BAT已入局，自动驾驶下一个“风口”出现......
对于自动驾驶而言，地图数据极为重要，据了解，如果一家公司可以提供最详细、覆盖最广的高精度地图，那么其价值将达至数百亿美元。
有一个趋势很明显，很多汽车厂商在布局自动驾驶业务的同时，也会投资、收购高精度地图公司。高精度地图为自动驾驶感知、决策提供数据，所以，它对于自动驾驶技术的重要性不言而喻。
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什么叫高精度地图？
地图我们都知道，目前部分汽车导航系统中也在用。但高精度地图却有些不同，主要体现在高分辨率、数据维度、定位精度以及可实时更新数据等功能方面。
换个思路来看，高精度地图也可看作是“超级”传感器，它不受环境、障碍物的干扰，还可以检测静态的物体，并且范围无线广。
在精度方面，高精确地图能达到什么标准呢？
目前技术来看，可以达到厘米级别。数据维度主要指的是道路信息外与交通相关的周围静态物体的信息。
这样来看的话，分类就很清晰了，一类是道路数据，比如道路的宽度、弯度以及坡度等信息情况；另一类是道路周边固定物体的信息，比如路牌、交通信号灯、障碍物等。
智驾未来制图
从本质来看，高精度地图可分为静态和动态。
静态高精度地图中包含了车道模型、道路部件、道路属性和其他的定位图层，这是现阶段地图商重点在做的，这部分数据变换频率较低。
在静态高精度地图之上，还需要增加动态高精度地图，比如道路拥堵情况、施工情况、是否有交通事故、交通管制情况、天气情况等动态交通信息。这些变化需要及时反映在高精度地图上，以确保自动驾驶汽车行驶安全。
此外，高精度地图的采集过程也有讲究，由于目前技术不成熟，所以地图数据采集过程也分为采集、信息融合以及人工验证等三个部分。其中，采集即收集道路环境数据；信息融合主要是将不同传感器采集的数据进行融合；人工验证则是对收集的数据进行分析，如果数据不对，还需要工作人员进行校正。
谈到这里，就不得不提一下地图商极为有趣的采集数据的方式。由于自动驾驶所涉及的道路数据过多，通过某一方自己去采集全国、甚至全世界的高清数据根本不现实，何况这些数据还需要一次次重新叠加，以便保证最高的精度。
因此，越来越多的企业采取让普通车辆收集数据的措施，然后，上传至云端进行叠加运算，筛选出真正有用的数据。
这种玩法最开始是鼓励车主用手机拍下路况，但这模式首先不精准，也很少有车主愿意一直耗费大量流量拍摄上传。所以，更多的高精度地图技术企业开始与车企合作，把摄像头和传感器直接放到车上，这样收集的数据精确了不少，也更加靠谱了，这也是所谓的“众包制图”方式。
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高精度地图对于自动驾驶有何意义？
可以看出，在自动驾驶过程中，地图的含义更为丰富，地图可以为车辆提供决策的基础，也是车辆做提前预判的基础。
举个例子，不知道有车的朋友有没有发现，平时驾车及时没有地图也能够准确到达目的地，这是因为这张地图已经被印入了脑海中，但如果你没有走过这条路呢？或者不熟悉周围的环境呢？
这样的结果就是，生怕走错，寸步难行。
所以，驾车需要地图，自动驾驶更需要高精度地图。
但高精度地图对于自动驾驶的意义不仅于此，还是细分来看吧！
在自动驾驶系统中，感知、信息融合、控制及决策是不可缺少的四大环节。高精度地图能提供给自动驾驶汽车的主要功能就是感知及信息融合。
大家都知道，普通汽车传感器如雷达、毫米波、摄像头等，很容易受距离、道路环境等因素影响，致使自动驾驶系统拿不到准确的数据，最终影响系统决策。
而高精度地图可以顾全大局，对自动驾驶汽车所处的位置，及道路的环境（道路弯度、坡度等）做出非常准确的判断，如果精确到厘米级别，还能提前预知危险等，从而控制车辆按照预定方向行驶，提高了整体的安全性。
另一方面，高精度地图还会促进V2X技术的应用，如果每一辆汽车都能够精确地定出自己的位置，并通过车车通信和车路通信把自己的位置，及道路信息分享给其他车辆，那么每辆汽车对交通情况都非常了解，这也不失为解决交通堵塞问题的一种方法。
