7月31日，在2021第十二屆高工智能汽車開發(fā)者大會上，四維圖新地圖云解決方案架構(gòu)師 王鵬發(fā)表演講，和與會嘉賓、行業(yè)專家探討了高精度地圖在自動駕駛中的作用與發(fā)展趨勢，并分享了四維圖新在這一領(lǐng)域的產(chǎn)品布局和思考。

以下為演講部分實錄

感謝高工智能的邀請，今天希望能分享一些干貨給大家，希望大家能從中受益。前面我聽了各位專家的分享，從芯片到域控，從感知的算法到基礎(chǔ)的一些架構(gòu)。那么到了高精地圖，該怎么形容高精地圖在自動駕駛中的作用呢？我認為高精地圖對于自動駕駛的意義相當(dāng)于記憶之于人的意義，人在駕駛過程中，在做出決策之前，要依賴于之前的知識和經(jīng)驗去推動決策制定及規(guī)劃控制，而高精地圖在整個自動駕駛中，就像這樣一個先驗知識的記憶。

一、汽車智能化發(fā)展趨勢以及對高精地圖的行業(yè)需求

從國家層面來說，引導(dǎo)電動化、網(wǎng)聯(lián)化和智能化發(fā)展是毋庸置疑的，其中智能化是我們今后幾年重點加碼的主戰(zhàn)場。現(xiàn)在大家可以感覺到對于推進L3、L4遇到一些困難，包括遇到技術(shù)和政策法規(guī)等多方面的難點，所以市場現(xiàn)在主要的策略是從L2及L2+開始逐漸的推進自動駕駛落地。

從趨勢來看，目前主要還是會從高速和封閉道路的場景開始，道路參與者比較簡單，比城市工況要更易落地。至于城市工況，因為道路情況相對比較復(fù)雜，特別是中國的路況，所以在它之前，大家把AVP的場景落地作為現(xiàn)在的一個發(fā)力點。從2026年到2030年，城市工況的自動駕駛可能才會開始逐步落地。

從業(yè)態(tài)和發(fā)展模式來看，大家能感受到車端的數(shù)據(jù)量與算力需求越來越大，完全通過車端來處理我們自動駕駛相關(guān)的應(yīng)用是比較難的，所以我國的路徑是單車智能+車路協(xié)同，推進人、車、路、云高效協(xié)同的解決方案，所以不論是推進V2X、智能道路的搭建和驗證，還是推進智能位置云端的服務(wù)的支持，都是必要的。

在智能汽車發(fā)展的這一大趨勢背景下，高精度地圖能扮演怎樣的角色、發(fā)揮怎樣的作用呢？

高精地圖的核心作用最主要就是以下四點，一是去做感知的輔助，像圖上這些特殊的場景：特殊天氣，遮蔽，系統(tǒng)沒有正確的感知到結(jié)果，都可能會造成安全隱患，而這些需要感知的信息都是高精地圖可以精準(zhǔn)表達的。

其次一點是幫助自動駕駛車輛去做定位，而且這個定位是高精的定位結(jié)果，L2+以上的自動駕駛對定位結(jié)果的精度、穩(wěn)定度要求是非常高的，地圖加車輛感知的結(jié)果可以做高精度融合定位，在多場景下均可最終輸出亞米級或者是厘米級的定位結(jié)果。

另外，不論是自適應(yīng)巡航ACC，還是已經(jīng)落地的基于導(dǎo)航的領(lǐng)航輔助駕駛，可能都需要導(dǎo)航結(jié)果做自動變道等車道級的規(guī)劃和引導(dǎo)支持，這也是離不開高精地圖的，什么地方可以允許變道，最佳變道的路線怎么選擇，需要結(jié)合高精地圖和動態(tài)感知結(jié)果來實現(xiàn)。

