即使 L3 及以上自動駕駛汽車必須有高精地圖輔助已經(jīng)成了業(yè)界共識，特立獨行的馬斯克認為高精度地圖是浪費資源。

在今年 4 月份的特斯拉 Autonomy Day 上，馬斯克就公開說過分依賴高精度地圖會讓自動駕駛系統(tǒng)變得極其脆弱，普及起來更加困難。

無獨有偶的是，6月10日，紐勱發(fā)布的自動駕駛系統(tǒng)解決方案“MAX”也并沒有使用高精度地圖；6月18日，AutoBrain推出的HWP(highway pilot)自動駕駛系統(tǒng)Mr.Pilot也并未使用高精度地圖。

然而更多的行業(yè)從業(yè)者依舊是相信高精度地圖是自動駕駛系統(tǒng)的安全備份。

VSI Labs 創(chuàng)始人 Phil Magney 就指出，“高精地圖存在的意義就是提高車輛的智能水平，以增強其性能和安全性?！?/p>

HERE 地圖產(chǎn)品市場主管 Matt Preyss則認為，高精地圖并非我們熟悉的 GPS 導(dǎo)航，它是加載了地理編碼元數(shù)據(jù)，且專為其設(shè)計的新型地圖。

在 Magney 看來，高精地圖存在最重要的目的就是增強自動駕駛系統(tǒng)的信心，它還解決了道路解析的計算問題?，F(xiàn)有的高精地圖可分為多個層次，比如“用于定位的精確車道標記，邊界，幾何與 3D 標記”。

自動駕駛地圖的不同層級

現(xiàn)在的高精地圖市場已然火熱異常，除了傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖提供商，科技公司、汽車制造商和新創(chuàng)公司均抓準了機會搶灘登陸。在某種程度上，該領(lǐng)域的玩家正在爭奪數(shù)據(jù)所有權(quán)，這可是個高風(fēng)險游戲。

在 VSI Labs 自動駕駛專家的幫助下，我們對高精地圖的優(yōu)缺點進行了深入解析，Musk 的高精地圖無用論是否站得住腳呢？

為什么說高精地圖必不可少？

自動駕駛汽車與高精地圖密不可分的原因有很多，其中最重要的恐怕是后者在道路解析上能提供最為直接的解決方案，而無論是 ADAS 還是全自動駕駛，對圖像進行分析后完成道路分割都非常重要。

即使是最基本的車道保持功能，高精地圖也能在道路標線變模糊時（包括被雪覆蓋或其他天氣因素）助其一臂之力。

當(dāng)然，來自不同傳感器的數(shù)據(jù)融合后也能幫助自動駕駛系統(tǒng)解析道路，不過它們有自己的局限性。

“特斯拉的事故就是傳感器有局限性的最好證明?！盡agney 解釋道?！霸谏骄俺堑哪谴诬嚨溨校缆繁砻娴募毼⒆兓且l(fā)事故的一大誘因，計算機將混凝土旁邊的深色瀝青表面看成了車道線，導(dǎo)致車輛軌跡出錯，進而引發(fā)事故?！?/p>

“如果 Autopilot 有個細節(jié)更清楚的車道模型，這次事故就不會發(fā)生，因為系統(tǒng)已經(jīng)可以對車道進行預(yù)判了。”Magney 強調(diào)道。

特斯拉山景城事故分析

Magney 警告稱，雖然攝像頭依然是當(dāng)下性價比最高的解決方案，但在道路解析能力上，它們真的不太行，其問題在于太依賴計算能力了?！案呔貓D就能減輕系統(tǒng)的算力負擔(dān)，并為環(huán)境建模增加信心?！?/p>

那么作為核心傳感器之一的激光雷達，是不是能夠承擔(dān)高精度地圖的某部分功能？

VSI Labs 資深自動駕駛軟件工程師 Matthew Linder 認為，現(xiàn)在輕言激光雷達解決一切還為時尚早。根據(jù)自己的經(jīng)驗，他認為激光雷達確實是 3D 感知及環(huán)境建模工作中的佼佼者，探測未知物體和空間它也是一把好手?！安贿^，天氣狀況不太好時，LiDAR 探測道路標線性能就會大打折扣（比如道路標線被雪完全覆蓋）。同時，激光雷達也沒有透視眼，它在有其他車輛或物體遮擋時也會犯傻，而且別忘了這家伙現(xiàn)在還很貴?！?Matthew Linder 解釋道?！案呔貓D就沒這個擔(dān)憂了，遮擋根本不是個問題?！?/p>

