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无人科技|陈根：从自动驾驶到高精地图，产业化之路还有多远？( 二 )


从实时性角度来看 ， 高精度地图对数据的实时性要求更高 。 根据博世在2007年提出的定义 ， 无人驾驶时代所需的局部动态地图（Local Dynamic Map）根据更新频率划分可将所有数据划分为四类：永久静态数据（更新频率约为1个月） ， 半永久静态数据（频率为1小时） ， 半动态数据（频率为1分钟） ， 动态数据（频率为1秒） 。 传统导航地图可能只需要前两者 ， 而高精地图为了应对各类突发状况 ， 保证自动驾驶的安全实现需要更多的半动态数据以及动态数据 ， 这大大提升了对数据实时性的要求 。
在制作动态地图时 ， 为了实现尽可能高的实时性 ， 需要增加高精数据的来源 ， 一个较好的方法就是通过众包 。 数据可以来源于政府的智慧城市和智慧交通上的业务、出租车的回传数据、手机终端的回传数据、自动驾驶车的回传数据 。
对于图商来说 ， 他们需要得到自动驾驶车的回传数据来更新地图 。 一种常见的合作模式是 ， 图商将高精数据提供给政府、车厂和普通用户 。 用户在使用之后 ， 不断向图商传回位置数据 ， 从而实现数据的闭环 。

无人科技|陈根：从自动驾驶到高精地图，产业化之路还有多远？
本文插图

高精地图的测绘限制
与传统的电子地图相比 ， 高精度地图由于精度更高 ， 涵盖的信息更广 ， 可以为车辆提供较传感器更详细的环境信息 。 因此 ， 高精度地图俨然成了自动驾驶汽车最核心的技术之一 。 但由于自动驾驶地图提供的数据对于精度的要求 ， 涉及到了空间信息安全 ， 现行的法律以及政策在数据采集、传输、储存、使用以及表达上依然存在诸多限制 ， 这也在一定程度上制约了高精度地图的发展 。
首先 ， 高精度地图的数据采集和制作都属于测绘活动 。 根据《测绘法》定义 ， 测绘是指“对自然地理要素或者地表人工设施的形状、大小、空间位置及其属性等进行测定、采集、表述 ， 以及对获取的数据、信息、成果进行处理和提供的活动” 。
高精度地图数据采集需要由专业采集车辆或众包车辆对道路及其周边地理要素或人工设施的特征（形状、大小、空间位置）进行实时采集、处理及提供 ， 并且在后期高精度地图的制作还要由图商进行编辑加工和数据转换 ， 以符合《测绘法》对于测绘活动的定义 。
由于地理信息涉及国家秘密 ， 在中国从事高精度地图测绘活动需要获取导航电子地图甲级资质 。 根据公开信息 ， 截至今年3月 ， 拥有导航电子地图甲级测绘资质的单位仅有22家 。 这使得数据的采集和使用以及表达受到极大限制 ， 部分企业由于现行法规限制 ， 没有测绘资质就没办法采集、使用以及储存这些空间位置信息 ， 只能够跟有资质的图商进行合作 。
另外 ， 包括众包采集 ， 以及道路的高程、坡度、曲率 ， 桥梁隧道的限高、限重等信息 ， 按照现行政策 ， 也有明确的限制 。 比如 ， 在《基础地理信息公开表示内容的规定》中规定 ， 快速路、高架路、引道、街道和内部道路的铺设材料、最大纵坡、最小曲率半径不可公开 。 同时 ， 也不能记录涉密的地理信息数据（坐标、高程等） 。 而车企对于这些数据又有很强的需求 ， 这直接导致在自动驾驶中 ， 坡度和高程无法直接使用 ， 这将对地图的便捷使用造成影响 。
其次 ， 高精地图缺少统一的数据管理平台 。 自动驾驶地图不仅包含很高精度的道路静态信息 ， 未来可能还会包含交通事件以及道路施工等动态信息 。 基于这样一个特性 ， 其数据采集和更新成本将持续走高 。
而随着自动驾驶的发展 ， 更多的汽车厂、图商对高精地图投入了越来越多的资源 。 奔驰、奥迪、宝马收购了原本属于Nokia的Here地图 ， 福特、上汽投资了CivilMaps ， 软银投资Mapbox 。 阿里巴巴收购了高德地图 ， 并大力投入高精地图领域；腾讯入股了四维图新 ， 同时腾讯内部成立了自动驾驶部门；百度将自动驾驶和高精地图作为其AI战略的抓手 ， 并在2015年底就宣布了五年内自动驾驶车辆实现量产 。


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