比特币:高精度地图对无人驾驶的重要性正在凸显_BASE

那么，究竟什么是高精地图？

通俗的讲，高精度地图就是精度更高、数据维度更丰富的电子地图。其精度更高体现在：一般电子地图的精度在米级别，商用GPS精度为5米，而高精度地图精确到厘米级别。

而数据维度更多体现在除体现道路信息之外的与交通相关的周围静态信息，还包括了车道信息和车道周边的固定对象信息。

但这还没完，除了高精度和高丰富度的数据，高精度地图还要满足“高鲜度”的要求。即高精度地图数据必须及时更新，确保高度的“现势性”。

如果参考博世在2007年提出的关于无人驾驶时代所需的局部动态地图(LocalDynamicMap)的定义，那么为了满足自动驾驶的安全需求，高精度地图的更新频率需要提升至分级甚至秒级。

所以，好的高精度地图=高鲜度+高精度+高丰富度。

有了高精度地图，自动驾驶才能真正成行。有国内高精度地图厂商表示，“如果把传感器比作自动驾驶汽车的眼睛，把汽车控制系统比作大脑，那高精度地图就是大脑里的经验，对大脑的决策起关键性作用。所以，某种意义上，高精度地图被认为是自动驾驶的核心突破点。”高精地图对自动驾驶的重要性，可见一斑。

不过，如果只看国内，目前在高精度地图领域挑大旗的，仍然是百度、四维图新和高德等在地图领域摸爬滚打多年的老将。究其原因，还是因为：想绘制高精度地图，实在是太烧钱了。

高精度地图真的很“烧钱”，国内还有“门槛”

目前，国内高精度地图绘制厂商多依靠硬件能力，即使用高精度地图测绘采集车作为主要绘制方法。

据统计，一辆高精度地图测绘采集车的造价通常在数百万元到一千万元人民币左右。有媒体指出，高德一辆采集车的造价超过了800万人民币；腾讯在地图上每年的非人员性投入是亿元人民币级别。

而若要覆盖主要道路，并能做到高频率更新，企业则至少需要10辆测绘车。

高精度地图测绘采集车的效率方面也不容乐观。资料显示：目前，厘米级地图的测绘效率约为每天每车100公里道路，成本可达每公里千元。硬件与成本，都限制了高精度地图的生产效率。

另外，相较于传统地图，国内的高精度地图壁垒较高。在国内，企业申请绘制高精度地图，必须有中国自然资源部批准的导航电子地图制作甲级资质。

而企业申请甲级电子导航地图必须满足硬件与人才两方面要求。在实际业务上，则对硬件及人才要求更高。

目前，国内拥有甲级电子导航地图资质的企业并不多，而这些企业中，也仅有少数具备高精地图生产的能力。

目前看来，国内百度、四维图新和高德，在高精度地图绘制的方法层面已经做出一定突破，并在商业化落地方面都取得了一些进展。

从厂商市占率来看，依据IDC数据，2019年中国高精度地图市场集中度较高，前三名分别为百度、四维图新和高德，市占率分别为29.3%、21.7%和17.9%。有一定的相对优势。

但也有数据指出，预计2020年我国高精度地图市场规模为120亿元，到2025年将达到600亿元，年均复合增速达37.97%。从市场空间的角度看，其它企业仍有机会。

合法、高效与低成本，将成为竞争中的决胜关键

回到本文开头提到的Mapbox，相对于利用专业的地图信息采集汽车来获得高精度地图，Mapbox则更依靠用户数据来绘制高精度地图。

Mapbox曾对国内媒体表示，其构建的高精度地图可以被称之为“轨迹地图”。

据公开资料显示，每天会有超过3亿英里的道路数据、交通情况数据、行车轨迹等数据被Mapbox收集起来，这些数据来源于使用Mapbox服务的企业的海量用户，其数据以匿名的形势反馈给MAPBOX。通过这种“轨迹地图”与车载传感器的配合，Mapbox可以让自动驾驶系统做出最佳判断。

不过，尽管Mapbox声称所获的数据全部是匿名形式，但其对个人隐私数据是否有潜在的威胁，以及这些数据是否能无条件的商用，仍值得商榷。

毫无疑问，未来的几十年里，无人驾驶将深刻地影响人们怎样出行和货物如何运输。而高精度地图作为无人驾驶的“底层基础设施”，将在其中起到无法替代的作用。对于众多投身其中的企业来说，如何找到一条合理的、高效率与低成本的路径，将是决定未来能否称霸的关键。

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