我國高精度地圖產業發展現狀及政策建議

吳喜慶 吳征 周怡博

（中國汽車技術研究中心有限公司，天津 300300）

主題詞：高精度地圖 自動駕駛汽車 汽車產業 政策

IDC International Data Corporation

NDS Navigation Data Standards

ASAM Association for Standardization of Automation and Measuring Systems

AI Artificial Intelligence

1 前言

隨著汽車向電動化、智能化、網聯化和共享化加速融合發展，與之密切相關的高精度地圖顯得愈發重要。高精度地圖先進的自身位置評估和周邊環境感知是自動駕駛汽車安全行駛的基礎，在感知道路交通環境中具有與傳感器同樣不可或缺的作用，這也是越來越多的企業開始對此布局，行業熱度持續提升的原因。行業普遍認為對于L3 級和以上級別的自動駕駛汽車而言，高精度地圖將是高級自動駕駛必備的、具有基礎設施性質的選項。

本文對我國高精度地圖產業發展態勢進行分析，并從政策角度提出相關發展建議，促進產業高質量健康發展。

2 基本概念

2.1 功能定義

高精度地圖是指絕對精度和相對精度在亞米級且專門服務于自動駕駛汽車的電子地圖，主要擁有匹配定位、輔助環境感知、路徑規劃和車輛控制輔助的基本功能。高精度地圖可以幫助車輛獲取更為準確、有效、全面的當前位置和交通狀況，并為自動駕駛汽車規劃最優行駛路線，同時在部分路況下還可以提供道路的先驗信息輔助車輛控制，提高駕駛的安全性和舒適性，并實現智能化的節能效果。

2.2 結構層級

高精度地圖按結構分為2 個層級：靜態高精度地圖層和動態高精度地圖層。其中，靜態高精度地圖層處于底層，一般由含有語義信息的車道模型、道路部件、道路屬性3類矢量信息，以及用于多傳感器定位的特征圖層構成，是目前行業研究的重點；動態高精度地圖層則建立在靜態高精度地圖層基礎之上，主要包括實時動態信息，如道路擁堵、施工、交通事故、交通管制、天氣、紅綠燈、人行橫道等。

2.3 信息分類

作為自動駕駛決策的基礎感知系統之一，高精度地圖的數據信息至關重要，主要包括道路信息、規則信息和實時信息。道路信息為道路模型、道路部件和道路屬性，規則信息和實時信息是在道路信息基礎上疊加，包含對駕駛行為的限制以及從車聯網獲取的實時道路信息（表1）。高精度地圖通過高精度匹配定位引入環境信息，可以為車輛提供超越傳感器感知距離的環境感知能力。李智等進行了高精度地圖在車路協同中的應用探索，證明了高精地圖不僅能夠讓自動駕駛車輛提前感知前方超視距范圍內的動態信息，還能給駕駛員、道路管理者提供可視化的工具。

表1 高精度地圖信息分類

3 發展現狀

3.1 市場方面

根據IDC《高精度地圖解決方案市場份額》研究報告顯示，2020 年我國高精度地圖市場總量達到4.74 億元，增速達70%，市場呈現快速增長態勢。百度、四維圖新、易圖通、高德、Here 等地圖廠商憑借先發優勢進入行業前5 名，市場份額分別為28.07%、21.61%、16.15%、13.07%和7.8%。排名前5 的企業市場份額合計達到86.7%，市場集中度較高。其中，除Here 為外資企業外，其余主要為自主高精度地圖企業，如圖1所示。

圖1 2020年我國高精度地圖市場份額[3]

3.2 企業方面

由于地圖行業涉及國防信息安全，我國高精度地圖測繪并不對國外圖商開放，國外圖商業務主要面向出口汽車領域，政策壁壘為我國高精度地圖企業創造了穩定的發展契機。截至2021年底，我國具備導航電子地圖制作甲級測繪資質的企業有30 家（表2），數量仍然較少，而真正具備高精度地圖測繪和生產能力的企業則更少。其中，百度已完成超過300 000 km全國高速公路和超過50 個城市1～7 級道路的高精度地圖采集，業務覆蓋全球209 個國家和地區；高德在2018年與凱迪拉克合作推出SUPER CRUISE超級智能駕駛系統，成為全球第一個將高精度地圖應用于智能駕駛技術的企業；四維圖新也在2019年與寶馬中國簽訂面向L3級自動駕駛的高精度地圖量產訂單，并已實現量產上市。

表2 我國導航電子地圖甲級測繪資質企業（截至2021年底）

3.3 技術方面

高精度地圖核心技術主要在于數據采集，當前高精度地圖企業主打數據采集技術路線有2種：一種專業采集，另一種是眾包采集。專業采集是企業利用專業采集車和采集設備，由專業采集員駕駛車輛對道路進行數據采集（表3）。為保證數據準確性，需要采集員對同一條道路進行多次數據采集。因此，專業采集數據穩定性強且準確度高，但對設備和人員技術要求高，時間和資金投入較多。國內代表企業主要有四維圖新、百度、高德、華為等。眾包采集主要通過用戶駕駛車輛的傳感器，或其它低成本的傳感器硬件，對道路進行數據采集并傳到云端，進行數據融合來完成高精地圖的制作。該產品技術路線主要被初創科技公司所采用，如寬凳科技、初速度等。

