過去一兩年，光庭 CTO 羅躍軍和他的團隊時常會聽到這樣一種聲音：「我們的無人車在高速公路上行駛得很好，完全不需要高精度地圖?！?/p>

當自動駕駛從業(yè)者在談?wù)摳呔鹊貓D沒有價值的時候，羅躍軍常是面帶笑容來化解這種尷尬。因為他知道，當他們開始考慮解決更多魯棒性問題時，必然會尋求圖商的合作。

實際上，高精度地圖數(shù)據(jù)通過提供靜態(tài)、先驗以及超感知范圍的智能感知數(shù)據(jù)內(nèi)容，幫助汽車解決「在哪兒」、「周圍是什么情況」、「該如何做」等一系列問題。

作為全國為數(shù)不多的擁有地圖甲級測繪資質(zhì)的供應(yīng)商，光庭在很長一段時間內(nèi)并沒有開始導(dǎo)航數(shù)據(jù)的采集與制作。因為在他們看來，這個領(lǐng)域已經(jīng)有四維圖新、高德和百度。光庭從零開始搭建數(shù)據(jù)平臺與他們競爭，「沒什么意義?！?/p>

但到了 2014 年，光庭團隊逐漸意識到自動駕駛和高精度地圖兩者的關(guān)系和重要性，也就是從那時起，他們開始從零起步制作高精度地圖。

去年，這家位于武漢的公司對外公布了兩個新的進展：

一是「小魚暢行」，這個自動駕駛項目是光庭與武漢大學(xué)、武漢理工大學(xué)共同研制，在武漢選取了光谷資本大廈到武漢未來科技城的一段 17.1 公里的道路進行示范運營，并對公眾免費開放，乘客可以通過手機 App 進行預(yù)約。

二是光庭與中海達成立合資公司「中海庭」。為了更大限度地整合行業(yè)資源，前者借助后者的測繪技術(shù)共同合作進行高精度地圖的測繪與開發(fā)，并進行商業(yè)模式上的探索。

到目前為止，這家合資公司采集了上萬公里的高精度地圖數(shù)據(jù)，制作了將近 3000 多公里高精度地圖。盡管如此，羅躍軍向雷鋒網(wǎng)表示，他們目前制作的地圖數(shù)據(jù)通過與汽車廠商合作，仍是在小范圍或封閉區(qū)域以自動駕駛預(yù)研為主的測試。

與自動駕駛行業(yè)一樣，高精地圖市場現(xiàn)在也開始變得愈發(fā)熱鬧：谷歌、百度、Uber 和福特等公司都在利用自己的測試車采集數(shù)據(jù)以便繪制高精地圖。而涌現(xiàn)出的地圖初創(chuàng)公司，如 DeepMap、Carmera、 Civil Maps 更是獲得了資本的青睞。

毫無疑問，高精地圖作為自動駕駛拼圖上重要的一部分，將為參與者創(chuàng)造一個新的聚寶盆。

但是，阻礙高精度地圖走向量產(chǎn)業(yè)化的尷尬之處是：居高不下的制作成本。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，圖商的一輛傳統(tǒng)測繪車 30 萬到 40 萬，一輛高精度測繪車需要 800 萬人民幣。而且制圖方式需要投入大量的測繪車為基礎(chǔ)。目前高精度地圖的制作還無法做到完全自動化，人工標定依然占據(jù)重要成分。

此外，車載設(shè)備成本居高不下、數(shù)據(jù)處理效率較低、數(shù)據(jù)密度極大，消耗大量的計算資源，且后期地圖通信量高也是困擾高精度地圖走向產(chǎn)業(yè)化的另一個阻礙。

羅躍軍認為，目前高精度地圖還處于投入期，只有人工智發(fā)展到一定程度，地圖自動化采集制作的成本才有可能降低，而成本的大規(guī)模降低為高精度地圖產(chǎn)業(yè)化掃清障礙。至于高精度地圖何時量產(chǎn)，業(yè)界的觀點大多集中在 2019 年、2020 年前后。而高精度地圖的發(fā)展，未來一定是動態(tài)數(shù)據(jù)的服務(wù)、靜態(tài)數(shù)據(jù)的采集、眾包數(shù)據(jù)融合而形成的閉環(huán)。

以下是雷鋒網(wǎng)與羅躍軍的對話實錄（有刪減）：

雷鋒網(wǎng)：談?wù)劰馔ピ谧詣玉{駛方面的布局？著重哪些方面？

羅躍軍：我們主要做高精度地圖、高精度定位的自動駕駛解決方案。

定位與地圖是相輔相成的，如果我們要把地圖用起來，定位的成熟化是前提。所以在自動駕駛方案中，我們著重的是定位的解決方案：通過視覺、差分 GPS、激光雷達等一系列傳感器做融合定位。

