道道通导航地图下载 浅谈高阶智能驾驶-领航辅助的技术与发展》

尝试回答几个问题：

汽车导航的发展历史是怎样的？

地图经销商之间过去发生过哪些商战？ 高精度地图有哪些难点？

高精地图市场未来趋势如何？ 智能驾驶需要高精度地图吗？

1-汽车导航的发展历史是怎样的？

从服务人到服务车

导航，想象一下我们在一个完全陌生的地方。 如果我们想去另一个地方，主要需要解决三个问题：1.我在哪里（定位）2.我的目的地在哪里3.我如何到达那里？ （路线计划）。

解决“我在哪里”的问题，即定位。 定位分为相对定位和绝对定位。 在GPS出现之前，我们的定位方式都是相对定位。 例如，根据某座山、某条路、某条河，与前人绘制的地图进行比较，我们就可以确定自己所在的位置。 在我们的日常生活中，如果不使用导航软件，我们的思维习惯就是通过目视观察周围的环境、某个建筑物、某个地标、某个车道标志等来判断自己所在的位置。

相对定位的局限性在于，如果视觉场景中没有相对标志性的物体，人类就无法判断它们在哪里。 比如，在沙漠、草原、森林或者未开发建筑相对较少的郊区，或者城市的高楼大厦中，人们的视野范围内充满了千篇一律的场景道道通导航地图下载，自然无法判断自己所在的位置。 GPS的出现解决了这个问题。

GPS的全称是导航星授时与测距全球定位系统，简称GPS。 我们经常在文章中看到的GNSS就是全球卫星导航系统（GNSS），它是卫星导航的统称。 除了GPS之外，还包括俄罗斯、中国的北斗、欧洲的伽利略四大导航系统。

GPS定位的基本原理是以高速运动卫星的瞬时位置作为已知起始数据，通过空间距离后方交会的方法来确定被测点的位置。 这个原理解释起来比较复杂（其实我也不是很明白）。 我们可以简单理解为天上至少有24颗卫星，保证我们在地球上任何位置都能接收到至少4颗卫星的信号。 卫星相对于地球的位置决定了我们相对于地球的绝对位置，也就是我们初中地理所学的经度和纬度。

有了GPS，我们就可以实现电子导航。 第一代电子导航出现在2000年左右，当时的电子导航地图还需要将自己所在城市的地图下载到当地。 车载GPS导航系统内置的GPS天线接收GPS数据信息，与车载导航系统中存储的电子地图相结合，与GPS卫星信号确定的位置坐标进行匹配，从而确定汽车在电子地图上的位置。

第一代车载电子导航存在两个主要问题：

随着互联网的发展，出现了第二代电子导航，也就是我们现在日常使用的电子导航，基本上解决了这两个问题。 第一个是本地数据联网，引入了大数据和云计算。 规划路线时可以考虑实时路况，并可以估算路上所需的时间。 同时，地图可以通过OTA进行更新，每2-3个月就可以更新一次，基本满足日常需求。

GPS的出现解决了绝对定位的问题。 然而，GPS的精度通常只有10米。 要知道标准城市道路宽度为3.5m-3.75m，双向四车道宽度在15米左右。 这意味着单纯依靠GPS定位只能确定汽车在哪条道路上，而无法确定汽车在哪条车道上。开车时，车主会遇到不及时变道、逆车道行驶等情况。 因此，我们需要寻求其他技术来实现更精准的定位。

RTK（Real Time），实时动态测量技术，是一种基于载波相位观测的实时差分GPS（）技术。 这是测量技术发展的一个突破。 它由基站接收器、数据链路和流动站接收。 该机器由三部分组成。 基站上安装接收机作为参考站，连续观测卫星，并通过无线电传输设备将观测数据和站点信息实时发送给流动站。 流动站 GPS 接收器正在接收 GPS 卫星。 在接收信号的同时，通过无线接收设备接收基站发射的数据，然后根据相对定位的原理，得到流动站的三维坐标及其精度（即实时计算基站与流动站之间的坐标差（△X、△Y、△）。 H、将基准坐标得到的各点的WGS-84坐标相加，通过坐标转换参数得到流动站各点的平面坐标X、Y和高度H)。 （以上来自百度百科）

