高精地图:为无人车装上指南针,帮助他们基于充足信息进行决策

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编者按:2017 年,活跃于自动驾驶领域的巨头动作频繁,创业公司和相应的收购案也开始不断出现。对此,我们特别推出了专题 「自动驾驶圈地赛」,与大家一起了解一下自动驾驶究竟将如何影响并改变我们的生活。本文为此次专题的第十三篇报道,这一次我们将介绍自动驾驶除了传感器外的另一重要部分——高精地图。

做决定要基于尽可能充分的关键信息,这无可争议。自动驾驶也是一样,在当前的传感器条件下,无人车要同时依靠高精地图才能做出基于充分信息的决策。毫不夸张地说,高精地图的重要程度不逊于传感器。

为什么传感器还远远不够

目前领先的无人车厂商将 LIDAR、radar、不同视场的摄像机组合起来使用,以获得更全面的路况信息。但尽管如此复杂,这个方案仍然面临难题。

一是传感器会在某些环境下失效。很多平常工作状态稳定的激光传感器会在大量尘土环境中 束手无策 ,而且恶劣的天气情况、突然出现的障碍物等也会大大降低感知的效果。

二是传感器检测距离有限。老牌 LiDAR 厂商 Velodyne 的高端产品 64 线激光雷达称可以检测的距离为 120 米 ,国内 LiDAR 企业速腾聚创则表示,其生产的 32 线激光雷达最远探测距离高达 200 米。特斯拉 Autopilot 系统中感知距离最远的窄视场摄像机能够检测的距离也只有 250 米。检测范围有限意味着自动驾驶汽车的观察和反应时间有限,而且有效距离还要低于这个数字。

仅仅依靠传感器的缺点在于,传感器一旦失效或者出现错误,自动驾驶汽车可能会做出错误的判断。而高清地图可以帮助汽车了解当前所在的位置,周围的道路情况等。

特斯拉Autopilot各个传感器检测范围,截图来自特斯拉网站。

特斯拉 Autopilot 各个传感器检测距离,截图来自特斯拉网站。

什么样的地图才算是高精地图?

虽然目前还没有公认的高精地图定义,但是业内的共识是高精地图的精确度更高,并且可以提供更多的道路信息。除了标注道路外,高精地图提供的信息还包括道路坡度、弯道曲率、车道数或限速数值等。

以德国的高精地图公司 HERE 为例,它是高精地图领域的先行者,据 The Economist 统计,北美和欧洲的汽车中,每 5 辆中有 4 辆使用了它的车载导航系统。

HERE 用于自动驾驶的高精地图拥有多个层面的 高精度信息 ,并且可以依靠多个数据源实时更新。商用 GPS 系统精确度大约在 5 米左右,而高精地图拥有层次丰富的数据,可以帮助汽车定位精确到厘米级别。

高精地图的数据收集过程可以参考 The Economist 对 HERE 公司的报道:行驶的汽车以秒为单位通过车顶的高精度 GPS 接收器收集车辆的经纬度和高度;激光扫描器实时计算与周围 60 万个点的距离,这些点包括树、路牙、建筑物等等。同时,每隔 6 秒钟,四个 9600 万像素的摄像头会拍摄一次 360 度全景照片。

稀疏的赛道

在作者看来,高精地图创业企业的前途可以对标最近一家明星 AI 公司,旷视科技。10 月底,旷视科技 宣布正式完成 C 轮 4.6 亿美元融资

无人车、人脸支付等属于面向消费者的 AI 应用,这些领域的公司也是应用层公司;而应用背后的高精地图、人脸识别属于底层 AI 技术,这个领域的公司也相应得是底层技术公司。

底层技术公司有比较高的技术壁垒,高精地图行业也不例外。这个领域的壁垒主要有两个:一是绘制高精地图的公司需要拥有测绘资质;二是技术和资金壁垒,高精地图公司需要专业车队搜集大量数据,并要求强大的数据处理能力,因此这条赛道上值得一提的玩家在国际和国内都不多。

换句话说,高精地图数据采集行业门槛非常高,以至于它不是创业公司的游戏。

国际玩家包括 Google、HERE、以及荷兰公司 TomTom。Google 这种不差钱、技术绝对领先的巨头自不必说,HERE 和 TomTom 在行业也有几十年的积累,并且是拥有车企巨头股东。

国内则由移动互联网时代三大巨头继续统治,百度、阿里旗下高德地图、以及腾讯投资的四维图新占据优势。此外,美国初创公司 DeepMap 也得到很多关注,其 CEO 吴夏青曾任百度无人驾驶事业部首席系统架构师,而 CTO Mark Wheeler 则曾经在谷歌地图部门工作。

国内几家巨头的高精地图研发工作在 2013 年前后启动。

百度是中国最积极推动无人驾驶的科技巨头,在用于自动驾驶的高精地图开发方面也最激进,与百度的 L4 级别自动驾驶技术战略想配合。百度声称已组建国内最大规模的高精地图采集车队,其高精地图在数据精度、质量、以及规模化生产能力方面都达到了世界领先水平。8 月底,江淮汽车向百度交付了 32 辆 瑞风 S3 汽车,加入百度高精地图采集车队,将百度地图采集车辆数字提升至 280 余辆。百度预计 2017 年百度高精地图采集量将达到 30 万公里 ,覆盖全国高速和城市快速路。

相比百度,四维图新先观望了一阵子。它此前的策略是“与车厂的需求节奏保持一致”,逐步从基于 ADAS 的高精度地图过渡到 L3 和 L4 级别的高精地图。直到今年 11 月,它才宣布全面转型自动驾驶。截止 2016 年 5 月,四维图新有近 30 辆高精地图采集车,它的高精地图车队规模暂时小于百度的车队。

根据高德的数据,2016 年 9 月,高德完成了 28 万公里高速公路的高精地图采集,也做出了基于深度学习的相机的 Demo 方案。

当然,高精地图产业链不只有高精地图数据采集。产业链的下一环是地图软件服务商,他们利用软件和工具解释某地的地理数据 “代表什么”以及”怎么办”。产业链的最后一环是高精地图在辅助驾驶、自动驾驶行业的应用。

前面提到的 DeepMap 就是地图软件服务商,为无人车 提供软件 ,帮助他们实时获得精确定位。这家公司创立于硅谷小城 Palo Alto,在今年获得金沙江创投以及硅谷知名风投 a16z 的投资。

题图来自 HERE


下期预告:自动驾驶企业在面临的也许并不仅仅是技术上的难题,还有更多来自社会和政策的压力。有没有一种途径,可以让对自动驾驶痴迷的创业者可以少一些迷惘和痛苦?或者说,同一件事情,有没有捷径可寻?敬请关注下一篇报道!