此外，我們還會解決自動駕駛的交互，比如儀表，HUD、人工智能等產(chǎn)品。

雷鋒網(wǎng)：目前你們有哪些用于 ADAS 或自動駕駛領(lǐng)域成熟的產(chǎn)品和技術(shù)？你們的定位是什么？

羅躍軍：我們在這個領(lǐng)域的成熟技術(shù)，主要是定位，地圖和傳感器的識別，包括在車輛終端用的儀表和通訊等等。

我們與車廠合作也是提供打包的解決方案。車廠要的不是單一定位解決方案或是單一地圖傳感器，他們需要的是一套完整的自動駕駛/ADAS 方案。我們只是完成其中一部分。

從定位看，我們是圖商，是 Tier1 背后的地圖服務(wù)商、云端服務(wù)商。

雷鋒網(wǎng)：現(xiàn)在 OEM，Tier1 對高精度地圖有哪些需求？

羅躍軍：到目前為止，還沒有車廠對高精度地圖提出明確需求。因為每家車廠在自動駕駛發(fā)展的階段、選取的技術(shù)路線和對地圖的需求處在不同層次，導(dǎo)致他們對自動駕駛理解各不相同。

這里的關(guān)鍵在于他們用高精度地圖來做什么？每個車廠在自動駕駛不同的階段，對地圖的需求并不相同。

我們現(xiàn)在做的地圖對車廠來說是「超標」的，車廠不需要高規(guī)格、容量大，數(shù)據(jù)內(nèi)容多的地圖。作為圖商，我們可以展望未來車廠需要什么樣的高精度地圖。在某種程度上，我們做這件事有點超前。

雷鋒網(wǎng)：去年 4 月和 9 月，光庭有兩個動作：一個是「小魚暢行」，面向公眾的自動駕駛項目；一個是光庭與中海達成立合資公司「中海庭」，投入精力做高精度地圖。作為一家圖商，光庭為什么會做「小魚暢行」這個自動駕駛項目？「中海庭」目前有哪些進展？

羅躍軍：「小魚暢行」其實是希望通過公眾平臺對外展出，讓我們的地圖、高精度導(dǎo)航技術(shù)、自動駕駛方面的技術(shù)在平臺上進行驗證，通過收集數(shù)據(jù)來驗證高精度地圖到底該如何做。

如果我們?nèi)サ溶噺S的反饋，那幾乎不現(xiàn)實。我們做自動駕駛是了解自動駕駛的前沿技術(shù)，比如自動駕駛到底需要怎樣的數(shù)據(jù)、需要什么樣的地圖。

我們希望通過這種方式來獲得需求和反饋。而傳感器收集的數(shù)據(jù)是我們做大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)平臺，未來地圖服務(wù)肯定是基于云端的大數(shù)據(jù)服務(wù)。

博世為什么找中國車廠合作，高德為什么免費去推高精度地圖？目的是一樣的：為了讓更多用戶使用它們的產(chǎn)品后獲取更多數(shù)據(jù)，他們可以基于大數(shù)據(jù)不斷迭代服務(wù)。這也是我們的出發(fā)點，也是我們長期要做的事情。

與中海達成立合資公司，我們希望更大限度地整合行業(yè)資源，打造開放式的合作平臺，并吸引更多戰(zhàn)略合作伙伴加入。

目前我們采集了上萬公里的高精度地圖數(shù)據(jù)，制作將近 3000 多公里高精度地圖。我們制作的數(shù)據(jù)以自動駕駛預(yù)研為主，與車廠合作在小范圍內(nèi)或封閉區(qū)域做實驗。我們也采集了國內(nèi)幾大城市特征數(shù)據(jù)，比如上海的環(huán)線路、主干線的高架。

地圖采集周期并不長，主要瓶頸在地圖制作。換句話說，高精度地圖目前還在投入期。

雷鋒網(wǎng)：有這么一種說法，目前高精度地圖采集測繪數(shù)據(jù)方式全球主要有兩大流派。一種以谷歌、HERE 的地圖測繪車為代表。用車上的激光雷達傳感器一天能夠收集和處理超過 100G 的數(shù)據(jù)。另一種則以特斯拉的「車隊學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)」（Fleet Learning Network）為代表，相當于利用量產(chǎn)車，把測繪任務(wù)「眾包」出去，調(diào)動整個車隊的所有傳感器來收集數(shù)據(jù)。怎么看兩種方式的優(yōu)劣？