最后就是差異化的駕駛規(guī)則的決策，這一部分主要是城市路況相關(guān)應(yīng)用，包括大家比較常見的如十字路口，路口的難點在于哪里呢？自動駕駛車輛控制主要依賴車道線信息，所以目前很重要的感知能力就是車道線識別，但是在十字路口本身沒有車道線，這會使算法的計算維度和難度大幅提升。而根據(jù)高精度地圖中的虛擬車道線屬性要素，以及車道和車道之間的掛接關(guān)系，來輔助自動駕駛，就能很好的解決這一場景的難點。環(huán)島的形式也是類似，本身自動駕駛感知的視角沒有辦法環(huán)視整個環(huán)島的全景，高精地圖可以為自動駕駛系統(tǒng)提供上帝視角，提前作出合理的駕駛規(guī)劃，保證駕駛安全。

在目前整體的自動駕駛點到點的應(yīng)用過程中，從一開始的主動召喚，到十字路口、環(huán)島，上下匝道以及之后的高速自動駕駛，到最后的自動泊車，這些都有相關(guān)的對應(yīng)的地圖產(chǎn)品支持，大幅提升自動駕駛能力與量產(chǎn)可能。

說到高精度地圖產(chǎn)品，下面我會主要介紹一下四維圖新的布局。

二、四維圖新高精地圖產(chǎn)品介紹

首先在產(chǎn)品策略上，我們認為高精地圖不可能是鋪設(shè)不同的產(chǎn)線、給用戶不同的規(guī)格，這樣會造成一個什么情況呢？如果現(xiàn)在產(chǎn)品場景是基于高速的，未來還有普通路，結(jié)果普通路的數(shù)據(jù)需要新的規(guī)格和格式，硬件整個架構(gòu)不能復(fù)用，這對車廠來說是不可接受的。所以我們需要有從L2到L4的統(tǒng)一的道路結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)規(guī)格，做到數(shù)據(jù)的無縫的OTA。

產(chǎn)品架構(gòu)上，從生產(chǎn)體系的工具鏈搭建，以及要素的規(guī)劃，都需要考慮到成本因素，替客戶考慮成本，生產(chǎn)線是不是可以復(fù)用，我們整個的產(chǎn)品線能不能合到一起做處理升級。

第三部分就是數(shù)據(jù)的品質(zhì)，四維圖新是國內(nèi)率先布局L3級自動駕駛高精度地圖量產(chǎn)項目的廠商，客戶對于產(chǎn)品品質(zhì)要求相對來說是比較高的，我們率先通過客戶認可的達到ASIL-B要求的質(zhì)量，同時高精度地圖也是全球首個也是迄今唯一的通過ASPICECL3國際標(biāo)準(zhǔn)認證的產(chǎn)品。

面向量產(chǎn)，一個重要問題是在數(shù)據(jù)全域覆蓋之后，更新怎么去做，這需要和合作伙伴一起做UGC數(shù)據(jù)更新，這里重點要考慮合法合規(guī)，在保障數(shù)據(jù)安全與網(wǎng)絡(luò)安全的基礎(chǔ)上做探索，我們也在和國家有關(guān)部門積極推進，未來肯定會有一個成熟的方案。

面向高精度地圖應(yīng)用，四維圖新搭建了整體的解決方案服務(wù)框架，一部分是車端應(yīng)用能力一部分是云端服務(wù)能力。

在車端，除了高精度地圖數(shù)據(jù)，我們也有一站式高精度地圖應(yīng)用產(chǎn)品賦能車廠應(yīng)用，包括動靜態(tài)感知、融合定位算法、車道級路徑規(guī)劃以及ODD判斷等。

在云端，會有地圖的UGC數(shù)據(jù)更新處理、地圖數(shù)據(jù)分發(fā)，幫助OEM廠商去快速的落地自動駕駛項目。

三、未來挑戰(zhàn)

未來的無人駕駛，不是依賴于單車傳感器就能夠做到的，一方面要看傳感器升級、算法的升級，同時也要倚仗V2X技術(shù)、大數(shù)據(jù)、邊緣計算、云計算以及5G的普及，而高精度地圖不僅是智能汽車的核心模塊，也是參與路側(cè)交通基礎(chǔ)設(shè)施智慧化建設(shè)必不可少的支撐，以高精度動態(tài)地圖連接車廠和路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施方，服務(wù)于車路協(xié)同自動駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)、智慧交通等領(lǐng)域，為車廠、企業(yè)、政府等不同行業(yè)客戶提供定制化的應(yīng)用服務(wù)，推動自動駕駛的快速落地。

編輯：jq