特别策划：测绘地理信息为自动驾驶带来什么？

测绘地理信息为自动驾驶带来什么？| 全国测绘法宣传日特别策划

“自然资源部支持业界利用测绘地理信息技术，基于时空大数据，加快数字地图、导航定位等地理信息数据、技术与智能网联汽车产业融合。”8月23日，自然资源部地理信息管理司司长李永春在自然资源部例行新闻发布会上表示。

当下，随着顶层设计逐步完善、政策持续利好、商业部署不断加快、技术产品日趋成熟，我国智能网联汽车产业发展加速，人们对于自动驾驶的想象似乎正逐渐变成现实。其中，测绘地理信息这个“助推器”发挥了不可或缺的重要作用。

“聪明的汽车”离不开测绘地理信息支撑

近年来，测绘地理信息技术与大数据、云计算、人工智能等新技术深度融合，催生了不少新产品、新服务、新业态，深刻影响了经济社会发展和大众的日常生活。

在汽车变“聪明”的过程，测绘地理信息深度参与其中。

在中国工程院院士、清华大学教授李克强提出的智能网联汽车“中国方案”中，由于能够有效支撑高等级自动驾驶对动态地图数据的应用需求，高精度地图基础数据平台作为关键的五大平台之一，是车路云一体化系统的重要组成部分。

中国测绘科学研究院地理信息系统与地图学研究所所长翟亮告诉记者，在智能网联汽车产业快速发展过程中，测绘地理信息可以发挥诸多重要支撑作用。

一方面，发挥了“指南针”作用——车道级位置服务和路径导航。我国建成并投入运营的北斗卫星导航系统及其连续运行参考站（CORS），可以为智能网联汽车实时提供厘米级的高精度位置信息，是车辆智能驾控所需的最基础信息之一。在这基础上，配合高精度地图完成车辆的路径导航功能，引导车辆安全、高效地到达目的地。

另一方面，提供了“一双慧眼”——近距离实时环境感知。智能网联汽车通过安装或集成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，能够对车辆及周边道路设施的空间坐标、影像、点云及其属性信息等测绘地理信息数据进行近距离实时环境感知、信息采集、处理判断，以满足车辆智能驾控决策的根本需求。

同时，还形成了“专家知识”——长周期地理信息记忆。自动驾驶地图标注了所有道路特征和驾驶经验轨迹，特别是传统传感器看不到的地方，例如拐弯儿、上下坡的地方，能够为智能网联汽车构建一套完整的长周期地理信息记忆，无形中增强了车辆超视距感知能力，为车辆提供重要的先验信息与人类驾驶经验，弥补普通近距离传感器及模型训练的不足，减少对车端高算力的刚性需求，更好地满足智能驾控决策需求。

此外，智能网联汽车实时获取和更新的道路、场景等信息，也可以为基础测绘工作提供重要的数据来源，未来将实现智能驾驶和基础测绘工作的双向赋能。

随着智能网联汽车逐渐兴起而出现的自动驾驶地图，是实现自动驾驶的必要条件。不同于传统地图服务于人，自动驾驶地图的主要服务对象是车，精度更高、图层更多、内容更丰富。

据了解，自动驾驶地图绘制以及自动驾驶技术环境感知、行为决策、姿态控制和算法升级等离不开影像数据、卫星导航定位、惯性导航、激光雷达点云数据等地理信息数据。

中国科学院院士、中国工程院院士李德仁曾撰文指出，测绘遥感科学与信息科学不断与其他科学和技术交叉融合，提供各种方法进行时空数据采集、信息提取、网络管理、知识发现、空间感知认知和智能位置服务，形成了高精度位置与姿态测量、全球空天地一体化的非线性地球参考框架构建技术、星基导航增强技术、天地一体化网络通信技术（6G）、多源成像数据在轨处理技术、信息智能终端服务技术、时空信息资源调度与网络安全、通信导航遥感一体多功能卫星平台设计与研制等一系列关键核心技术，这些关键技术正直接或间接地支撑着智能驾驶技术的发展。

其中，高精度导航定位是智能驾驶技术实现的关键。通过导航卫星和具有导航增强的低轨遥感和通信卫星进行组网，实现实时、全球覆盖的高精度位置增强服务，有望为智能网联汽车未来产业发展提供技术保障。多源融合的感知导航定位可以弥补GNSS导航性能的不足，进而实现自动驾驶防撞、避障、变道导航等应用，是智能网联汽车实现高精定位的工程首选。伴随智能网联汽车的发展，移动测量技术在自动驾驶地图采集上得到了进一步应用，采集精度不断提高、数据处理自动化程度大幅提升、设备成本大幅降低。

