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蘋果、百度紛紛更新,高精地圖這塊“硬骨頭”怎么啃?

2022-09-26 13:43 物聯傳媒

導讀:從政策和市場來看,高精地圖或是國內地圖公司、定位解決方案公司的一大機會。

近日,百度地圖更新“車道級事故預警”功能,可監(jiān)測高速路突發(fā)事故、緊急施工等交通事件,并實時更新前方事故車道信息,向車主進行預警。

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百度地圖災禍預警示意圖

(圖源:百度地圖)

值得一提的是,百度“車道級導航”是基于高精地圖的應用。而最近基于此技術更新地圖應用的不止百度一家,蘋果也在自家的3D地圖上更新了細節(jié)。據悉,蘋果3D地圖不同于衛(wèi)星3D地圖,其場景及地圖中建筑物并非來自衛(wèi)星圖片,而是由自己設計。

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蘋果3D地圖示意圖

(圖源:蘋果)

在過去,地圖的功能與服務更新大都基于衛(wèi)星,而如今則基于各家測繪的高精地圖。衛(wèi)星和高精地圖的不同點在于,后者需要進行實地測繪。這從側面也體現出,目前地圖定位技術正發(fā)生“后端技術前端化”的轉變。如今大部分地圖公司、汽車廠商都在擁抱高精地圖,主要是因為政策指向。

什么是高精地圖

后端技術如何前端化?

地圖產品與一般互聯網產品類似,也由前后兩端構成。后端由衛(wèi)星提供定位技術和相關圖片;前端則提供軟件服務。但目前傳統地圖在精確度和時效性上已不再能滿足人車需求,于是后端技術不再局限于衛(wèi)星,而是通過結合前端的雷達等測距技術進行實地測繪,加之對場景的渲染,構建更符合新時代的高精地圖。

高精地圖由靜態(tài)和動態(tài)兩個圖層構成。靜態(tài)處于底層,一般由含有語義信息的車道模型、道路部件、道路屬性三類矢量信息,以及用于多傳感器定位的特征圖層構成。而動態(tài)圖層則建立于靜態(tài)圖層的基礎之上,主要包括實時動態(tài)信息,既有其他交通參與者的信息(如道路擁堵情況、施工情況、天氣情況等),也有交通參與物的信息(如紅綠燈、人行橫道等)。

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高精地圖的動靜態(tài)要素

(圖源:網絡)

由上圖可知,地圖通過特定圖層來描繪特定類別,然后將圖層疊加進行路面表達,終端顯示的導航地圖一般由10層以上不同分辨率的圖片組成。當用戶進行縮放時,程序根據縮放級數,選擇不同分辨率的瓦片圖,再拼接成一幅完整的地圖。

雖然有很多圖層,但按照為地圖整體提供的功能來劃分,可以分為三大圖層架構。

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構成高精地圖的三個不同圖層

(來源:四維圖新)

在應用端,由于路況復雜,高精地圖還需分析地圖中不同的信息,一般分為道路信息、規(guī)則信息、實時信息三部分。道路信息為自動駕駛汽車提供決策基礎。而規(guī)則信息與實時信息則是基于道路信息與車聯網獲取的實時信息,用來規(guī)范駕駛行為。

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構成高精地圖的信息分類

(來源:中信證券研究部)

對比傳統地圖,高精地圖在面向對象上有所差異。傳統地圖主要面向人,以人的認知為基礎,解決的需求包括規(guī)劃路線、確認地點、辨別方位等,高精地圖面向的是自動駕駛算法,或者說“一臺機器”,數據將作為自動駕駛算法的輸入端,解決的需求包括環(huán)境感知、高精度定位、規(guī)劃與決策等,是自動駕駛汽車行駛上路的“行動指南”。

另一方面,在時效性要求上,高精地圖比傳統地圖更高。傳統地圖更新頻率一般為一季度更新一次,而高精度地圖由于涉及輔助及自動駕駛,理想情況為一小時更新一次。

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高精地圖與傳統地圖的區(qū)別

(來源:中信證券研究部)

在實際場景中

構建一張高精地圖有何難點?

目前,地圖公司主要通過專業(yè)的采集車進行集中測繪與制圖,這種采集方式優(yōu)勢很明顯:精度高、可靠性強。一輛高精地圖采集車需要搭載的設備包括激光雷達、攝像頭、陀螺儀、GPS接收機、數據儲存計算設備等。

在價格方面,據《智能網聯汽車高精地圖白皮書》顯示,分米級地圖的測繪效率約為每天每車500公里道路,成本為每公里十元左右,而厘米級地圖的測繪效率約為每天每車100公里道路,成本在每公里千元左右。

經過一番推算不難得出,目前高精地圖在測繪上還有面對成本過高的問題。相比高速路段,城市主干道等開放道路的測繪范圍會更大,路況也更復雜。以1輛采集車1天采集有效數據100公里計算,100輛采集車也要1個月才能采集完1次。而1輛采集車的購買成本就在百萬元級別

