“百度吕旭光：自动驾驶地图的趋势与处理方案”

9月13日，由格什塔特主办的2021第三届自动驾驶地图与定位大会隆重召开。 此次大会旨在聚集汽车地图定位领域的优秀技术专家，共享自动驾驶地图定位行业的最新应用情况、现实挑战、创新理念和未来技术趋势等。 以下是百度智驾地图业务部技术经理吕旭光在此次大会上的发言。

你好。 我来自百度智驱地图业务部。 很高兴在盖世组织的领域会议上，分享我对领域和地图的看法。 今天我分享的主题是“自动驾驶地图的趋势和处理方案”，主要分为三个部分。 的快速发展趋势、重要诉求、挑战和处理路径、百度的产品和处理方案。

目前，汽车智能化趋势加速比较明显，自动驾驶作为汽车智能化最重要的组成部分，市场化进程逐渐加快。 根据今年1月至5月的数据，配备l2级以上车型的市场渗透率正在迅速增长。 去年11月，国家发布ICV路线图2.0，预计2025年l2及l3以上市场占有率将达到50%，l4级自动驾驶也将逐渐推向市场，预计2030年具备智能驾驶能力的汽车销售将超过90%。 从以上新闻可以看出，无论是市场和最终用户的反馈，还是国家对所有领域的顶级规划，智能驾驶实际上都是整个汽车领域总决赛的关键。

让我们来看看智能驾驶的现状和整体的快速发展状况。 从两个维度来看，第一个维度是顾客层面，也就是顾客的放松度，第二个维度是系统的可靠性。 图中的第三象限是现在的l2系统，只具有l2的功能。 中间的绿色圆圈是目前市场上大部分配备l2+或l3-的产品，基于高清晰地图和越来越多的传感器，是一种更智能的算法。 第一象限的黄色圆圈是现在的robotaxi，通过运营收集了大量数据，进行了智能算法的训练迭代，达到了l4水平。 可见轿车发展迅速，拥有良好的传感器、硬件、智能算法后，在通勤场景中多次采集训练后，可以体验接近l4。 但是，现在我们必须面对一个问题。 虽然点之间的通行跨越各个场景，但是每个场景现在的自动驾驶能力和等级都不同。 如何处理驾驶员从起点到终点自动驾驶等级不同的情况，使驾驶员更安全、更舒适地到达目的地？ 这在地图领域有那些挑战。

显然，如果高层次的智能驾驶场景成为全场景，这是最理想的，也是顾客的迫切诉求。 从起点到终点通过非结构化道路可以看到城市道路、高速道路、还有城市道路、终点。 现状是，国内部分oem推出高速公路场景l2+/l3-的产品，部分oem研发即将上市，部分顶级oem和汽车厂已经开发了城市道路的自动驾驶，从领域趋势来看，将从高速走向城市，甚至走向全境。

年前，在智仓区，导航地图的基本作用是辅助司机从起点到终点，更准确、更方便地到达终点。 当时，自动驾驶在特定的场景下用高清地图提高安全性，或处理部分舒适性问题。 但是，随着自动驾驶的加强，例如在连续场景的情况下，此时智仓区域需要获取导航的全局路线，自动驾驶区域需要获取自动感应自动驾驶区域进行匹配后行驶。

自动驾驶域目前由于等级问题实际上不能完全实现所谓的l5，这时候需要驾驶员的监督。 司机怎么监督呢，今天上午专家也提到了很多事故，但实际上这是个严重的问题。 此时，需要向顾客如实展示自动驾驶系统所看到的、计划的、想制作的。 如何方便地得到这些消息来监督这辆车辆的行驶，这是非常困难的运用。 我们需要从地图或者地图应用的角度，融通智仓域和智驱域的地图。 只有融会贯通这张图，才能融会贯通人的驾驶车和自动驾驶车，这样才能让驾驶更加安全和舒适。

