DeepMap 吴夏青和他的高精地图团队 | 厚势 | 自由微信

DeepMap 吴夏青和他的高精地图团队 | 厚势

2017-10-09 厚势

和不少硅谷初创公司一样，DeepMap 的全部身心几乎都在推进技术上，而对自身的曝光不怎么关心。但与 CEO 吴夏青（James Wu）畅谈两个小时之后，我们又发现他其实很健谈，并且对自己的事业，高精地图非常自信——即使行业里已经有了 Here，TomTom 这样的老玩家，在谈及 DeepMap 与它们的区别和如何在行业中生存时，他也不时爆发出一阵爽朗的笑声。

创办高精地图初创 DeepMap 才一年半的吴夏青，为何有这种自信？了解过他的经历后，这一切变得容易理解：这位地图行业的资深工程师，分别在谷歌与苹果的地图项目中挑过大梁，随后又被百度相中，负责百度高精地图的架构规划。

但开创一番新事业的时机到来时，他又毅然舍弃地图巨头提供的优厚待遇，聚拢一帮志同道合的地图行业人才，建立属于自己的新公司。

吴夏青的自信，不仅仅是因为他有 14 年的从业经验；还在于他在此过程中积累的技术、人脉，以及对地图行业发展的独到判断；更在于面对创业机会时，敢于挣脱大公司高薪「黄金手铐」的那股勇气。

谷歌、苹果地图两朝元老

2016 年 4 月，DeepMap 在美国硅谷帕洛阿尔托成立。它的创办者 James Wu，吴夏青，此前任职于百度美国研究院。这是吴夏青工作的第六家地图公司，从伯明翰大学博士毕业后，吴夏青就进入地图行业工作，一干就是 14 年。14 年时间中，他进入过三家初创公司，三家巨头。

（DeepMap CEO 吴夏青，CTO 马克·惠勒，与测绘车）

2006 年，吴夏青进入谷歌。在谷歌任职的六年中，他是 Google Earth（谷歌地球）的核心工程师之一，并且作为技术负责人领导了谷歌地图企业版的开发。聊起当年的事业，他的言语中有一份掩藏不住的骄傲「到现在为止，Google Earth 仍是独一无二的产品」。

2012 年，苹果发布其地图产品。在发布之前，苹果高薪将吴夏青请了过去。如今已广为人知的苹果地图在当时只拥有一支四五十人的小团队，相较于已经开发了 8 年地图的谷歌，实力明显差了一大截。

吴夏青来到苹果地图团队后，直接扛起了一条产品线。从零开始，他负责构建起苹果地图的三维建筑。在苹果地图发布之后，数字地图领域一家独大的谷歌有了强力的竞争对手，既有的行业格局被打破。而吴夏青深度参与了这种行业变革。

2014 年末，吴夏青加入百度美国研究院，任职主任架构师，为百度自动驾驶开发高精地图。在去百度之前，吴夏青还进入一家初创公司「Upthere」，为他们建立起大规模的高性能基础架构。

从吴夏青的经历中不难看出，他是一个喜欢开创新事业、接受新挑战的人。拥有这种特质的工程师无疑比其他人更想拥有属于自己的事业。DeepMap 的诞生，只是迟早的事。

不过 DeepMap 并不仅仅是吴夏青头脑一热的产物。作为在地图行业打拼了 14 年的老兵，他深知地图创业有多困难——在地图这个接近于基础设施的行业，需要大量的人力、物力、财力投入，才能获得足够的数据信息。

在巨头们已经积累了海量数据的传统地图领域，大局已定，创业公司没有可能突围。但自动驾驶的兴起提供了新的机会——高精地图。

与传统地图不同，高精地图包含的不仅仅是路网、地名等信息，它对道路的精确度可以达到厘米级，也就是说，它能够准确地让车辆知道车道线有多宽、马路牙子有多高、车道两旁有什么建筑。甚至路上哪里有一个多深的坑，高精地图也会有记录。

（高精地图效果图）

自动驾驶车辆将传感器采集到的周边环境数据和事先储存的高精地图进行对比，就能精确地定位自身，为自动驾驶的决策提供依据。

高精地图的「高精」，决定了其数据量比传统地图要大得多，采用既有的方式难以应对数据处理问题，尤其是对于一个创业公司而言。但深度学习的出现，一定程度上解决了这个难题。

据吴夏青介绍，在他早年从事地图工作时，其实这一行就已经在运用机器学习——他在谷歌任职时，谷歌地图的三维重建，就是这项技术的拥趸。但深度学习，是直接将「钝刀子变成了激光刀」。在建立高精地图的过程中，深度学习被广泛用于道路特征提取，车道线识别，交通标志识别等等。在深度学习技术加持下，小体量的创业公司，面对海量数据，也有一战之力。

自动驾驶的兴起，深度学习的出现，乃至传感器、GPU、TPU 等底层硬件的成熟，按吴夏青的话来说，是「多个波叠加在了一起」，产生的能量增益为发展高精地图提供了绝佳的条件。

