百度自動駕駛的“小秘密”：高精地圖是引路向導

傳感器的性能邊界，決定了高精地圖、高精定位等先驗資訊的必要性，當然也是自動駕駛領域的隱藏金礦。在自動駕駛即將大規模商業化的前夕，高精地圖已然成為百度、高德、四維圖新等爭奪的對象，激烈程度似乎不亞於自動駕駛技術的比拚。

文｜Alter

2018年的百度世界大會上，圍繞智能駕駛的討論開始轉向。過去的話題是自動駕駛將如何實現，又將面臨什麽樣的挑戰。今年的議題已經是自動駕駛汽車何時量產，如何解決路上行駛的安全問題。

而隨著自動駕駛汽車的商用不再遙遠，高精地圖作為自動駕駛的基礎設施也從幕後逐漸走向台前。

自動駕駛的引路向導

2016年5月，一輛特斯拉Model S在佛羅裡達州的高速公路上發生車禍，調查顯示雖然這輛Model S開啟了自動駕駛模式，可在強烈的光照下，駕駛員和傳感器均沒有發現前面轉彎處的拖掛車，進而導致兩輛車直接相撞。

這次事故無疑揭開了這樣一個事實：雷達、攝影頭等傳感器的探測範圍和響應時間都有一定局限性，安全的自動駕駛還需要對路況的提前探查。好比說可以通過歷史浮動數據，來判斷交叉路口等出現車輛的概率，幫助自動駕駛車輛進行精準決策，這正是高精地圖的價值所在。

幾乎所有和智能駕駛相關的企業都在打高精地圖的主意，高精地圖在自動駕駛的商業版圖中，成為繞不過去的基建。

比如百度今天在智能駕駛分論壇上公布的自主泊車量產計劃，涉及了雲端車位調度、車位預測、路徑規劃等等，並在安全的問題上拿出了兩套解決方案：一個是學習型VP，用深度學習的方式對人工駕駛的行為場景進行學習；另一個是先驗型VP，提前采集高精地圖和現場數據，讓車輛完成自主泊車。

可以說，在百度智能駕駛發展的每一步，都離不開高精地圖。在百度的Apollo核心技術框架中，高精地圖和大數據、小度車載OS等成為服務平台的重要組成部分，並形象地為高精地圖打了三個比喻：

1、千里眼：自動駕駛汽車依靠雷射雷達、毫米波雷達、攝影頭等感知路況，但攝影頭不同俯角看到的距離在60到150米之間，極光雷達的感知範圍約為40米—80米，如果前面200米的路口突然出現一輛車，不免存在事故的風險。高精地圖是對物理世界路況的精準還原，清楚知道前面的路況，相當於是自動駕駛汽車的“千里眼”，為車輛加速減速、並道轉彎等駕駛決策提供關鍵路線資訊。

2、透視鏡：在雨霧等惡性氣象條件下，哪怕是最先進的雷射雷達和攝影頭，也很難把每一條車道看清楚，這時候高精地圖就起到了“透視鏡”的作用，在攝影頭看不清或者雷達檢測不到的地方，高精地圖仍能及時反饋數據。

3、安全員：高精度地圖可以精確自動識別交通標誌、地面標誌、車道線、信號燈等上百種目標，還有路線坡度、曲率等準確的數據資訊。有了高精地圖指路，即便在陰雨等不良氣象下，自動駕駛車輛也不會因為數據延遲進行錯誤判斷。同時還有輔助環境感知的作用，比如雷達感知到前面路線上的坑窪，可以和高精地圖進行數據對比。

或許可以這樣形容，人類在開車時要眼觀六路耳聽八方，自動駕駛車輛同樣如此，只是人類開車靠記憶和導航判斷路況，自動駕駛需要的是高精地圖。

高精地圖的賽點在哪？

和傳統導航地圖不同的是，導航地圖的服務對象是人，高精地圖的服務對象是人工智能，有著不同的用途、屬性和元素，比如說導航地圖僅包含簡單的路線線條、資訊點（POI）、行政區劃邊界，也符合人類的認知習慣。

