宽凳科技发布大规模全自动高精地图技术助推自动驾驶落地《资讯》

发布时间：2020-08-17 12:59:05 阅读：次来源：油锯厂家

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地图作为人类文明的坐标，始终是展现人类探索与文明发展足迹的载体。随着时代发展和科技的进步，地图不断被赋予新的内涵，功能不断拓展，作用不断延伸，在国家经济社会发展、人民群众生活中发挥着越来越重要的作用。3月29日，宽凳科技在中国测绘科技馆举办“精无止境——大规模全自动高精地图技术发布会”，正式对外展示宽凳科技在大规模组网、自动化处理、地图采集等方面的领先优势与技术实力，迎接自动驾驶时代到来。宽凳科技选在中国首家以测绘为主题的国家级专门类展馆——中国测绘科技馆举办发布会，也体现了国家对发展中国自身地图测绘技术的支持。

宽凳科技创始人兼CEO刘骏，宽凳科技联合创始人兼CTO冯汉平博士，清华大学汽车产业与技术战略研究院院长助理、副研究员刘宗巍博士，北京市交通科研所所长梁玉庆，中国卫星导航定位协会评审中心主任张力及自然资源部相关领导等莅临发布会现场。

助推自动驾驶落地，开启智慧出行时代

在大众关心的自动驾驶安全出行问题上，高精地图无疑是重要一环。过去十年，传统电子导航地图帮助人类驾驶员游走于城市之间，但在自动驾驶技术发展的热潮中，“地图”被提出了更高的要求，它不再是简单的指明方向和提供道路拥堵情况，还需要实时更新数据，为自动驾驶汽车提供先验信息，精度更是到了厘米级。

如今在高精地图领域已有众多玩家入局，其中不乏互联网巨头，但在这个新兴领域的战场中，谁掌握了核心技术，谁能把握机遇和时间优势，谁就能成为行业新的主导者。

宽凳科技创始人兼CEO刘骏 ? ?

宽凳科技创始人兼CEO刘骏表示：“每一次产业的革命都是技术与环境条件同时到位才会爆发一个新的市场机会。今天高精地图在这种机会下，将通过技术、模式、需求三个方面焕发出新的产业。”

宽凳科技在2019年1月就已经获得了“导航电子地图甲级资质”。在技术方面，得益于人工智能的支持，宽凳科技能够对地图数据收集和数据分析的工作进行深度的开发。目前这套人工智能技术已经能够高度自动化地生成精度高、要素丰富的高精地图，同时实现大规模组网。其次，在模式创新方面，智能驾驶、智能网联车的普及，使高精地图的制作模式第一次有了真正颠覆性的机会。随着辅助自动驾驶和自动驾驶的快速发展，也衍生出了更多的需求，这也将促使整个产业的更新和发展。

本次发布会上，宽凳科技展示的高精地图中不仅呈现出了基础地图的道路形状、坡度、曲率、铺设、方向等信息，在车道线类型、车道宽度、路边地标、防护栏、道路边缘类型等也都有详细数据，将为行业开发者及合作伙伴研发自动驾驶提供了有力的技术支持，也推动了多种场景下自动驾驶的商用落地。

此外，5G的到来也为实现自动驾驶提供了温床，5G可以解决自动驾驶对通信网络“高带宽、低时延、高可靠”的关键要求。自动驾驶与5G的结合更是业界公认的变革之一，有5G+高精地图技术的合力推动，自动驾驶产业的商业化进程也将加快速度。

技术颠覆+成本颠覆，宽凳掌握自动驾驶落地核心优势

一直以来，“技术和成本”都是高精地图面临的最大挑战之一，因此自主研发和量产能力成为高精地图降低成本、展开规模化生产的关键所在。

清华大学汽车产业与技术战略研究院院长助理、副研究员刘宗巍博士

清华大学汽车产业与技术战略研究院院长助理、副研究员刘宗巍博士认为，自动驾驶技术在汽车行业的飞速发展下逐渐成为业界焦点。但想要为用户带来真正意义上有效且好用的自动驾驶体验，这其中却有很多困难。宽凳今天发布的全自动高精地图技术意义重大，而且机会也是空前的大。

