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高精地圖的發展與自動駕駛汽車緊密相關，自從自動駕駛汽車開始上路公開測試以來，高精地圖產業就應勢而生并飛速發展。相對于以往的導航地圖，高精地圖是專為自動駕駛而生的，其服務的對象并非人類駕駛員，而是自動駕駛汽車。對于L3級別以上的自動駕駛汽車而言，高精地圖是必備選項。

一方面，高精地圖是為自動駕駛汽車規劃道路行徑的重要基礎，能夠為車輛提供定位、決策、交通動態信息等依據。另一方面，在自動駕駛汽車傳感器出現故障或者周圍環境較為惡劣時，高精地圖也能確保車輛的基本行駛安全。本文將簡要分析國內外主要高精度地圖廠商發展現狀：

國際版

1、DMP

2013年，日本啟動了名為SIP的項目，自動駕駛是它的核心之一。為了將SIP成果（基礎地圖的數據格式，精度管理方式）產業化，設立了“Dynamic Map Planning Co.， Ltd.”（已下稱DMP）公司。DMP成立代表日本動態高精度地圖開始走向產業化。他們的目標是在2020年，也就是東京奧運會之前，實現日本高精度地圖的覆蓋。DMP公司2016年6月成立， DMP公司2016年12月開始提供高速公路樣本數據（約500Km）；2018年1月開始提供部分高速公路數據（約14，000Km/半程）；預計2019年3月開始提供高速公路數據（約30，000Km/全程）。

2、Waymo

Waymo是谷歌旗下自動駕駛公司，目前具有全球最先進的自動駕駛技術。Waymo在2009年開始為自動駕駛創建地圖，目前以滿足美國多個城市的L4級別自動駕駛。

Waymo的高精度地圖由谷歌地圖發展而來，有強大的數據與技術背景，目前其制作的高精度地圖僅用于自己的自動駕駛，并不作為商業化產品。其采集地圖的手段為激光雷達加組合導航定位系統，并擁有一支龐大的測繪車隊一起集中創建高精度地圖。

3、Carmera

Carmera是一家要在車輛上安攝像頭的公司。而在地圖數據的采集形式上，Carmera也引入了眾包模式，發動第三方來幫助繪制高精地圖。不過與lvl5不同，他們的合作對象不是打車平臺的司機，而是各物流公司的物流車。Carmera通過在各物流車上安裝其傳感器套件，采集高精地圖。同時基于實時數據的挖掘，為物流車隊提供安全以及能效方面的建議作為“回報”。不過在商業模式上，

Carmera認為其采集的數據不僅可為自動駕駛所用，還可以輔助工程測量，以及實時分析區域內的人、車流量，為城市規劃提供依據。

4、Mobileye

Mobileye 是以色列一家生產協助駕駛員在駕駛過程中保障乘客安全和減少交通事故的視覺系統的公司。已投身研發 12 年并收獲了前所未有的技術知識。公司在單目視覺高級駕駛輔助系統 (ADAS) 的開發方面走在世界前列，提供芯片搭載系統和計算機視覺算法運行客戶端功能。2017年3月13日，英特爾正式宣布收購Mobileye。

Mobileye本身不涉及高精度地圖的制作，但Mobileye的每一個攝像頭都可以采集到前面的路況。例如，攝像頭可以把路面中的車道線或者是限速塊的距離可以定位出來，把每一個圖像解析成數據，再把數據打包成數據包進行上傳，并且在圖上的底圖上進行實時的疊加。通過Mobileye和大眾、日產以及通用的合作，會有越來越多的車搭載Mobileye的攝像頭。通過圖像+智能+網聯的結合方案，可以做到10cm級的高精度。

5、Civil Maps

Civil Maps成立于2014年，位于美國加州。2018年5月與AWare背后的軟件技術公司Renovo合作，使高度自動化汽車制造商和技術提供商可無縫接入Civil Maps的車輛認知堆棧。Civil Maps主要路線為開發高精度地圖與定位解決方案，通過提供給車廠軟件和硬件系統進行車端數據收集、3D地圖繪制以及自車定位。