表3 國內外高精度地圖企業技術路線

4 面臨問題

高精度地圖作為高等級自動駕駛必備的功能選項，重要性不言而喻，但當前我國高精度地圖產業仍存在一些問題亟待解決。

（1）在地圖內容、數據格式、發布傳輸、更新管理、安全性等方面還沒有形成行業統一的技術標準和規范。高精度地圖目前國際上以歐洲為主導，主要的地圖數據格式有 NDS 和 OpenDRIVE。NDS 由寶馬、大眾、戴姆勒等知名國際汽車廠商、系統商以及數據商為主導成立并共同開發，目前已經有超過60 家企業、供應商和高校機構加入該標準，包括百度、高德、Here、TomTom 等。OpenDRIVE 由德國 ASAM 標準化組織負責維護，主要面向交通與駕駛方面，將車道、道路、信號燈以及路面屬性標準化。百度高精度地圖采用了OpenDRIVE 數據格式。但是上述主流的地圖標準中的數據格式是基于歐洲道路設計，難以完全覆蓋我國復雜多變的交通環境與道路特征。

（2）高精度地圖制作及更新維護成本高。高精度地圖成本主要包括數據采集和編譯制作，傳統地圖制作需要使用激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等高成本的采集設備和采集車，并配合大量人力投入地圖的編譯制作。據相關機構測算，制作一個普通道路高精度地圖每公里費用需要數千元，而制作一個高速雙向道路的高精度地圖費用則高達30 萬元。考慮后期高頻率的更新需求，高精度地圖企業還需要對數據采集、制圖產線、數據管理與云服務方面進行長期性戰略投入，并探索高效的生產方式控制成本。

（3）分析數據量大和更新頻率高成高精度地圖技術主要難點。高精度地圖采集會涉及到大量的道路和實時數據，同時隨著自動駕駛技術的不斷進步，對數據更新頻率的要求將進一步提高。在數據量方面，寬凳科技表示其云端預處理數據量為600～800 GB∕天，Waymo 地圖測繪車一天內采集的數據量約為1 TB。值得注意的是，此類數據主要是靜態圖層信息，并不包括實時交通參與者等動態圖層信息。在更新頻率方面，業內普遍認為高精度地圖后期的更新維護才是核心競爭點。國家相關部門的審核批示是無法跳過的環節，因此一般按照一年發布4版高精度地圖，按季度的頻率進行更新。而博世將高精度地圖數據更新頻率劃分為4類：

①永久靜態數據更新頻率為1 個月；

②半永久靜態數據更新頻率為1 h；

③半動態數據更新頻率為1 min；

④動態數據更新頻率為1 s。

由此可知，高精度地圖的數據量之大和更新頻率之高將是其量產應用的關鍵技術難點。

（4）高精度地圖商業盈利模式還不清晰，仍處于探索期。傳統車載導航地圖收費采用許可（License）模式，并根據車輛檔次實行差異化收費。從當前已量產應用的商業訂單來看，高精度地圖也主要通過License 模式收費，同時加收一定更新服務費。由于高精度地圖以云平臺作為服務載體，未來有望擺脫傳統導航地圖的收費模式，而采用按單位時間(年費)或者按數據量(服務費)的方式進行收費。除此之外，高精度地圖還有一種“免費”模式，即圖商向用戶免費提供軟件產品，用戶向圖商提供車輛采集到的數據，地圖價格即為用戶采集數據的價值。基于高精度地圖生產成本高、更新頻率慢的問題，此種方式或是未來收費模式發展的重要方向。

5 政策建議

在我國自動駕駛汽車快速發展背景下，高精度地圖作為產業鏈重要環節需要進一步鞏固和加強，建議國家層面從產業規劃、行業管理、標準建設和技術創新方面提供政策支持，促進產業高質量發展。

（1）進一步明確高精度地圖產業規劃發展目標。在《智能汽車創新發展戰略》體系框架下，細化高精度地圖產業發展目標，制定可操作、可執行的實施路徑及保障措施。同時，探索建立我國高精度地圖產業創新聯盟，加強高精度地圖與整車、自動駕駛系統、感知傳感器等產業鏈關鍵環節主體的協同合作，打造完整、可持續的產業生態體系。

（2）完善高精度地圖信息安全法規與資質監管方式。依托現有導航地圖相關法規政策，明確高精度地圖在數據收集、傳輸、存儲、使用以及信息表達方面的要求，采取地理信息保密處理技術以及網絡安全防護手段，嚴格防止信息數據泄露，保障信息數據安全。同時，調整和優化高精度地圖行業監管方式，完善高精度地圖測繪資質許可制度，縮短地圖審查批準周期，規范數據采集和研發測試行為，支持有資質企業與整車企業開展地圖測繪合作，促進商業化發展。

（3）加快建立高精度地圖數據標準體系。打破企業間技術保護壁壘，依托整車與高精度地圖企業，重點圍繞高精度地圖生產技術、數據模型、數據傳輸、數據傳輸、數據安全等領域制定出系統性的統一標準，加快建立符合我國道路場景的高精度地圖標準數據庫，形成高效的數據交互與信息共享體系。

（4）鼓勵高精度地圖技術創新發展。進一步加強新型高精度地圖和新型測繪技術的發展與應用。支持基于5G 車聯網與AI 技術的高精度地圖云存儲、實施更新和眾包采集技術，提高地圖生產自動化程度，提升車聯網通訊效率和定位精度，完善傳感器融合識別算法，降低制圖與服務成本，實現完全實時化高精度地圖市場化應用。