在高精地图领域，宽凳科技具备完整自主知识产权，是拥有从采集设备到数据制作全流程自主技术研发能力的高精地图数据提供商，这些也使宽凳科技建立了自身的成本优势。

对于高精地图提供商来说，一张高精地图完成绘制交付，并非代表工作的完结，而是地图更新闭环的开始。假如一张高精地图无法保证持续更新，那么信息滞后的安全风险会持续升高。

在自动驾驶出现之前，传统电子导航地图的使用对象是车主，而在自动驾驶环境下，高精地图的使用对象是自动驾驶系统的车辆本身。这就需要将路况的误差范围控制在厘米级，确保自动驾驶的安全性和可靠性。高精地图就像是自动驾驶汽车的大脑，指引着正确的方向。

面对不断变化的道路信息，在地图内容更新方面，宽凳科技采用不同智能信息源相互验证，来提高可信度。

AI赋能，高精地图“精无止境”

高精地图的完成需要经过外业工作人员采集数据，再由内业工作人员做进一步处理，最后通过一系列算法更新至地图中。发布会上，宽凳科技高级产品经理邹洋讲述了宽凳科技高精地图的采集过程。

宽凳科技高级产品经理邹洋

面对复杂的立交桥、没有GPS信号的超长隧道等，宽凳科技的自动化技术依然可以自动生成路灯、指示牌等基础设施，道路标志，甚至是道路上的虚线。有了这样丰富的道路信息，自动驾驶车辆在有着“天下第一隧”的秦岭终南山隧道中也能安全行驶。

宽凳科技产品总监孙旭

现场，宽凳科技产品总监孙旭展示了大量城市不同场景的高精地图，其中包括：北京、上海、广州、苏州、重庆等。同时详细介绍宽凳在高精地图的自动化处理过程中充分运用了AI技术，通过对不同城市场景，不同道路场景的深度学习和模型训练，形成大量的知识数据，通过人工智能系统全自动完成识别、特征点提取、精准测量以及车道网络拓扑的构建。道路上的各种地物，包括车道线、地面标志，交通标志等道路设施的精准位置信息和语义信息在宽凳高精地图中都得到了完整和准确的展示。

宽凳科技成功举办大规模全自动高精地图技术发布会，不仅使其占据了自动驾驶领域核心之位，实现从无到有的跨越，更引领中国自动驾驶实现弯道超车快速发展。伴随新一代地图的演进，势必将改变人们的生活，宽凳科技将为智慧出行提供更安全便捷的体验，推动自动驾驶商业落地早日实现。

在大规模全自动高精地图技术发布仪式后，多家媒体还对宽凳科技创始人兼CEO刘骏先生，宽凳科技联合创始人兼CTO冯汉平博士进行了专访。专访中关于高精地图、自动驾驶行业、高精度导航服务等方面进行了深入讨论，并对专访媒体提出的问题进行了解答。而我们也在会中，针对5G技术应用、车路协同、地图更新、自动驾驶辅助精准度等消费者较为关心的问题进行了提问。

问：现在5G技术已经开始被广泛的讨论，我想问一下，您觉得这个技术对于打破现阶段自动驾驶、智能交通领域，有什么瓶颈它可以解决，另外它可以带来什么影响？

刘骏：这个也是比较好的一个问题。5G肯定对于自动驾驶会有深远的影响，现在的自动驾驶基本上还是集中于怎么样来改造车本身。5G就带来了怎么样改造周围的环境，使这个自动驾驶更能够提供更丰富的信息，来帮助自动驾驶。现在热门的话题就是车路协同，5G在这个方面还是会起很多作用，比如说5G最大的好处就是延时很低，如果发现前面的目标，车的速度是每小时比如100公里的话，它一秒就要走30米的路，你如果稍微有点延迟，你发来的信息可能已经是过期的信息了，5G的低延时，保证了前方的信息能够以低延迟的速度发给我们，发给车。

