任何想在這個世界上最大的汽車市場銷售無人駕駛汽車的企業(yè)，都必須找到當?shù)氐貓D合作伙伴，而這些地圖是保證他們的車輛正常行駛的關(guān)鍵。

而隨著Waymo在中國上海開始建立其在中國市場的第一個據(jù)點背景下，很多業(yè)內(nèi)人士紛紛猜測，誰會是Waymo在中國部署自動駕駛車輛的地圖合作伙伴？

在目前中國僅有的14張甲級導(dǎo)航地圖資質(zhì)牌照下，許可制度限制了國外企業(yè)在中國的“肆意擴張”。而四維圖新（騰訊支持）、阿里巴巴旗下的高德地圖及百度正在進行市場爭奪。

今年宣布進入中國市場的凱迪拉克Super Cruise，為了實現(xiàn)其能“解放雙手”的高速公路智能駕駛系統(tǒng)，選擇了高德地圖進行合作。

早在2015年高德已經(jīng)開始了這項工作，目前他們已經(jīng)完成了超過30萬公里的高速公路高精度地圖制作。

而四維圖新也將在明年年中之前為繪制15萬公里的高速公路圖（包括每條交通車道和出入口匝道）。

四維圖新預(yù)計今年將首次從德國一家豪華汽車制造商那里獲得高清地圖的訂單，該公司還與戴姆勒、奧迪旗下的地圖公司HERE合作，制定與所有汽車兼容的數(shù)據(jù)標準。

鑒于本地圖商的“天時地利人和”優(yōu)勢，Mobileye也于今年初宣布和四維圖新達成戰(zhàn)略合作。雙方將基于國內(nèi)道路信息，共同開發(fā)用于Mobileye自動駕駛的REM（Road Experience Management，路網(wǎng)采集與管理）系統(tǒng)。

目前，Mobileye的REM系統(tǒng)可以達到10cm級別的高精確度，這已經(jīng)足以應(yīng)付L3級甚至L4級自動駕駛的運轉(zhuǎn)。

而政府對安全和關(guān)鍵數(shù)據(jù)訪問的敏感度促使高精地圖行業(yè)變成了中國企業(yè)的“內(nèi)斗”，當然背后則有不少海外技術(shù)公司的“助力”。

“全球汽車制造商正在認真對待高清地圖，在精度和深度方面對中國的高質(zhì)量地圖數(shù)據(jù)有著巨大的需求，”業(yè)內(nèi)人士表示，“這對我們來說是一個很大的激勵，讓我們相信我們經(jīng)過這么多的努力和投資所從事的工作是有意義的。”

百度在2013年收購了一家總部位于北京的初創(chuàng)企業(yè)，獲得了自己的地圖許可證，此后又啟動了阿波羅項目。但此前數(shù)年，相比四維圖新和高德在前裝地圖服務(wù)市場的份額，百度地圖此前更多服務(wù)于終端消費者，比如手機版本百度地圖。

“在中國，許可證在這個領(lǐng)域是個巨大門檻?！币晃粯I(yè)內(nèi)人士表示，高清地圖可能是百度未來在自動駕駛領(lǐng)域最大的利潤來源之一。

當然，中國本地汽車制造商也已經(jīng)早有準備。上汽集團通過參股、和武漢光庭成立合資公司，并采取控股的方式間接獲得了地圖牌照。此外，上汽集團還是海外高精地圖初創(chuàng)公司Deepmap的股東之一，后者提供高精度（厘米級）、低成本的地圖和定位解決方案。

今年，HERE宣布其在中國、日本和韓國的合作伙伴已聯(lián)合起來，從2020年起達到全球高精地圖道路數(shù)據(jù)的統(tǒng)一。

并且，通過他們的OneMap聯(lián)盟，這些公司將使任何OEM更容易部署世界級的地圖，以幫助自動駕駛車輛安全有效，同時聯(lián)盟面向全球新的戰(zhàn)略合作伙伴開放。