与此同时，智能网联汽车产业也对测绘地理信息技术提出了更高需求，与智能驾驶的融合发展将成为测绘地理信息发展的新方向。

更轻更智能，“车”“图”交融共生

自动驾驶地图究竟是智能网联汽车的“最佳搭档”，还是暂时过渡的“拐杖”？近一两年来，智能驾驶“进城”步伐加速，而城市场景对于自动驾驶地图的“鲜度”要求极高。不少车企面对自动驾驶地图制作和维护成本大、周期长等现实困难，选择转向“重感知、轻地图”的路线，有的甚至提出了“无图”方案。

对于感知与地图的博弈，有业内人士认为，不过度依赖自动驾驶地图，不意味着完全不需要。而且，辅助驾驶技术在迭代升级，地图和定位技术也在演进，一切都在动态变化中。随着自动驾驶级别的不断增高，对稳定性、安全性的要求越高，对高精度地图的需求就越强。换言之，汽车越“聪明”，越需要自动驾驶地图的辅助。有学者认为，对于 L1~L3级别自动驾驶，高精度地图是可选项，对于 L4+高级别自动驾驶，则是必选项。

对此，高德汽车业务中心总经理江睿表示，感知和地图从来不是非此即彼，而应该是融合共生的关系。“虽然汽车目前已具备感知车辆周边环境的能力，但针对车辆阻挡、不规则路网、复杂路口、交通规制等信息，感知系统还无法做到看清、理解和表达。”他说。

他认为，地图作为提供全局先验信息的底层基础设施，仍具有不可或缺的作用。优质的高级辅助驾驶体验离不开好用的导航路径规划、专业的静态数据、实时的动态数据以及丰富的经验数据等全方位的支持。

有研究表明，使用“纯感知”方案的高级辅助驾驶在安全、体验等多个方面仍不及“感知+地图”的协同组合。

智能网联汽车和自动驾驶地图，目前都尚且处于探索的发展阶段。无论车企还是图商并未停下脚步，而是针对自动驾驶需要时效性高、成本可控的高精度地图的这一现实，在地图的精度、覆盖率、鲜度、成本等方面进行取舍和平衡。

“随着自动驾驶应用和技术的不断深入，应用场景也逐步从高快速道路切入到城市普通道路，而城市道路的复杂性远超出高快速道路，而且季度级更新的地图时效性都难以满足自动驾驶的应用诉求。在这种情况下，地图轻量化成为行业讨论的焦点。”腾讯地图数据负责人马常杰介绍，今年4月，腾讯发布了轻量级高精度地图数据产品 HDAir，在导航地图基础上，融合车道级要素和属性，记录方式更加简洁，为实现城市道路智能驾驶的快速规模化落地提供必要的数据支撑。“相较高精度地图，具有更轻、更快、更精致等特性。”他说。同期，百度推出新产品，称其中使用的“轻量级高精度地图”比传统高精度地图要“轻”近80%。

“地图数据的鲜度是安全驾驶的基础。”百度智图总经理刘玉亭介绍，依托百度文心大模型，百度地图落地行业首个地图生成大模型，实现了地图制图成本大幅度降低，并构建了端到端车道网络新范式，显著提升地图的全流程制作技术水平。尤其表现在车道级地图数据生产自动化水平的提升，有效解决传统模式人工依赖程度高、数据生产效率低、成本高、场景泛化能力差等行业难题，实现车道级地图规模化量产能力。

此外，为解决自动驾驶地图“成本高”“鲜度低”等问题，实现道路数据的大规模采集和更新，图商和车企已携手，探索以众源方式采集测绘地理信息数据，制作自动驾驶地图。目前，这种方式仍需要从政策法规、制作标准以及技术层面进行突破，同时探索推动在线审图和动态审图等相关工作。

据悉，中国测绘科学研究院基于测绘自主可控专项的工作积累，将商用密码技术与测绘地理信息技术进行深度融合与应用创新，设计并实现了智能网联汽车自动驾驶地图在线更新的安全技术体系，支撑华为、腾讯、高德以及四维图新等单位对相关品牌的智能网联汽车开展了自动驾驶地图模块的安全技术改造，解决了智能网联汽车自动驾驶地图采集、传输和在线更新等环节的安全监管难题，可满足测绘地理信息数据合规闭环的需求。“在守住国家安全底线、构建测绘地理信息新安全格局的同时，我们也将充分利用时空大数据、人工智能等新技术有效提升自动驾驶地图数据的鲜活度与现势性，降低自动驾驶地图的生产与使用成本，为促进智能网联汽车产业的健康发展贡献科技力量。”翟亮表示。

自动驾驶地图涉及国家地理信息安全，对审图工作提出了新挑战。为此，自然资源部地图技术审查中心正在研究建立高级辅助驾驶地图在线审查平台，逐步满足高级辅助驾驶地图数据鲜度需求，服务智能网联汽车产业发展。该中心依据公开地图内容表示相关要求，抓住自动驾驶地图审查的关键核心问题，联合相关高校、企业，开展了基于统一规格的自动驾驶地图在线审查平台顶层设计和技术研发，成果将实现自动驾驶地图快速审查。