你是否感觉每个单词都能听懂，但连成句子却看不懂？ 没关系，我也看不懂。 我在网上找到了一张图片。 可以简单理解为：增加了一些固定基站，这些基站相当于一个绝对定位参考系统。 基站附近的移动物体可以接收基站的信号，并与接收到的GPS信号相结合，修正自身的卫星定位结果，实现亚米级定位。 国内排名第一的RTK供应商是千寻定位，已在全国建立了2600多个地面增强站，可覆盖多地高精度定位。 对了，千寻也是阿里巴巴投资的，持股41.9%。

定位问题已经解决了，但是我们日常使用手机导航时，也会发现在很多地方，比如立交桥、隧道、高楼大厦等，手机APP都会提示GPS信号弱。 这时候就需要IMU惯性导航定位来辅助。

IMU（Unit），惯性测量单位，用于测量物体的三轴姿态角（或角速率）和加速度。 利用惯性元件（加速度计）测量载体本身的加速度，通过积分计算得到速度和位置，从而达到载体导航定位的目的。 组成惯性导航系统的设备安装在载体上。 工作时不依赖外部信息，不向外界辐射能量，不易受到干扰。 它是一个自主导航系统。 （百度百科）

简单理解：想象一下你走进一条黑暗的隧道。 假设你估计每秒走一步，一步的距离是0.5米。 你在心里默念10秒钟。 那么你就可以估计你此时的位置是从隧道入口开始的。 5米。 这样，虽然你看不到周围的物体，但你仍然可以知道自己的大概位置。 当然，由于步长误差和倒计时误差，走得越远，距离实际位置的误差就越大。

上面的场景是一维空间中的运动。 如果把这个场景换成三维场景，我们就可以通过IMU得到的线速度和角速度知道我们在三维空间中的相对位置。 这就是惯性导航的原理。

惯性导航可以补偿GPS。 在某些GPS信号较弱或GPS更新频率较低的场景下，可以实现一段时间的自主导航。 当然这个时间不能太长，否则会不准确。

随着自动驾驶技术的出现，对高精度地图（High）的需求也随之出现。 传统地图是为人服务的，主要是辅助驾驶员确定大概位置。 驾驶员仍然控制车辆，因此其精度一般只需要10米。 自动驾驶汽车需要准确地知道车辆在道路上的位置。 该位置需要精确到它所在的车道、距路边隔离带的距离以及路缘石的距离。 这就要求地图尽可能精确，甚至达到厘米级。 。 高精度地图包含大量的道路矢量元信息（车道线位置、类型、宽度等）和车道周围固定物体信息（红绿灯、交通标志、障碍物、路边地标等），形成道路网络的精确三维表示。 （厘米级精度），如路面的几何结构、道路标线的位置、周围道路环境的点云模型等。高精度地图承担着上述辅助/自动驾驶的重要任务L3级别：

说了这么多，可以简单理解为：传统地图是为人服务的，人们可以根据它来处理紧急情况和信息。 高精度地图为机器服务。 计算机需要根据实时、准确的信息输入做出正确的决策。 因此，需要高精度地图和高频更新。

2-地图经销商之间过去发生过哪些商战？

BAT的崛起

车载导航一进入汽车行业，地图经销商之间的争夺战就开始了。

2000年，丰田透露，一款丰田汽车电子导航系统在日本的售价超过一万元人民币。 中国汽车市场自2000年起进入快速增长期，年产量从2001年的200万辆以上增长到2009年的数千万辆，年均增长率达21.6%。 截至2010年底，我国汽车产销量双双突破1800万辆。 这使得电子地图成为一座金矿。 在智能手机出现之前的那个时代，形象经销商靠着汽车生意过着非常富裕的生活。 2013年，在导航前装市场，四维图新连续七年占据60%以上的市场份额，而凯力泰占据了70%以上的后装市场。

