「如果你有一輛自動駕駛汽車,那麼高精地圖並不是一個可有可無的選擇,而是這輛汽車的核心功能。」這番表態來自於前 Here 地圖副總裁 John Ristevski,作為常年奮鬥在自動駕駛第一線的從業者,John Ristevski一語道出了高精地圖的重要意義——不僅賦予一輛汽車具備真正意義上自動駕駛的能力,還將開啟一個高精地圖商業化的美好前景。

不僅地圖廠商,連車企和科技公司都看到了高精地圖這塊潛力巨大的市場。

2015年,寶馬、奧迪以及戴勒姆組成的汽車廠商聯盟以31億美元從諾基亞手中收購了Here地圖。要知道當年諾基亞手機業務和專利許可打包賣給微軟也才72億美元。

一直積極發展自動駕駛的Uber更是接連收購了微軟必應地圖團隊和地圖軟體公司deCarta,還與DigitalGlobe、TomTom等第三方地圖公司達成合作。

近期,蘋果搭載十餘個32線激光雷達、攝像頭、GPS 等感測器陣列的自動駕駛路測車曝光。國內外媒體紛紛猜測,蘋果在這次全新升級的車型上痛下血本,不單單是為了路測,更是沖著高精地圖而來。

高精地圖成為自動駕駛爭奪關鍵,Apollo會成為最後贏家?

國內最早發力自動駕駛的百度在高精地圖領域也全力布局。今天,在百度•江淮汽車高精地圖採集車交車儀式上,江淮汽車交付百度幾十台汽車用於高精地圖採集,百度對外透露,其高精地圖採集團隊規模已達到中國第一。

高精地圖成為自動駕駛爭奪關鍵,Apollo會成為最後贏家?

那麼,為什麼高精地圖會成為自動駕駛的關鍵因素,從而得到海內外從業者的高度關注呢?

1. 擁有高精地圖意味著什麼?

過去十年,由 iPhone 引領的移動網際網路,不僅帶來了智能手機的普及,更加速了基於智能手機的移動導航的快速發展,從而也在手機地圖領域掀起一輪輪的「軍備競賽」,並最終造就了百度、高德這樣的兩極格局。

如果說移動導航是人類駕駛員查看手機地圖的話,那麼接下來的自動駕駛時代,高精地圖將成為「機器駕駛員」的標配,扮演著「千里眼」、「透視鏡」、「安全員」的多重角色,比如可以提前知曉位置信息,包含每條車道的厘米級精度三維幾何信息以及其它數百類的屬性,精確規劃行駛路線;還可以在攝像頭看不清或雷達檢測不到的地方,及時反饋數據;也能精確識別交通標誌、標線等上百種目標,從而提前做出準確判斷和決策。

高精地圖成為自動駕駛爭奪關鍵,Apollo會成為最後贏家?

從這個角度上述,如果沒有高精地圖的加持,所謂自動駕駛汽車的研發,基本也是個行業笑話。這也是全球範圍內,無論是傳統車企,如福特、通用,還是網際網路行業巨頭,如百度、Google (Waymo),投入巨大人力物力投資地圖,尤其是高精度地圖的原因所在。

其次,高精地圖的商業化前景可期。早年價格高昂的 GPS 汽車導航儀,以及後來手機地圖上的「免費+廣告」的商業模式,這些基於地圖的商業模式往往集中在 C 端,也就是普通消費者這一頭,而高精地圖的消費群體,已經成為 B 端,也就是企業客戶。

正如上文所言,自動駕駛的發展離不開高精地圖的研發,但並非每個公司都有能力去自主研發高精地圖(事實上也不是必需),這就產生了一個市場機會——擁有高精地圖能力的公司賦能給有意開展自動駕駛的公司,從而共同加速整個產業的發展。

此前,行業普遍認為 2020 年會實現自動駕駛汽車的量產,這也意味著,從現在開始,高精地圖的市場機會正在或已經爆發,這是一個遠比手機地圖更大的戰場,同時也是一場技術、人才以及商業的爭奪戰。

2. 誰的機會?

根據此前一份來自水清木華的《2016 全球及中國高精度地圖行業報告》顯示,高精地圖領域的玩家大概有以下四類:

●網際網路企業:以百度、Google 為代表;

●汽車企業:如豐田、特斯拉;

●感測器企業:Moblieye(已經被英特爾收購);

●圖商企業:如 TomTom、Here、四維等;

不過,玩家歸玩家,但要想成為這個領域的贏家,卻要具備多個要素。

首先,高精地圖技術上的研發困境並非僅僅是圍繞地圖,而應該站在自動駕駛全產業鏈上去思考問題。這是因為,高精地圖是為自動駕駛汽車量身打造的專屬地圖,因此必須明白自動駕駛汽車的需求,從這個角度去看,傳統圖商企業、感測器企業,已然落後於百度、Google 這樣的網際網路企業以及汽車企業。