當然，對于目前高精地圖來說，面向真正意義上的L3級及以上自動駕駛，仍然存在不小的瓶頸。

定位和映射（SLAM）算法是自動駕駛最關(guān)鍵的技術(shù)之一。從車載傳感器實時收集的數(shù)據(jù)與基于云的高清地圖數(shù)據(jù)之間的協(xié)調(diào)提供了汽車接近地標的虛擬圖像。

目前，HD矢量地圖可以支持前方200米動態(tài)加載本地化和冗余感知數(shù)據(jù)，同時通過把傳統(tǒng)的三維信息（維度、經(jīng)度和高度）轉(zhuǎn)換為網(wǎng)格化數(shù)據(jù)，也可以從根本上節(jié)省數(shù)據(jù)流對帶寬的要求，并減少了對存儲容量的要求。

這允許精確地確定與其他道路使用者的位置和關(guān)系，SLAM技術(shù)對計算能力和數(shù)據(jù)傳輸提出了很高的要求。比如，對于實時執(zhí)行，延遲必須小于10毫秒，這需要在車輛上進行高性能計算。

除了標準和政策限制，在高精地圖領(lǐng)域，高昂的建圖成本限制了地圖的更新頻度和活性。

國內(nèi)初創(chuàng)公司DeepMotion（深動科技）通過比對行車環(huán)境信息與現(xiàn)有地圖中的數(shù)據(jù)，云端可以整合判斷來自不通車輛上傳的數(shù)據(jù)，排除誤報，完成更新。在數(shù)平方公里的測試規(guī)模下，其解決方案從車端提交信息到云端完成整合的時間是分鐘級。

此外，DeepMotion在算法設(shè)計上要采用一些消費級的傳感器以降低整個設(shè)備的成本；同時還要提升算法的自動化程度，減少技術(shù)人員的介入。

此外，高精定位也是高精地圖的一大制約瓶頸。在做精準定位的時候，對于一輛全自動駕駛汽車來說不是傳統(tǒng)的輔助駕駛（全自動駕駛一般是L4級），對于精準定位要求達到10厘米以下。

這種對精確度的要求要非常的實時性，不能有些路段達到10厘米以下，有一些地段就只能達到15厘米，或者速度一提升又不能達到這個標準了，這個對于自動駕駛是不能接受的。

對于真正的自動駕駛來說，我們衡量高精地圖精度分兩個維度：一是地圖本身的精度，二是通過高精地圖對自動駕駛的汽車實時精準定位的精度，業(yè)內(nèi)對產(chǎn)品的要求是都要控制在10cm以內(nèi)。

對于自動駕駛感知系統(tǒng)來說，它對高精定位有什么要求？需要對現(xiàn)實世界要有非常精準的3D模型重建，在3D模型重建的時候精度要達到5-10厘米。

比如，路上如果有三個信號燈，你的高精地圖數(shù)據(jù)里如果缺了一個，你就少了三分之二。但自動駕駛對錯誤的容忍度就是0。因為一旦有一個錯誤，都有可能造成誤差，這對高精地圖的制作挑戰(zhàn)就非常大。

其實高精地圖本身也有類似的等級設(shè)定，從數(shù)據(jù)的精確度和豐富度來講，業(yè)內(nèi)把高精地圖也劃分為三個等級，分別是L2級、L3級和L4級。

目前，大家看到的比較常見的地圖提供商，他們做的高精地圖，其實是給ADAS用的，業(yè)內(nèi)稱為ADAS Vector Map。L3級高精地圖，也稱為Vector Map、Intensity Map、Objects Map。而真正適配于L4級的高精地圖，業(yè)內(nèi)稱為Occupancy Map。

同時，對于高精地圖來說，如果實時更新的速度做不到的，它的可用性和規(guī)模性就會受到一定的限制。