從1961年斯坦福車的問世，自動(dòng)駕駛汽車概念便開始進(jìn)入公眾的視野，相關(guān)成果也從最開始的移動(dòng)一米需要10到15分鐘到如今在特定園區(qū)內(nèi)行云流水地搬運(yùn)貨物。

不管技術(shù)怎么更迭，但不變的是，最終的需求都是試圖用各種技術(shù)來解放人的眼睛、耳朵、大腦和手腳。 

耳朵和眼睛用來感知外界的變化，從而為大腦進(jìn)行決策提供有效信息，大腦做好決策之后發(fā)出指令來指揮手腳進(jìn)行操作。 

自動(dòng)駕駛技術(shù)要實(shí)現(xiàn)對(duì)人的完全解放，做好感知層的布局首當(dāng)其沖，而鋪好一張感知層的大網(wǎng)，得靠各種傳感器來搜集外界信息，然后通過數(shù)據(jù)的整理、分類和清洗形成一張動(dòng)態(tài)的高精度地圖來指導(dǎo)車輛行駛。 

本文主要是從采集方式來剖析高精度地圖的市場(chǎng)現(xiàn)狀。 

從采集端來看，目前主要有兩種主流采集模式，一種就是以傳統(tǒng)圖商為代表的“專業(yè)測(cè)繪制圖”模式和以具有相關(guān)硬件的“數(shù)據(jù)眾包自動(dòng)生產(chǎn)”模式。

目前，獲準(zhǔn)中國(guó)甲級(jí)測(cè)繪資質(zhì)的企業(yè)共20家，背后涉及的企業(yè)及大佬有小米、華為、騰訊、蔚來、戴姆勒、馬云和部分A股上市公司，其余部分為國(guó)家測(cè)量單位。 

測(cè)繪方面，百度較為典型，除了參與早期測(cè)繪資質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)制定。2017年國(guó)家測(cè)繪地理信息局公布的數(shù)據(jù)顯示，截止2016年底百度共擁有在冊(cè)測(cè)繪人員224名，其中包括了百度自身的56人和其于2013年收購的、擁有“電子導(dǎo)航地圖制作”甲級(jí)測(cè)繪資質(zhì)的長(zhǎng)地萬方的168人。此外，百度地圖事業(yè)部員工超過2000人。 

雖然傳統(tǒng)地圖商已經(jīng)在測(cè)繪采集方面進(jìn)行了布局，但是其高資金成本和人力成本、時(shí)間成本讓眾多企業(yè)望而卻步。 

大多數(shù)企業(yè)采取了“數(shù)據(jù)眾包自動(dòng)生產(chǎn)”模式，這也是目前主流采集模式，國(guó)內(nèi)外十幾家高精地圖制作商均采用了此模式。

其中，Mobileye旗下的REM地圖服務(wù)和博世旗下的BRS地圖服務(wù)都是采用眾包模式，日產(chǎn)、大眾、寶馬等多家車企也與高精度地圖制造商聯(lián)合進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

之所以高精度地圖需要采取眾包模式，一方面是因?yàn)槠鋽?shù)據(jù)來源廣泛，包括軌跡數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)、CAN數(shù)據(jù)等，另一方面是冗雜的數(shù)據(jù)來源需要進(jìn)行整理和清洗，再加上高精度地圖需要頻繁更新。在此情況下，眾包模式能實(shí)現(xiàn)較大程度的資源分擔(dān)和共享。 

從軌跡數(shù)據(jù)上來看，由于傳統(tǒng)的GPS只能定位某個(gè)點(diǎn)的距離和既定路線的規(guī)劃，對(duì)于物體移動(dòng)方向和運(yùn)動(dòng)軌跡無法進(jìn)行初步預(yù)測(cè)，所以高精度地圖使用GNSS定位和輔之IMU（慣性測(cè)量單元）的慣性位置感知測(cè)量功能結(jié)合，感知物體目前位置和運(yùn)動(dòng)軌跡。 

IMU的優(yōu)勢(shì)在于可以根據(jù)物體現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)狀態(tài)來預(yù)測(cè)物體將要運(yùn)行的方位和幅度，彌補(bǔ)了GNSS關(guān)于點(diǎn)定位的缺陷，此外，IMU在惡劣天氣條件和沒有GPS信號(hào)下依舊能工作。目前在醫(yī)療和康復(fù)領(lǐng)域、無人飛行裝置及測(cè)量和控制工業(yè)機(jī)械振動(dòng)方面應(yīng)用比較普遍。 