此外，高精度地图还可以助力于汽车的云端智能调度，减小自动驾驶系统的运算压力。目前，一些自动驾驶汽车会配备一个大型服务器，放在如汽车后备箱内的位置，专门对数据进行运算处理。但如果有了高精度地图，就相当于有了高精度的卫星定位数据，这样在对汽车定位时，就不需要将整个城市数据调入数据库做匹配，只需要调用一部分就可以了，极大程度减少了自动驾驶系统运算量。
所以，高精度地图在自动驾驶整体方案中，可以看成时一个“超级”传感器的角色，它不止拥有雷达、摄像头等传感器的信息获取能力，还可以帮组自动驾驶系统做出正确的决策，减少它的运算压力。
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高精度地图将造就新的商业模式
以往的导航地图，主要面向于C端，如地图领域巨头高德，便经历过从to B转型to C从互联网到移动互联网，从上市到私有化，从独立运作到被阿里巴巴收购的多次动荡，饱经沧桑。
作为高德地图老对头的思维图新却不一样，一直专注于to B，虽然错过当年移动互联网的风口，但如今却在自动驾驶领域走到了前端。
为何to B模式受到了自动驾驶领域的青睐呢？
根据本质来看，地图是用户获取信息的的入口之一，而且在这种环境下，司机/乘客可通过车载地图搜索周边的酒店、电影院、停车场等，进而产生一系列的生活服务，这种方式相当于实现了流量的变现。
看到这里，也有朋友质疑说，高精度地图会不会和以前导航地图一样免费？
当然，高德、百度曾在移动端以免费使用的方式，瓜分了部分友商的C端市场份额，重洗了移动地图导航市场。
但这战略对于高精度地图来说，并不适用。由于自动驾驶汽车对地图精度、准确率等拥有极高的要求，所以，对于地图采集、识别的数据，还会经过人工验证确认后，高精度地图的生产成本极高。如果高精度地图永久免费，它需要构建新的商业模式。
比如，通过免费使用的方式，与车企实现用户数据的共享，然后根据用户的习惯，推荐合适的服务，与服务商共同瓜分服务费。
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厂商纷纷入局
当前高精度地图的研发才刚刚开始，大部分的自动驾驶并没有搭载高精度地图。高精度地图的开发者主要以传统的图商、汽车厂商以及出行服务商等为主，现阶段在该领域进行布局并已有一定成果的包括谷歌、HERE、高德、百度、四维图新等公司。
谷歌
在高精度地图运行方面，主要有两种不同模式。据了解，谷歌在两个方向上均有尝试：一种是利用现在的无人车辆配备传感器，逐渐绘制高精度地图。谷歌曾发布了“车辆地图服务”的早期版本，可以将汽车的传感器数据整合到地图中。
另一种是先创建好地图，再运用到自动驾驶导航中。谷歌Waymo为此派出了自己的车队，为自动驾驶汽车制作丰富、详细的高清地图。
HERE
HERE前身为美国地图公司NAVTEQ，2008年被诺基亚以81亿美元的价格收购NAVTEQ，并入自己的 Here 地图部门。
2015年4月，诺基亚宣布剥离Here部门，吸引了宝马、奔驰、奥迪、谷歌、Uber、Facebook、百度、腾讯（联合四维图新）来竞标。最终奔驰、宝马、奥迪临时组成的联合体以28亿欧元全资收购Here，均分股权。
在北美、欧洲市场，HERE地图为80%以上的具有导航功能的轿车提供地图数据，每年超过1000万辆新车安装了HERE服务，宝马、奔驰、丰田、日产均为其客户。
为了推进自动驾驶、高精度地图联盟，HERE先后引入了Intel（15%）、博世（5%）、大陆（5%）、先锋（1%）的投资，涵盖了芯片、传感器等解决方案。与 Intel 的合作将联合开发一个高度可扩展的概念验证架构，探索物联网和机器学习领域的机会。与博世、大陆、先锋合作，使用他们的车载传感器（激光雷达、毫米波雷达、摄像头等）来实时更新地图。
高德
作为国内最早进行高精度地图技术研发的企业之一，目前高德已完成覆盖中国超过30万公里高精度地图数据采集，拥有绝对精度1米、相对精度10厘米的良好数据表现，在采集里程和数据精度方面处于业内领先地位。
