高精地图如果不能 「保鲜」，就不能成为高级别自动驾驶的必要条件。
作者 | 邱锴俊
半夜醒了，你能凭着一点微光去卫生间上厕所吗？
绝大多数人都会说：可以。
因为你非常熟悉家里的布局。你甚至知道，睡觉前，孩子把玩具汽车扔在卫生间门口了，要小心不要踩到。
打个比方，如果你是一个机器人，其实你有一张家里的高精地图，详细标记了家里各种物品的位置、大小、距离，而且还是最新的高精地图 —— 在你睡觉前，你还看过家里的情况。
那么，如果自动驾驶汽车，也就是自动驾驶机器人，也有一张很大很大而且非常新鲜的高精地图，那就太好了。它行驶在路上，就如同大家在家里走动一样安全、可靠。
自动驾驶行业，确实有了高精地图。那么，赶紧绘制一个覆盖全国的高精地图，赶紧用起来？
我们征询多位一线企业高管了解到，高德、四维图新、百度等企业已经能够提供覆盖全国高速公路、全国城市快速路甚至普通城市路段的高精地图。
但是 —— 一个可能致命的但是 —— 大部分只能做到一季度一更新 ——「鲜度」 远远不能满足高级别自动驾驶的需求。就好比你把房子租给别人好几年，天知道你的家变成了什么样子？
高精地图要 「保鲜」，要么靠大规模自有采集车如蜜蜂采蜜般一遍遍扫描道路 —— 这几乎是不可能完成的任务；要么靠众包采集，发动车主采集数据提供给图商 —— 如果涉及测绘，又受行政法规管制。
怎么办？
高精地图发展至今，迎来生死挑战 —— 高精地图如果不能 「保鲜」，就不能成为高级别自动驾驶的必要条件。
要知道，特斯拉等无高精地图的自动驾驶技术路线，也在快速奔跑，给高精地图的时间不会很多。
不过，从行业发展需求看，政策早晚放松，届时，谁更能 「保鲜」，也就拥有更强的竞争力。
本文您将读到这些核心信息：
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主力高精地图供应商已经能够提供覆盖高速公路甚至主要城市快速路的底图，但是鲜度不够，准确度也还有瑕疵；
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「建图容易养图难」 高精地图的持续扩展和运营难度远大于一次成图，需要众包解决，考验图商从终端获取数据的能力，但众包涉及测绘的政策还未放开；
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目前高德、百度、四维图新、腾讯等，是高精地图的主力玩家。如果众包测绘政策放开，拥有大量高粘性 C 端用户又有很多主机厂客户的高德和百度，在众包更新上，将具备突出优势。
高精地图：够广，不够鲜
高精地图，高精在哪里？
其实高精地图（HD MAP）不仅仅是 「高精度」，它有三个含义：
第一，高精度：相对绝对精度和相对精度均在 1 米以内，甚至相对精度 20 厘米，而一般导航地图（SD MAP）的精度只有 10 米左右；
第二，高丰富度：普通地图能告诉你走到哪里了，旁边都有什么商场、大楼，但是高精地图除了这些，还含有道路类型、曲率、车道线位置等道路信息，以及路边基础设施、障碍物、交通标志等环境对象信息，丰富度高的有上百个数据要素。当然，不少人认为，也不是要素越多越好，够用就行。
第三，高鲜度：高精地图必须高频更新地图信息，包括实时交通流量、红绿灯状态信息等动态信息。也包括静态信息的更新，比如道路的变更、维修，限速调整等。
在高精地图和一般导航地图之间，还有 ADAS 地图，数据要素比一般导航地图多一些，但远远没到高精地图的程度。
加载了如此精准、丰富、新鲜的高精地图以后，汽车就像 「识途老马」 一样，不需要人驱赶，也能走到目的地。
「当你没有耳目的时候，你心中是不是有数？」 高德地图汽车业务中心业务发展总监苗路生如此形容高精地图的作用。特别是对于智能驾驶，高精地图能够让车辆提前预感知前方超视距的交通信息。
