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5月27日，第八屆國際智能網聯汽車技術年會（CICV 2021）上，由CAICV智能汽車創新聯盟自動駕駛地圖與定位工作組組織編寫的《2020智能網聯汽車高精地圖白皮書》正式發布。
在詳細介紹高精地圖的產業現狀、政策、趨勢以外，該白皮書還圍繞著國內幾家最具代表性的高精地圖廠商，展示并詳細解讀了數個典型的量產與在研案例。
而百度作為國內高精地圖的代表企業之一，憑借其出色的技術實力和量產能力，在其中占據了不小的篇幅。
一直以來，自動駕駛領域在技術路線上存在著多種分歧，除了激光雷達與純視覺之間的路線之爭，“要不要使用高精地圖”也曾一度因為馬斯克的一句“高精地圖是一個很糟糕的想法”成為爭議性的話題。
只不過，受制于現階段感知硬件的不足和高成本，同時基于性價比、安全冗余等角度的考慮，目前，高精地圖已經是國內外大多數自動駕駛企業的一致選擇。
作為絕對精度和相對精度均在1米以內的高精度、高新鮮度、高豐富度的電子地圖，高精地圖不僅包含道路類型、曲率、車道線位置、交通標志等靜態的道路信息，同時也囊括交通流量、紅綠燈狀態等實時的動態信息。高精地圖具備構建類似于人腦對于空間的整體記憶與認知的功能，能夠幫助汽車預知路面復雜信息，更好地規避潛在的風險。
具體來看，高精地圖可以從感知、定位、規劃決策、驗證訓練四大層面，為自動駕駛提供重要的支撐。
感知層面：不受天氣環境、障礙物和探測距離等因素限制的高精地圖，能夠拓寬車載傳感器的性能邊界，為自動駕駛汽車提供安全冗余。此外，高精地圖還能為車輛提供車道線、道路標識等先驗信息，有助于提高傳感器的檢測精度和計算效率；
定位層面：若GPS信號不佳，高精地圖系統還能通過傳感器獲取實時的環境信息，并與已記錄的如路標等靜態參照物進行比對，進而計算出車輛所處的位置；
規劃決策層面：可以通過路口的紅綠燈狀態、交通流量、路網變化情況等數據信息的回傳，在云端服務平臺的分析和協助下，實現車道級的智能化路徑規劃和決策；
驗證訓練層面：隨著眾包采集數據的積累，日漸豐富的駕駛場景數據庫，也將為自動駕駛系統的仿真驗證、優化人工智能訓練等提供重要的基礎數據。
如此看來，高精地圖的確稱得上是自動駕駛系統的得力助手。
如今，自動駕駛賽道日趨成熟，高精地圖也逐漸成了眾多玩家試圖搶占的一塊高地。在市場和資本的推動下，約莫兩三年前，業內便開始普遍認為，高精地圖行業將在未來15年進入黃金發展期。根據高盛此前預測，2025年全球高精地圖市場將達94億美元，到2030年，市場規模還將繼續擴大到201億美元。
至于國內市場，此次發布的《2020智能網聯汽車高精地圖白皮書》顯示，若按照中國3億輛的汽車保有量以及高德地圖在去年4月確定的單車百元年服務費進行測算，那么中國高精地圖市場的潛在規模將達300億元左右，前景可觀。
白皮書透露，自2018年始，國內的高精地圖廠商就開始陸續與主機廠接觸，百度、高德、四維圖新等皆已進入全球主要汽車制造商的供應商名單。其中，百度作為中國最早投入高精地圖規?；a的企業之一，曾是國內唯一具備完整的自主知識產權、擁有從采集設備到數據加工全流程自主技術研發能力的高精地圖數據提供商。
據稱，百度的高精地圖研發，最早可以追溯到2013年。此后，百度不斷加大投入力度，成為了最早完成全國30萬高速公路采集和高精地圖制作的地圖商。
基于Apollo開放平臺，百度已經自主研發了一套完備的高精地圖制作、生產、發布及更新流程，產業優勢明顯。
在今年的上海車展上，百度集團資深副總裁、智能駕駛事業群總經理李震宇進一步表示，“高精地圖已成為超過75%客戶的共同選擇”。
IDC咨詢的市場研究報告顯示，在2019年的中國高精地圖解決方案市場中，百度占據了最大比例的市場份額達到29.3%，領先于四維圖新、高德、易圖通等企業。目前，百度已經與廣汽、蔚來、威馬、長安、本田、長城、吉利、北汽、江淮、恒大等多家車企實現量產合作。