羅躍軍：其實高精度地圖可以分為 3 類：

一類從測繪的角度理解，是傳統(tǒng)矢量化、拓撲關(guān)系做得非常詳盡的地圖，這是傳統(tǒng)測繪和導(dǎo)航自然延伸的地圖；一類是類似谷歌使用激光雷達所產(chǎn)生的激光點云數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)地圖容量大，所承載的資源也非常龐大；一類是諸如博世、Mobileye 所開發(fā)的特征地圖，這種地圖以傳感器做定位的角度來理解他們需要什么樣的數(shù)據(jù)，從傳感器所看到的現(xiàn)實世界抽取特征點。

這只是不同的技術(shù)流派，每家特征數(shù)據(jù)并不相同，也沒有統(tǒng)一的標準。這與傳感器所使用的算法密切相關(guān)。但他們都有各自的技術(shù)難點。

比如，特征地圖的動態(tài)特征如何剔除，如何在雨雪、夜晚、霧霾等多環(huán)境中感知；再比如，按照傳統(tǒng)測繪方式采集的高精度地圖是先驗數(shù)據(jù)，在所有特征看不見的情況下，可以指導(dǎo)自動駕駛汽車行駛，但這種先驗知識解決不了前方堵車、車禍等突發(fā)事件。

未來的地圖一定是多種地圖的融合，我們叫做動態(tài)地圖。特征地圖解決定位問題，傳統(tǒng)測繪延伸的地圖解決定位之外的更多問題，比如自動駕駛魯棒性、先驗知識。但要解決高精度地圖的快速更新，得依靠傳感器識別特征的方式。

最初我們制作的是靜態(tài)地圖，車身傳感器識別道路，只要發(fā)生特征變化或與道路不一致，傳感器將識別的數(shù)據(jù)傳到云端，通過大數(shù)據(jù)挖掘再推送給車輛。這是我們所說的打造高精度地圖的閉環(huán)。

如果未來結(jié)合 V2X，V2V 進行交互，地圖的更新將會更快。我們現(xiàn)在做的是靜態(tài)高精度地圖，未來的地圖一定是動態(tài)數(shù)據(jù)的服務(wù)、靜態(tài)數(shù)據(jù)的采集、眾包數(shù)據(jù)的融合形成的閉環(huán)。

雷鋒網(wǎng)：高精度地圖是否還存在一些技術(shù)瓶頸？怎么走向產(chǎn)業(yè)化？

羅躍軍：第一是人工智能的瓶頸，號稱能夠自動識別數(shù)據(jù)的公司，幾乎沒有。在硅谷倒是有一些，但他們做得怎么樣，目前還不清楚。如果人工智發(fā)展到一定程度，整個自動化采集制作的成本就會降低。

第二是定位。雖然這不是高精地圖所面臨的問題，但如果解決不了定位問題，高精度地圖也用不起來。所以定位技術(shù)的解決也是非常重要的：但自定位目前不成熟，它能在某些情況讓車輛跑起來，產(chǎn)業(yè)化還存在問題。

雷鋒網(wǎng)：投入這么大，高精度地圖商業(yè)化路徑是什么？

羅躍東：未來高精度地圖的商業(yè)模式，我們認為是多樣的，不一定以銷售賺錢。比如自動駕駛商業(yè)化后，高精度地圖是不可或缺的一環(huán)，那么地圖的更新服務(wù)必不可少，我們也可以作為云服務(wù)的提供商——由于資質(zhì)的限制，并不是誰都能提供這樣的服務(wù)。

高精度地圖商業(yè)化案例目前還沒有，但我們有研發(fā)的項目在推進，我們與十幾家車廠在高精度地圖、自動駕駛方面有合作。其他的應(yīng)用，比如高精度監(jiān)控，商用車的應(yīng)用都有需求，但真正落地的產(chǎn)品還沒有。

業(yè)內(nèi)有一個說法：高精度地圖要到 2019 年、2020 年前后才能正式量產(chǎn)。但目前配套的技術(shù)和政策還不成熟，高精度地圖是否要加密，加密之后的高精度地圖能否被車企接受等問題也未解決。

雷鋒網(wǎng)：用于自動駕駛的高精度地圖，與普通電子地圖在生產(chǎn)方式上有哪些不同？高精度地圖中究竟需要包含哪些信息、這些信息需要精確到什么程度？

羅躍軍：業(yè)內(nèi)基本有一個共識：高精度地圖要 20 厘米的精度，可以滿足自動駕駛的需求。但如果做更高的精度，成本也會相應(yīng)提高。

不同精度數(shù)據(jù)的采集技術(shù)路線并不一樣。我們將地圖做到更高精度是可行的，但數(shù)據(jù)會更復(fù)雜，成本也更高。所以業(yè)內(nèi)找到了一個車企可接受又容易實現(xiàn)的精度。

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