业界大部分人认为，高精地图是实现 L3 级自动驾驶的必要条件。因为在 L3 以上，以车辆自行驾驶为主，普通的地图配以车上的感应设备，不足以做出准确的路径规划和及时的驾驶决策。
那么，高精地图已经发展到什么程度了？现在 L3 级自动驾驶还不能铺开，是高精地图不行吗？
首先，就国内领先的三大企业而言，他们都实现了比较广泛的高精地图覆盖。
高德汽车业务中心副总经理苗路生介绍表示，他们很早就完成了全国高速城快 HD 地图的采集并在中国第一个实现量产，高德也于 2019 年就开始了城市内普通路的大规模数据采集及制作工作。
四维图新地图产品总监刘洋表示，支持 L3 的高速公路高精地图他们三年前就已经全覆盖。到 2021 年底，他们还已经完成了将近 30 多个城市主干道高精地图采集，总里程将近 20 万公里。
根据《智能网联汽车高精地图白皮书》，百度也以 L3 级别自动驾驶的要求为标准，采集了 30 万公里、全国高速公路为主的高精地图数据。
国外一些国家高精地图也有大面积覆盖。
比如德国，奔驰宣布的、能够使用 L3 级自动驾驶功能的 13191 公里的高速公路，也是高精地图覆盖的。奔驰所采用的高精地图由国际知名企业 HERE 提供。
但是，L3 并没有到来。HERE 大中华区总经理兼业务主管奚宁就表示，「车厂 L3 普及的时间点，普遍向后推迟 3 至 5 年的时间。」
为什么？
一位主机厂自动驾驶负责人表示，L3 还不能商用，责任不在高精地图。原因有两个，一方面是 L3 的方案自身，还没有学习到足够的场景，还没解决 Corner Case（极端场景）出现时的安全问题。另一方面，是准入问题。2021 年，工信部装备工业一司发布《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南（试行）》（征求意见稿）。L3 级别的自动驾驶如何准入还不确定，当然不能释放给客户。
锅不应该是高精地图来背。但是，高精地图也有自己的问题。
一位地图业内人士认为，图商提供的高精地图远远没有到支持 L3 级自动驾驶的水平。现在图商采集的地图看起来挺广的了，但是精确度、新鲜度还有很大问题。尤其是鲜度，更新频率太低。
目前，几大高精地图供应商的高精地图，都是以季度为单位更新的。这和车企的期待有距离。小鹏汽车副总裁吴新宙曾表示，城市场景的高精地图的鲜度非常关键，他们希望能够做到天级更新的能力。
全球自动驾驶领先企业特斯拉，也没有用高精地图。特斯拉 CEO 马斯克认为，高精地图是一个 「非常糟糕的」 主意。原因就是鲜度不行 —— 当道路出现一点点改变时，高精地图就过时了。
而且，特斯拉也不采用激光雷达。马斯克认为，依赖全视觉感应设备，就可以实现自动驾驶。
但是，特斯拉也应用了近似高精地图的 「地图」，只不过主要由自己绘制。
一些网友发现，在自动驾驶 「影子模式」 下，特斯拉存储了客户自有车辆所采集到的道路信息，绘制了属于自己的地图。
特斯拉绘制的地图的数据比标准导航地图信息要多，但是，也没有像高精地图要素那么多，接近于国内很多企业提供的 ADAS 地图。
特斯拉这种建图方式，缺点是没有一个高精地图底图，总有特斯拉没有收集到数据的地方，优点是成本低，并且在特斯拉车辆大规模在路上跑的时候，可以实施提供很多很新鲜的数据。
特斯拉这种自动驾驶技术方案，虽然很多人不认同，但目前在功能先进性和体验上，都是全球领先。如果特斯拉这一模式持续演进，并最终在 L4 级自动驾驶上得到验证，也就等于判了高精地图的死刑。
不过，上述地图业内人士表示，自动驾驶也许不需要高精地图，但至少需要一张图，自动驾驶的各个部件、软件之间，人和机器之间，需要信息的交互的统一空间模型。这个模型其实就是地图，也许是普通地图，也许是高精地图，或者是 ADAS 地图。
总体而言，在国内，高精地图服务商提供的高精地图底图，已经能够给车企作为高速公路和部分城市快速路的导航辅助驾驶之用。蔚来的 NOP、小鹏 NGP、理想 NOA、广汽埃安的 NDA 和长城的 NOH，背后都有高精地图支持。
