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）( 三 ) 量产|高精度|朱大伟|地图|四维

OTA升级会涉及到数据大小问题，大家可能会有一个误解，高精度地图跟导航地图不同，数据量可能会特别大。但事实上，从我们的数据来看，L3级别所需要的高精度地图，一公里的数据量大概只有20k左右。支撑L4的地图数据，量级大概是L3的10倍左右，30万公里也就大概几个 G的样子。
所以，车企在车辆进行架构设计或者空间预留时，留有最多20G的空间就可以满足未来几年的高精度地图使用情况。但其实不需要这么做，因为地图是动态更新的，很多旧有数据和材料没有太多意义。
至于众包更新，我们也和车厂做了一些验证。高精度地图想要发挥作用，众包更新是一个很关键的点。
四维图新也有自己的众包车队，能够把需要的区域信息更新通过众包的方式全部上传上来，但这种方式的经济性不太好。另外一种方式是，通过下发任务，让车辆将所有识别的变化内容以任务的形式上传到云端。这种方式更加轻量化，能够保证按需所取，快速进行更新。
众包更新听起来很好，但其实还远远不够的。因为现在路上跑的没几辆是自动驾驶车辆，或者说不能达到众包更新所要求的精度。所以现在的众包更新可能和专业车辆的更新成本差不太多。
但未来众包更新是必须的。这体现在几个点：一是范围，只有通过众包更新的方式才能将实现高速公路、普通公路的全范围覆盖；另一个是时效性，能够最先发现道路上的变化的，肯定是路上在跑的车辆。所以通过众包地图能够实现快速地发现变化，即便不能更新，也能发现哪些地方确实是有问题的。此外还可以对整个地图系统进行交叉验证。

文章插图
接下来我们说一下标准方面的内容，对于国际市场、零部件的 OEM厂商来说，有统一的标准是最有利和最经济的。在高精度地图行业，国际上最通用的高精度地图标准是NDS，四维图新是第一家编出来NDS格式，然后在车上应用的图商，我们一直在标准联盟里积极活跃。
除了NDS标准之外，我们还有关于众包回传的一些标准，比如矢量化、要素种类以及属性等；还有关于实时交通的信息要求标准、ADAS的车内传输标准等。
为了达到更好的共同性，四维图新还和其他图商如HERE及联盟里的成员，将相应的地图规格做到共通。同时，我们还和DMP一起成立联合工作组，在地图规格上一个形成统一意见，更好地支持及DMP规格、支持车企的设备。
四维图新从2015年开始参加联盟，那时候高精度地图的标准并不成熟，从那时候开始我们就起草高精度地图的标准。目前这个标准应通过了国标委的答辩，正在跟交通部和自然资源部联合共同推动标准更新。
我们的标准分为两部分：高速道路标准、普通道路标准。说到标准，大家可能会关心一些法律法规问题，觉得现在的法律法规限制蛮多。但其实从行业发展来讲，在还没有准备好的情况下，还不能充分证明自动驾驶车辆的安全性，就贸然修改法律和法规吗？
法律本身不是优先对待自动驾驶，而是需要先做一个未来的规划，里面会包含很多场景，需要考虑的很全才能在法律上做得完善。现在很多部门都在想办法推动各种测试验证，希望各个图商、车厂能共同验证地图方案的安全性，所以在法律方面大家比较谨慎，也是可以理解的。
有一位院士讲过，地图、V2X以及网联汽车，是未来自动驾驶的三个基础设施。地图想要作为一个基础设施（好比水电煤），他的特点就是拿来即用。所以四维图新在这方面也做了一个相应的SDK解决方案，包括地图的OTA在线更新、APP，ODD、众包更新、还有V2X的一些支持。

文章插图
大家最关注的两点是：车道级的路径规划，我们能和别的导航地图做一个动态的关联，不管是谁家的导航地图，都能和四维图新的高精度地图可以随时关联，做一个车道级的导航。
还有定位的内容，传统的定位主要是基于GNS+IMU。定位在传统导航里是非常起作用的，主要给人来看，稍微有点偏差影响不大。但如果要做自动驾驶级别的车道级导航，需要摄像头和地图匹配找到具体车道，然后基于匹配的结果和定位点做适配，再加上地图的一些属性比如坡度、曲率等，实现绝对定位和行驶轨迹的推算，这是地图的特别价值所在。
但现在定位也面临一些问题，一款车型上市之前大概有需要至少2万~10万公里的测试，这是很正常的。
还有一点是，自动驾驶需要自身自动选择车道行驶，但自身车辆的绝对精度和相对精度是怎样的？传统的评测办法是用惯导加GPS，然后做事后的对比。但现在还不能解决的一个问题是，车辆到底距离车道线还有多远？这个确定起来非常复杂。