以百度為例,自 2013 年開始,就已經在自動駕駛領域耕耘多年,其高精地圖的研發始終也是圍繞汽車的需求展開,能夠避免所謂「閉門造圖」的尷尬。

另一方面,站在自動駕駛產業鏈的全局來看,高精地圖只是其中的一個環節(當然也是非常重要的一個環節),僅僅提供高精地圖並不能真正帶來自動駕駛的真正爆發。這個行業更需要一個產業賦能者,比如以高精地圖為一個重要的切入點,來打通整個產業鏈。

而這,恰恰是網際網路公司的機會。

自 Google 公司架構調整以來,Waymo 擔負起了 Google 的自動駕駛夢想,但公司發展方向幾經反覆,儘管目前確立了與汽車廠商合作造車的方向,但目前尚無明確的研發和合作規劃。

與此同時,隨著 2017 年成立智能駕駛事業群以及推出 Apollo 計劃,百度的自動駕駛開放平台正快速搭建中,7 月的百度人工智慧開發者大會上,圍繞 Apollo 的開放計劃引發行業關注。目前,百度已經推出集合高精地圖、高精定位、環境感知、決策規劃等能力的BCU,同時還能為廠商提供車輛平台接入 BCU 及更多自動駕駛軟硬體的線控解決方案。

其次,高精地圖的商業化是個生態遊戲。某種意義上說,一輛自動駕駛汽車更像是一個全新的移動終端設備,和智能手機、平板電腦並沒有本質差異。與基於移動設備上的商業生態類似,基於自動駕駛汽車以及高精地圖上的商業化探索,同樣是一個生態遊戲,需要自動駕駛解決方案提供商、汽車廠商、廣告商甚至移動運營商共同合作。

以這個標準來衡量上述玩家,傳統企業不具備這樣的生態思維,Moblieye 這樣的感測器廠商在被英特爾收購后,更多聚焦在基於計算機視覺的自動駕駛研發。依託 Apollo 平台的百度,則相對擁有一定的優勢,這不僅是因為其生態體系已經涵蓋 OEM、Tier1、高精地圖廠商等參與者,還源自與其正在努力解決高精度地圖規模化量產後的標準化問題,比如,歐洲最大地圖廠商 TomTom 就與百度達成合作,探索建立高精度地圖的全球標準,而一個標準化的高精度地圖,無疑將大大降低其商業化運作的門檻。

第三,如何快速批量生產高精地圖數據?相比於傳統地圖數據,高精地圖數據的採集難度和處理難度非常大,曾先後任職 Google 地圖、Uber 地圖高管的 Brian McClendon 在接受 CNN 採訪時坦言:「如果你認為製造一個類似 Google 地圖就是一件很難的事情,那麼製造一個供自動駕駛汽車使用的高精地圖是一件更更困難的事情(much,much harder)。 」

如何破解這個行業難題呢?其實也非無解難題,無外乎一是靠人和車來採集數據,二則是靠機器和演演算法來處理數據,當最後的答案變成數據問題,也成了網際網路領域的問題,也是百度、Google 最擅長的解題思路。

過去幾年,百度、Google 在地圖採集上不遺餘力。自 2013 年開始,百度的高精地圖研發就已經啟動,可以對現實道路上的幾乎所有物體實現三位重建,精細刻畫道路上的交通標誌、車道線、護欄路沿等上百種要素和屬性,相對精度達0.1-0.2米。

高精度地圖量產的最大阻礙就是居高不下的製作成本。據雷鋒網了解,圖商的一輛傳統測繪車 30 萬到 40 萬,一輛高精度測繪車需要 800 萬人民幣。而且製圖方式需要投入大量的測繪車為基礎。目前高精度地圖的製作還無法做到完全自動化,人工標定依然佔據重要成分。

值得一提的是,百度在地圖的採集設備到數據加工流程方面都實現了完全自主研發、設計,相比於其他競爭對手所採用的購買設備的方式,百度在高精地圖的成本優勢非常明顯,而成本優勢又會隨著大規模應用不斷放大,尤其是此次與江淮汽車合作,百度已建成國內規模最大的採集車隊,其採集數量與採集成本之間的效率差額能帶來怎樣的行業示範意義,值得持續關注。

對於地圖數據的分析處理,Google 也好、百度也好,都押注人工智慧所帶來得革命性變革。比如 Google 通過對海量數據挖掘,構建虛擬的汽車運行環境。而百度依託模式識別、深度學習、三維重建等,可以實現讓高精地圖數據自動化處理程度超過 90%,並在自動識別包交通標誌、地面標誌、車道線、信號燈等準確率上高達 95% 以上。

3. 寫在最後

從第一輛福特 T 型車量產開始,人類追求自動駕駛的夢想從未停止。如今,隨著高精地圖、激光雷達以及計算能力、深度學習演演算法的提升,人類離實現這個夢想的時間越來越近,不過,自動駕駛不是一個一蹴而就的產業,也不是哪一家公司可以獨吞的市場。

如上文所言,高精地圖作為自動駕駛的關鍵技術,在自動駕駛即將量產的前夕,已然進入一個行業爆發期,這當然是屬於該領域諸多玩家的機會,但倘若不具備自動駕駛全產業鏈的思考、沒有真正的生態思維以及高精地圖生產效率上的保障,充其量,不過是「為他人作嫁衣裳」。而真正的贏家,或許已經贏在起跑線了。