没看这篇文章，千万别说你了解高精地图 | TC 杭州
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掌握全局的高精地图
Mapbox 在上周一、周二参加了今年杭州站的 TechCrunch 创新峰会，不知道如果你在现场的话有没有来 Mapbox 展位上跟我们互动赢取你的小礼物呢。
同时周一下午 Mapbox 还在自动驾驶专场跟大家聊了聊自动驾驶和高精地图。下面是 TechCrunch（动点科技）的报道，欢迎取阅。👏
在自动驾驶圈内呆久了，你绝对听说过高精地图。
但什么是高精地图？它与传统导航地图又有何区别？高精地图对自动驾驶到底意味着什么？它与自动驾驶其他传感器是否非此即彼？……在你未能回答这些问题之前，千万别说自己懂高精地图。
为了帮助大家解答上述问题，近日，在 TechCrunch 国际创新峰会杭州 2018 自动驾驶专题论坛上，我们专门邀请了易图通科技自动驾驶研发中心总经理羊铖、宽凳科技首席技术官冯汉平、Deepmotion 首席执行官蔡锐以及 Mapbox 汽车与企业发展总监杨莘农四位高精地图行业大咖，针对高精地图行业现状进行一场深刻的探讨。
如何定义高精地图？
就跟 AI 芯片目前没有一个明确的定义 一样，对于什么是高精地图，虽然目前业内大概有两种不同的解释，一个是高精度地图，一个是自动驾驶地图，但尚缺乏一个统一的共识。
对此，冯汉平认为，这两个概念只是同一个事物不同的方向。“高精地图主要使用对象是自动驾驶车，为了让自动驾驶车能够使用，肯定需要做到精度很高，而且我们一直认为，自动驾驶使用的高精地图的精度要求比自动驾驶本身要求的精度还要高一个级别，因为只有你的底层数据够精准，才能让自动驾驶汽车达到要求。”
杨莘农的观点比较类似，他认为不管是高精度地图还是自动驾驶地图，主要是由你将这个地图用在什么地方所决定的。
不过，同样基于上述理由，羊铖倒是更倾向将高精地图理解为高精度地图。“高精地图不仅仅可以用于自动驾驶，当然用于自动驾驶也是毋庸置疑的。但高精地图除了用于自动驾驶之外，还可以用于汽车驾驶包括自动驾驶地图仿真、交通事故责任的判定（即通过分析车辆在道路上的精确位置，帮助交管部门判定事故的责任）等更多领域。”羊铖如此表示。
蔡锐倒不纠结，他认为不管是叫高精度地图还是自动驾驶地图都不重要，只要这是一种给机器看的地图，为帮助汽车看清世界而量身打造的地图就好。
高精地图与传统地图的区别？
另外，关于高精地图与传统地图的区别，冯汉平似乎看得挺明白，他一口气列出了二者的三大区别：
第一，高精地图对精度的要求很高，基本上要做到厘米级别。
第二，高精地图包含的地图信息非常丰富，所以对于自动化要求更高。
第三，它对实时要求也非常高，对于道路上各种实时的场景、交通，或者道路上发生的交通事故必须快速的进行更新。
对此，杨莘农认为高精地图与传统地图的区别还在于高精地图应该给予自动驾驶一定的决策能力。“普通导航地图是给人看的，它会建议你应该怎么走，但最终的决策还是由人做出的，包括是不是要加减速，是不是要避让行人等等。而高精地图是给机器看的，从这个角度来说，机器需要做很多人类要做的决策，即，相较于普通导航地图，高精地图就要提供帮助汽车做出决策的元素。”
因此，羊铖则补充认为传统的地图并不是汽车的一个部件，而高精地图则是自动驾驶汽车必不可少的一个部件。
那么，高精地图需要采集哪些元素？
由于高精地图产业仍处于发展完善阶段，这个问题的答案其实是开放性的。
羊铖介绍，高精地图其实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其实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（包括摄像头、激光雷达等）解决方案；而在动态层，大家也还处于探讨研究的阶段。”羊铖表示。
蔡锐也很同意羊铖的观点，他认为高精地图包含的元素首先决定于无人驾驶车辆本身采用了什么样的传感器，其次，还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也应该是不一样的。鉴于目前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、不同的传感器生成不同的高精地图。
虽然高精地图所需要的元素不仅多，而且复杂，以至于现阶段很难说能够穷尽列出一个列表。不过，杨莘农还是归纳认为这个列表内的元素无非就三大部分：
第一部分是视觉元素，即机器代替人眼所看见的场景，包括车道线，包括转弯、上坡、红绿灯、障碍物。
第二部分是与定位、高精度定位（厘米级）相关的元素。（对此，冯汉平补充认为这些元素包括车道线、车道上各种道路的标识、符号、路边的牌子，甚至桥梁等。）
第三部分是决策类元素，主要用来帮助机器和无人驾驶做决策。
