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无人科技|陈根：从自动驾驶到高精地图，产业化之路还有多远？( 三 )


这些厂商在发展高精地图时 ， 由于各自的数据格式并不相同 ， 所以导致数据无法方便地在彼此间进行交互 。 同时 ， 由于他们都把高精地图当作自己的核心竞争力 ， 所以彼此的高精地图不进行共享 ， 这就导致了每家图商都要独自采集全国的高精地图数据 ， 就进一步提高了成本 。 此外 ， 车厂也不情愿对图商共享数据 ， 这进一步推高了高精地图的采集成本 ， 同时拖延了高精地图的更新速度 。

无人科技|陈根：从自动驾驶到高精地图，产业化之路还有多远？
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最后 ， 是高精地图技术上依旧面临突破 。 由于高精地图呈现的信息量相对较大 ， 导致高精地图在数据的采集上较普通电子地图难度更高 ， 采集周期更长 。 而目前高精地图还无法做到国内所有道路全面覆盖 ， 只能覆盖部分高速公路及主要的城市道路 。
另外 ， 自动驾驶的程度越高 ， 对数据内容和精度的要求就会越高 。 以车道线的制作为例 ， 可以利用深度学习的方法对激光点云进行自动化识别来提取车道线 ， 路面标识也可以通过类似的自动化识别来实现 。 三岔或十字路口的车道拓扑的构建 ， 可以通过数据编译来实现 。
通过这些自动化处理的方式 ， 可以降低高精地图生产成本 。 由于自动识别的效率需要依赖算法的提升 ， 所以这种效率的提升不是一个一蹴而就的过程 ， 而是一个长期的过程 。
由此可见 ， 高精度地图的产业化之路依旧道路且长 。 尽管如此 ， 过去几年该领域还是吸引了大批企业布局 。 放眼市场 ， 除了传统的图商 ， 像BAT等科技巨头 ， BBA等传统车企都在纷纷借助收购、投资或者合作等手段进入高精度地图领域 。 甚至还诞生了一大批初创型企业 ， 如Momenta、宽凳、晶众等 。
在多方势力角逐之下 ， 高精度地图的市场进程节奏已然加快 。 随着制造业和通讯技术的发展 ， 大范围、低成本地实现高精地图生产指日可待 。


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