雷锋网新智驾按：组合导航、全路况适配、场景化技术支撑高精度地图生产降本增效，在数字绿土眼中，当局者没搞透这三件事就谈量产，就是给高精度地图“画大饼”。
为迎接高精度地图大规模上车，数字绿土提供了一套搞定高速、城镇、隧道、车库多路况地图采集硬件LiMobile，支持海量激光雷达与影像大数据深度融合规模化生产高精度地图的LiDAR360软件，及云端更新服务的解决方案LiCloud。
今年6月，凯迪拉克发布了在高速公路释放双手驾驶的量产智能驾驶系统——Super Cruise，作为国内首个能够量产且实现高速公路真正释放双手的智能驾驶技术，Super Cruise落地对行业的轰动不言而喻。这背后也意味着，高德与凯迪拉克Super Cruise孕育四年的高精度地图项目实现商业化。去年亮相的实现L3自动驾驶的奥迪A8也搭载了HERE全新高精度地图系统，完成了高精度地图上车。
目前业内已经达成共识，不同于传统导航地图，面向L3/L4、甚至更高级别的自动驾驶汽车，高精度地图已成刚需。奥迪A8、凯迪拉克Super Cruise的面世，让不少人看到了高精度地图上车的希望。但在当局者数字绿土看来，高精度地图上车之路并不乐观。和精确度紧密相关的组合导航高成本问题、企业如何丰富技术产品支撑让高精度地图生产降本增效、高精度地图如何实现全路况适配......诸多痛点亟待解决。
10 月 10 日（周三）晚 8 点，【大咖Live】第 20 期智能驾驶·高精度地图专场，我们邀请到数字绿土 CTO 赵宝林详细解析“高精度地图上车之路究竟还有多远？”。从技术路线到产品商业化落地，赵宝林向新智驾会员分享了高精度地图大规模上车背后的“秘密”。
本文对整场分享进行了综合整理，雷锋网新智驾会员可进入【新智驾会员计划】页面查看全文实录。
不同于传统地形测绘和行业地图测绘，面向自动驾驶汽车，实时性、复杂路况和高可靠性等车规级附加要求，使得高精度地图测绘更新难度加大。高精度地图实现上车，除满足车规级车载数据标准外，地图精准度尤为关键，包括位置精度、拓扑精度、标注精度。精准度关系着车辆及行人的安全，这也是自动驾驶量产过程中最大的难点。
在高精度地图的精度质量控制方面。数字绿土测绘生产部门有一句老话：数据精度和质量是做出来的，不是检查出来的。这也同数字绿土注重采用高精度地图设备集中测绘建立基准图的做法契合，即通过关键技术介入，严格控制采集、融合解算、编辑处理各生产环节的误差来保证数据精度。
数字绿土看重高精度地图的初始精准底图测绘，采用激光雷达传感器和相机基于组合导航技术构建高精度基准图。这也意味着，数字绿土属于高精度地图市场中的“集中测绘＋众包补测更新派”，即采用高精度地图设备集中测绘建立基准图，众包方式进行数据补测及更新。
集中测绘阶段，通过32线/16线车载激光雷达＋相机采集道路数据，AI算法＋三维人机交互软件完成地图绘制；
补测和更新阶段，采用众包数据源（含影像及激光雷达），在云端结合基准底图，基于模式识别算法实现数据更新。基于车联网的众包，数字绿土自主研发出一套算法，通过给众包数据源赋予不同权重，为地图精准度、现势性（实时性）、数据源打分，使用高分结果更新地图，并完成迭代更新。
在底图数据采集环节，相比于众人看好激光雷达，数字绿土将组合导航定义为高精度地图采集方案中最需要重视成本的部分。目前高精度地图采集方案均基于移动测量技术，而组合导航精度直接决定地图成果误差量级。
曾有行业人士表示，千元级/万元级组合导航产品无法完成面向L4/L5级别高精度地图的测绘。赵宝林持对此补充道，千元级/万元级产品可针对特定场景（例如城市道路、快速路）完成高精度地图测绘，但面向L4/L5级别自动驾驶汽车，并助其实现“上车”实为枉然。
高精度地图绘制完毕后，抽样检查也是确认精度的必经环节。对于误差控制，赵宝林提到，数字绿土的紧耦合组合导航算法可以让一辆采集车多次反复经过一个路口，对同一个信号灯、灯杆重复观测，最终实现多次观测数据的高度一致性、无重影，这一点极有难度。