最后，冯汉平呼吁，决定要往高精地图中加入哪些元素，千万不要闭门造车，所有地图企业一定要走出来，多与主机厂等客户以及行业协会沟通交流。“因为只有跟应用方详细讨论，才能够知道高精地图到底需要什么。”
高精地图又应该用什么传感器？
目前，高精地图的采集方案主要有两种，即以激光雷达为主的方案，和以摄像头为主的方案。而本次大会请来的四位嘉宾中，除了易图通在这两种方案上均有所布局，其他四家企业采用的其实都是摄像头方案。那么，关于两种方案的优缺点？四位嘉宾又会怎么说呢？
对此，四位嘉宾的观点比较类似，即激光雷达方案有利于采集更加精准化的高精地图底图，而摄像头方案更擅长与在底图的基础之上做数据的实时更新。
其中，易图通与宽凳科技都已经计划将这种组合方案运用到高精地图的实际采集中了，两家企业唯一不同的是，易图通的地图将采用他们正在研制的激光雷达方案来绘制，而宽凳科技的第一张高精地图的具体方案似乎还没有最终确定。冯汉平只是表示宽凳科技将采用好的 GPS、好的摄像头甚至激光雷达的方式（多传感器融合）建立第一张高精地图。
据了解，Deepmotion 目前并没有透露要研发激光雷达方案，但蔡锐同样坚信高精地图的采集应该是组合式的方式。“既要有主动的采集，也要有众包的更新，而相应的采集设备也应该采用多种方案，可以用少量的但是很高精尖的设备来做底图或者做关键节点的建设，但是也要有在低成本设备上能够运行的高精地图，同时为高精地图的众包做支持，只有这样才能形成一个完整的方案。”蔡锐表示。
高精地图的创业门槛？
据了解，相较于呈现百家争鸣之势的自动驾驶创业，国内做高精地图创业的企业其实并不多，据杨莘农介绍，全国现在只有 13 家公司在做高精地图技术。然而，为什么会这样？当然，政策限制（即，国内只有有相关资质的企业才被允许进行地图采集）其实是一方面，更重要的原因可能并不在政策层面。
首先，既然四位嘉宾都有利用图像识别做高精地图的绘制，那在技术上，是不是现在做图像识别的企业都可以分分钟转型成为一家高精地图企业？冯汉平并不认同这个观点，“高精地图是 AI 和地图行业的结合，缺乏哪个行业的人才都不能做出好的高精地图。”冯汉平认为，图像识别企业即使想转型做高精地图，如果没有传统地图行业的相关人才，那一切的设想也只能是空中楼阁。然而，地图专业的人才可不是想招就能招到的。
“不管是 AI 领域还是地图领域，相关的人才其实都非常稀少，AI 人才的确炙手可热，但实际上地图是一个非常小的圈子，地图的人才也很难得到，甚至地图相关的人才在外面招都招不到。”冯汉平如此解释。
另外，冯汉平还表示，高精地图对团队管理以及资金投入都有非常高的要求。“高精地图的生产其实是一个非常复杂的过程，每一步都非常讲究，涉及到如何搭建地图生产团队？如何满足车企的需求？如何对品质进行把控等？所以需要投入大量的人以及高精设备来做生产和质检等，投入对创业团队起点非常高。”因此，冯汉平认为，如果创业团队即没有相关行业背景，又没有办法融到大量的钱，那他们做高精地图就是很困难的。
羊铖也认为成本可能是阻碍创业者做高精地图的原因，并认为图像识别方面的高精地图需要大量的数据对模型进行训练，而这些数据的获取本身其实也是有很高成本的。
“因此，国内真正有实力做高精地图创业的企业真的是凤毛麟角。”冯汉平如此说。
除了技术上的难点之外，杨莘农和蔡锐还认为任何想要进行高精地图创业的企业还面临未来如何商业化的问题，而这也是阻碍部分创业企业从事高精地图创业的原因之一。蔡锐表示，目前高精地图产业的商业模式并不是特别清晰，是延用现有商业地图的收费模式还是新的模式？最终利润在哪里产生？这些问题都还没有得到解答。而杨莘农则担心，即使车厂可以为高精地图企业支付每辆 1000 元的费用，高精地图企业最终是否能赚钱或者收回成本其实也还是个问题。
高精地图企业如何应对 BAT？
对此，冯汉平表示，他们在跟很多车厂谈过以后发现，车厂跟 BAT 合作的时候，对把他们的数据回传给 BAT 是非常有顾虑的，而这就是创业公司的机会。
“很多车厂并不喜欢 BAT，它们认为 BAT 是它的竞争对手。”杨莘农也发现了冯汉平提及的这个问题。
但除此之外，杨莘农还发现，高精地图是一个很大的产业链，虽然 BAT 家大业大，但其中还有很多专项的技术和专项的产品，可以由创业企业去开发。杨莘农认为创业公司其实可以在 BAT 的势力范围之外做出自己的成绩。
而羊铖的观点与杨莘农的比较类似，但羊铖强调，创业公司在自己擅长的细分领域甚至可能比 BAT 还要做得好。
最后，在技术方面，蔡锐则认为别看 BAT 家大业大，但在高精地图方面，他们与创业公司其实都处于同一起跑线上。“在市场方面，现在行业还不到拼里程拼覆盖率的时候，而技术方面，目前大家又都是伯仲之间。”蔡锐如此说。
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