电子地图这个金矿迅速吸引了互联网巨头的目光。 阿里巴巴于2013年收购高德软件。 百度地图直接付钱给手机厂商预装百度地图，迫使高德地图也补贴手机厂商。

2013年8月，百度突然宣布，原本售价30元的百度导航APP将永久免费，并对已付费用户提供全额退款。 大约4小时后，高德地图也宣布导航免费。 免费策略直接导致高德2013年全年亏损1.55亿元。

当互联网巨头打架时，其他人受苦。 曾经的导航巨头凯利德坚持收费模式，直到2016年才勉强给用户免费使用，但市场份额已经流失。 2017年，凯利德连续三年亏损，亏损额高达1.85亿元。 2018年从新三板退市。另一家导航公司四维图新2018年前装市场份额从70%下降至38%（数据来源：新浪财经）。

移动互联网时代，导航地图市场基本被BAT三大公司垄断。

然而，自动驾驶的兴起，让地图格局的进一步改变成为可能。

3-高精度地图的难点是什么？

实时、精准

前面提到，高精度地图需要更高的精度和更高的更新频率。

高精度地图需要动态和半动态数据，但市场上的产品很难达到这样的实时性能。 目前高精地图、百度等高精地图仅覆盖全国高速公路和城市快速路，且每三个月只能更新一次。

限制地图商高精度地图覆盖范围和更新频率的是成本。 成本主要分为以下几个部分：

首先是地图收集的成本。 仅一辆配备大量激光雷达、高清摄像头等传感器的地图测量车往往就花费百万甚至千万。 据网上资料显示，一辆采集车配备了6个CCD摄像头，其中5个呈环形分布，1个位于顶部。 每个摄像头有500万像素，总共3000万像素。 采集数据的精度约为50CM。 另外，工况机放置在车辆后备箱内，主要用于存储和处理采集到的相关道路数据。 据高德相关工作人员介绍，搭载该摄像头组合的采集车是目前高德数据采集车的主力。 六个摄像头可以收集道路相关信息的全景图像。 由于激光扫描仪及其配套的定位定姿装置成本极高，高精度地图采集车的硬件成本约为800万。

高德在2015年购买了五六辆测绘车组建车队。 但只有这么几辆车，想要游览大城市也是不现实的。

此外，船队的维护成本以及船上测绘人员的人工成本也极高。

中国拥有世界上最复杂的城市道路系统。 即使是互联网巨头也没有能力花所有的钱来扫描整个国家的地图。 大多数地图经销商都是从高速公路开始的，这也是为什么目前Pilot 基本上只能在部分高速公路路段使用。

除了采集成本之外，更大的成本在于后期维护。

高精地图对数据的“新鲜度”要求非常高，需要每天甚至分钟级别更新，这样才能保证数据的准确性，避免汽车因为数据而做出错误的决策。没有及时更新。 地图商不可能为了更新地图而要求采集车再次运行。 效率无法满足更新频率要求，成本更是难以承受。 业界的共识是，高精度地图的更新需要依赖众包，这意味着更新地图的任务交给了道路上行驶的大量非专业采集车辆。 利用车载传感器实时检测环境变化，并与高精度地图进行对比。 当发现道路发生变化时，将数据上传到云平台，然后更新到其他车辆，从而实现地图数据的快速更新。 下图为国外高精度地图众包采集方案。

最后，还有牌照门槛。 地图行业涉及国家秘密。 想要独立绘制高精度地图，必须具备相关资质。 据台博网不完全统计，共有31家企业获批导航电子地图甲级测绘资质。

▶️图片来自台博网

但甲级测绘许可证是有有效期的，到期后需要重新审核。 目前，国家对地图测绘资质的监管正在加强。 一个坏消息是，今年3月，自然资源部公布了导航电子地图制作甲级测绘资质审核延续结果。 小鹏汽车投资的智图科技、上汽集团旗下的中海庭、东风立德空间等8家公司尚未通过。

