對于人類駕駛員來說，電子地圖的主要作用是導航，包括從A地到B地的路徑規(guī)劃、車輛和道路的定位匹配、POI檢索等，那么當未來汽車可以實現(xiàn)一定程度的自動駕駛，甚至不需要駕駛員，能夠完全自動駕駛了，需要的地圖又是什么樣的呢？

答案是高精度地圖。

高精度地圖如何助力自動駕駛？

精準的自身位置評估和周邊環(huán)境感知，尤為重要。

目前來看，諸如攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器，在進行環(huán)境感知時還存在一些缺陷，尤其在沙塵、雨雪、濃霧等極端天氣下，容易發(fā)生誤判，甚至失效，即使將多個傳感器進行融合，也不能完全避免。而高精度地圖，不僅在極端天氣情況下依然能發(fā)揮作用，且視野范圍還不會受到遮擋、距離與視覺限制，可以與上述傳感器在感知層形成很好的互補，為自動駕駛汽車提供更加可靠的感知能力。

就感知信息而言，高精度地圖除了可以為自動駕駛汽車提供高精度的靜態(tài)信息，如路網、路形、車道、POI、建筑、路標等，還包含動態(tài)的實時交通信息，通過對這兩類信息進行融合，形成一個虛擬的駕駛環(huán)境，供車輛進行環(huán)境感知、認知和理解，并開展路徑規(guī)劃、躲避擁堵和交通障礙。從這一點上來講，高精度地圖其實相當于一個超級感知容器，一方面可對現(xiàn)有傳感器進行輔助，另一方面作為平臺對接車道級規(guī)劃的需求，最終實現(xiàn)感知和決策的雙增強。

值得一提的是，基于對3D道路環(huán)境的重建，高精度地圖可以幫助自動駕駛汽車減輕對昂貴傳感器的依賴，大幅降低系統(tǒng)成本，并減輕車內計算壓力。

而在上海晶眾信息科技有限公司陸哲元看來，高精度地圖除了可以幫助自動駕駛汽車進行位置感知、更精準的路徑規(guī)劃，為決策層提供支持，對智慧交通的發(fā)展也大有裨益。例如在智能停車領域，可以用于車位誘導以及反向尋車，幫助用戶快速找到停車位。

“高精度地圖還能夠作為自動駕駛現(xiàn)有傳感器的補充和增強，強化車路協(xié)同架構中車端的感知能力，進而提升智能網聯(lián)應用。以及助力車企、科研機構等開展自動駕駛虛擬測試。”陸哲元表示。

四維圖新車路協(xié)同研究院副院長郭磐石則認為，與傳統(tǒng)地圖相比，自動駕駛所需要的地圖在精度方面的要求固然更高，并不是說絕對精度一定要達到什么級別，而是指精度能夠覆蓋出行所需的各種場景?！袄缥覀冊诟咚俟飞祥_車，需要的并不是車輛絕對的地理坐標精度，而是車道線之間的相對關系?！?/p>

除此之外，郭磐石認為用于自動駕駛的地圖還應該具備要素全、更新快、協(xié)同強等特點?！昂沃^要素全，比如我們用滴滴打車，你得知道上車點是小區(qū)的東門、西門、南門還是北門，這在地圖上也應該顯示出來。至于更新，雖然目前已經實現(xiàn)了秒級更新，但對自動駕駛而言，還不夠，需要進一步做到毫秒級。協(xié)同強則是指地圖能夠和感知系統(tǒng)、計算系統(tǒng)、通信系統(tǒng)等進行全方位的協(xié)同?！?/p>

不過，鑒于自動駕駛有多個不同的級別，并不是每個階段都需要這樣的高精尖技術。

在中汽中心汽車技術情報研究所政策研究中心劉斌看來，在L1、L2階段，依舊需要傳統(tǒng)的電子地圖作為出行參考，因為此時控制車輛的還是人類駕駛員。但到了L3級別，由于是人和系統(tǒng)共享車輛的控制權，引入高精度地圖，與傳感器進行結合，有助于降低研發(fā)成本，利于后續(xù)量產。

清華大學汽車工程系主任楊殿閣也認為，對于L1、L2級的ADAS系統(tǒng)，使用亞米級的ADAS地圖就可以了，而到了L3，除了ADAS地圖，可能還會用到高精度地圖，但不是必須的。在L4階段，厘米級的高精度地圖是必須的，L5同樣如此，不僅必須具備，還要能夠做到實時更新。

