆盖和鲜度，实现HD、SD一张图。
高德地图起源于测绘，是测绘地图经典应用和跨界 应用的代表。两院院士李德仁曾呼吁，测绘人要关心自 动驾驶，关心高精地图，因为这可以创造更多的测绘价 值和社会效应，给测绘人占领更多阵地带来机遇。我们 关注高德地图，就像关注我们的学科知识、专业技能那 样，期待其能发挥极致本领，续写精彩故事！
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