驾驶|四维图新朱大伟：自动驾驶量产需要怎样的高精度地图？（附演讲全文）量产|高精度|朱大伟|地图|四维

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近日，雷锋网新智驾邀请了四维图新自动驾驶地图标准总监朱大伟作为【高精度地图的上车元年】云峰会的首位演讲嘉宾，分享高精度地图在上车过程中的实践、面临的挑战以及未来的商业发展模式。
以下为朱大伟的演讲全文，新智驾做了不改变原意的编辑：
我叫朱大伟，来自北京四维图新，有14年的地图行业经验、5年的更新地图标准工艺经验。
今天我分享的题目是《从高精度地图到云开放-自动驾驶地图服务进化论》。四维图新成立于2002年，经过十几年的创新发展，四维图新已经成为一个拥有导航地图、导航软件、动态交通信息、位置大数据以及乘用车乘商用车定制化车联网解决方案的企业。
在汽车“新四化”时代，我们更加致力于自动驾驶地图、高精度定位、云服务平台，以及应用于ADAS和自动驾驶的车规级芯片等核心业务，打造“智能汽车大脑”，赋能智慧出行。
为什么自动驾驶需要高精度地图？言归正传。
讲到自动驾驶地图，为什么自动驾驶需要高精度地图？我们认为有几个原因：感知、定位和车道级的规划方面的需要。
在感知方面，在很多路口的红绿灯场景下，自动驾驶传感器很难识别红绿灯。有了高精度地图之后，就可以提供一种冗余性。在极端天气的情况下，传感器容易失效，地图也都可以提供很好的帮助。
第二点关于定位。大家都知道国家有北斗导航系统，现在也正式全球商用了。基于北斗的地基增强系统，按理说整体的效果是可以满足全场景要求的。但其实在一些城市隧道场景下很难做到连续性导航，高精度地图就可以提供给定位帮助。
第三是自动驾驶需要做到车道级导航。一个好的车道级导航需要知道车道在哪，以及车道发生变化的点在哪里。有了高精度地图，就可以很精确地告诉车辆，车道出入口、停车的位置以及车道的变化。

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在路口，假如车辆处于遮挡、拥堵的情况下，车辆也大概知道停车的位置、红绿灯在哪。还有一些转向情况，常规左转是车辆从最左侧车道进行转弯，但很多交通场景下左转车道并不在最左边，而是在最右边。这时候单纯靠视觉，没有提前先验信息，车辆很难在最右车道实现左转，可能会出现一些故障或失效的情况。
再举个例子，大家都认为在高速上自动驾驶车辆可以跑得很顺畅，但其实不是。如果某个路段车道突然消失了，自动驾驶车的反应是来不及的，可能出现紧急刹车、剐蹭的情况。
另一种很特殊的场景是，高速公路上接近出口的地方有一些紧急停车带，自动驾驶车辆很可能会误以为就是出口，但事实上可能距离出口还有100米左右，毕竟导航地图有精度限制。所以当自动驾驶车辆发现这个地方出不去的时候，再紧急转弯就很难了。高精度地图就可以提供帮助，提前规避这些有危险的地方。
还有一种平时可能会忽略的情况是，比如公路服务站等正好开在高速路边上，但导航地图上是不会体现的。如果是人类驾驶可能会识别到一些突然出现的车辆，但对车辆来说是比较难的。
在这几年的高精度地图的制图过程中，除了刚才说的常规例子，还有很多特殊场景比如高速调头口、交叉路口，甚至还有红绿灯，在各种功能安全要求的情况下，没有先验知识是很难做到的。

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作为一个高精度地图商，我们有意愿、有责任把地图每一个特殊情况都做出来，为各个车厂提供更好的服务。
当下业内也很关注特斯拉的动向。特斯拉总说自己不使用高精度地图。但我们发现最近他发布了一个叫 FSD Better Test的软件，声称在普通道路上也能够穿过环岛、通过路口等。从各种测评以及反馈结果来看，特斯拉应该使用了一个高精度地图，但他用的可能不是别人家的高精度地图，而是自家的。
特斯拉拥有三个别人所不具备的能力：一是算力强，目前他的HW3.0算力能达到144 TOPS，这是大多数车厂以及目前市面车辆所达不到的一个算力。第二是他有很强的算法，通过自己多年的积累，可以很好地识别以及提取路端的一些信息。第三是他很有很好的生态，众多车辆可以将车辆数据传到数据中心，然后进行融合，快速生成地图。
当然，特斯拉的地图主要是满足他L2+或者L2.9的需求，地图相对来说粗糙一些，而不是像图商一样，会把周围的各种对象都表达出来，这是有差异的。所以特斯拉不是不用地图，只是没用我们说得高精度地图。