同时5G更重要的它能带来定位的作用，虽然它的定位也不是完整的解决方案，但是至少它也可以起到辅助的作用。

回到刚才说的车路协同，某种程度上来讲现在已经有车路协同了，比如说大家现在比较习惯用的实时路况，实际上这就是某种程度上的车路协同，现在是人脑处理信心决定怎么走，将来是计算机来做。

现在的车路协同落地在什么地方呢？其实它落地在地图上，将来车路协同，5G来了以后，它最终共同的语言，是告诉你，你在哪里，精确的定位，包括非常多的信息，落地的平台也是高精地图上，通过高精地图影响自动驾驶。所以从这个角度来看，高精地图将来在车路协同上也会起到非常关键性的作用。

从技术的路线宏观角度来讲，大家觉得可能现在先从L2然后到L3然后到L4上去，可能到了L3之后，是不是直接进入L4？现在看起来还是有点技术难度的，可能在中间可能会多出来一个新的步骤，比如说部分路段实现L4，但这种情况下是由车路协同来帮助，这样看起来高精地图技术性更强一点，所以我们觉得高精地图将来的应用场景，不光是从车辆本身，还会帮助整个智慧城市车路协同，现在讲的智能高速、超级高速公路上起到很大的作用。

问：有一个视频里没有信号的隧道，制作了高精地图。将来遇见这种5G信号不稳定的情况，会对高精地图的形成一些影响吗？

刘骏：其实这里面您问了两个问题：一个是现在这个是怎么测出来的，因为现在没有GPS的情况下测高精地图也是比较困难的一件事情，比较好的是我们有强大的算力来帮助我们，比如我们通过隧道建模，把隧道的模型建立起来，把它摆到地球上对应的位置，这个是对算法的考验。但是这个算法带来一个问题是什么呢？就是它的计算力很大，所以你可能在服务器上做这个问题不大，但是你到现场做，把这个计算力放到车上的话，刚才刘博士也说了，可能它的耗电能量会超过你电动车的本身。我们现在还是可以解决，通过加强计算力把这个东西算出来。

第二个问题就是，自动驾驶车在隧道里怎么定位的问题，那个时候不能靠超强的计算力或者超昂贵的硬件解决，那个时候就需要用高精地图倒过来帮助你，就是假定你这个地图上已经画过这个地图上，它可以通过刚才看到的定位，它通过图像跟高精地图实时的比较，形成自己对自己环境的感知，这个可以低成本的，也是某种程度上高可靠性的实现自动驾驶的定位和感知。这个其实有点像人学习，人脑子里是没有经纬度的概念的，但是人怎么定位的？人就是看周围的环境，你看这个楼在这儿，那个楼在那儿，我知道我在地铁口，我知道我在哪里。其实高精地图定位也是这样的原理，只不过它的原理是以已知的目标跟地图比较，就知道我在哪里，这样它就是地图上的一个点。

问：我接着车路协同的事问一下，现在的高精地图可以利用高精地图为自动驾驶带来方便，但是可能中级率还没有那么高，而且路况的变化千变万化，不可控，比如说遇到临时修路、潮汐车道，突发情况怎么应对？因为前面的车没有探知的情况下，第一个遇到，这种情况怎么应对？

刘骏：这个实际上是讲众包的，刚才讲变化检测的问题。刚才我们演示过，我们的定位技术，对前方的实时感知是会跟高精地图做比较，如果它发现比较了确实是不太靠谱，所以现在的这个技术情况下，L3是能脱手但还不能脱心，这个时候如果车遇到状况，还是需要你接手的。当然L4你就是做脱手加脱心的，早期的时候可能会用车路协同什么方法，把这些信息告诉你，这个是我们将来下一步做的。但是L3为什么我们还叫辅助自动驾驶，还不是一个完整的自动驾驶，所以还是要有接手。这个体验是很糟糕的，总让你接手是很不好的体验，但是总体来说对于高精地图提出了一个更新的频率、更新的覆盖率这样更高要求，高精地图的未来就在这儿了，怎么样以最快的速度发现它，同时以最快的速度处理完，再推下去，这样会尽量减少后面的人的影响，哪怕你可能前100个人可能是稍微受点影响，但是希望减少到越来越少越好，至少现在是这样的技术路线。

