想必大伙從近來的新聞中也能看出，L2+以上的自動駕駛成了整個汽車行業(yè)，乃至上游廠商都為之奮斗的目標。他們選擇的路線也都各式各樣，比如高算力自動駕駛芯片或是多傳感器融合等，然而還有一條路線被不少廠商看好，也再度引發(fā)了一波收購潮。

這條路線正是高精地圖，傳統(tǒng)的駕駛導(dǎo)航中精確至米級的地圖精度就已經(jīng)夠用，畢竟人可以負責(zé)高精度的駕駛和判斷能力。而自動駕駛汽車則更需要高精度的地圖，將更多的數(shù)據(jù)交由機器處理，作為一個給機器識別的地圖，從而保證車輛的安全行駛。

無論是汽車廠商還是自動駕駛方案商，都對這一地圖技術(shù)情有獨鐘，紛紛斥資收購。比如豐田的自動駕駛子公司收購了高精地圖創(chuàng)企Carmera，小米收購了深動科技，英偉達收購了DeepMap，以及最近博世收購的Atlatec。高精地圖這項技術(shù)吸引了不少創(chuàng)企的投入，而最近自動駕駛賽道的火熱也讓不少有心布局的公司看上了這些創(chuàng)企。此外，一些傳統(tǒng)的地圖與測繪廠商也紛紛發(fā)展高精地圖業(yè)務(wù)，希望在這個市場分一杯羹。

Atlatec：低成本易部署的測繪

Atlatec作為一家高精地圖創(chuàng)企，擁有可謂極度正統(tǒng)的德國出身，兼具歐洲頂尖理工大學(xué)卡爾斯魯厄理工學(xué)院和KZI信息科技研究中心的背景，這兩家在機器視覺上都擁有不小的實力，可能這也是為何同為德國企業(yè)的博世選擇將其收購的原因之一。

那么Atlatec的3D測繪高精地圖選擇了怎樣的路線呢？答案自然還是車載測繪模組，上圖就是Atlatec裝在車頂?shù)膫鞲衅?。與動輒使用上萬元的激光雷達方案相比，Atlatec選用了低成本的路線。主傳感器上，Atlatec采用了兩個前向攝像頭作為主傳感器的純視覺方案，每個攝像頭之間相隔40厘米。根據(jù)Atlatec的說法，這么做可以將體積縮小到手提箱大小，又不會犧牲深度圖像的分辨率。畢竟如今不少的測繪車輛在用到非固態(tài)激光雷達時，車頂或車身都要犧牲不小的空間。

車道標注 / Atlatec

在道路數(shù)據(jù)的還原重構(gòu)上，Atlatec用到了AI加手動標注的方法，畢竟即便AI已經(jīng)可以高精度地識別各種道路與元素，但手動標注才是確保數(shù)據(jù)與地圖高度一致的把關(guān)之法。

高精地圖依賴的不僅僅是道路數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)GPS地圖的定位數(shù)據(jù)還是十分重要，盡管這些數(shù)據(jù)可以由傳統(tǒng)地圖供應(yīng)商提供，但融入自動駕駛方案中，依然可以起到一定的輔助作用。因此，該模組中還包含了測繪級的差分GPS傳感器，進一步優(yōu)化了地圖精度。

差分GPS傳感器允許用到來自GPS基站的校正數(shù)據(jù)來補充實時衛(wèi)星信號，與單純利用GPS衛(wèi)星信號相比，可以說減少了在全球定位上的誤差，或者以Atlatec的說法，在GPS信號接收良好的區(qū)域?qū)⑵钭龅叫∮?厘米。

除了攝像頭和GPS之外，為了進一步補充精度，Atlatec還在該模組中加入了基于IMU的冗余傳感器。最后在處理階段通過三者的傳感器融合數(shù)據(jù)，重構(gòu)車輛及周圍環(huán)境的軌跡。

而對于博世來說，無論是攝像頭、GPS還是IMU，自己都有對應(yīng)的方案，加上又是一家知根知底的德國企業(yè)，確實算得上收購的首選了。不過目前Atlatec的地圖覆蓋范圍還不算太大，目前只覆蓋了美國、歐洲和日本地區(qū)，但被博世收購之后，可能會加快這一進程。

DeepMap：眾包制圖與AI處理

早在被英偉達收購之前，DeepMap已經(jīng)擁有不容小覷的高精地圖構(gòu)建能力，博世也在2018年投資過，但最終被英偉達納入囊中。DeepMap曾繪制了硅谷圣何塞地區(qū)的高精地圖，納入了道路和街道環(huán)境的詳細特征，語義信息的精度達到厘米級，可以準確分辨顯/隱讓行線、行駛邊界和車道線等。

圣何塞高精地圖 / DeepMap

那么他們是如何創(chuàng)建如此高精度的地圖的呢？在數(shù)據(jù)收集方面其實沒有多少特殊的，多數(shù)高精度的地圖繪制都用到了攝像頭和激光雷達，DeepMap也不例外，但他們的方案一開始就建立在眾包的概念上。在被收購前幾天，DeepMap推出了一套可擴展的地圖服務(wù)RoadMemory，允許OEM通過L2+以上的車型利用車載傳感器收集的眾包數(shù)據(jù)來自動構(gòu)建地圖，從而完善自己的高精度圖DeepMapHDR，提高其保真度和準確性。

DeepMap測繪車 / DeepMap

但對這些眾包數(shù)據(jù)的處理就用到了ML和AI技術(shù)，靠語義分割和視頻圖像推理來獲取可用的數(shù)據(jù)，這一塊屬于DeepMap的強項，卻也是英偉達的強項。英偉達在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和驗證上已經(jīng)有了多年的經(jīng)驗，自動駕駛方案已NvidiaDrive經(jīng)遍布了各大車廠也與各大傳感器兼容，可以說沒有誰比英偉達更適合完成眾包地圖數(shù)據(jù)的收集了。

小結(jié)

從以上兩家創(chuàng)企的技術(shù)路線以及被收購的情況來看，收購一方更看重的除了其技術(shù)優(yōu)勢以外，也相當看好其方案與其現(xiàn)有產(chǎn)品陣容的相性，最終實現(xiàn)一個1+1大于2的效果。無論是測繪車隊，還是眾包制圖，都有可能成為自動駕駛實現(xiàn)道路上的一大助力，英偉達和博世這樣的自動駕駛方案廠商正是看清楚了這一點。至于OEM、造車新勢力以及傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖廠商在高精地圖上的探索，那就又是另一套商業(yè)模式了。