“谁拽住了地图，谁就拽住了自动驾驶的未来”

在国内乃至整个世界，高精度地图已成为自动驾驶、汽车道路协同进程的新风口，是各图商、各汽车企业争夺的地方。

2019年4月，上汽荣威曾经发布了一款非常特别的车marvel x pro。

作为一年前发布的marvel x全面升级版，其最特别的一点是，大幅升级了“ai pilot”的智能驾驶辅助系统。 该升级具有“最后一公里内的自动住宿/取车”的功能。

marvel x pro是基于marvel x的重大升级，外观变化极小，首先升级为“大脑”

“最后一公里”的问题，几乎折磨着每个司机。

早上上班的时候突然遇到了交通堵塞，离打卡大概五分钟的时候去了工作地点的楼下。 累了开车回到自己住的社区的时候周末带着家人去了购物中心，孩子们看到商场里的“霸王龙”后欢呼了起来。 但是，在这些时刻，有必要让车下地找停车场。

类似的场景在日常生活中并不少见，但每次都会大幅恶化心情，将驾驶体验降到最低。

那么，请想象一下。 面对这种场面，开车的你不必在意停车问题。 只有启用“最后一公里内自动取泊/车”功能，才能开门下车忙碌自己的事件。 进入车库、找停车场、停车、熄火、锁车……这些事情都是汽车自动完成的……这能给驾驶体验带来多大的飞跃呢？

那么，这辆车一定卖完了吧？

孩子嚷嚷着“去看地拉诺”，你还得下到地里停车……

不……到今天为止，没能正式发售。

之所以会出现这样的结果，是因为好的想法不一定符合现实。 技术上的理由有两个。 没有定位信号和缺少停车场地图( parking map )。

智能车通常用卫星信号进行定位。 但是，无论是哪个导航卫星，信号都不能进入地下室和室内。 你连自己定位都不能，为什么要谈自动停车呢？ 即使停车场设在露天，现在国内也有几个小区和商业中心，能提供准确的内部地图吗？

当然，推出这款汽车的上汽荣威也绝非忽视了上述问题。 marvel x pro专门安装了中电昆辰开发的k211车载定位装置。 在原型车测试中，模拟了地面仓库场景中完整的现场设备和精确映射的parking map，工程原型车把这最后一公里的自动停车功能玩到了“起飞”。

年开设的洋山港四期无人码头也是中电昆辰的手笔。 当然，露天码头使用的是卫星信号定位

但问题就在这里。 目前，室内信号覆盖问题确实在改善，现场无线定位设备也在覆盖，但parking map的到来还很遥远。 “理想是美丽的，现实是粗犷的”，关键的“生态位”的缺失，也难怪强行把蕴含着美丽理念的量产车变成了概念车。

实际上，陷入地图问题的不仅仅是这个“最后一公里”。 在目前主流自动驾驶技术迅速发展的趋势下，包括parking map在内的高精度地图支持的系统性不足，导致大多数上市日期明确的智能模型很可能无法实现自动驾驶功能。

幸运的是，转机已经出现了。

在不久前结束的第19届上海国际汽车工业博览会上，国内知名电子地图服务公司四维图创新高，正式开通智能驾驶地图服务。

揭开了高精度地图商业化的大幕。

01智能运行，终于可以使用“图”了

有人根据柏拉图著名的“三个终极问题”，提出了关于自动驾驶的三个终极问题。 我是谁，我在哪里，我要去哪里？

一组非常具有代表性的“人工智能障碍”表达式错误

确实，让还处于“人工智能障碍”阶段的ai回答“我是谁”这一终极问题，可能太科幻了。 但是，第二，在纯粹以实现功能为目的的情况下，其实如果机器能够很好地解答“我在哪里”和“我要去哪里”这两个问题，就可以胜任“从a点到b点”这样简单的工作。 这成为了目前无人驾驶技术中“路线重新定位”的核心逻辑。 也就是说，不考虑像人类驾驶者那样操作汽车的方法，而是直接把机器当作只具备反射和执行能力的“智障者”来对待。 将全球地图、行驶路线、道路状况、天气变化、车流变化、沿线事故的新闻、可能发生的异常状况等所有不详细的新闻汇总在一起