量产前夜，产品大规模上车、实现商业化成为新的关键词。面对成本居高不下的激光雷达、几十万元级/百万元级的组合导航，如何丰富技术产品支撑帮助高精度地图生产降本增效成为高精度地图行业探究的重点。这也被数字绿土定义为高精度地图大规模上车的三大门槛之一。
没有128线/64线激光雷达，数字绿土高精度地图道路采集设备搭载32线/16线激光雷达。在组合导航方面，数字绿土采用GPS+惯导+里程计+SLAM多传感器融合的组合导航技术，并通过板卡化实现“软硬化一体”解决方案，来降低产品成本。赵宝林表示，数字绿土未来可针对不同细分市场，提供几万到几百万价格区间的差异化产品。
赵宝林向雷锋网(公众号：雷锋网)新智驾表示，一套切实有效的数据采集方案和工具，能够保障在各种复杂环境下都能稳定可靠的采集到合格的地图数据源，而非后期反反复复、修修补补。在隧道、地下车库等GPS信号较弱的环境下，依赖GPS和惯导进行反复的测试将导致成本增加、量产难度加大。
实时定位方面，数字绿土主要依赖目标识别和SLAM技术（即三维特征匹配技术），实时导航定位中的误差在5cm左右，与国际上专攻SLAM技术的KAARTA公司产品相比，数字绿土在70米连续弱三维特征匹配成图中更胜一筹。
地图编辑方面，除了自动目标提取，LiDAR360可以支持几百个GB超大单体数据集的人机交互三维标注，三维特征细节显示效果突出，对于规模化地图生产具有很好支持。
当下有一种声音是，高精度地图测绘是体力活，量产之路指日可待，这种观点值得商榷。
目前也有不少团队宣称以超低成本绘制完成10/20厘米精度的高精度地图测绘，但这样的结果前需要添加一个条件——非全路况，即面向隧道、高楼林立、复杂立交、地下车库等特殊场景的高精度地图仍不完善。而量产的高精地图必须以全路况适配为前提。
对应地下车库、崎岖道路、平坦城区等不同道路环境下，数字绿土布局多平台化的高精度三维信息采集设备产品，为测绘全路况适配的高精度地图做准备。
LiMobile（车载激光雷达扫描系统）针对高速公路、城市快速路采集高精度地图，也适配城市商业区、城市内部等GPS信号较弱、多路径效应强的平坦地区；还适用于高度起伏较大的地下车库、隧道等环境。LiBackpack 还能辅助完成边角区域的修补测任务，精度均达到5-10厘米。
高精度地图市场迎来一批批挖矿者，拥有大量专业测绘车队的资深图商，例如Google、TomTom；Deepmotion、Ushr、宽凳等一大批初创公司也在不断涌现。在自动驾驶高精度地图未大规模上车前，初创公司如何“活下去”成为行业探究重点。在赵宝林看来，高精地图运营不是创业公司中短期商业模式的最优解，为无人驾驶复杂场景提供针对性技术、高性价比产品和有效方案是初创企业中短期的发力重点。
数字绿土目前已同无人驾驶初创团队、图商、物流公司、智能交通建设公司、主机厂展开合作，为其提供高精地图采集、处理工具，包括软硬件设备。在云端更新方面，数字绿土提供算法和软件组件，为高精度地图上车赋能。合作项目目前主要有以下三种：
采集设备、处理软件的销售；
技术咨询与平台建设服务；
数据服务。
通过和自动驾驶团队、物流公司合作实现地图服务落地，及智慧城市交通项目参与，数字绿土目前积累了近万公里的城市路网数据。2018年第二季，数字绿土高精度地图将覆盖两个以上大中城市。
赵宝林向雷锋网新智驾表示，初创团队单纯提供高精地图产品鲜少有盈利案例，其在运营地图方面缺乏Google等传统图商固有的经验优势，而高精地图解决方案授权则是未来备受青睐的商业模式。越来越多的车企瞄准出行运营，部分出行企业内部已有造车计划。最终地图运营权由谁掌握并非重点，方案和内嵌的产品技术更应是兵家必争之地。
自动驾驶量产前夜，包括数字绿土在内的高精度地图企业，都在巩固中求发展，将产品技术基础打牢，探索更稳健的高精地图行业落地之路，避免倒在量产前夜。
【大咖Live】第 20 期智能驾驶·高精度地图专场已结束，雷锋网新智驾会员可进入【新智驾会员计划】页面查看全文实录。
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田哲