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四維圖新地圖上標(biāo)記多個地點：下一代產(chǎn)品會全部集中在自動駕駛相

2016 GMIC 全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會上，圖吧集團(tuán)的總裁就自動駕駛發(fā)表了演講，他稱做自動駕駛的一個重要方面是布局高精度地圖，而高精度地圖根據(jù)發(fā)展進(jìn)度可以分為地圖上標(biāo)記多個地點高中低幾個階段。以下是的演講要點，我們對其進(jìn)行了編輯。四維圖新作為一個地圖廠商，目前在前端市場占有率超過 70%，最近經(jīng)過一系列并購，我們有望明年在后裝市場的占有率也超過 70%。四維圖新做的是自動駕駛和車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的產(chǎn)品，現(xiàn)已推出了包括傳統(tǒng)地圖、動態(tài)內(nèi)容、云端服務(wù)、操作系統(tǒng)、還有手機(jī)車聯(lián)方案在內(nèi)的基于車聯(lián)網(wǎng)的解決方案。未來，我們下一代產(chǎn)品會全部集中在自動駕駛相關(guān)領(lǐng)域。
那么如何實現(xiàn)這種自動駕駛呢？這個分為幾個方面，一個首先要確定車輛位置，另外是周邊環(huán)境，包括圍繞車輛的動態(tài)物體、靜態(tài)物體；最后，是針對這種具體情況汽車應(yīng)當(dāng)做出什么決策，即對車輛發(fā)出指令，到底是該剎車還是拐彎加速或是換線。而在確定車輛位置時，高精度地圖的定位是必不可少的。
整個過程包括云服務(wù)和傳感器的融合、地理感知和定位、以及智能導(dǎo)航、路線分化決策分析，以及最終對車輛的控制，此過程以人工智能、深度學(xué)習(xí)為核心。
從目前來看，自動駕駛的發(fā)展路徑遵循局部輔助駕駛、半自動駕駛和完全的自動駕駛。在此過程中對地圖的依賴也是不一樣的。現(xiàn)在的情況下，對地圖精度的要求是 20 米，但半自動駕駛階段對地圖的要求可能就是 5 米，到了完全自動駕駛的情況下，對高精度地圖的要求會達(dá)到 10 到 20 厘米，而且對地圖速度也變成需要實時更新。
整個高精度地圖的演進(jìn)是一個循序漸進(jìn)的過程，如果現(xiàn)在要提供完全滿足完全自動駕駛情況下的高精度地圖也是一種浪費(fèi)，因為沒有車輛做到這一點，提供這樣的產(chǎn)品也太超前了。
四維圖新從 2014年開始開發(fā)和高精度地圖相關(guān)的產(chǎn)品，我們跟國外的三大主流車廠進(jìn)行了聯(lián)合研發(fā)。根據(jù)用戶的反饋進(jìn)行不斷的調(diào)試，今年的第三、四季度可以做出覆蓋全國路網(wǎng)的基于 ADAS 的高精度地圖。到2017年年終，我們可以支持至少 20 個城市的 L3 級別的高精度地圖（對應(yīng)上面的 5 米精度要求），2019年可以完成 L3 級別的所有城市高精度地圖的制作和采集。并在 2019年開始完全自動駕駛 /L4 級別高精度地圖的制作。這與車廠的需求節(jié)奏要保持一致。
定位方面有兩大陣營激光雷達(dá)為主的定位、以及純粹視覺的定位。這兩種定位方式各有優(yōu)劣——對于激光雷達(dá)來說，其定位的精度雖然非常高，但是實際上在整個的數(shù)據(jù)量處理上，每公里幾個 G 的數(shù)據(jù)很難做到商業(yè)化；對于 ADAS（視覺定位）來說，目前它的市場占有率非常高，但是 ADAS 是相對封閉的技術(shù)，視覺處理和自家芯片要進(jìn)行完整的融合，所以相當(dāng)于類似于自動駕駛領(lǐng)域類的蘋果，角色比較封閉。
四維圖新則希望提供開放的途徑，即先做基于高精度地圖的道路和線路數(shù)據(jù)模型，再與雷達(dá)和傳感器融合，以進(jìn)行位置上的判定。
我們現(xiàn)在已經(jīng)在 L2 基本上已經(jīng)實現(xiàn)了，可以輸入各種 L2 的實驗圖，我們的實驗車在北京的三環(huán)已經(jīng)可以跑了，現(xiàn)在正在研發(fā)基于 L3 階段的高精度地圖，即做到高速之間和城市道路之間的高精度導(dǎo)航，L4 級別則是需要更多方參與、協(xié)同才行。

標(biāo)簽：綿陽遂寧南京邯鄲汕頭沈陽玉溪知識產(chǎn)權(quán)

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