不过，在很多车企的感知设定中，当智能感知设备信息和高精地图信息冲突时，车企还是以感知设备的信息为准的。
也就是说，如果把高精地图也看做一个传感器，它的地位不高，还不是正主。
「保鲜」 难题
如果高精地图能解决鲜度问题，也就堵住了马斯克的嘴，在自动驾驶的传感器中，也能争取到更高的名分，甚至压倒激光雷达、高清摄像头。
那为什么图商不提高高精地图的鲜度呢？
这和高精地图绘制和更新方法有关。
主流制图方式是，通过自己的采集车，收集激光雷达数据、GPS 数据、摄像头数据等进行识别、融合、3D 建模，形成高精地图，再发送给车企。
比如，四维图新在 2021 年底就有约 80 辆具备高精地图采集能力的采集车。百度号称建立了国内最大的高精地图采集车队。
在首次发布之后，后续地图的更新，主要仍然要依赖图商自己的采集车来更新数据，经过处理后，更新高精地图，再发送给客户。
这一制图模式，显然费时费力。
不计城市快速路，当前全国高速公路里程约 16 万公里。以 1 辆采集车 1 天采集有效数据 100 公里计算，100 辆采集车需要 16 天才能采集完一次。
城市快速路的高精地图采集更加困难，因为路况更加复杂，速度也更慢。
因而，现在高精地图覆盖面 30 万公里以上的图商，只能一个季度才能更新一次。
但是，高精地图也可以像特斯拉采取方法一样来更新，那就是众包采集 + 识别提取 + 动态下发。
这一模式下，搭载了激光雷达或者高清摄像头的消费者车辆，可以在日常行驶中获得很多数据。如果将数据上传给图商，就相当于一辆采集车采集的数据。如果智能汽车的保有量大，就相当于图商有了一个很大采集车队伍。
更通俗来讲，众包采集相当于发动人民群众一起绘图，人多力量大。看似不可能完成的采集任务，在人民战争的汪洋大海中，就化解为无形了。
在普通导航地图方面，图商们已经这么做了。
如果你开车用地图导航，有时会收到一个提示，问你前方是否发生了交通事故。另外，导航地图用户以数亿计，每天向系统反馈很多地图信息。其中部分信息，经过甄别确认，被更新到导航地图中去。这就是普通导航地图的众包更新。
但是，这一众包反馈的信息非常有限。高精地图的众包更新，所需要的数据量要大得多。如果要高质量更新地图，就需要用到定位、高清摄像头甚至激光雷达。
但是，这种行为，可能已经走到了违法、违规的边缘。
根据国家测绘管理部门的部门规章，除有导航电子地图资质的企业，其他单位和个人在使用高精地图过程中，都不得携带其他带有空间定位系统（如 GPS 等）信号接收、定位功能的仪器开展显示、记录、存储、标注空间坐标、高程、地物属性信息，以及检测、校核、更改高精地图相关内容等测绘活动。
如果，普通消费者的车辆，只是用摄像头记录周边环境，一般不会被认定为是测绘活动。但是，如果用了激光雷达，就容易达到测绘的标准，会被认定为属于 「测绘活动」 的范畴，数据收集的主体应具备相应的测绘资质。
而如果要让普通百姓也拥有测绘资质，那是完全不可能的。
因此，国内这一众包采集、更新高精地图的方式，还没有大规模开展。
在这种背景下，图商运营高精地图的成本极高。以采集车的成本为例，单车成本在几十万到上百万一辆，此外还有采集车工作人员的成本，数据采集、分析、处理的成本。
这就是所谓的 「建一次图容易、养一个图难。」
要建立一个庞大的采集车队，高频次采集数据，更新高精地图，是任何一个图商都做不到的事。
高精地图的鲜度，就停滞在了目前季度更新的水平。
「保鲜」 之战，谁更有优势
如果有一天众包更新政策放开，谁更有优势？
不妨先来看看，现在的高精地图的格局。
2021 年 8 月，研究咨询公司 IDC 发布的《高精度地图解决方案市场份额》报告。在报告中，IDC 将高精地图的玩家分为四类。
核心的玩家，就是以国内拥有电子导航甲级测绘资质的传统图商；主机厂商、造车新势力、国外图商、创新企业也正布局该赛道。
但细究他们的角色，会发现，核心玩家就是传统图商。