但高精地圖要複雜的多，底層是靜態高精地圖，諸如車道模型、路線部件、路線屬性和其他的定位圖層；上層是動態高精地圖，比如路線擁堵情況、施工情況、是否有交通事故、交通管制情況、氣象情況等動態交通資訊。

正如廣汽研究院智能網聯中心副主任梁偉強的觀點，百度開放共贏的戰略使得Apollo高精地圖能夠促進車企自動駕駛研發的進程。特別是在地圖控制器以及地圖技術方案，可以滿足廣汽對高精地圖的高要求，比如完整的車道線模型、精度、準確率、功能安全等等。與市場上同類產品相比，Apollo在高精地圖特徵要素、定位精度等方面更有優勢。

正是得益於百度高精地圖的優勢，廣汽傳祺L3自動駕駛系統將與百度高精地圖定位展開持續深入的合作。同時，百度與廣汽合作的首個合作車型將在2020年上市。

也就是說，高精地圖的賽點在於是否適用於自動駕駛，圍繞高精地圖的競爭業已擴展到四個維度：

其一，“朋友圈”數量。百度、高德等巨頭級的高精地圖玩家，除了服務於自家的自動駕駛技術，也是連接車企的重要紐帶，而車企的表態無疑是誰更適合自動駕駛的風向標。比如在百度和高德地圖的商業競標中，百度已經成功拿到了8家車企的商業化訂單，包括現代、長城、比亞迪、奇瑞、大邁、漢騰等知名企業。高精地圖的商業化才剛剛開始，滾雪球效應依然適用，朋友圈越大越有話語權。

其二，精細化程度。自動駕駛的定位要求達到亞米級，也就是一米以下，傳統的導航地圖顯然不能達標，精度也就成了高精地圖廠商競爭的核心。就目前來說，百度高精地圖的相對精度在0.1—0.2m，定位精度達到了8cm，完全滿足自動駕駛的需要。可以印證的是，廣汽、一汽、長安等多家車企對百度高精地圖進行了OEM測試，通過率100%。

其三，地圖生產效率。高精地圖比普通地圖更複雜，不僅要檢測車道，還要檢測轉彎箭頭的位置、確定路線是否有起伏等等，此外還需要高頻度更新，高精地圖的生產效率也就成了競爭的關鍵。

值得一提的是，百度高精地圖憑借模式識別、深度學習、三維重建、點雲資訊處理等，數據自動化處理程度已達到90%，也是國內唯一具備完整的自主知識產權，擁有從采集設備到數據製作全流程自主技術研發能力的高精地圖數據提供商。高精地圖的規模化“量產”，或已不再遙遠。

其四，地圖覆蓋範圍。高精地圖的覆蓋範圍決定了自動駕駛的適用範圍，目前百度高精地圖已經采集了數百萬公里，覆蓋全國高速公路、城市快速路、停車場等30W公里，覆蓋範圍超過高德和四維圖新。與此同時百度還與國際頂級地圖廠商TomTom達成合作，在所有市場實施全球統一標準，聯手研發用於自動駕駛的高精地圖。

截止到2018年9月，國內機動車保有量達到3.22億輛，未來這些車輛無疑將被自動駕駛車輛所替代，即便高精地圖隻向車廠或者出行運營商按年收取服務費，市場規模已經不可小覷，也就不難理解百度為何要在這一賽道加速搶跑，更新原有的傳統地圖模式，發展成為最適合自動駕駛發展的高精地圖了。

結語

諸如特斯拉等搭載雷射雷達、攝影頭的車型，已經在某種程度上實現了自動輔助駕駛，倘若引入高精地圖後，不難實現L3級別的自動駕駛，距離自動駕駛技術的初步普及似乎並沒有那麽遙不可及。

國內不缺少高精地圖領域的創業者，也不缺少自動駕駛行業中的淘金者，但高精地圖和自動駕駛從來都不應該是各自為戰。高精地圖是自動駕駛、智能城市的基礎性工作之一，除了地圖采集，也需要龐大的數據支撐，而百度無疑是在高精地圖涉入最深的一家，而或許也只有這種生態化的布局才最適合自動駕駛和智能城市。

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