高精度动态地图进展及平台建设

 最近我们研究的课题是中国高精度地图的发展，中国高精度地图的发展可分为几个阶段，一是2000年之前，2000年之前中国的导航地图发展还很空白，但欧美和日本已经发展较为成熟。二是2012年之后的传统导航，2000年GPS系统的准确度提升，是一个标志性事件。总体看中国和世界导航地图的发展，2000年之前，我们落后很多，因为传统导航的标准格式和欧美差距很大。   

互联网到智能网联时代，导航地图在我国快速发展，截止到2018年已经和欧美、日本齐头并进。从百度覆盖整个高速建立高精度地图，到2018年全面覆盖，不仅传统巨头企业在做，不少新兴企业也在做高精度地图。中国的高精度地图在2018年已经应用于不少场景。第一个是高速公路地图结构化，已经全面覆盖了；第二个是园区自动驾驶，可以有效解决出行问题，2018年年底我们在南沙园区局部做了自动驾驶运营试点；第三个是低速自动驾驶，比如说扫地车。另外还有安全辅助驾驶领域。

目前，高精度地图已经形成高速覆盖，进入园区。但是在这一阶段怎样能把高精度产业推动起来？从高精度厂商行业布局来看，近几年除了传统车企进入，包括高德、百度、阿里、滴滴、京东、美团都陆续进入高精度地图行业。

和国外相似，国内高精度地图厂商呈现多元化，一些新型创业公司既做自动驾驶也做高精度地图。传统地图的生产设备、人员、设置都比较简单，高精度是很复杂的，成本高达上百万，这是很大的不同。在生产上也有非常严格的规范提升，像高德是参照日本的编辑平台，而最早按照日本的格式需要几千人来做。

高精度地图可以用自动化来实现人工智能，高精度地图也可以改变传统工作方式。传统地图、传统导航地图是对地图的一次改良、提升，没有很大的变化，是1.0版本，但高精度地图是一个很大的变革，可能会给测绘技术带来变革。高精度地图从地图的内涵、外延上已经发生了重大变化，导航地图相对普通地图是点线面的关系，导航是对象、属性、关系和要素，可以对地图对象进行抽象。高精度地图不是简单的抽象，是具有时间刻度的多维抽象，它引入了多目标、事件，还对地图对象的时空产生了要求。

高精度地图不但在定义和内涵上发生了大变化，在应用上也不一样。在使用对象上，传统地图的使用对象是人，用来驾驶和使用，高精度地图是机器来使用。高精度还有很多功能，比如可以用来补充传感器感知能力，目前的传感器的感知距离有限，高精度地图可以把隐藏的坡度、高度功能按照汽车的行驶高度来做。第二个特点是应用即采集，采集即应用。

目前中国高精度的痛点和国外不一样，有一些政策上的问题。第一是成本，高精度设计采集成本，按照百度的做法，采集一遍需要200亿人民币。第二个中国的国土面积大，道路复杂性强，国家政策不完善。第三个是安全。

从安全角度来讲，导航是传统的所立项，是在线的实时流，比如说带宽要承载，计算机平台和终端不能被破坏。二是动态运营的资质，高精度地图拉线起来时需要运营资质。三是标准规范，企业间协调高精度资源共享标准不确定，特别是车厂的传统器信息，这是目前亟待解决的问题，需制定合理的标准规范。

地图采集成本高，以众包方式更新，存在很多问题，如数据格式没有统一、众包怎样运用、如何运作、怎样有效利用共享机制等，这些都是将要探讨的主要问题。

中国的地图数据来源比较复杂，包括政府、行业和部门、物流和其他信息，标准不统一，收集困难，一直没有收集完。每辆车既是采集又是应用，每辆车的传感器采集到的信息是否属于车厂存在很多争议。

1、自动驾驶的标准

针对这些痛点问题，我们成立了自动驾驶地图与定位工作组，这个工作组联合其他智能网联工作组，成为国内最大的自动驾驶工作组。工作组有三个课题任务，第一是自动驾驶标准体系；第二是地图的偏差，由高德研究；第三是2018年11月6日所做的课题探讨。2019年我们将会对三个课题做出一个成果，也包括与日本、欧美的合作。

自动驾驶目前定位是SO标准化组织，2017年11月7日上海自动驾驶论坛期间，欧洲一些单位专门来上海交流，包括日本自动驾驶静态数据的DMP公司。中国的道路情况复杂，应该有自己的标准。

显然我们不能用欧洲的高精度标准，比如说欧洲的NDS是需要收费的，将来我们采用了这个标准是不是也要收费，这是个未知数，所以要成立自己的标准、体系。国家之间在安全、政策法规等方面存在不同，需要对组织标准进行简要合作，在自动驾驶格式上支持相互转换，国汽智联会对应用和关键技术进行探索，制定标准后，会对试点项目进行验证和实施。

清华研究安全辅助驾驶的一个成果，L1、L2、L3是可选的。但要强调的是，高精度地图和传统导航是一个结合，而且很长一段时间内是一个混合应用的阶段，这也是自动驾驶的发展阶段。