高精度地圖的發(fā)展現(xiàn)狀

與傳統(tǒng)的電子地圖相比，高精度地圖由于精度更高，涵蓋的信息更廣，可以為車輛提供較傳感器更詳細的環(huán)境信息，儼然成了自動駕駛汽車最核心的技術之一。然由于自動駕駛地圖提供的數據過于詳細，涉及到了空間信息安全，現(xiàn)行的法律以及政策在數據采集、傳輸、儲存、使用以及表達上都存在著很多的限制，這在一定程度上制約了高精度地圖的發(fā)展。

具體來看，據自然資源部地理信息管理司綜合處處長章煒分析，現(xiàn)階段高精度地圖面臨的難點主要有以下幾個方面：

第一，數據的采集和使用以及表達受限制。這一點主要是針對車企和自動駕駛方案解決商而言的，由于現(xiàn)行法規(guī)限制，他們沒有測繪資質就沒辦法采集、使用以及儲存這些空間位置信息，只能夠跟有資質的圖商進行合作。另外還包括眾包采集，以及道路的高程、坡度、曲率，橋梁隧道的限高、限重等信息，按照現(xiàn)行政策，其實也有明確的限制。而車企對于這些數據又有很強的需求，這也就間接影響了自動駕駛的發(fā)展。

第二，國內沒有專門針對自動駕駛地圖的統(tǒng)一標準。目前在國際上通行的標準基本上都是基于歐美道路設計的，跟國內場景有很大的區(qū)別。

第三，保密技術需要改進。按照現(xiàn)行法規(guī)，自動駕駛地圖仍屬于導航電子地圖的一種，在公開使用前，需要進行處理，而自動駕駛對定位的要求又很高，這明顯與法規(guī)要求相矛盾。

第四，現(xiàn)行審圖方式可能存在一定的問題。目前導航電子地圖實行的是許可制，在出版和發(fā)行之前需要經過地理信息主管部門的審核，然自動駕駛地圖采用的是數字串的形式來表達相關信息，且有很高的更新頻率和周期，現(xiàn)行的審圖模式難以滿足這些需求。

第五，沒有劃定專門的測試區(qū)。目前國內的自動駕駛測試場主要集中在對自動駕駛技術的測試上面，對地圖相關的測試驗證還沒有，由此導致對地理信息安全方面的評估較為缺乏。

第六，缺少統(tǒng)一的數據管理平臺。自動駕駛地圖不僅包含很高精度的道路靜態(tài)信息，未來可能還會包含交通事件以及道路施工等動態(tài)信息，基于這樣一個特性，其數據采集和更新成本未來會很高。如果有了統(tǒng)一的數據管理平臺，用于自動駕駛的數據采集、診斷、評估，可以實現(xiàn)更加高效的數據共享。

由此可見，高精度地圖的產業(yè)化之路也是道路且長。然盡管如此，過去幾年該領域還是吸引了大批企業(yè)布局。放眼市場，除了傳統(tǒng)的圖商，像BAT等科技巨頭，以及BBA等傳統(tǒng)車企，都在紛紛借助收購、投資或者合作等手段進入高精度地圖領域，甚至還誕生了一大批初創(chuàng)型企業(yè)，如Momenta、寬凳、晶眾等。

其中BAT方面，百度已經獲得了來自長城汽車的高精度地圖和自定位量產訂單，并與比亞迪、奇瑞、現(xiàn)代、北汽新能源、漢騰汽車、廣汽傳祺、大乘汽車等諸多品牌簽署了商業(yè)定點協(xié)議，阿里系的高德地圖先后拿下了凱迪拉克和吉利兩個高精度地圖商業(yè)訂單，騰訊系的四維圖新則拿下了寶馬中國的量產訂單。而初創(chuàng)型公司也在不斷強化與車企的合作，以加快融入市場，獲得更大的發(fā)展空間。

在多方勢力角逐之下，高精度地圖的市場進程節(jié)奏已然加快。據蓋世汽車研究院預測，隨著自動駕駛的不斷發(fā)展，特別是從2020年開始L3車型的密集上市，高精度地圖產業(yè)有望迎來黃金發(fā)展期，預計到2025年國內高精地圖市場規(guī)模將達到80億元，2026年將出現(xiàn)快速增長，突破100億元。