百度自動駕駛的“小秘密”：高精地圖是引路向導

2018年的百度世界大會上，圍繞智能駕駛的討論開始轉向。過去的話題是自動駕駛將如何實現(xiàn)，又將面臨什么樣的挑戰(zhàn)。今年的議題已經(jīng)是自動駕駛汽車何時量產(chǎn)，如何解決路上行駛的安全問題。

而隨著自動駕駛汽車的商用不再遙遠，高精地圖作為自動駕駛的基礎設施也從幕后逐漸走向臺前。

自動駕駛的引路向導

2016年5月，一輛特斯拉Model S在佛羅里達州的高速公路上發(fā)生車禍，調查顯示雖然這輛Model S開啟了自動駕駛模式，可在強烈的光照下，駕駛員和傳感器均沒有發(fā)現(xiàn)前面轉彎處的拖掛車，進而導致兩輛車直接相撞。

這次事故無疑揭開了這樣一個事實：雷達、攝像頭等傳感器的探測范圍和響應時間都有一定局限性，安全的自動駕駛還需要對路況的提前探查。好比說可以通過歷史浮動數(shù)據(jù)，來判斷交叉路口等出現(xiàn)車輛的概率，幫助自動駕駛車輛進行精準決策，這正是高精地圖的價值所在。

幾乎所有和智能駕駛相關的企業(yè)都在打高精地圖的主意，高精地圖在自動駕駛的商業(yè)版圖中，成為繞不過去的基建。

比如百度今天在智能駕駛分論壇上公布的自主泊車量產(chǎn)計劃，涉及了云端車位調度、車位預測、路徑規(guī)劃等等，并在安全的問題上拿出了兩套解決方案：一個是學習型VP，用深度學習的方式對人工駕駛的行為場景進行學習；另一個是先驗型VP，提前采集高精地圖和現(xiàn)場數(shù)據(jù)，讓車輛完成自主泊車。

可以說，在百度智能駕駛發(fā)展的每一步，都離不開高精地圖。在百度的Apollo核心技術框架中，高精地圖和大數(shù)據(jù)、小度車載OS等成為服務平臺的重要組成部分，并形象地為高精地圖打了三個比喻：

1、千里眼：自動駕駛汽車依靠激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等感知路況，但攝像頭不同俯角看到的距離在60到150米之間，極光雷達的感知范圍約為40米—80米，如果前面200米的路口突然出現(xiàn)一輛車，不免存在事故的風險。高精地圖是對物理世界路況的精準還原，清楚知道前面的路況，相當于是自動駕駛汽車的“千里眼”，為車輛加速減速、并道轉彎等駕駛決策提供關鍵道路信息。

2、透視鏡：在雨霧等惡性天氣條件下，哪怕是最先進的激光雷達和攝像頭，也很難把每一條車道看清楚，這時候高精地圖就起到了“透視鏡”的作用，在攝像頭看不清或者雷達檢測不到的地方，高精地圖仍能及時反饋數(shù)據(jù)。

3、安全員：高精度地圖可以精確自動識別交通標志、地面標志、車道線、信號燈等上百種目標，還有道路坡度、曲率等準確的數(shù)據(jù)信息。有了高精地圖指路，即便在陰雨等不良天氣下，自動駕駛車輛也不會因為數(shù)據(jù)延遲進行錯誤判斷。同時還有輔助環(huán)境感知的作用，比如雷達感知到前面道路上的坑洼，可以和高精地圖進行數(shù)據(jù)對比。

或許可以這樣形容，人類在開車時要眼觀六路耳聽八方，自動駕駛車輛同樣如此，只是人類開車靠記憶和導航判斷路況，自動駕駛需要的是高精地圖。

高精地圖的賽點在哪？

和傳統(tǒng)導航地圖不同的是，導航地圖的服務對象是人，高精地圖的服務對象是人工智能，有著不同的用途、屬性和元素，比如說導航地圖僅包含簡單的道路線條、信息點（POI）、行政區(qū)劃邊界，也符合人類的認知習慣。

但高精地圖要復雜的多，底層是靜態(tài)高精地圖，諸如車道模型、道路部件、道路屬性和其他的定位圖層；上層是動態(tài)高精地圖，比如道路擁堵情況、施工情況、是否有交通事故、交通管制情況、天氣情況等動態(tài)交通信息。

傳感器的性能邊界，決定了高精地圖、高精定位等先驗信息的必要性，當然也是自動駕駛領域的隱藏金礦。在自動駕駛即將大規(guī)模商業(yè)化的前夕，高精地圖已然成為百度、高德、四維圖新等爭奪的對象，激烈程度似乎不亞于自動駕駛技術的比拼。