但是IMU存在的問題是，降低漂移率和保持長(zhǎng)期穩(wěn)定性也是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。 

2016年10月，IMU老牌制造商ADI（亞德諾半導(dǎo)體）推出ADIS16490，能在導(dǎo)航應(yīng)用中維持很低的位置漂移，實(shí)現(xiàn)低噪聲、嚴(yán)格對(duì)準(zhǔn)、抗振性和高帶寬（陀螺儀為480 Hz，加速度計(jì)為750 Hz）的精心平衡組合，為實(shí)施最具挑戰(zhàn)性的系統(tǒng)提供最低總誤差。 

資料顯示，ADIS16490其起始單價(jià)（千片定量）為1645美元。

圖片來源：ADI官網(wǎng) 

關(guān)于圖像數(shù)據(jù)和雷達(dá)數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)的技術(shù)路線是自動(dòng)駕駛的兩大流派。 

一派主張以激光雷達(dá)為主，輔之以毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等傳感器，利用其得到的點(diǎn)云圖生成矢量圖，然后結(jié)合各種數(shù)據(jù)形成關(guān)于物體的三維圖，由于激光光束更加聚攏，所以在探測(cè)精度上具有一定優(yōu)勢(shì)。但是最大的問題是成本過高、并且體積大、配套產(chǎn)業(yè)鏈還未完全成熟。

2016年8月，百度和福特公司對(duì)硅谷激光雷達(dá)生產(chǎn)商VelodyneLidar共同投資1.5億美元，目前該公司比較成熟的業(yè)務(wù)是用作商用卡車的部分。 

福特隨后也公布其自動(dòng)駕駛戰(zhàn)略規(guī)劃圖，計(jì)劃2021年推出用于共享出行的全無人駕駛量產(chǎn)車，新的自動(dòng)駕駛測(cè)試車將以福特Fusion混合動(dòng)力車型為基礎(chǔ)，基于福特第三代自動(dòng)駕駛平臺(tái)開發(fā)。 

此外，國(guó)內(nèi)導(dǎo)航地圖生產(chǎn)商頭部企業(yè)四維圖新此前還聯(lián)合ibeo、亮道智能，圍繞自動(dòng)駕駛的“激光雷達(dá)+高精度地圖”方案進(jìn)行研發(fā)和技術(shù)驗(yàn)證。

認(rèn)為激光雷達(dá)作為自動(dòng)駕駛和高精度地圖采集必不可少的配置的這一派系，推崇此種技術(shù)路線的主要原因就是基于激光雷達(dá)能根據(jù)點(diǎn)云圖形成矢量圖，從而生成三維圖使高精度地圖更加立體化。 

但是激光雷達(dá)受天氣影響較大，目前相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈還未完善，所以導(dǎo)致其價(jià)格較高。 

以谷歌子公司W(wǎng)aymo為例，其搭載了攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、音頻探測(cè)系統(tǒng)等傳感器。 

資料顯示，硅谷激光雷達(dá)生產(chǎn)商Velodyne推出的HDL-64型號(hào)的激光雷達(dá)售價(jià)高達(dá)7.5萬美元。一般車用激光雷達(dá)的售價(jià)均在萬元以上，重量1kg，測(cè)距小于200m，精度為20mm。

目前大體上實(shí)現(xiàn)L4自動(dòng)駕駛的硬件設(shè)備一般包含：6-16臺(tái)攝像頭、3-12臺(tái)毫米波雷達(dá)、5臺(tái)以內(nèi)激光雷達(dá)以及1-2臺(tái)GNSS/IMU和1-2臺(tái)計(jì)算平臺(tái)，整體成本基本在50萬左右甚至更高。

Velodyne亞太區(qū)總監(jiān)翁煒曾在2018年表示，“預(yù)計(jì)在2020年下的時(shí)候，Velodyne大概會(huì)開始做百萬等級(jí)的裝置，到那個(gè)時(shí)候Velodyne激光雷達(dá)年總體出貨量達(dá)到百萬等級(jí)，所有的產(chǎn)品都可以控制在1000塊美金以內(nèi)。” 

對(duì)于激光雷達(dá)的高成本和產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)配置的不確定，另一派系堅(jiān)決反對(duì)高精度地圖的制作依賴激光雷達(dá)，特斯拉首當(dāng)其沖，特斯拉Autopilot系統(tǒng)就是主要以攝像頭為主。 

