滴滴上線自研導航地圖意在自動駕駛業務？

張迪

“未來交通出行將在交通基礎設施、出行交通工具和共享出行三個層面發生智能化變革，而地圖則是移動出行領域的關鍵服務。”滴滴出行聯合創始人、CTO張博近日公開表示。日前，滴滴上線了自研的地圖產品一滴滴地圖，滴滴出行App中“導航”一欄增加了導航功能，并首次使用帶有“滴滴地圖”標識的地圖，該地圖即滴滴自研地圖。

今年，滴滴在自動駕駛業務上頻繁出擊，上線自研地圖又一次引發了業內關注。有專家認為，滴滴上線地圖和導航功能，除了為其出行業務服務外，還有一層深意——高精地圖。與傳統圖商相比，自己動手豐衣足食的滴滴到底具備哪些優勢？國內高精地圖研發與自動駕駛的結合又走到了哪一道關卡？

自研地圖意在“一箭雙雕”

自研地圖業務上線，難免讓業內人士猜測其背后的另一層深意自動駕駛高精地圖。

2016年2月，滴滴成立滴圖科技公司;2017年11月，滴圖科技向國家測繪地理信息局提交導航電子地圖制作的甲級測繪資質。剛剛成立四年的地圖公司于近日正式實現產品化，上線的滴滴地圖業務支持出行導航、調度、路況監測等功能。

地平線高級總監、高精地圖負責人車國興認為，滴滴上線地圖業務的重心在于完善自身業務版圖。

賽迪顧問汽車產業研究中心總經理鹿文亮在接受《中國電子報》記者采訪時指出，雖然滴滴自研地圖是從滿足自身業務出發的，不過民用導航地圖市場長期被高德、百度兩大地圖瓜分，滴滴地圖的出現勢必會激起一些水花。

除了出行業務，滴滴在自動駕駛領域的腳步也邁得越來越開。

“滴滴會成為谷歌之外惟一活下來的無人駕駛公司。”早在2017年，滴滴出行創始人、董事長兼CEO程維就曾大膽袒露進駐自動駕駛領域的野心。今年6月，滴滴自動駕駛業務在上海開放測試道路正式上線，允許用戶通過滴滴APP在開放道路范圍內免費體驗服務。不久后，自研地圖業務上線，難免讓業內人士猜測其背后的另一層深意——自動駕駛高精地圖。

在自動駕駛領域，高精地圖可以幫助車輛通過比對車載GPS、IMU、LiDAR或攝像頭的數據進行精確定位。

從國外車廠來看，寶馬、奔馳奧迪聯手花費32億美元拿下諾基亞Here地圖;凱迪拉克與高德合作;豐田攜手DMP。國內自動駕駛先行者——百度收購了北京長地萬方科技有限公司，間接獲得甲級測繪資質，而后吸引北汽一汽長城、奇瑞、東風等車廠進入百度Apollo生態。而上汽則選擇人股中海庭共研高精地圖。

從目前的自動駕駛車輛分級來看，L3級以上的自動駕駛對高精地圖需求較大，而測繪資質是研發高精地圖所必備的。因此，自動駕駛廠商通常會與圖商達成合作，或者以收購的形式獲取技術與資質后進行高精地圖研發。

高精地圖是自動駕駛的基礎

自動駕駛車廠選擇自研高精地圖，是圍繞高壁壘與核心基礎進行的商業化探索。

隨著自動駕駛級別的提升，自動駕駛汽車對于高精地圖的需求也會愈發強烈。高精地圖若要做到“高精”，首先需要龐大的道路交通數據來支撐，這就需要專業的測繪車輛進行道路圖像采集。試想，要走遍全國山河湖海、城市道路，需要多少車輛，多長時間進行采集工作呢？這里面的資金耗費、時間成本可想而知。因此，“眾包制圖”的測繪方式就應運而生了。公開資料顯示，眾包制圖已經成為高精地圖開發的主流測繪方法。