上面是我们看到的新的快速发展和趋势，下面是从快速发展趋势到地图观念的诉求、挑战和处理的道路。 第一个是掩饰和更新。 从前面的趋势可以看出，从高速到城市封闭道路走向城市，甚至走向全境。 地图范围扩大，基于现实更新的变化，我们的更新频率肯定会从目前领域内的季度水平变为月水平，甚至有点地方天水平。 另外，对自动驾驶有影响力的是实时动态新闻，这也是一大挑战。 二是需要不断提高ad体验。 现在有l2，但也有需要局部提高或扩大局部长尾的场景。 该ad层增强数据用于定位、规划、感知边界，实际上需要增强。 随着高端ad系统在轿车市场的采用，实际上可以收集越来越多的数据，拥有越来越多的计算力和算法，形成自我学习的数据。 如何将这些数据融合到路线、地图中，自动驾驶更好地采用也是一大挑战。 第三个是仓运转融合。 现在在高速或斜坡上。 这方面可以通过制作sd和hd关联表来处理问题，但是将来前往城市需要遍布全境的自动驾驶通用地图。 在上位APP层面，发动机和算法也需要实际统一。 大家开车的时候看着车上的机器、屏幕、声音，这些可以表现出实际的自动驾驶系统看到的东西和它想做什么，这个hmi实际上也是一个很大的挑战。

让我们来看看第一个问题。 关于覆盖和更新，基于我们在领域内看到的快速发展趋势和现状，预计三年内对于高精度地图的覆盖和更新，还是以专业采集和制图为主。 但现在的诉求其实很迫切，基本上是通过增加采集车来提高自己的生产力，投入资源保证更新。 当然现在有些产品也融合了手机地图生态的东西。 因为需要一点动态的事情和信息之类的东西。 但是，长期以来，多源数据生态呈现快速发展的趋势，最终也将成为核心区和热点区覆盖和更新的主要数据源。

从长远来看，专业采集和制图应该是对长尾场景和长尾这样的地区道路的补充。 关于多源数据，由于目前手机地图的生态基本可用，在高精度地图行业中并不特别完整，认为是车+路的形态。 对于汽车，随着市场上l2+或l3以上的轿车数量的增加，这种数据源将大大扩展。 当然，上午专家提到了法规和其他问题，但这些问题实际上是随着主管部门的推进而相继处理的。

让我们来看看如何提高ad体验。 我认为一定是在开放式一体化地图上加入了ad经验数据。 这里有道路等级的数据，车道等级的数据。 自动驾驶地图也用于特殊图层(定位、感知图层等)。 另外，它是ad经验数据，实际上包含动态数据和经验通用的数据。 而且发展迅速，后面也有行动数据。 从动态数据来看，可以使我们的感知系统更可靠，驾驶更安全。 就经验数据而言，整个驾驶和智能驾驶计划更为有效。 对行为数据来说，驾驶员一定会更舒服。 因为有些人开车习性不同。 当然，这是时间上后来的事件。

另外，从目前的趋势来看，ad的经验数据是多源的，在oem和比较有技术实力的tierl-1上，以后也可以获得有价值的经验数据，有些是基础数据，有些像定位上的特征。 这些数据如何融合？ 这需要领域内有开放的地图框架或一体化的地图框架，能够支持三者的数据源可以融合到这个基础数据中，一体化的地图数据可以很好地用于自动驾驶系统，提高自动驾驶系统的体验。

这是仓驾驶融合，是人机驾驶的新趋势。 从地图上看，总结是两个方面。 从纵向看，数据必须统一。 这需要完全贯通，从sd开始所有数据必须贯通。 它和高精度数据道路、车道、特征图层、ad经验数据，它们为了实现从上到下的融通，必须无缝连接。 这对制图是个很大的挑战。 有导航数据经验的人都知道，所有要素都需要相关的维护，进行这样的更改需要花很多钱。 在产品层面上，必须能够将实际一体化制作的数据以整套产品规格的形式公开。 上层APP的sdk、引擎、算法、服务、数据更新量都必须支持一体化地图的融通。 这个地方并不是说所有的APP都必须支援所有的图层，而是可以支援所有有资料的图层。 仅支持一个层后，实际上与其他层是无缝关联的。 那个很灵活。

基于领域的趋势、现状和未来，百度也做了自己的一点思考和产品布局。 接下来一起看看吧。 百度智图产品从年开始和顾客发售第一代产品，到现在已经发售了几款量产车，顾客也可以买到。 到2022年，我们将有越来越多的合作伙伴和顾客一起推出量产产品。 现在，我们宣传的产品的市场占有率，即使在车型上也继续保持着市场领先的地位。 这也来源于顾客对我们的信任和整个投资组合。