4-高精度地图市场未来趋势如何？

市场对高精度地图的期待，胜者为王

上一篇文章分析了高精度地图的门槛——成本问题。 那么，互联网巨头为何纷纷涉足高精度地图呢？ 市场对高精度地图的期待有多大？

这里找到了国泰君安证券2018年的一份分析报告，分析认为，由于高精度地图的具体收费模式和金额尚未完全确定，报告保守采用初始1000元和100元年服务费作为预测依据，保守估计2025年L3级自动驾驶汽车正常情况下，高精地图产业空间为30亿元，乐观情况下50亿元，悲观情况下9.4亿元。

看起来很诱人，不是吗？

遗憾的是，2019年4月11日，高德和高德决定以“自动驾驶开发过程中免费提供高精度地图数据”的政策为基础，大幅减少车型量产阶段高精度地图数据的商业应用。和测试阶段”。 价格：标准化高精度地图年费承诺每辆车不超过100元。

高德还承诺，随着后续搭载辅助驾驶和自动驾驶功能的车型规模不断增加，还将提供每年不低于2%的成本降低。

据业内人士介绍，其他图片经销商报价普遍在7-800元/车/年。 高德此举突然将价格提升至市场价格的15%。

高德地图为何如此着急宣布高精度地图成本不会超过100元/年？

与互联网产品一样，高精地图具有明显的双边网络效应：用户越多，数据越完整，地图质量越高，能够吸引更多用户。 这样的产品自然适合垄断。

前面提到，高精度地图的维护主要依靠众包。 对于高精度制造商来说，先拿到订单并完成实施，有助于降低成本，从而降低价格，吸引更多订单，扩大自身优势。 配备高精度地图的自动驾驶车辆均配备行车记录仪。 可以在车辆行驶时收集数据信息并将其发送回地图经销商以完成更新。 无需额外租用车辆。 因此，优先获得高端汽车制造商订单的地图经销商可以利用配备高精度地图和行车记录仪的汽车来动态更新数据，更快地降低成本，然后通过降价吸引中低端汽车制造商不断扩大自身优势。

总而言之，越早获得更多订单并落地，就越容易降低成本，提高地图新鲜度，从而获得更多订单，胜者通吃。

IDC数据显示，2020年百度、四维图新（腾讯旗下）、电子图、高德（阿里）市场份额分别为28.07%、21.61%、16.15%、13.07%。 这四家公司合计占比78.9%。 高精地图的边际成本几乎为零，未来行业集中度提升是必然趋势。

▶️图片来自灵异智库

各大互联网公司继续在这一领域进行惯常的价格战。 没有大厂商支持的其他初创公司很难承受这样的资金浪费。 未来高精度地图的竞争很可能仍将围绕这三家BAT公司展开，留给其他竞争者的机会不多。

5-智能驾驶需要高精度地图吗？

另类玩家——特斯拉的 FSD 解决方案

大多数汽车厂商在布局自动驾驶时，都认为高精度地图是实现自动驾驶必不可少的一环。

但特斯拉是个例外，我们在《相机、雷达和特斯拉》中也介绍过。

在网络上，马斯克不止一次表示，依赖高精度地图的自动驾驶解决方案过于针对清晰、特定的路况。 一旦它们前往高精度地图未覆盖的区域或因施工或事故造成的道路调整，就无法使用，也就失去了“自动驾驶”的意义。

特斯拉的FSD以摄像头视觉系统为核心，采用视觉+毫米波雷达感知方案，识别周围环境，从而确定车辆的相对位置。 这种方法更类似于人类驾驶员的思维方式，因此有人认为高精度地图无法保证时刻更新，而特斯拉的FSD才是自动驾驶的终极解决方案。