同時,由于高精地圖對時效性的要求,采集完之后的地圖維護和更新,包括地圖繪制、校正地圖信息、更新POI信息等譯制工作也會增加一定成本。在這樣的成本壓力下,要地圖公司投入更大規(guī)模的采集車,并完成高精地圖日更或周更,并不現實。即便是頭部企業(yè)高德地圖,截止2021年底也僅在國內近30個城市完成20萬公里的采集,而全國城市道路總長近1000萬公里。

而針對成本問題,后來大多廠商使用眾包采集的解決方案。即利用搭載了激光雷達、攝像頭等傳感器的乘用車輛,在行駛過程中收集道路信息并上傳到云端,地圖公司在云端對道路數據進行處理,更新高精地圖,再拿給車輛使用。這種采集方式的優(yōu)勢在于,可以利用存量更大的乘用車,對道路信息進行不間斷地采集處理,達到更新快、成本低的目的。

不過該方案也有一定的弊端。首先是同車型由于傳感器和操作系統上的差異,產出的數據格式不同,導致傳到云端后在數據融合上有一定難度。第二是由于測繪數據涉及國家安全問題,國家相關政策對其進行了管制。

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自然資源部《關于促進智能網聯汽車發(fā)展維護測繪地理信息安全的通知》

(圖源:自然資源部)

其中第一條便明確了相關約束信息。簡單來說,只要是車上裝配了定位模塊、攝像頭、激光雷達等傳感器,并進行地理數據的采集、存儲、傳輸和處理,就算是測繪行為,需要受到相關法律約束。

政策為國內企業(yè)撐起保護傘

地圖、定位解決方案公司的新機會

今年8月30日,上文提及的《通知》頒布,其第三條規(guī)定如下:

需要從事相關數據收集、存儲、傳輸和處理的車企、服務商及智能駕駛軟件提供商等,屬于內資企業(yè)的,應依法取得相應測繪資質,或委托具有相應測繪資質的單位開展相應測繪活動;屬于外商投資企業(yè)的,應委托具有相應測繪資質的單位開展相應測繪活動,由被委托的測繪資質單位承擔收集、存儲、傳輸和處理相關空間坐標、影像、點云及其屬性信息等業(yè)務及提供地理信息服務與支持。

簡單來說,外資企業(yè)無法取得測繪資質。同時,根據自然資源部發(fā)布的相關規(guī)定,高精地圖測繪制作,只能由具備導航電子地圖制作甲級資質的單位進行。截止2021年底,獲得甲級資質只有31家企業(yè),而在經過2022年的三次復審后,目前只有19家企業(yè)通過。

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2022年甲級測繪復審換證通過單位

(數據來源:自然資源部)

并且,出于數據安全的考量,也為了解決高精地圖在生產更新中的合規(guī)性問題。在前文提到的測繪眾包采集方案上,工信部主導了車聯網基礎數據與地圖服務平臺建設項目,建立了處于Tier 1(地圖公司)和監(jiān)管部門間的單位Tier1.5,作為OEM(汽車廠商)和Tier 1之間的紐帶,加強動態(tài)數據匯聚、數據推送、服務監(jiān)管支撐、數據合規(guī)處理四方面的能力。

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高精地圖產業(yè)角色定位

(圖源:2021年《智能網聯汽車》雜志1月刊)

此舉雖可有效解決眾包采集方案中的合規(guī)性問題。但也無形中限制了輔助駕駛和自動駕駛發(fā)展。這其中汽車廠商最著急。一般情況下,汽車裝配的雷達傳感器、攝像頭等硬件所采集的數據不是為了測繪,而是為了訓練算法。但由于政策規(guī)定,目前的相關進展已暫停,比如與華為合作的極狐汽車,城市道路高階智能駕駛功能的交付時間仍在后延。據業(yè)內人士透露,大家都在等政策風向。

另一方面,雖然特斯拉等知名車企提出“重感知,輕地圖”的路線,采取了完全不依靠“高精地圖”的純視覺自動駕駛方案,把用作仿真訓練的“短時路網”保存在國內的服務器上。但目前已知消息是,特斯拉仍不被允許進入一些敏感的行政區(qū)域。不僅在中國,今年早些時候,德國柏林警察局曾下令:禁止特斯拉進入警察總部和刑事警察局相關場所。

而更多的汽車廠商也重新開始關注高精地圖。比如蔚來在今年第一季度財報提及:今年三季度將基于與合作伙伴共同開發(fā)的自研高精地圖,推出NOP+增強領航輔助功能;同時與華為合作的極狐阿爾法、阿維塔等搭載的高階智能駕駛功能ADS,都會搭載華為高精度地圖

目前看來,雖然審核制度比較嚴格,但相關部門也在著手與企業(yè)打配合,換個角度思考,其目的主要是加快相關產業(yè)國有化進展。加上汽車廠商紛紛在重新布局高精地圖。綜上所述,從政策和市場來看,高精地圖或是國內地圖公司、定位解決方案公司的一大機會。