问：更新频率的问题，会不会像现在的传统地图，更新是分区域的建议更新，还是说整体性的。你所在区域可能附近5到10公里自动给你做更新？

刘骏：我们更新将来肯定是自动的，应该做到用户无感知的更新。但是这里面由于带宽、流量等组合的因素，一般都允许增量更新，增量更新本身就是复杂的技术，怎么样把地图能够不是所有地方的更新，只更新一小块，更新地图一小块有最大的问题是，它有一个牵一发而动全身的问题，有一个网络连接的问题，这里改了可能相关的都要改什么的，这个有一个比较大的问题，如果你数据结构做的一旦有问题，就可能会出现复杂的场景。国际上，增量更新上的研究还是有些的，我刚才提到的NGS，实际上就是支持增量更新的模式，你只要更新你那一块地方，如果真的只有这一块地方变化，它只要更新这一块，跟原来怎么融合，这个相对来说标准上还是解决了一个技术问题。

问：您觉得它的更新频率要达到什么样的程度才能够保证L4是可以安全行驶的？

刘骏：将来一个车比如说马路上遍地的车都是自动驾驶，稍微有一点点风吹草动、一点点的变化它立马就要显示出来，这就是对于你后台处理能力的极大的考验。今天您看到的处理出来的，是非常大的计算机的集群在后面做。假定到将来的计算能力继续加强，集群继续加大，也许可以做到甚至秒级的更新，这个技术上是可能的。现在是达不到，因为计算力的要求还是非常的高。如果达到真正的秒级或者分钟级，我认为还是会有本质的变化。但是完全不靠众包，完全不靠环境的支持，比如说车路协同的支持，我认为还是有一定的难度的。

冯汉平：这个更新，其实也是一级一级的来做的，所有的人在做更新的时候，一开始比如像我们专业的地图采集团队，一开始是靠自有的采集车，根据各种各样的信息派自己的专业的采集车实现地图的重新收集和更新。再下一步我可能是说，我有相对廉价的设备装到车上，这些车可以实现地图的更新，这个也是分步骤的。可能下一步先做到，能够有一个比较大的覆盖，例如经常有很多车能够经过这个地方，这些车可能不一定带自动驾驶功能，但是它可以告诉我说这个地方地图的变化，如果说我自动驾驶车开过来的时候，我发现前面刚好有一辆车，比如说五分钟前开过去，这个车告诉我地图跟原来一样，这个时候我就有更大的信心让自动驾驶去完成。如果它告诉我这个地方地图很有可能变了，或者两三辆汽车告诉我这个地方有可能变了，虽然我没有更新，但是我知道地图这个传感器就不那么可靠了，自动驾驶就可以切换到相对安全的模式，比如说提醒你随时接管，或者不允许你继续使用自动驾驶功能。这个首先可以保证自动驾驶的安全行驶。

比如说高速的场景相对更容易实现一些，其它可能更复杂。这是一个很难有标准答案的问题，对于自动驾驶的安全来说，它讲究的是一个冗余，冗余就是当我有一个传感器失效的时候，其它的传感器可以补足使得车辆行驶或者车辆停下来是安全的。高精地图做的频率更新越好，保证我这个传感器的质量越高，对于其它传感器的要求就更低一些。地图做的越好，我们离这个目标越近，但是同时我们也要意识到，无论怎么样地图都不可能是百分之百准确的，你总会有第一辆碰到地图更新的这样一辆车，自动驾驶的其它功能也会同步发展，形成一种冗余，去应对这样的场景。