经验丰富的吴夏青敏锐地嗅到了其中的机会。2016 年 4 月，DeepMap 宣告诞生。

豪华团队：平均十年地图从业经历

相对于许多老牌地图商来说，DeepMap 实在是太年轻了。地图行业是尤其需要积累的，在 DeepMap 成立数年之前，老牌地图商如国外的 TomTom，Here，国内的高德、百度等，就已经开始了高精地图的测绘工作。晚来一步的 DeepMap 要如何与他们同场竞技？

在吴夏青看来，面对全新的高精地图赛道，传统的地图公司未必有那么大的优势——他们有庞大的架构，有盈利的压力，传统地图业务转入发展高精地图有由旧入新的种种难处。对于创业公司来说，目前这些都不成问题。

地图行业需要积累。对于 DeepMap 来说，他们的积累是在另一个维度完成的——DeepMap 拥有一支平均从业经历超过十年的工程师队伍。这些地图工程师半数以上来自数字地图的龙头谷歌，其他的则来自苹果、Here、Uber 以及一些自动驾驶公司。

在地图行业深耕 14 年的老资历让吴夏青挖到了不少老同事，其中最重要的当属 CTO马克·惠勒。马克·惠勒是一位经验更加丰富的专家，在测绘和地图行业从业二十年。

马克惠勒在 20 年前开创了将激光雷达用于高精度测绘的技术路径。吴夏青身在谷歌时，马克·惠勒还和他一起领导了谷歌地图企业版的开发。而吴夏青选择创业过后，马克·惠勒成为了他的联合创始人。

DeepMap 的 COO 罗维，也在谷歌地图部门任职九年，随后离开谷歌打拼，加入了智慧城市项目。相较于更偏技术方向的吴夏青和马克·惠勒，罗维是一名资深的产品经理。

（DeepMap 早期团队，测绘车右三为 CEO 吴夏青，左一为 COO 罗维，左三 CTO 马克·惠勒）

对于 DeepMap 来说，其最大的倚靠就是聚集了一群地图行业的「老炮儿」。实时处理、深度学习、大数据······吴夏青为每一个环节都找到了合适的人才，做且只做高精地图。吴夏青亲自为公司想的名字「DeepMap」，正是关于「深」的「一语三关」：一来运用深度学习，二来团队人员资深，三来只做高精地图，意在深耕。豪华而专注的技术团队，成为了 DeepMap 最大的竞争力。

这一点也赢得了资本的青睐。尽管在早期，有不少投资人不太能够理解 DeepMap 要做的事，但懂行的却十分痛快。DeepMap 种子轮获得 700 万美元融资，在今年 5 月，又收获了 2500 万美元 A 轮融资，投资方包括国内的金沙江资本。A 轮领投的 Accel Partener 写了八十页行业研究报告，在自动驾驶行业观察研究了两年多。DeepMap 是他们决定投资的第一个自动驾驶创业公司。

合作——高精地图降成本的必经之路

众所周知，现有的普通地图服务基本都是免费的，各大在线地图服务商都是通过流量以及在地图基础上发展自家的 LBS（Location Based Service，基于地理位置的服务，比如外卖和在线打车）来取得利润。

对于新生的 DeepMap，高精地图拥有怎样的商业模式？吴夏青的答案是，目前专注于为自动驾驶赋能，或者说，为自动驾驶提供成本足够低的高精地图解决方案。

当前的情况是，除了上述提到的传统地图厂商在开发高精地图，为数不少的自动驾驶公司也在尝试开发自己的高精地图。在吴夏青看来，这是「严重的资源浪费」。自动驾驶是一项复杂的系统工程，吴夏青认为在高难度条件下，很难有一家公司可以把自动驾驶的各个技术环节都妥善解决。即使有，出于经济性考虑，这样也不划算。分工合作，才是成熟市场的常态。

因此，自动驾驶更好的发展模式是将各个技术环节按块分开，由专注于具体领域的公司予以研发，给出模块化的解决方案，最后再整合成一个完整的自动驾驶解决方案。在硬件层面，这种趋势已经越来越明显，负责车载电脑、激光雷达、摄像头的专业公司都已经分化出来。与之相配合的软件层面，按逻辑也会走上这条道路。

高精地图也不例外。DeepMap 的做法是，将高精地图的相关服务，包括地图的构建、更新、维护、还有跟地图相关的定位等，打包起来，形成一个模块，提供给自动驾驶公司。自动驾驶公司则为高精地图服务付费。

但在当前，高精地图的成本仍然很高。DeepMap 采用多传感器采集方案，光是其采集车所用到的 32 线激光雷达，价格就达到上万美金。而资深的人才团队，也意味着高昂的人力成本。较小的体量意味着，DeepMap 不可能像传统地图商那样组建起庞大的地图采集队伍。但地图数据又至关重要。