言杨老师对自动驾驶做的是7层模型，从级别上来讲，道路导航，也可以分成7层，有几个特点，首先是数据精度越来越高，其次是更新频率也越来越快。高精度自动驾驶地图不是一个静态数据平台而是真正的动态平台。从传统导航来讲，动态是交通信息，主要是引导，实施的是机器引导。最大的变化是从1—7层有数据量的变化，这对交通设施、运输网络、带宽都有新要求，所以自动驾驶地图不是简单的地图，而是交通环境的整个基础设施，包括综合性的安全发展技术。

2、自动驾驶的技术发展

自动驾驶的技术路线是工作组共同探讨、后期推进和研讨的一个问题，其发展分为三个阶段，第一个阶段是基础数据的采集阶段，在2018年，基本上就已经把高速全面覆盖，进入城市快速路，区域性的基础数据，需要高精度地图采集车去全国采集。

第二个阶段是众包更新模式，在2018年以前，一些新型企业用众包采集方式做应用方式，但都自己做自己的，地图格式和应用没有完全结合，在传统导航上看不到高精度地图。众包采集中心结合要更紧密，以新型方式打通B环。

第三个阶段是动态信息，只有一家企业来做众包没有真正的高精度信息。需要把交通各个行业各个部门的信息进行汇聚，最重要的还是车厂信息，从国外车厂来看是隐私安全问题，目前百度获取的车厂信息非常有限，而且车厂还没有明确，所以这个时候需要一个中立平台，把所有车厂的信息进行统一汇聚，再分发给各个公司做动态信息平台。

3、高精度地图的技术难点

高精度地图7组中心都有技术上的难点，包括采集端和云端的融合、海量众包数据的人工智能管理和评价体系。数据平台自动化制作已经成为一种可能，高精度地图有很多点云匹配的质量化，因为数据量大上传可能会有难点。另外的难点是众包数据更新安全问题。

从测绘角度来讲，每辆车都是测绘设备，工作组经过课题研究后根据目前自动驾驶整个系统的生产循环结构，制定如何管理整个运营系统方法，它包括几个部分。首先是动态数据信息汇聚和行业汇聚，形成车载传感器平台，然后根据时间变化、动态信息机制处理后，再返回系统内将基础设施信息给厂商，这样就达到了系统循环。

   从自动驾驶技术路线来讲，高精度地图是一个机制数据，数据的采集是一个复杂的过程，不只由静态数据组成。科技组最近仿造欧美标准来研究的高精度标准体积，NDS格式以动态参考信息来定义，包括日本格式、采集车、数据传输、位置信息的匹配、数据格式的交付、交换格式和物理格式的获取。分发给厂商的信息，包括车辆传感器信息的协议、标准和接口。

我们也会对平台进行验证，日本DMP公司将静态信息模型分成动态、准动态、静态、准静态等若干部分，并且想把这个格式推向全世界。从这个格式上来看是有动态信息的。但日本DMP公司和我们国家不一样，DMP公司是统一做基础静态的，有车厂和行业机构。而动态数据是各个做处理，然后提供给应用厂商。我们经过若干次沟通后，也将动态和基础动态分为若干层，而我们重新定义高新技术模式，所以说是动态平台。

国汽智联成立高新部，是国汽五大产业化平台，也是高精度地图推动整个高精度产业发展，专门做动态平台地图，是运营连接不同信息来源而形成的应用。

四维、百度、高德做了基础的动态平台，而且覆盖了高速，但动态信息和设置自动驾驶做不到。为什么企业会都做高精度地图？比如说小马智行，因为找不到成熟的高精度地图和格式，地图格式与定义跟传统不一样，传统图商高精度地图是在原来导航地图基础上完善的，如宝马、奔驰。

新进入自动驾驶创企是另外一条路线，还在逐步地发展和验证，但是可以肯定的是，之所以做地图是因为没有合适的，企业间也没有形成合作。如果结合行业标准建立平台来推动行业发展，那高精度地图就会成为一个高精度平台，形成动态数据，汇聚整个行业，甚至包括设备、交通环境信息、车辆信息。全面汇聚车厂信息，会形成一个机制，提供给各个图商，从而形成更新和应用。

云控、安全、终端共同形成智能网联的基础，促使这个技术平台生态的形成。保证平台能安全地获取车辆信息，是高精度平台公司的目标。

作为中国高精度地图动态平台，目前在做的几个方面：一是可以连接车厂的图商平台，估计春节前后会成立；二是平台进入企业，包括一些传感器信息、商业物流公司、中心医院、国汽的研究院等。三是聚集云控产业生态。

高精度地图平台有几个任务，第一是解决全国性的地图更新问题，包括众包机制、管理政策，形成一个行业平台来推动数据和动态信息的更新。第二是建立基础数据的云平台，收集高新技术和交通行业应用，真正形成精准数据。

这其中又有几个大任务：首先是要有自动驾驶的安全认证、推动高精度定位接口的多元设备认证；其次是高精度的政策、法规的建设、测绘政策加密的推动，高精度地图运营实际上既需要应用也需要采集。在实际应用过程中，会对插件提出新要求。

我们目前在和科技部在沟通高精度地图的安全问题，包括管理体制、资质认证、国家立法、配合协调相关部门来推动产业的发展。

谢谢！