而且特斯拉的技术走的是另一条路线。 重视感知路线。 今后有机会介绍专业文献

目前，“重置路线”已被业界公认，是实现l3以上自动驾驶的最可靠路线，也是waymo、cruise、ford autonomous vehicles、百度等自动驾驶行业的头部公司遵循的技术路线。 四维图新推出的智能驾驶地图云服务基于沿着“重新定位路线”开发的各种智能车，是对高精度地图支持的迫切诉求。

要更加了解这个智能驾驶地图云，首先必须了解什么是高精度地图。 首先，当然是这个“高精度”。

如果只说精度问题的话，通常的导航电子地图的绝对坐标精度约为2.5-5米左右。 结合卫星定位信号中可能存在的漂移，整体精度约在5~10米之间。

因为通常的导航电子地图是给人看的，所以精度差不是很大的问题。 毕竟在行驶中，地图起着参考作用，整个驾驶过程都依赖司机的操作。

但是，如果机器脱离人的操作接管运转，5~10米的误差会变大，还是会出现飞蛾？ 特别是在中国，在gcj-02转换为wgs84的过程中，也必须包括可能累计的误差。

由“火星坐标系”的变换可能产生的误差也是中国国内推进高精度地图生产时需要考虑的问题。 照片显示了gcj-02加密后，可能与实际坐标产生的偏差。 观察！ 由于是非对称加密，偏移值不是常数

因为大部分情况下，车行驶的距离道路的牙齿及其旁边的车道有几十厘米，所以如果误差达到5米以上，就意味着车会很快进入其他车道逆行，或者直接给你戴上道路的牙齿。

综上所述，高精度的地图对于自动驾驶是不可缺少的。 不同等级的自动驾驶等级还支持不同等级的高精度地图。

l2.5“高级驾驶辅助系统”需要辅助地图精度达到0.5米级( adas )； l3“有条件自动驾驶”的情况下，需要0.2米的精度( hd lite )。 也就是说，它低于一条车道的地块线的宽度。 关于l4级“高度自动驾驶”，地图精度达到了0.1米( hd map )。 关于上述的parking map，需要与等级l4的运转同等的精度。

与给人看的导航地图不同，高精度地图的服务对象不是人类驾驶员，而是机器

当然，精度高是高精度地图所表现出的特征之一，但除此之外，这张地图还包含着远远超过以前流传下来的导航地图的庞大新闻。 道路流动和形状的准确消息； 车道数及各车道的宽度、坡度、曲率、航向、高程新闻车道之间的分界线是虚实、虚实转换的起始位置新闻； 道路中央分离线为黄虚线、单黄线或双黄线； 道路两侧分离带的宽度、高度。 车道箭头、跨越道路的架子空设备的高度数据、道路新闻指南的副本等也必须包含在地图数据中。 不是像普通的导航地图那样，每个十字路口都向驾驶员提示进入哪个车道的图像，而是必须以机器能够读取的数据格式，逐一清晰地表示。

高精度地图实质上由各新闻敏感区分的多个图层构成，各图层的刷新速度不同

当然，如果只依赖静止地图数据，无论精度有多高，自动驾驶系统也只能在无人封闭系统内从a点到b点实现。 例如，parking map的大多数招聘场景。 但是，如果上路了，那一定会大混乱。 为了让机器随时了解道路上发生的各种变化，除了道路行驶、交通标志等静态、半静态的新闻外，还包括交通事故、突发路况等以秒为周期更新的实时新闻，以及以分周期更新的工程、雨雪、交通管制等动态新闻

如上所述，基于“重新定位为路线”开发的任何智能车，高精度地图都是其智能驾驶系统能否正常工作的基础。 正如四维地图新自动驾驶基础技术研究院研发部ai总监李阳所说，“所有人都认为自动驾驶的高精度地图很重要，在可靠的自动驾驶计划中，地图最高，占了一半的重要性。”

02将成为智能车产业重要的“图商”

中外车企竞相推出的ICV是第19届上海国际汽车工业博览会上最大的热点。 除整车制造商外，为进入汽车产业的华为及其汽车企业提供的智能驾驶处理方案无疑成为舆论关注的另一焦点。

但是，综上所述，在“路线重新定位”为主流的今天，高精度地图服务的在线化才是整个自动驾驶产业链得以顺利快速发展的关键。 因此，华为在成立智能车bu之前，与四维图新达建立了战术合作关系。

