自動駕駛的概念很火。從自動駕駛衍生出的業務和供應商也跟著火了起來。

　　我們都知道，傳感器和高精度地圖是其中兩個不可缺少的基礎要素。隨著自動駕駛等級增加，對高精度地圖的數據供應商們有了更多要求。那么高精度地圖又是通過什么方式采集的呢?

　　在高德位于昌平的數據中心，這些問題得到了解答。

　　兩種不同的采集車

　　高德汽車大客戶業務總經理、自動駕駛技術專家阿榮告訴我，高德計劃在今年底完成超過 28 萬公里的全國高速自動駕駛級別(HAD)高精度地圖的制作，以及全國國道/省道的 ADAS 級別高精度地圖數據采集;2017 年底， ADAS 級別數據擴展到超過 30 個城市主干路，HAD 級別向國省道和主要城市內部擴展。

　　PS：ADAS 級別高精度地圖精度大約在 50cm 級別;HAD 及以上高精度地圖精度大約在 10cm 級別。　

　　為了獲取這些數據，高德目前有兩種采集車，分別用于采集 ADAS 及 HAD 精度要求的高精度地圖數據。　

　　(圖片來源于網絡，左側日產車型為 HAD 級別采集車，右側鈴木車為 ADAS 級別采集車)

　　用于采集 ADAS 級別高精度地圖數據的采集車，車頂安裝有 6 個 CCD 攝像頭。其中 5 個攝像頭以圓形環繞，頂部一個單獨的攝像頭，每個像素都是 500 萬，總計 3000 萬像素。車內副駕駛的位置有用于采集數據的顯示屏，機箱在后備箱位置，用于儲存和處理數據。

　　而用于采集 HAD 級別高精度地圖數據的采集車，頂部則是通過裝配 2 個激光雷達(位于后方)和 4 個攝像頭(兩前兩后)的方式來滿足所需要的 10cm 級別精度。兩種方案搭配，能夠完成標牌、障礙物、車道線等道路信息的三維模型搭建。高德的工作人員告訴我，這輛車的造價超過了 800 萬人民幣，上面搭載的 RIEGL 三維激光掃描系統也是目前級別最高的產品。　

　　當然，這兩種車采集到的數據只是作為基礎。道路信息是不斷更新的，并且，隨著自動駕駛程度的提高，會對實時性有更高要求。

　　發一張 Here 的地圖采集車照片作為對比：

　　利用眾包的力量

　　高精度地圖數據的采集如果只靠采集車完成，需要投入的精力顯然太大。畢竟采集只是第一步，后續的更新維護同樣重要。

　　高德給出的解決方案是通過自身和眾包的方式同時進行。自身不用多說，高德采集車的數量會不斷增加，覆蓋范圍也會逐漸往更具體、復雜的道路覆蓋。

　　除此之外，阿里的菜鳥物流車、神州專車等半社會化的商用車也會成為高精度地圖數據的采集源。而高德的高精度地圖數據，也可能會優先應用在物流、環衛等路線較固定的商用車場景中。

　　UGC 也會是高德的高精度地圖數據來源。在高德的計劃中，未來會有很多類似后視鏡、行車記錄儀等帶攝像頭的后裝硬件，都能向高德回傳帶有道路數據的照片，作為高精度地圖數據的補充。

　　除此之外，車輛上逐漸增加的傳感器，包括激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、陀螺儀、雨水傳感器等，都能夠回傳包括道路狀況、天氣狀況等高精度地圖必須的信息。

　　當然，這需要高德本身有處理這些數據的能力，目前他們也在進行基于圖片數據分析的深度學習(例如路牌、限速等標識的自動識別)，并且已經取得了大量數據。隨著樣本量的增加，識別精度也會不斷提高。

　　通過自身+第三方的數據結合的方式，高德想要盡可能提高高精度地圖的精確度及實時性。目前來看，這確實是一個不錯的想法。不過想要真的實現的話，還需要有更多的投入，包括技術、資本等等。