为了以较低的成本获得足够的地图数据，DeepMap 采用了众包为主的采集模式，可以有效降低购置地图测绘车、传感器，以及供养测绘队伍的支出。目前，DeepMap 已经在亚洲、美洲、欧洲拥有十几家合作伙伴。事实上众包的思路在地图行业已经很流行，福特去年 7 月投资的高精地图初创公司 Civil Map，或者是 ADAS 明星公司 Mobileye 的 REM 项目，采用的同样是这条路径。而另一家高精地图初创 lvl 5 的例子很好地说明了众包模式的威力：他们仅靠一个下载量 2500 次的 APP，就从车主上传的图像中完成了对全美 90% 高速路的高精度地图覆盖。

除了相对分散的众包模式，DeepMap 也会选择将技术含量较低的采集任务集中外包，或者向其他机构购买地图数据。

（Mobileye通过REM众包采集的纯视觉高精地图）

吴夏青对「合作」这条路径的价值深信不疑。在对进入中国市场的规划上，这也是 DeepMap 的必经之路。由于中国的政策限制，作为美国企业的 DeepMap 很难在国内进行地图测绘，也很难开展地图相关业务。

吴夏青在创业之初就想好了应对措施，将来进军国内市场时，将寻找合作伙伴，共同开展业务。这方面已有先例：去年年末，Here 与国内地图厂商四维图新成立了对半持股的子公司，开始在中国提供高精地图服务。

另外吴夏青也谈到了国内政策的不确定性可能给高精地图行业发展带来的不利影响：相较于美国对地图采集的不设限制，国内企业要开展地图测绘需要取得专门的资质。

但眼下高精地图采集的信息远远超过此前，并没有一类的专门资质可以覆盖；而对高精地图采集有强烈需求的、正在研发自动驾驶的车厂、自动驾驶公司，也苦于没有资质而陷入尴尬。

和自动驾驶的其他子领域一样，高精地图方面的政策也需要快速跟上。不过吴夏青倒是很看好中国集中力量办大事的优势——只要这个问题被关注到，其解决速度往往会很快。

只有以上种种问题被突破，高精地图才能以一个可接受的成本真正投入使用。但一个关键问题是，DeepMap 所面向的客户，愿不愿意、愿意在什么时候用上高精地图。

日前，在今年的 CVPR（IEEE 举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议）上，接受过车东西采访的华人研究自动驾驶的大牛们——图森未来 CTO 侯晓迪、Pony.ai CEO 彭军、驭势科技 CEO 吴甘沙、AutoX 创始人肖健雄，特意在圆桌讨论中探讨了高精地图的话题。

（左二：彭军；左三：肖健雄；左四：倪凯；左五：吴甘沙；左六：侯晓迪）

这些自动驾驶的一线从业者，认为高精地图虽然在 L4-L5 级别的自动驾驶上不可或缺，但成本确实太高，并且在级别较低的自动驾驶上应用会较少。

而业内目前多认为 L4-L5 的自动驾驶要到 2025 年才能完全实现。一定程度上，这意味高精地图要 7 年后才能大规模商用。DeepMap 要如何应对这个尴尬期？

吴夏青认为，虽然每年在测试 L4-L5 自动驾驶的车辆没有量产，但其数量在快速攀升，在未来一段时间内，这些车辆会创造相当的对高精地图的需求。另外一点则是，自动驾驶的发展不是一步到位的，现有的自动驾驶研究方向，其实已经从此前的按级别研发，渐渐转入分场景攻克。

这些场景包含高速、低速、封闭乃至最难的开放道路环境，虽然分别实现各场景的自动驾驶并不是完全意义上的自动驾驶，但对这些场景的测试工作其实可能会同步展开，它们都会需要高精地图的辅助，因此会先行产生大量的对高精地图的需求。比如通用在凯迪拉克 CT6 的 Super Cruise 自动驾驶功能中，就应用了高精地图。

因此，在吴夏青的预计中，DeepMap 在高精地图迎来商业上的爆发之前，立足存活并不成问题。

结语：准备充分的地图老兵

和吴夏青进行交流的过程中，他强调了一点，「DeepMap 不打无准备之仗」。

而从其对高精地图发展面临的各种问题所提出来的解决方案来看，也可以感受到这一点：尽管他的创业是一大波东风催动，但对创业可能会掉进的坑，他都摸得很清楚。正如吴夏青所言，在地图行业的深厚资历，是他和他的团队最大的优势。

而戴姆勒掌门人蔡澈公开发表阐释高精地图重要性的文章，也预示着这个行业的光明未来。

不过，这并不意味着 DeepMap 将高枕无忧。前景广阔的商业赛道上从不缺乏竞争对手。最近，TomTom 宣布已完成北美地区主要路网的高精地图全覆盖；而国内的高德去年就宣布了高精地图免费的举措。

对吴夏青这位准备充分的地图行业老兵来说，他所面临的机会与挑战，都是巨大的。

文章来源：车东西

责任编辑：Sasa

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