造车新势力和主机厂商，在高精地图方面更多是应用，或者是共建者 —— 希望日后利用卖出去的车辆采集数据，绘制或者更新自己的地图。
国外供应商，受限于地图测绘限外政策限制，只能和国内企业合作，整合国内图商的数据，在软件平台、稳定客户全体等方面发挥优势。像 HERE 就在国内和四维图新合作，打包四维图新的高精地图给车企提供服务。
至于国内新创企业，既无底图建图能力，也没有终端，只凭借创新的数据采集、独特的数据处理能力、较强的软件交付、更新的能力来服务主机厂，但与图商或者全栈自研的车企相比，竞争力有限。
因此，国内高精地图的格局，就是传统几家图商的寡头之战。
《高精度地图解决方案市场份额》称，2020 年中国高精度地图市场高速发展，市场增速达 70%。百度、四维图新、易图通、高德和 HERE 位列市场份额前五位，分别为 28.07%、21.61%、16.15%、13.07% 和 7.8%。
但是，与 IDC 的报告不同，业界一般认为，国内高精地图，主要是高德、百度和四维图新等几家的竞争。
如果从应用角度，高精地图对应 L2 级以上自动驾驶，现在中国接近这一水平并且商用的，只有蔚小理、长城、广汽，即带有领航驾驶辅助系统的五家企业。
从与车企的合作来看，高德大幅领先，腾讯、百度各占一家。四维图新的客户主要在宝马、奔驰等合资品牌，他们在 L3 或者接近 L3 的智能驾驶应用方面，较为保守。
那么，谁将在日后的竞争中取得更大优势？
在构建高精地图的底图层面，各家差距即便有，也比较容易追平。但是，高精地图核心在于更新，保持鲜度，这将是未来高精地图竞争的胜负手。
高德、百度、四维图新和腾讯等企业，在这一方面出现了分野。
既然要众包，谁拥有的用户数最多，谁就有优势。
在 C 端用户层面，高德和百度遥遥领先。
根据导航地图的市场统计，高德和百度地图活跃人数之和约占地图应用活跃人数的 90%。腾讯地图位居第三，但从活跃人数上看，与前两位相差较远。
导航地图的市场份额
高德地图的用户数和活跃度首屈一指，而且还在拉开距离。2021 年 6 月，高德地图的月活跃用户规模达到 6.3 亿左右，较 2020 年同期的 5.3 亿上升了 1 亿左右，增速为 18.9%；在此当中，有 68.8% 的新安装用户来自于百度地图，有 17.5% 的新安装用户来自于腾讯地图。
这也是高德地图展开众包更新的重要基础。在标清地图阶段，他们已经完成了数据更新的闭环。
和高德可能有一拼是的百度。
首先，在普通导航地图方面，百度市场份额仅次于高德。根据百度的年报数据显示，2021 年三季度百度移动端地图的月活跃人数为 3.26 亿人。
其次，在更新方面，百度深耕 AI 生态多年，将深度学习、人工智能技术广泛应用于地图数据生产。
第三，依托于 Apollo 自动驾驶整体战略，百度在高精地图这一领域布局较早。它拥有目前业界最大规模的高精地图采集车队，并且还在全国各地推动 Robotaxi 落地运营，数据采集相当于采集车，在高速公路、城市道路、部分停车场和封闭园区，都有覆盖。
另外，百度还有自己的汽车品牌 —— 即将量产的集度汽车。百度还希望与 Apollo 平台的合作成员形成高精数据共享，实现众包更新。
高德和百度这两家，实现了规模化采集更新能力，以广泛有粘性的用户为基础，实现数据闭环。这一点，是四维图新、腾讯，乃至研发实力强大的华为，都不具备的。如果有一天，滴滴能够实现自有车队或者车辆定制，也将具备高精地图更新优势。
不过，在标清地图 C 端上已经验证了的数据闭环能力，高德和百度能否顺利迁移到高精地图上，还需要观察。
B 端客户层面，应用 L2 级以上智能驾驶技术的车企还不算多，目前新势力和自主品牌抢先。后续传统大车企会不会大规模、积极应用，使得四维图新、腾讯、华为等企业重新获得 B 端客户优势，也还需要观察。
当然，话说回来，无论是哪家高精地图企业，目前最大的对手还是非高精地图的自动驾驶技术。高精地图能不能赶在对手成功之前进化成功，让自动驾驶离不开它，才是关键。