Civil Maps的測繪方式是與車廠合作，利用攝像頭或者雷達進行眾包采集。其軟件可將客戶端收集到的數據進行處理，將有效數據上傳到云平臺，依靠強大的人工智能技術，它能高效的從龐大的點云數據中提取有用要素，將1T大小的點云圖壓縮至8MB，極大提高了傳輸與存儲效率。

6、DeepMap

高精度地圖初創公司DeepMap于2016年成立于美國，其創始團隊有著谷歌地圖、谷歌地球、蘋果地圖、百度無人車等強大背景。DeepMap的技術路線是提供高精度地圖完整的解決方案，包括地圖的構建、更新、維護和云端服務，同時也提供高精度定位、仿真等服務。DeepMap的地圖和定位模塊已應用到多種車型和車隊中，進行自動駕駛訓練。在各種復雜路況、天氣條件與駕駛速度下均展現了良好的性能。它獲得了諸如博世風投、英偉達、高盛等大型企業與資本的投資，在2018年7月，獲得了來中國的阿里巴巴、滴滴與北汽約6000萬美元投資，DeepMap在中國的發展布局愈發明顯。

DeepMap的收集地圖數據的主要方式是利用激光雷達與組合導航定位系統的多傳感器融合方案，以眾包的模式進行數據采集。其開發的軟件可以將眾包車輛傳感器收集到的數據轉化成詳細的地圖。DeepMap提供可嵌入車輛的軟件，解決定位、數據更新、路線規劃和數據收集等問題，可以高效處理大規模數據。其高精度地圖有著三維厘米級的道路信息，且可以提供實時的道路動態信息。

7、Lvl5

Lvl5由前特斯拉工程師創辦，主要為自動駕駛車輛提供高精度地圖，以極低的傳感器成本——手機攝像頭加上App來眾包生產地圖。這家公司開發了一款名為Payver的IOS應用，Payver上傳的是行駛視頻、GPS以及加速計信息，只要同一路段有多個用戶行駛過后，就能制作高精度地圖。

現在Lvl5已經能生成擁有交通標志、交通燈和車道線等特征的高精度地圖。雖然不用激光雷達會面臨特別的挑戰，比如使用消費級硬件會讓定位精度受到影響，而且整個過程很耗時，需要不少的加工處理。但Lvl5通過多輛車收集到的信息，用自己獨特的方式克服了這一困難。而錄制的視頻在經過Lvl5后臺處理后，能生成自動駕駛所需的高精度地圖。

Lvl5已經覆蓋了美國超過90%的高速公路，而到逐步在覆蓋大部分的普通道路。這一地圖范圍比任何其它公司高出好幾個數量級。

8、Here

Here前身為美國地圖公司NAVTEQ，2008年被諾基亞收購并入自己的Here地圖部門。2015年4月，諾基亞宣布剝離Here部門。最終奔馳、寶馬、奧迪臨時組成的聯合體全資收購Here。與博世、大陸、先鋒合作，使用他們的車載傳感器（激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等）來實時更新地圖。

Here的自動駕駛地圖是傳統導航地圖的延伸。地圖精度至少要達到亞米級，信息也更加豐富。道路基礎信息（車道線、道路中心線等）、特征物（紅綠燈、標志牌等）以及動態信息層（實時交通路況、天氣等）分別由不同的圖層，可以根據主機廠需要做個性化疊加。

2018年5月，Here，四維圖新，Increment P (IPC)/Pioneer，SK Telecom宣布共同成立OneMap聯盟，旨在制定全球地圖標準。從2020年開始向行業提供統一標準的高精度地圖產品與服務，為全球OEM自動駕駛方案的落地提供支撐。

9、TomTom

TomTom 是一家主營業務為地圖、導航和GPS設備的荷蘭公司，總部位于阿姆斯特丹。TomTom是全球少數擁有數字地圖資產的公司之一，TomTom是Facebook、蘋果等公司地圖業務最重要的數據提供商。