让我们来看看投资组合的情况。 从数据层面上看，有汽车导航的sd地图、adas地图、高精地图(城市高精地图和高速高精地图)、l4用的地图，还有v2x用的高精地图。 从引擎层面有导航用的sdk，有服务，也有自动驾驶域的高精地图引擎服务和高精定位引擎服务。 从应用层面有导航APP和新一代人机联合驾驶地图。 从自动驾驶水平方面提供了数据、引擎、融合算法，支持顾客更好地制作ad辅助系统或ad自动驾驶系统。 从整体上看，百度智能地图来源于驾驶诉求，是涵盖l0到l4所有诉求的产品体系，也是支持可定制化，让顾客定制化更好的整合。

介绍百度智图在自动驾驶领域的产品。 是高精度地图数据，包括高速域数据、城市域数据。 引擎算法有高清引擎和高清定位，我们将camera、gnss、imu、环视、激光等融合在一起，结合我们的服务，准确了解当前的车道新闻、位置和姿势，我们的位置和周边地

自动驾驶域中我们宣传的产品组合也比较丰富，相对于比较成熟，包括域控制和map ecu，可以更快的整合，支持顾客的快速批量生产。 目前，支持域控制和map ecu的最多，今天出席的优秀的tierl-1和地图框供应商也在合作。

从整体来看，高速域产品，该产品组合比较齐全，是行业最成熟的，至少有几个车型的项目量产，在研项目中有10多辆车，于2021年下半年或2022年发布。 另外，是都市域产品。 我们宣传的产品将提供从数据到引擎到融合算法。 目前，内部进展已在q3通过要点城市测试验证，预计q4将获得内部可量产的水平。 我们现在也有一点批量生产的订单，根据顾客的计划正在研究开发中，预计明年或后年大家都能看到发售的产品。

在这里，基于我们对诉求理解产品的计划，我们计划进行三代产品的进化，以满足顾客不同阶段的诉求。 今年年底可以绘制产品服务的图，但现在基本完成了。 它令人满意的功能是人和机器一起开高速或城快出入口。 这需要通过智仓域sd地图、ADAS地图、HD地图。 引擎需要与导航引擎交互高精图，大家看到的是一体化的体验。

2022年底前在发动机层开通，支持人机联合到城市地区的产品。 因为要扩展到城市、sd map、hd/ad map，所以这个没那么简单，需要维持sd/adas/hd/ad关联表，也需要在引擎上彻底开通，支持城市区域人机绑定的产品。

预计2025年将从基础数据层面完全开通，此时可以看到sd地图、道路、特征、ad数据，完全融合为一个图，从引擎到服务层面支持一体化地图，具备融合为第三方数据的能力。 只有这样，才能实现全域的人机驱动，或者至少在某个特定区域的点对点自动运行。

关于数据覆盖和更新计划，最近，我们以专业的采集制图路径为主，通过扩大采集车、提高生产线性能和增加资源，满足了目前顾客迫切需要的数据诉求。 从长远看，有必要推进多元数据生态建设。

在车这个生态环境中，有我们将来量产的车，也有我们运营的robotaxi，还有与oem合作的数据源。 另外也一定会出现三方数据交换的资源。 路边百度有自己的v2x设备，与领域合作，在长线上以数据生态为中心更新地图。 基于这一路径，我们实际对外推出的产品，除2021年底量产定期更新的高速域和城市域外，我们计划就城市道路的产品发布top 20，到2023年底，城市道路可以在一点点的区域每月更新，全国所有 在2025年底之前，城市道路将继续往下看，向下看更低等级的道路。 对于特殊的城市和场景，确保所有网络的复盖面和这些重要区域在天花板级别进行更新。 只有这样才能支撑l4级以上的自动驾驶。

在过去的两年里，我们感谢客户和合作伙伴们一起制造了一些批量生产的产品。 另外，期待着今后与越来越多的客户合作，制造下一代的智能驱动器产品，共同智能驾驶新时代。 今天的共享就是这个。 谢谢你。