正如廣汽研究院智能網(wǎng)聯(lián)中心副主任梁偉強的觀點，百度開放共贏的戰(zhàn)略使得Apollo高精地圖能夠促進車企自動駕駛研發(fā)的進程。特別是在地圖控制器以及地圖技術方案，可以滿足廣汽對高精地圖的高要求，比如完整的車道線模型、精度、準確率、功能安全等等。與市場上同類產(chǎn)品相比，Apollo在高精地圖特征要素、定位精度等方面更有優(yōu)勢。

正是得益于百度高精地圖的優(yōu)勢，廣汽傳祺L3自動駕駛系統(tǒng)將與百度高精地圖定位展開持續(xù)深入的合作。同時，百度與廣汽合作的首個合作車型將在2020年上市。

也就是說，高精地圖的賽點在于是否適用于自動駕駛，圍繞高精地圖的競爭業(yè)已擴展到四個維度：

其一，“朋友圈”數(shù)量。百度、高德等巨頭級的高精地圖玩家，除了服務于自家的自動駕駛技術，也是連接車企的重要紐帶，而車企的表態(tài)無疑是誰更適合自動駕駛的風向標。比如在百度和高德地圖的商業(yè)競標中，百度已經(jīng)成功拿到了8家車企的商業(yè)化訂單，包括現(xiàn)代、長城、比亞迪、奇瑞、大邁、漢騰等知名企業(yè)。高精地圖的商業(yè)化才剛剛開始，滾雪球效應依然適用，朋友圈越大越有話語權。

其二，精細化程度。自動駕駛的定位要求達到亞米級，也就是一米以下，傳統(tǒng)的導航地圖顯然不能達標，精度也就成了高精地圖廠商競爭的核心。就目前來說，百度高精地圖的相對精度在0.1—0.2m，定位精度達到了8cm，完全滿足自動駕駛的需要。可以印證的是，廣汽、一汽、長安等多家車企對百度高精地圖進行了OEM測試，通過率100%。

其三，地圖生產(chǎn)效率。高精地圖比普通地圖更復雜，不僅要檢測車道，還要檢測轉彎箭頭的位置、確定道路是否有起伏等等，此外還需要高頻度更新，高精地圖的生產(chǎn)效率也就成了競爭的關鍵。

值得一提的是，百度高精地圖憑借模式識別、深度學習、三維重建、點云信息處理等，數(shù)據(jù)自動化處理程度已達到90%，也是國內唯一具備完整的自主知識產(chǎn)權，擁有從采集設備到數(shù)據(jù)制作全流程自主技術研發(fā)能力的高精地圖數(shù)據(jù)提供商。高精地圖的規(guī)模化“量產(chǎn)”，或已不再遙遠。

其四，地圖覆蓋范圍。高精地圖的覆蓋范圍決定了自動駕駛的適用范圍，目前百度高精地圖已經(jīng)采集了數(shù)百萬公里，覆蓋全國高速公路、城市快速路等超過30W公里，覆蓋范圍超過高德和四維圖新。與此同時百度還與國際頂級地圖廠商TomTom達成合作，在所有市場實施全球統(tǒng)一標準，聯(lián)手研發(fā)用于自動駕駛的高精地圖。

截止到2018年9月，國內機動車保有量達到3.22億輛，未來這些車輛無疑將被自動駕駛車輛所替代，即便高精地圖只向車廠或者出行運營商按年收取服務費，市場規(guī)模已經(jīng)不可小覷，也就不難理解百度為何要在這一賽道加速搶跑，升級原有的傳統(tǒng)地圖模式，發(fā)展成為最適合自動駕駛發(fā)展的高精地圖了。

結語

諸如特斯拉等搭載激光雷達、攝像頭的車型，已經(jīng)在某種程度上實現(xiàn)了自動輔助駕駛，倘若引入高精地圖后，不難實現(xiàn)L3級別的自動駕駛，距離自動駕駛技術的初步普及似乎并沒有那么遙不可及。

國內不缺少高精地圖領域的創(chuàng)業(yè)者，也不缺少自動駕駛行業(yè)中的淘金者，但高精地圖和自動駕駛從來都不應該是各自為戰(zhàn)。高精地圖是自動駕駛、智能城市的基礎性工作之一，除了地圖采集，也需要龐大的數(shù)據(jù)支撐，而百度無疑是在高精地圖涉入最深的一家，而或許也只有這種生態(tài)化的布局才最適合自動駕駛和智能城市。

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