车展期间发布的蓝谷极狐αs华为hi是首款搭载华为智能驾驶方案的车型。 车展开幕前向媒体展示的出色的自动驾驶能力是基于四维图新提供的高精度地图

除了通过控股图表进入汽车制造产业之外，先行导航市场占有很大份额外，四维图表中几乎没有c端产品和服务。 其业务主要面向b端，提供基础的地图数据支持。 正因为如此，四维图才重新出现在公众的眼中，一直显得无名。 但是，在中国电子地图行业，它是一家地位很高，与许多“第一”称号联系在一起的公司。

“2006年，中国首款手机导航软件问世，正是四维图新”2007年，这家公司收购公路新闻提供商世纪高通后，更是按月、季度更新的导航地图 年在深市登陆成为上市公司后，该公司又开始与车企进行广泛的合作，进入了最先进的搭载导航的市场。 “美国航空和公司； ’这个标志从那时起，被业主们熟知了。

多个所有者对此标志不知道

当然，之所以被华为看中，并能郑重签订这份战术合作协议，并不是因为这家企业有上述辉煌的历史，而是因为其智能车bu也选择了“重新定位路线”。 因此，掌握高精度地图数据的四维地图新情况，成为了必须信赖的伙伴。 华为很快获得了测绘甲级资格，但在缺乏历史积累和专业队伍的情况下，短期内只能完成北、上、广、深等少数城市部分路段的高精度地图，最多不过几百几千公里。 无论是模拟还是实际车道测量，这都是杯水车薪。

“在过去的20年里，我们在不知不觉中记录下了复盖全国的高质量道路数据。 从城市到郊区，从高速到“村村通”，各种类型的道路数据是我们最大的特征。 》2019年6月，李阳在接受国内某知名汽车媒体采访时表示，与普通公开数据的不同之处在于，四维图新留下的原始地图数据中，含有确定的位置新闻。 因此，不需要用10亿张照片训练交通标志的识别，“如果知道哪里有交通标志，就可以凝结其附近的数据，囊括全国的交通标志。 ”。

根据旧的地图地图地图数据进行升级，可以大幅度提高高精度地图的生产速度

要将成百上千公里的旧规格电子地图升级为高精度地图，其工程之大可以想象，但近二十年来的积累，也给这家公司带来了许多先天特征。

根据年末公布的数据，四维地图完成了全国32万公里以上高速公路、城市高速公路和5000公里以上复杂城市道路的l3级高精度地图覆盖。 进入2021年以来，其数字地图部门重点推进了部分主要城市的主要道路的高精度地图绘制工作。 根据愿景，l4“高度自动驾驶的”hd map也将于2022~2023年前后，完成全国主要高速公路网、城市高速公路的覆盖。

在2021年这个没有智能汽车的时代，业界定义为“图商”的四维图不断更新，以其超然的地位和掌握的巨大资源，成为决定这场自动驾驶比赛胜负的关键。

03“我们不再仅仅是图商”

2019年6月下旬，四维图新收到北京市政府下发的t3级自动驾驶汽车路线图号码。 迄今为止，第一个区块被授予了位置服务提供商的t3级路线图号码。 值得注意的是四维地图新提供的无人驾驶汽车方案。 以长城wey vv5为平台，外部传感器系统包括4台16线激光雷达、2台长距离毫米波雷达、1台新自主开发视觉感知算法的单眼相机。 从配置上来说，异常的“轻”是典型的低价格、轻量的自动驾驶处理方案。 用李阳的话来说，我们的方案是t3考试友商中最简洁(低价)的，价格大概是大多数友商的一半到三分之一。

他说提出这个方案是为了“地图的验证”，但这个故事里真的也有谎言

关于四维地图新企业为什么必须亲自指导牌照，李阳也表示，四维地图新最初制定自动驾驶处理方案，其实是通过验证地图，自己绘制系统，将相关问题反馈给地图团队，提高地图水平。

真的是这样吗？ 拥有中国乃至世界上最丰富的高精度地图资源，在自动驾驶方面没有任何想法，简直可以说是不可思议。 幸运的是，在第十九届上海车展期间，四维图的新展示台出现在上面，这证明了李阳当时也就是在说话。 毕竟，这一段时间是那个时候。