此外，依托高德交通大数据平台和阿里云计算平台，高德目前已建立起完整的高精度地图自动化采集更新发布流程。基于由专业采集车辆、行业车辆和公众车辆组成的多级采集系统，高德地图能够实现最快速、最适宜的采集车辆组合、调派，对道路交通进行实时、快速的收集和反馈。
百度
百度的高精度地图拥有从采集设备到数据加工全流程自主技术研发能力的高精度地图数据提供商。完全的自主研发和量产能力使百度高精度地图具备了绝对的成本优势。
百度高精度地图拥有三大核心优势：精细化程度高、自动化生产效率高以及覆盖广。
在精细化程度方面，百度高精度地图可以对现实道路上的几乎所有物体实现三位重建，精细刻画道路上的交通标志、车道线、护栏路沿等上百种要素和属性，相对精度达0.1-0.2米，达到业界最高水平。
在生产效率方面，百度将人工智能技术广泛应用于地图数据生产过程中，依托模式识别、深度学习、三维重建、点云信息处理等世界领先的技术，百度高精度地图数据自动化处理程度超90%，能自动识别交通标志、车道线、信号灯等信息，准确率高达95%以上。
在覆盖广度上，百度拥有国内规模最大的采集车队，构成完全自主化的软硬件采集平台，将于年内实现全国高速和城市快速路的全面覆盖。同时，依托多源感知数据处理、云服务中心和数据中心等构成的Intelligent Map平台，百度高精度地图可以实现分钟级的更新。
四维图新
2010年，四维图新开始研发用于高级驾驶辅助系统（ADAS）的地图；
2012年，四维图新正式发布ADAS地图数据；
2013年，公司开始研发高精度地图；
2014年其高精度地图数据就已经能达到10-20cm的水平。
2016年年底，四维图新完成了覆盖全国高速公路的基于ADAS的高精度地图的制作。
2017年8月，四维图新推出了地图在线生产和发布平台FastMap，整合了从发现变化、处理变化到发布变化整个地图生产流程，提高了地图生产能力。
FastMap搭建的MapSpotter平台，接入了腾讯、滴滴、搜狗等合作伙伴的海量UGC数据，利用数据挖掘技术，能够快速、精准地发现现实世界变化。在移动采集方面，FastMap实现了Anytime、Anywhere、Anyone的灵活在线采集模式，随着人工和自动化生产线同时铺开，具备了秒级数据更新的能力。
FastMap对于四维图新的意义在于完成了自动成图的体系布局，这是四维图新的生产能力的体现。更重要的是，为四维图新车联网业务和实时地图业务奠定了良好的技术基础。
此外，全球领先的高精度地图公司还有TomTom、DeepMap、CivilMaps、Waymo等。高精度地图在自动驾驶领域具有不可替代性，未来有望成为图商重要增长点。据市场预计，预计未来的十五年高精度地图行业将迎来黄金发展期，到2020年高精度地图市场为21亿美元，2025年，该市场将达到94亿美元。
信息来源：长江证券研究所
在这些地图研发商背后，也有着BAT等互联网企业的影子。对于BAT而言，进军自动驾驶领域的重要意义不在于汽车硬件本身，而是车联网的移动互联网入口价值。同时，由于高精度地图涉及到国家安全等多方面因素，目前拥有导航电子地图甲级资质的企业并不是太多，所以BAT收购图商也是为了拿到该资质。
信息来源：亿欧网
从企业的创办地点来看，国内的高精度地图厂商多在北京起家，国外的多在美国。发达国家集中，一线城市扎堆，这一直是高新技术产业选址的逻辑。从成立时间来看，近年来初创型地图企业数目已经接近过去的老牌图商了，这主要得益于自动驾驶火热的浪潮。
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总结
事实上，自动驾驶汽车并不是单独技术做好，就能发展好的产品，它是一个集大成的产品，拥有巨大的产业链，而高精度地图也是产业链的一部分，但高精度地图在未来自动驾驶技术发展中具有不可替代的作用。
由于地图测绘需要长期投入大量资金、人力及物力，以及地图数据需要及时更新，所以对数据的整合能力和地图绘制能力要求十分之高，并且地图行业的绘制资质需要国家测绘局等相关部门的审批，所以行业准入壁垒相对较高，市场将维持寡头垄断格局。
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