在《2020智能網聯汽車高精地圖白皮書》中，百度高精地圖在廣汽、威馬、Robotaxi等項目中的落地應用，更是被列為量產、在研的典型案例。
從場景的角度來看，高精地圖的落地場景主要集中在高速公路和停車場，可分別支持高速 HWP自動駕駛和停車場 AVP 的自主泊車功能。而百度與廣汽、威馬的合作正是這兩大場景應用的最佳例證。
廣汽新能源 Aion LX 所搭載的百度Apollo高精地圖，可協助其高速公路駕駛輔助系統實現高精度定位，提升車輛感知效率、優化導航路徑等；
于今年1月下線的威馬第三款車型 W6 搭載了百度的自主泊車AVP方案，其中的高精地圖可幫助車輛應對停車場盲區等問題，為自動駕駛在停車場的落地提供支持和保障。
除此之外，在百度Apollo的L4級自動駕駛解決方案中，高精地圖作為定位、感知、決策等核心基礎的重要支撐以及降低系統風險的安全冗余，更是必不可少。
事實上，據去年Apollo生態大會上的介紹，百度Apollo高精地圖已蟬聯市占率第一名多年，成為本田、吉利、蔚來等頭部車企的共同選擇。預計到2023年，Apollo高精地圖搭載量將超過100萬。
百度為何能在高精地圖領域取得這樣的好成績？這主要取決于以下幾點。
其一，覆蓋范圍廣。
近年來，自動駕駛商業化落地的呼聲逐漸高漲，行業內包括主機廠、自動駕駛企業等都對高精地圖的規模化生產、可覆蓋范圍提出了更高的要求。
而百度擁有國內最大規模的高精地圖采集車隊，覆蓋能力強，可實現高速公路、城市道路、停車場、封閉園區等全場景要素覆蓋。
從具體數據來看，百度高精地圖現已達成百城百萬公里的采集里程，覆蓋全國超過30萬公里高速公路及環路，以及重點城市的主要城市道路。
其二，更新頻率高。
高精地圖動態與靜態信息并存的特性，使其對數據更新的實時性要求極高。如何提高高精地圖的數據采集、處理和更新速度，成了地圖商維持核心競爭力的重要課題之一。
作為深耕AI生態多年的科技型公司，百度開創了將深度學習、人工智能技術廣泛應用于地圖數據生產的先河。
依托模式識別、深度學習、三維重建、點云信息處理等世界領先的技術，百度高精地圖的數據自動化處理程度已經超過90%，能自動識別交通標志、地面標志、車道線、信號燈等上百種目標，算法識別率達98%以上，有效提高了高精地圖的采集處理效率。
與此同時，依托多源感知數據處理、云服務中心和數據中心等構成的IntelligentMap平臺，百度還能與Apollo平臺的合作成員形成高精數據共享，實現另一種形式的數據“眾包采集”。
目前，百度高精地圖的更新能力已經達到了分鐘級，在技術上實現了高精地圖數據的自動化快速生產和更新，對道路的動態變化響應快速。
其三，建立了需求、數據雙閉環。
百度智駕地圖業務部負責人佘黨恩此前曾介紹道，要實現高效、及時的高精地圖更新狀態，最為重要的是建設客戶服務與數據更新的雙閉環。
客戶服務閉環，即要持續理解用戶端的產品需求，在需求與服務供給之間形成閉環，以促進產品、服務的優化與改進；
數據更新閉環，即利用自動駕駛車輛而非專業采集車探測、感知環境信息的變化，并將相關數據回傳至云端，從而以較低的成本實現地圖數據更新。
而百度在建設以上兩個閉環上有著天生的優勢：既能夠基于Apollo的開放生態達成廣泛的數據共享與循環應用，更能通過百度智駕、集度汽車等產品與之形成客戶需求、數據更新的雙閉環。
憑借著以上這些技術和數據的積累，截至目前，百度已經獲得了11個審圖號，牽頭或者參與了若干個國家和團體的標準制定，其在行業內的龍頭地位不言而喻。
今年以來，自動駕駛領域大額融資不斷，激光雷達等關鍵零部件量產上車的好消息同樣不少，業內許多人士普遍認為，未來五年將會是自動駕駛走向規模化落地應用最為關鍵的時期。
乘著這股東風，高精地圖也將隨之進入規?；瘧玫碾A段。作為國內少有的既擁有高精地圖領先技術，又能提供自動駕駛完整解決方案的全方位發展的公司，百度有望在汽車行業這場百年未有之大變局中闖出另一番新天地。
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