谈及未来的发展趋势，有观察者认为，随着自动驾驶技术的发展以及车辆传感器的普及，车企将成为自动驾驶地图的重要建设者之一，而图商也可能逐渐向测绘地理信息服务企业转变。未来自动驾驶地图将以集中式与众源式相结合的方式进行更新，集中式为众源更新提供基础支撑，众源式为集中式建图提供实时动态信息，两者优势互补。

采访中，多位业内人士表示，为更好地推动测绘地理信息在智能网联汽车行业应用，建议通过机制创新、信息化技术等手段提高审图效率，细化并统一测绘地理信息数据技术规范和标准，进一步规范地理信息数据权责划分、厘清责任边界和监管边界，引导多方合力推动城市高精度地图应用。

此外，随着智能驾驶网联汽车的规模化量产，行业进入数据驱动时代。如何界定测绘地理信息数据对智能网联汽车产业的开放范围，在保障数据安全合规的前提下兼顾数据价值释放、促进数据共享利用、建立自动驾驶地图数据快速更新的闭环，也是当前迫切需要解决的问题。

释放地理信息潜能，促进新业态发展

据李永春介绍，近年来，自然资源部从五方面支持地理信息数据与智能网联汽车产业融合。

在政策保障方面，自然资源部发布了《自然资源部关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》等文件，对汽车行业的测绘数据、测绘行为和测绘活动主体作出规范，促进测绘地理信息数据在安全合规的前提下被开发利用。

在试点实践方面，继2019年支持北京在亦庄开展自动驾驶地图测试区建设后，自然资源部2022年印发通知，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。

在地图审核方面，促进面向高速公路、城市快速路的高级辅助驾驶地图产品投产，2023年全面放开普通道路高级辅助驾驶地图应用。今年上半年，自然资源部积极推动高级辅助驾驶地图等相关地图产品的安全应用，自然资源部和6个试点城市共核发100余件相关地图产品审图号，有力引导、规范、支持了地图新产品新应用的发展。

在技术研发方面，自然资源部组织优化升级地图保密处理技术和相关插件，组织实施基于国产密码的数字化测绘体系安全技术改造示范工程，专项推进解决自动驾驶地图采集、传输和在线更新等环节安全问题。

在标准研制方面，印发《智能汽车基础地图标准体系建设指南（2023版）》，对智能汽车基础地图标准体系作出建设规划。

目前，各地试点工作稳步推进，并取得显著成效。

北京市积极推进地方标准立项与研制工作，发布了《自动驾驶高精度地图特征定位数据技术规范》《自动驾驶基础地图数据规范》等2项地方标准及3项团体标准，并积极推进相关行标、团标研制工作。2023年相继发布了《北京市智能网联汽车高精度地图试点工作指导意见》《关于开展北京市智能网联汽车高精度地图审图工作的通知》。

去年11月，上海市规划和自然资源局发布了《上海市智能网联汽车高精度地图管理试点规定》，开创性地提出鼓励具有导航电子地图制作测绘资质的单位，在确保数据安全、处理好知识产权等关系的前提下，探索以众源方式采集测绘地理信息数据，运用实时加密传输及实时安全审校等技术手段，制作和更新高精度地图。此外，上海联合导航电子地图制作企业制定了《上海众源试点实施方案》，按照“原始数据不出车、测绘数据不出云、测绘成果不关联、资质图商全管控”思路，建立了“三横三纵”立体安全防护体系。

广东省自然资源厅与广州市规划和自然资源局、深圳市规划和自然资源局建立省市联动机制，广州局牵头组织工信、交通、安全、保密等主管部门，建立跨部门的信息互通、联合监管机制，积极开展试点探索。

重庆联合相关主管部门，选取两江新区、高新区、永川区等部分区域作为智能网联汽车政策先行区，联合部分图商完成政策先行区内累计292.8公里的自动驾驶地图数据采集。

浙江发布智能网联汽车道路基础地理数据省级规范，多次召开专题座谈研讨会，广泛听取图商车商的意见建议，就有关高级辅助驾驶地图数据审核等问题给予政策解读和指导。

据了解，下一步，自然资源部将在维护国家安全的前提下，继续支持智能网联汽车新业态健康发展。一是紧密跟踪研究智能网联汽车发展动向，完善政策标准和监管手段。二是强化对自动驾驶产业发展中的数据要素保障，为相关企业申办测绘资质、使用基础测绘成果、导航电子地图送审以及政策咨询等提供便利。三是鼓励和支持各省积极探索智能网联汽车方面的测绘地理信息新政策新措施，及时总结推广好的做法，共同促进新技术新业态有序发展。

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记者：吕苑鹃

文字编辑：吕苑鹃图源：摄图网
新媒体编辑：曲冰洁（见习）来源：i自然全媒体（点击文末“阅读原文”）

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