当然，在四维地图新首席执行官程鹏的故事中，他们自动驾驶有先天的特点。 “我们制作地图本身就是采集、传感、识别发布的过程，从地图采集到路况采集再到无人驾驶，原理都是一样的。 只是应用场景变了，本来被人使用的东西，现在也被机器人使用。 ”

但是，即使有传感器方案和高精度的地图资源，也不足以构建一套自动驾驶处理方案。 其中缺少的是如何准确地明确位置车辆的位置； 如何处理车与车、车与云的数据交流问题； 如何融合感知定位、规划决策、执行控制三部分，完成自动驾驶域控制器。 然后，最终进行自动驾驶域控制器和座舱域控制器的交联，完成人机交互界面。

简单地说，就是完成整个自动驾驶域控制器，实现与座舱的控制上的交互。

完成内网、互联网、车载移动网络之间的数据交换，本质上是一个蜂窝移动数据的问题，是基于蜂窝移动数据实现的 年11月以后，美国联邦通信委员会( fcc )正式宣布放弃原有的dsrc )标准，全面过渡为中国标准，因此c-v2x也与远程信息技术划上了等号。 当然，这是四维图的新“旧优势”。

从年四维图新收购中环卫星开始，这家公司开始在电信业布局。 年控股图吧集团之后，开始进入客舱区域。 并且到了年，进一步整合旗下轿车的远程通讯资源，成立独立的四维智联企业，初步实现了从云平台到操作系统、地图、导航的互联互通，完成了手机-自动车间的桥接。

定位问题是另一条线。 年3月，四维图新定位项目组正式启动，并于当年6月取出自主研制的第一代卫星定位信号接收机。 到了年1月，定位项目小组又成功地将定位精度提高到厘米水平。 之后，这个项目组获得了独立的地位，并在此基础上成立了六点科学技术这个独立的子公司。

要完成自动运行域控制器，专用芯片是不可缺少的。 在这个问题上，四维图纸仍然具有一贯的风格，年投资收购ic设计厂杰发科技，成为中国乃至世界第一家具备自主车管制级芯片设计能力的地图供应商。 2019年，杰发科技率先完成了可支持部分驾驶辅助功能的智能座舱终端芯片的流媒体。

不久前上海车展流出的消息称，目前支持l3级自动驾驶算法的大型soc芯片，已经处于设计阶段。
除了上述直接控股公司和并购公司外，~2019年期间，四维图分别投资于提供室内高精度定位服务的中科力点、提供自动驾驶整体处理方案的禾多科技、以及致力于开发高性能视觉感知系统的minieye。 其中，来自minieye的视觉识别技术不仅可以用于完整的自动驾驶程序的视觉传感器部分，还可以直接用于地图测绘业务，一举多得。

minieye的价值不仅在于为四维图的新型自动驾驶方案提供视觉传感器，其视觉识别技术也可用于推进高精度地图的生产

当然，室内定位的问题，四维图即使是新的也没有泄露过。 上文提到的为荣威marvel x pro提供室内定位模块的中电昆辰，去年得到四维互联基金的投资，在车展期间与四维图新在同一台参展。

大象棋已经下得很早，快结束的时候到了。 “我们不再只是图商”，这是四维影像新元cto戴东海博士曾经反复向媒体强调的。

四维图新、“四维”来自企业第一大股东四维测绘技术有限企业，也可以理解为四维时空的含义； 而“图新”寄托着奋发、努力创新的寓意和期待。

但是，站在2021年前半年回顾过去的三年，可以说四维图的新日子不好过。

年，我国汽车销量首次出现负增长，标志着业绩收入与汽车产业密切相关的四维图创新高，出现了明显的收益下降问题。 这个减少在2019年更加明显。

进入2010年，受新型冠状病毒大爆发的冲击，这个问题变得更严重了。 那年2月，国内汽车销量一度达到92%。 当然，汽车仪表盘芯片、远程信息技术等业务在很大的环境冲击下，处于全部损失的局面。

大环境的不利给与主要收益和导航直接相关的四维图带来了新的巨大影响。 2019年利润下跌近三成，但预计全年亏损2.34~3.38亿元，更令人瞠目。

但是，在国内乃至整个世界，高精度地图成为了自动驾驶、汽车道路协同进程的加速的新风口，成为各企业、各汽车企业争夺的地方。 自动驾驶从概念到商用，更大的市场也隐约形成。
在全新的时代，到底谁在沉浮？ 我们可以拭目以待。