對于自家HERE的 HD Live 地圖，Preyss 信心滿滿，他表示：“我們能支持任何 OEM 開發(fā)的定位方案。我們相信，L3-L5 的時代，GPS/IMU、高精地圖和其他傳感器的融合才是最理想的解決方案?！?/p>

“除此之外，OEM 商還會有不同的戰(zhàn)略，涵蓋不同價位、交付日期和技術(shù)等。”Preyss 解釋道，他認為汽車行業(yè)會采用漸進方式走向自動駕駛時代。“我們得確保自己的解決方案能滿足不同廠商的戰(zhàn)略，覆蓋它們當(dāng)下及長期的需求?！?/p>

高精地圖真的不會拖自動駕駛汽車的后腿嗎？

馬斯克對于高精地圖的評價也不能說完全錯誤。

首先，自動駕駛汽車的位置必須能精確顯示在地圖上，否則高精地圖也無用武之地。

其次，高精地圖需要實時升級，沒有這一點，自動駕駛汽車就得學(xué)會如何判斷地圖數(shù)據(jù)是否錯誤了。

第三，高精地圖也是要收費的。

最后，如果馬斯克能像發(fā)布會上宣傳的那樣完成對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完美訓(xùn)練，誰還需要高精地圖??？當(dāng)然，以現(xiàn)在的技術(shù)水平，這只能算個假設(shè)。

這四點中，最重要的就是第一個，即車輛如何實現(xiàn)在地圖上的精確定位。

VSI Labs 資深合伙人兼咨詢師 Danny Kim 表示，精確定位有多種可用方案，比如說用實時動態(tài)定位（RTK）或精確單點定位（PPP）技術(shù)來輔助 GPS。RTK/PPP 服務(wù)一般由定位引擎軟件公司提供，比如 Trimble、GMV 以及 Hexagon/NovAtel 等。他還指出，許多州的交通部門都會通過公共或私人的連續(xù)定位基準站網(wǎng)絡(luò)（CORS）提供免費服務(wù)。

如果排除 RTK/PPP 服務(wù)，我們還能求助于傳感器。舉例來說，“你可以用激光雷達 3D 點云圖與現(xiàn)有 3D 點云圖進行對比?！盞im 解釋道?！斑@樣一來，你就能用激光雷達生成基礎(chǔ)地圖，隨后用車載激光雷達的實時數(shù)據(jù)與其進行比照了?！痹谶@里，我們還是得繞到激光雷達的成本上，想用它生成大規(guī)模的基礎(chǔ)地圖可不容易，而每輛量產(chǎn)車都配上激光雷達更是難上加難。

前面兩種走不通的話我們還有第三種方案，即“基于路標的定位”。Kim 認為，這一方案中攝像頭和/或激光雷達都能派上用場?！霸谶@里，傳感器需要探測并識別路標。基于路標的定位用的也是對比法，即用實時感知到的路標與高精地圖中現(xiàn)存的路標進行對比?！?/p>

在 Magney 看來，高精地圖的實時升級確實是暫未解決的一大挑戰(zhàn)，而這個問題的解決方案則是 Mobileye REM（眾包底圖）能否成功的前提。至于最終的價格，現(xiàn)在也是個未知數(shù)。Kim 就指出，“說實話，我們現(xiàn)在也不知道答案，因為大多數(shù)高精地圖供應(yīng)商現(xiàn)在對價格問題避而不談?！?/p>

大約半年前，高德地圖開始走向收費，OEM 商每輛車每年要交 100 人民幣的授權(quán)費。不過，高德地圖也表示，未來這一費用每年至少會下降 2%。對高德地圖這樣的提供商來說，永久免費肯定不現(xiàn)實，畢竟高德用于數(shù)據(jù)采集的自動駕駛汽車單臺價格就超過 100 萬美元。

馬斯克在 Autonomy Day 上的發(fā)言確實振動了整個業(yè)界，難道大家辛辛苦苦研發(fā)的激光雷達和高精地圖馬上就要過時了？

VSI Labs 的 Linder 相信，如果馬斯克真能拿出那樣強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么他的假設(shè)就有可能成真?！爸皇沁@樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在不可能存在?！辈贿^ Linder 也強調(diào)，即使這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在，一旦傳感器出現(xiàn)錯誤，地圖還是得提供一定冗余，以方便車輛安全靠邊停車。至于鋼鐵俠高精地圖無用論中提到的雪地情況，Kim 表示：“這個問題的前提是道路標線本就異常清晰，那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能通過訓(xùn)練來解決標線的識別問題。”當(dāng)然，他也承認，這一切都未經(jīng)證實。