以高精地圖公司極奧科技的眾包為例，一種是專業眾包線，采用以雙目攝像頭和IMU慣性導航為主的高精度測繪采集套件，與運營車輛如物流車、客車、商務車合作，用這些車輛來做高精地圖基礎數據采集。另一種是后裝眾包線，通過與后裝硬件、行車記錄儀等廠商合作，利用后裝設備回傳視頻、圖片的軌跡，主要用來完成地圖的更新。

鹿文亮指出，圖像采集這一環節涉及到的人力和物力成本，是所有人局者都要面臨的一大問題。車國興認為，滴滴本身擁有大量的車輛可以用來申請眾包設備，在這一環節，滴滴具備足夠的優勢。

“高精地圖已經成了自動駕駛時代的基礎。”賽迪顧問人工智能產業研究中心副總經理鄒德寶告訴記者，高精地圖與高精定位是構建自動駕駛商業生態的兩大法寶。自動駕駛車廠選擇自研高精地圖，是圍繞高壁壘與核心基礎進行的商業化探索，為其在自動駕駛時代奠定行業領先地位，也是構建自主化服務生態體系的有力商業模式。

Al芯片能力是高精地圖的前提

讓高精地圖效果得到最大的發揮，還需要高性能的車載AI芯片做支撐。

與傳統地圖相比，高精地圖對實時性要求嚴苛，在基礎圖層上另有活動層、動態層、分析層這三個新增圖層。若要與自動駕駛車輛高效適配，就要提高對于車載芯片能力與網絡能力的要求。從技術與應用層面來看，我國雖在5G方面具備優勢，但也對AI芯片能力提出了更高要求。

鄒德寶認為，開發支持高精地圖的AI芯片難點有三：一是大容量存儲和高密度計算，當支持高精地圖的深度學習網絡復雜度越來越高時，參數也越來越多，如何處理是一大難題;二是AI芯片將面臨特定復雜交通環境下的架構設計，因為高精地圖的場景要求越來越高，計算精度的要求也會增加，針對不同環境和場景下的計算需求完全不一樣，如何通過對不同交通場景的理解，設置不同的硬件架構就變得非常重要;三是開發支持高精地圖的AI芯片設計要求高、周期長、成本也高，從芯片規格設計、芯片結構設計、RTL設計、物理版圖設計，到晶圓制造、晶圓測試封裝需要2到3年的時間，此外，在正常情況下，軟件會有一個非常快速的發展期，但是算法在這個期間內將會快速更新，芯片如何支持高精地圖的更新也是難點;四是AI芯片的架構及工藝會不斷提升，從90納米到10納米，邏輯門的生產成本到最后變得飽和，它也許在速度和功耗上會有提升，但單個邏輯門的生產成本不會再持續下降。

可以說，AI芯片能力是高精地圖的前提。從這一賽道來看，英特爾、英偉達、高通等國際芯片頭部企業，在車載AI芯片領域均有布局。而中國車規級芯片商卻鳳毛麟角，缺“芯"一直是汽車產業的核心難題。

不過，在貧瘠卻充滿挑戰的地方總有勇者選擇迎難而上。

據悉，專注于車規級AI芯片的地平線公司，先后與SK電訊、高深智圖、易圖通、凱立德等圖商在高精地圖領域開展合作，覆蓋前裝與后裝車載產品。此外，地平線與易圖通推出的前裝高精地圖定位產品將于年內面世。今年5月，北京汽車集團產業投資有限公司與GPUIP廠商Imagination集團簽署協議，合資成立汽車無晶圓廠半導體公司。同月，芯馳科技發布了3款車載芯片，均用于汽車智能網聯化，下一步它將致力于研發車規級芯片。

高精地圖要足夠精準需依靠地圖測繪專業人士和專業設備。而讓高精地圖效果得到最大的發揮，還需要高性能的車載AI芯片做支撐，這是國內自動駕駛企業共同面臨的挑戰。