TomTom的核心業務是在靜態地圖方面有著多年的開發經驗，但這類地圖產品是嵌入到車輛的導航裝置當中的，近年來的需求量正在迅速下滑。為了轉型，TomTom已經開始將重點放在對無人駕駛所需要的高精地圖進行投資上。

2017年7月，TomTom宣布與百度達成合作協議，共同研發用于自動駕駛技術的高精地圖。

國內版

截止2019年5月，中國有19家企業獲得導航電子地圖制作甲級測繪資質。分別是百度、長地萬方、四維圖新、高德、凱立德、易圖通、城際高科、國家基礎地理信息中心、科菱航睿、光庭信息、浙江省第一測繪院、江蘇省基礎地理信息中心、靈圖、立德空間信息、滴圖科技、中海庭、初速度、寬凳科技、江蘇晶眾、江蘇智途。

1、長地萬方

百度地圖已經完成30萬公里的高速公路和部分城市道路測繪，相對精度達到10-20厘米。這些收集到的道路數據通過人工智能自動識別，并由人工驗證信息后再上傳至云端，目前百度自動駕駛地圖數據自動化處理程度達到90%以上。

百度也利用Learning-Map平臺以眾包模式收集更新道路數據，只要安裝了百度地圖和傳感器，車內手機、后裝硬件和車端傳感器采集到的環境數據，都會發送到該平臺。

百度現已和福田、一汽、比亞迪、大眾等諸多車企達成合作，共同研發自動駕駛地圖。人們很快就能看到百度自動駕駛地圖出現在江淮明年下半年推出自動駕駛量產車型上，未來也將應用在寶馬、大眾汽車上。近期，百度和博世集團、TomTom等相關產業巨頭打造起一個“AIbased Map”，融匯基礎數據、出行方式、智慧交通等信息，共同構建起“地圖大腦”。

2、四維圖新

2013年，四維圖新開始了在自動駕駛地圖領域的技術研究和探索。2015年成立智能地圖事業部，正式開啟面向Level3及以上自動駕駛系統的自動駕駛地圖產品化研發與商業化落地工作。如今，四維圖新已經掌握了從數據采集、自動化制圖到眾包更新以及快速迭代的自動駕駛地圖完整產品能力解決方案。

目前，四維圖新已于2019年初與寶馬簽署自動駕駛地圖及相關服務許可協議，將為寶馬集團所屬品牌在中國2021 年至2024 年量產上市的新平臺提供面向 L3 及以上自動駕駛系統的自動駕駛地圖產品及服務。

3、高德地圖

高德地圖在2014年被阿里巴巴收購，并于同年開始自動駕駛地圖研發。2016年10月高德宣布在自動駕駛汽車開發測試期間，將免費向汽車行業的合作伙伴提供自動駕駛地圖數據。2017年8月，高德與千尋位置合作研發自動駕駛地圖+高精度定位。

目前高德已經完成了超過32萬公里的自動駕駛高精地圖采集。高德專門用于HAD級別自動駕駛地圖的采集車主要通過2個激光雷達和4個攝像頭采集道路信息，精度可達10厘米。高德和精準位置服務商千尋位置合作，提供“自動駕駛地圖+高精度定位”綜合解決方案。目前雙方在車道級定位上的解決方案可以實現普通道路條件下橫向誤差和縱向誤差在7cm以內，高速/城市環路條件下橫向誤差6cm，縱向誤差5cm以內。

高德先后和博世、英偉達、凱迪拉克合作研發自動駕駛地圖中定位圖層和數據更新方案。其自動駕駛高精地圖已經應用在凱迪拉克的SuperCruise系統上。

4、滴圖科技

滴圖（北京）科技有限公司成立于2016年02月，是北京小桔科技有限公司的全資子公司，后者就是我們常說的“滴滴出行”。不同于BAT收購現成的測繪公司。

2017年11月，滴圖科技獲得了導航電子地圖制作的甲級測繪資質。龐大的快車、專車、出租車隊伍對于滴滴來說是一筆財富，公司可以通過眾包模式，利用滴滴運營車輛收集各地道路信息，數據量也是不可想象的。眾包車輛的配置會決定回傳哪些數據，決定更新哪些地圖要素，未來滴滴就有能力參與到定義車輛的環節中去，利用自動駕駛功能和地圖測繪結合，實現最終的理想更新模式。