特斯拉的 Andrej Karpathy 也承認，公司現(xiàn)在還沒有專用的數(shù)據(jù)引擎來模擬現(xiàn)實世界中類似情況下的數(shù)據(jù)。這就意味著，特斯拉的車隊還是得將大量數(shù)據(jù)回傳，以便公司用這些養(yǎng)料來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

競爭激烈的高精地圖市場

雖然馬斯克對高精地圖嗤之以鼻，自動駕駛行業(yè)其他人卻依然對其心心念念。那么，現(xiàn)在的高精地圖市場，誰是最炙手可熱的頭號玩家？

關(guān)于該問題 Kim 指出，這個市場分化比較嚴重，大家都是在自己的地盤“稱王稱霸”，尤其是亞洲。

舉例來說，韓國主要用 MnSOFT，中國則是高德、百度和四維圖新。至于日本，則是 DMP（動態(tài)地圖平臺）稱雄，該平臺不但有普通投資人，還有政府、OEM 商、以及供應(yīng)商和地圖提供商參股。

“它們的移動繪圖車采集了大部分高精基礎(chǔ)地圖數(shù)據(jù)，同時還在每個地圖供應(yīng)商對數(shù)據(jù)進行后處理并添加更多競爭屬性之前，以協(xié)作方式創(chuàng)建語義地圖?！盞im 解釋道。

在歐洲和北美，我們主要看 HERE 和 TomTom。當(dāng)然，USHR 也有一定的份額（不過這家公司已經(jīng)被 DMP 收購）。

“除了 DMP，上面所有提到的公司都是傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖提供商，它們了解基于地理信息系統(tǒng)的地圖迭代以及維護工作怎么進行（至少是地區(qū)級的）?！盞im 總結(jié)道。

一方面，基礎(chǔ)道路幾何圖與高精車道模型（主要面向高速公路）幾乎已經(jīng)被現(xiàn)有頭部玩家徹底掌握了。另一方面，“許多新創(chuàng)公司仍在收集高精地圖中用于基于地標的定位屬性?！盞im 解釋道，而這里的關(guān)鍵，就是這樣的地圖屬性能否大規(guī)模生成。

在他看來，用攝像頭這樣性價比更高的傳感器完成類似數(shù)據(jù)的眾包和收集是唯一能走通的道路，這也是 Mobileye 能統(tǒng)治市場的主因?！彼a充道。“不過，類似 Deepmap、Civil Maps、Carmera, Mapper、Netradyne、Lvl5 以及 Atlatec 這樣的新創(chuàng)公司也值得關(guān)注，它們誰能用自動化的方法完成地圖生成與維護，誰就能成功?！?/p>

數(shù)據(jù)歸屬問題

利用自家攝像頭和基于 AI 的感知算法，現(xiàn)在的 Mobileye 能提供一整套地圖與定位堆棧。“感知與定位息息相關(guān)?！盞im 強調(diào)道。

“與其相反，特斯拉并不采集基礎(chǔ)地圖數(shù)據(jù)，它們要的是能訓(xùn)練感知與預(yù)測算法的實時數(shù)據(jù)?！盞im 解釋稱。

Mobileye 自己就是個聯(lián)盟，“它們不但采集數(shù)據(jù)，還能在云端對其進行處理，同時對外售賣定位算法。”

需要注意的是，Mobileye 并非這些數(shù)據(jù)的擁有者。一般來說，OEM 商有數(shù)據(jù)的所有權(quán)，因為采集數(shù)據(jù)的是它們的車輛（雖然車輛用了 Mobileye 的 EyeQ4 攝像頭）。“眼下，這種數(shù)據(jù)歸屬模式就是引爆大家討論的關(guān)鍵點，因為這樣的情況下 Mobileye 無法拿到地圖與定位項目的主動權(quán)。”Kim 解釋道?！岸ㄎ皇?OEM 商的核心知識產(chǎn)權(quán)，它們絕不會將其讓渡給第三方平臺供應(yīng)商或地圖數(shù)據(jù)提供商。”

“HERE 會把 REM 數(shù)據(jù)融合進自己的基礎(chǔ)地圖，方便德國制造商客戶搞定定位工作?！盞im 解釋道。

Preyss 則表示，HERE 正在針對不同的定位方案測試自己的地圖數(shù)據(jù)，以保證能支持不同客戶。不過他也指出，HERE 不提供定位軟件，它們給的是支持定位軟件的數(shù)據(jù)?！岸ㄎ凰惴?解決方案由 OEM 商決定，我們提供的是能協(xié)助車輛完成定位的環(huán)境數(shù)據(jù)?！?/p>

也就是說，HERE 未來的角色是“根據(jù)我們與客戶約定，匯總傳感器數(shù)據(jù)，進行更新并相應(yīng)地分發(fā)這些更新?！?/p>