據(jù)外媒報道，歐洲汽車公司Almotive在加州的101高速公路上成功進(jìn)行了自動駕駛汽車試駕。近年來，自動駕駛技術(shù)雖然取得了很大進(jìn)步，但總是伴隨著小風(fēng)波。作為行業(yè)排頭兵的特斯拉、Uber、Google等公司不時有發(fā)生車禍的新聞爆出。

自動駕駛技術(shù)發(fā)展的每一步都必須以保障人身安全為丈量標(biāo)準(zhǔn)，各大汽車廠商不斷在車上增加各種傳感器，但卻忽略了高精地圖精確制導(dǎo)。

準(zhǔn)入門檻高，國內(nèi)發(fā)展存在局限性

高精地圖能提前判斷位置信息，精確規(guī)劃行駛路線；在攝像頭看不清或雷達(dá)檢測不到的地方，可以實時反饋數(shù)據(jù)；能準(zhǔn)確識別交通標(biāo)志、標(biāo)線等上百種目標(biāo)，提前做出準(zhǔn)確判斷和決策。

在國外，已有Google、Here、Mobileye等企業(yè)涉足高精地圖市場，同時，還有不少自動駕駛解決方案企業(yè)、自動駕駛汽車公司也涉足該領(lǐng)域。而在國內(nèi)，百度、阿里系的高德、騰訊系的四維圖新都將高精地圖作為未來的工作重心之一。

但是在國內(nèi)，高精地圖的發(fā)展還存在一定的局限性。

一方面，高精地圖的技術(shù)門檻高，需要將二維圖像轉(zhuǎn)換為三維路網(wǎng)，且在專業(yè)測量和地圖繪制方面都需要非常專業(yè)的技術(shù)人員。然而，這樣的人才在中國不足百人。而且，國內(nèi)研究自動駕駛的企業(yè)很多，這僅有的不足百人的技術(shù)力量卻分布在不同企業(yè)，要組建成一個專業(yè)技術(shù)過硬的團(tuán)隊更是難上加難。

另一方面，高精地圖主要依靠激光雷達(dá)的遠(yuǎn)程激光測距、毫米波雷達(dá)精確測距，以及攝像頭的實時圖像識別分析，各種傳感器的價值不菲，這導(dǎo)致每輛測繪車的成本高昂，要布局全國路網(wǎng)，更需要大量的人力、物力和財力，沒有哪家公司可以支撐如此龐大的一支測繪隊伍。

要讓車輛“看得懂”，AI自動識別是關(guān)鍵

制作地圖只是完成了10%的工作，另外90%的實力競爭是在數(shù)據(jù)迭代更新上。但做好前期10%的基礎(chǔ)工作并不輕松，既要保證地圖質(zhì)量與精準(zhǔn)度，還要建立完備的質(zhì)量保障體系。

通過使用人工智能技術(shù)，我們對地圖數(shù)據(jù)收集和分析的工作進(jìn)行深度開發(fā)，以車載攝像頭監(jiān)控到的畫面為基礎(chǔ)，分析出畫面中的車道線、各項道路標(biāo)志，以及道路上的基礎(chǔ)交通設(shè)施，并以此構(gòu)建能夠讓車輛看得懂的高清地圖。