5、立得空間

立得空間信息技術股份有限公司（簡稱立得空間）成立于1999年9月，是由武漢大學、兩院院士李德仁、國內知名科技投資公司等共同組建的高科技企業，立得空間的主營業務由移動測量、智慧城市大數據及行業應用、物聯網地圖三大板塊鼎足而成。立得空間是中國移動測量系統（MMS：Mobile Mapping System）的發明人，致力于運用“天-空-地”移動測量技術推動測繪產業變革，促進地理空間大數據的快速獲取與利用。

6、初速度

北京初速度科技有限公司（Momenta）成立于2016年，致力于“打造自動駕駛大腦”，其核心技術是基于深度學習的環境感知、高精度地圖、駕駛決策算法，致力于建設以機器視覺為主的自動駕駛導航地圖的完整技術方案，大幅提升高精地圖的建圖效率，降低建圖成本，實現自動駕駛的高精度定位和導航。產品包括不同級別的自動駕駛方案，以及衍生出的大數據服務。

Momenta高精地圖主要通過提取眾包車輛拍攝的2D圖像語義點(車道標線、標牌等地標點），鑒于多張圖像存在視差，Momenta利用點的對應關系，融合來自GPS和IMU的數據，可創建更高精度的地圖，即可重建道路、交通標志及周圍環境的3D位置。其成本據說可到使用激光雷達方案的1/10甚至1/100。

7、寬凳科技

寬凳（北京）科技有限公司成立于2016年03月，致力于通過智能眾包高精度地圖商業模式推動自動駕駛的廣泛應用。核心技術包括深度學習、圖像識別、三維視覺、智能機器人、地圖構建以及基于此的大數據云服務。

在地圖采集上，傳統地圖企業多采用激光雷達的方案，寬凳科技則更重視視覺方案，其地圖采集設備并沒有裝備激光雷達。

隨著自動駕駛技術和高精地圖產業的發展，市場空間加大，勢必會有更多的企業爭取獲得甲級測繪資質并進入自動駕駛用高精地圖產業。

8、DeepMotion

DeepMotion目前未獲得甲級測繪資質，成立于2017年7月，為無人駕駛汽車提供基于多傳感器融合的3D環境感知、高精定位、以及高精地圖構建的解決方案。以高精地圖為核心，強調三維視覺與深度學習的結合、以及解決方案的可部署與可量產化。產品將包括硬件設備、軟件算法以及相關的數據服務，并且注重針對中國交通道路環境特點的適配與優化。目前DeepMotion已經能達到前后30-40cm、左右10-20cm的定位精度。

面臨的挑戰

近幾年，國內外科研機構和企業等開始了對高精度地圖進行了大量研究，并準備商業化應用。國內外已經對高精度地圖的使用方法進行了框架性的設計。但現階段高精地圖還存在以下問題：

1）絕大多數高精度地圖數據采集更新慢、采集成本較高等問題。

2）高精度地圖中不僅僅需要傳感器采集的精確數據，還需要標準的數據地圖格式。目前，針對高精度地圖主流的地圖數據格式有OpenDRIVE和Navigation Data Standard（簡稱，NDS）等。OpenDRIVE主要面向交通與駕駛方面，將車道、道路、信號燈以及路面屬性均標準化；NDS則由汽車制造商和供應商共同開發，旨在面向無人駕駛導航應用，采用模塊化的分層結構，目前已經有超過60家企業、供應商和高校機構加入該標準，包括百度、高德、Here、TomTom等。但是上述主流的地圖標準中的數據存儲格式均是基于歐洲道路設計，難以完全覆蓋國內復雜多變的交通環境以及道路特征及交通規制。

3）目前國內研究高精度地圖的企業、機構很多，陸續發布高精度地圖相關調研報告，但并未形成統一的標準。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的转载：国内外高精地图厂商一览的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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