近几年来，无论科技界还是汽车界都将目光聚焦到了自动驾驶汽车上，未来五年内，Level 3 或 Level 4 级别的自动驾驶车辆将正式上路。
不过，能实现 Level 5 级别自动驾驶的车辆依然是个遥远的目标。想要实现这一目标，车辆必须清楚的知道自己所处的准确位置，因此对精度的需求比现有的 GPS 要高的多。这就意味着，我们需要更加精确的地图，即那种人类根本看不懂的产品。
悟透了这一点后，宝马、奥迪、奔驰和福特等厂商都动了起来，它们纷纷对 Here 和 Civil Maps 等厂商进行投资。未来，我们的路网将被描绘成高精度 3D 地图，车辆开过之后，关于道路的信息将会完成实时更新。
Here 地图高级自动驾驶部门副主席 Sanjay Sood 表示，2013 年时公司就开始打造高精度地图了。“打造高精度地图的想法是 Here 地图与戴姆勒合作的过程中迸发的，为了让戴姆勒那辆车顺利穿越德国乡村，Here 专门开发了高精度地图的核心技术。如果将该技术用在自动驾驶上，它就会成为车辆上的一颗新传感器。”
要打造高精度地图，第一步先要做出初始地图，这里用到的地图测绘车绝对能让谷歌街景车相形见绌。为此，Here 地图专门准备了一个车队，每辆车车顶都会搭载一个传感器阵列，上面有 9600 万像素的相机，32 线 Velodyne LIDAR 和高精度的 GPS 惯性测量单元。这些车辆走街串巷，将道路和周边建筑的 3D 扫描数据上传至 Here 的云服务器。随后，这些数据将被融入厘米级的数字地图，精确的再现真实世界。
“从去年开始，我们的车队就忙着在路网中穿行，为 2020 年左右正式上路的自动驾驶汽车准备高精度地图。”Sood 说道。“高精度地图将成为孕育自动驾驶生态系统的种子之一。”
与 Here 地图类似，Civil Maps 最近也推出了 Atlas 开发包，力图为用户提供即插即用的解决方案。“先进的定位、地图测绘和众包地图是各家自动驾驶厂商面临的主要挑战。”Civil Maps 创始人兼 CEO Sravan Puttagunta 说道。“通过 Atlas 平台，开发者可以快速经济的对车辆进行本地化，搭建动态地图，实时与其他车辆通讯并分享关键信息，大大加速了创新的脚步。”
Civil Maps 的 Atlas 开发包也架在车辆顶部，其传感器阵列可以搭载不同的传感器。更重要的是，这套开发包还可以调用新车自带的光学、超声波和雷达传感器来节省费用。
当然，简单的单次测绘地图根本无法赢得人们的信任，因此高精度地图必须保持实时更新。这样一来，道路是否封闭、有无作业施工或大的障碍才能一目了然。
“我们在全球部署了数百辆地图测绘车，”Sood 解释道。“Here 地图与许多城市和地区的政府有着良好的合作关系，因此当新的大型工程开建时，我们一般都已提前获知。此外，Here 的测绘车还能在工程建设完成前提前进场进行测绘。”这样一来，一旦工程建设完成并面向公众开放，大家就能第一时间用上新地图。
除了自家的地图测绘车，Here 地图还想借助其他车辆的帮助。“如今，许多高端车不止加入了 LTE 连接，还搭载了传感器阵列，如前置后置摄像头和雷达等，我们正在与 OEM 厂商商谈，试图将这些车辆搜集到的传感器数据也传到 Here 地图的云端，而后续的分析处理工作交给我们就好。”Sood 说道。
“我们有先进的机器学习算法和聚合算法，能对数据进行筛选并完成去伪存真的过程。一旦 Here 找到地图上的细小变化，就会及时升级地图并及时推送给使用车辆。”Sood 解释道。当然，这样的更新方式意味着一系列新标准的建立，Here 将其称之为 Sensoris，这样一来不同的车辆就能上传同样标准的数据，否则两款传感器能力差距较大的车辆上传的数据会加大 Here 的工作量。
虽然在普通用户心中英伟达只是家显卡生产商，但事实上它在自动驾驶界也是大玩家，因为该公司在机器学习和深度神经网络上积累颇丰。眼下，英伟达在地图市场也颇有建树，与其合作的厂商包括 Here、TomTom、百度和 Zenrin。“高精度地图对自动驾驶汽车至关重要。”英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋说道。“英伟达深度学习技术在 Here 车辆地图系统中的运用将加速自得动驾驶汽车发展的步伐。”
同时，英伟达和英特尔的技术还对众包地图车队削减带宽费用意义重大。“我们为汽车开发了计算平台，它们能自行完成动态监测，”Sood 说道。“而现在大部分的动态监测都发生在云端。因此，未来车辆上传回云端的将不只是简单的传感器数据，而是它真实看到的环境变化，车辆看到的和地图上标识出的信息差别将变得一目了然。”这就意味着，未来车辆将成为地图数据的处理大脑，Here 的云计算设施会变成配角。
Via. Arstecnica
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田哲