特斯拉人工智能和自動(dòng)駕駛視覺總監(jiān) AndrejKarpathy曾表示，世界是為視覺識(shí)別而構(gòu)建的，激光雷達(dá)很難分辨塑料袋和輪胎的區(qū)別。 

從某種意義上來說，激光雷達(dá)一味地拔高技術(shù)壁壘，拋開了自動(dòng)駕駛關(guān)于視覺識(shí)別的最直觀需求。而且從運(yùn)算方面來看，傳感器越多越復(fù)雜，對(duì)算法的數(shù)據(jù)處理要求越高，成本自然會(huì)增加。 

如果高精度地圖采集主要依靠攝像頭，單面攝像頭可以先通過圖像匹配進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，然后根據(jù)傳感器的尺寸，通過目標(biāo)在圖像中的像素大小估算目標(biāo)距離。雙目攝像頭可利用兩幅圖像的視差直接對(duì)前面物體進(jìn)行距離測(cè)量，理論上雙目攝像頭的精度可達(dá)到毫米級(jí)。 

但是，攝像頭雖然在成本上具有優(yōu)勢(shì)，配置高的攝像頭也能滿足精度要求，但是對(duì)于高精度地圖所需要的關(guān)于道路圖層、定位圖層、動(dòng)態(tài)圖層的數(shù)據(jù)，攝像頭可能沒辦法完全采集成功。 

攝像頭雖然能捕捉比較基礎(chǔ)的道路、路口模型、車道邊線等等平面的數(shù)據(jù)信息，和路標(biāo)、警示燈等立體物體的地理信息，但是無法真實(shí)地還原各物體點(diǎn)與點(diǎn)之前的關(guān)系，所以得使用雷達(dá)等設(shè)備進(jìn)行輔助。 

而且使用攝像頭形成的平面圖像或者視頻轉(zhuǎn)化成立體的物體，處理起來數(shù)據(jù)比較龐大和冗雜。

特斯拉autopilot系統(tǒng)配置的毫米波雷達(dá)和超聲波傳感器雖然能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛關(guān)于近距和中遠(yuǎn)距離的障礙物探測(cè)，但是對(duì)于高精度地圖的生成還存在一定的不便利因素。 

在采集方法上，不同的企業(yè)有其獨(dú)特的方法，但是對(duì)于高精度地圖的完整制作，是一個(gè)共同的目標(biāo)，其進(jìn)行的程度決定著自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)程度。 

國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上 

• 2019年3月29日，寬凳科技發(fā)布了中國(guó)第一張全自動(dòng)高精地圖，該高精度地圖采集模塊已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)新舊車道線的識(shí)別、立交閘道出入口關(guān)鍵點(diǎn)的標(biāo)示，還克服了雨雪、大霧等復(fù)雜天氣和夜間光線條件差的傳感器造成的影響，可實(shí)現(xiàn)高精度地圖的24小時(shí)全天候采集。

  寬凳科技CTO馮漢平表示，公司目前已經(jīng)完成百余城的數(shù)據(jù)采集，以及近百萬公里道路的地圖繪制，同時(shí)完成了中國(guó)道路“主動(dòng)脈”的鋪設(shè)。

• 2018年8月27日晚，百度智能駕駛事業(yè)群總經(jīng)理李震宇對(duì)此表示，百度已獲得來自長(zhǎng)城汽車的高精度地圖和自定位量產(chǎn)訂單。

• 四維圖新此前表示，預(yù)計(jì)2019年將完成全國(guó)首張高精地圖的制作，并稱其主導(dǎo)制定的高精地圖全國(guó)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)方案將很快通過。

國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上，BAT相關(guān)企業(yè)已發(fā)布收到訂單的消息，部分企業(yè)表示已經(jīng)完成高精度地圖部分線路的制作。 

國(guó)外市場(chǎng)上

• Mobileye2019年年初表示，已完成日本高精度地圖采集并且攜手英國(guó)地形測(cè)量局推高精地圖服務(wù)。

• 谷歌母公司Alphabet旗下的自動(dòng)駕駛公司W(wǎng)aymo 2018年年初宣布，其自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試地點(diǎn)又新增了一座城市——亞特蘭大。

國(guó)外市場(chǎng)上，高精度地圖的繪制還在測(cè)試階段，完整的高精度地圖暫未形成。

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