【泰伯網(wǎng)】（記者 劉小賢）最近有朋友說，身邊人越來越多地談到智能駕駛，他也是實在有點不明白，做傳感器的、做地圖的開發(fā)者們，怎么突然都打起了汽車的主意?

　　相信跟這位朋友有相同想法的人并不少：隱隱感覺自動駕駛將是大勢所趨，卻又有點稀里糊涂：傳統(tǒng)的空間信息技術(shù)行業(yè)怎么搭上這趟“未來快車”?為了深入探討空間信息技術(shù)行業(yè)、空間大數(shù)據(jù)、高精度地圖和智能駕駛之間的關(guān)聯(lián)，在本文之外，我們還將在2017年6月13日-14日于北京召開的WGDC2017全球地理信息開發(fā)者大會智能駕駛峰會上，將更為詳盡的討論一一奉上。

　　提到智能駕駛和空間信息技術(shù)的“前緣今生”，還要從智能駕駛講起。

　　隨著人們對安全、舒適的駕駛體驗的不斷追求，自動駕駛成為汽車的新方向。

　　目前的自動駕駛可分為兩類。一類是目前非常火爆的智能駕駛，更強(qiáng)調(diào)的是車的自主駕駛以實現(xiàn)舒適的駕駛體驗或人力成本的節(jié)省， 典型的例子為百度和谷歌的無人車;一類是ADAS(全稱為 Advanced Driver Assistance System，即高級輔助駕駛系統(tǒng))，發(fā)展歷史已久，早在1970年就已進(jìn)入車廠布局中。兩者都是利用安裝在車上的各式各樣傳感器收集數(shù)據(jù)，并結(jié)合地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)計算，從而實現(xiàn)對行車路線的規(guī)劃并控制車輛到達(dá)預(yù)定目標(biāo)。

　　殊途同歸，ADAS也可以視作無人駕駛汽車的初步實現(xiàn)，隨著ADAS實現(xiàn)的功能越來越多，將漸進(jìn)式地實現(xiàn)無人駕駛。根據(jù)麥肯錫報告稱，無人駕駛有四個關(guān)鍵性技術(shù)：傳感器、處理器、算法軟件和高精度地圖。

　　制圖與高精度地圖

　　“沒有一家汽車生產(chǎn)商愿意成為一家地圖公司，但是沒有高精度地圖，無人駕駛汽車就沒有辦法安全上路。”硅谷高精度地圖科技公司DeepMap對泰伯網(wǎng)這樣表示。

　　幾年前，汽車制造商通過低精度地圖結(jié)合自主定位，完成路徑規(guī)劃。而這一模式也一直延續(xù)至今。而傳統(tǒng)的空間信息技術(shù)在這其中扮演及其重要的作用：底圖由遙感手段獲得，經(jīng)處理后生成地圖。結(jié)合定位功能，利用地理信息系統(tǒng)進(jìn)行空間分析，完成路徑規(guī)劃。

　　但這一模式在無人駕駛時代將得到一次徹底“升級”。低精度的地圖將不再適用，除了基本元素，還需要在地圖中添加了高度信息、全景圖、環(huán)境特征(如橋梁、路標(biāo)和護(hù)欄)等信息，以建立及其精細(xì)的三維地圖數(shù)據(jù)——即專業(yè)測繪人員口中的高精度地圖。此外，由于運算量激增，系統(tǒng)決策除了簡單的路徑分析，還需要將地圖與傳感器實時獲取的環(huán)境信息進(jìn)行比對，對車輛進(jìn)行厘米級定位甚至直接操作車輛。

　　由“低精度”地圖向“高精度地圖”進(jìn)化，需要計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、三維建模等底層技術(shù)的配合，這對測繪遙感人員提出了更高的要求，而他們也自然成為自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈條中不可或缺的一份子。這僅僅從BAT中就可以管中窺豹。幾年前，很多空間信息技術(shù)從業(yè)人員集中在BAT地圖部門、四維圖新等大型圖商中，而如今隨著其對自動駕駛領(lǐng)域的布局，傳統(tǒng)地圖部門技術(shù)人員很多也被分配到了自動駕駛部門。

　　四維圖新CEO程鵬也曾表示過類似的觀點，“我們做地圖本身就是一個搜集、傳感、識別、發(fā)布的過程，所以這個不一樣，對我們來講沒變化，現(xiàn)在順理成章水到渠成，沒有做任何變化，以不變應(yīng)萬變，萬變不離其宗，從地圖采集到路況的采集到無人駕駛，原理都是一樣的，只不過應(yīng)用場景變了，原來給人用，現(xiàn)在給機(jī)器人用。”屆時，他也將出席本屆WGDC2017。

　　畢業(yè)于武漢測繪科技大學(xué)的蔡金華，碩士時的專業(yè)是“地理信息系統(tǒng)與地圖學(xué)”，是一個典型的“地信人”，也成功地完成了他的“跨界”。他現(xiàn)在在京東商城負(fù)責(zé)智能駕駛方面的研發(fā)，只不過這里的智能駕駛不是指汽車，而是機(jī)器人。他在做另一種“機(jī)器人地圖”。在自動駕駛領(lǐng)域，其實還有一個重要分支卻被大家忽略，就是機(jī)器人自動駕駛。機(jī)器人可以在物流、運輸、商業(yè)等領(lǐng)域發(fā)揮至關(guān)重要的作用。他也將在WGDC2017上，給大家分享機(jī)器人智駕的故事。

　　一言以蔽之，智能駕駛離不開地圖，地圖在智能駕駛時代，大有可為。

　　遙感手段與無人駕駛傳感器

　　激光雷達(dá)在無人駕駛領(lǐng)域扮演著無可替代的角色。遙感手段利用各類傳感器對物體進(jìn)行探測。包括光學(xué)傳感器、高光譜傳感器、多光譜傳感器、SAR、InSAR、激光雷達(dá)(LIDAR)等等。

　　在被問到激光雷達(dá)在未來兩年的發(fā)展趨勢是什么時，數(shù)字綠土總經(jīng)理趙寶林的回答十分干脆：“降價。”趙寶林表示，在激光雷達(dá)領(lǐng)域除價格外，體積、一體化程度、全固態(tài)都是亟待解決的問題。而在智能駕駛即將到來的時代，量產(chǎn)能力也對各大激光雷達(dá)廠家提出了巨大挑戰(zhàn)。趙寶林也將在WGDC2017上，與我們探討激光雷達(dá)、高精度地圖與自動駕駛的相關(guān)問題。

　　在地理信息行業(yè)中，激光雷達(dá)獲取的點云數(shù)據(jù)一般應(yīng)用于文物保護(hù)、變形監(jiān)測、數(shù)字城市的模型建立。但是在今天，Lidar有了一個新的應(yīng)用場景：裝載于無人駕駛的車輛上，感知周圍百米范圍左右的環(huán)境。

　　激光雷達(dá)可以被用于探測車輛與目標(biāo)物間的距離，還能對行駛路徑上的目標(biāo)物進(jìn)行探查，同時為地圖繪制提供輔助。通常，傳感器借助激光來照亮車輛周邊，然后進(jìn)行光學(xué)分析，創(chuàng)建高清數(shù)字影像，可對車輛周邊100米內(nèi)的范圍進(jìn)行全方位地探查。

　　汽車應(yīng)用對激光雷達(dá)需求頗為強(qiáng)大，這吸引了不少新的競爭者進(jìn)入該新興領(lǐng)域。這其中包括Quanergy、禾賽科技等。隨著Lidar技術(shù)在自動駕駛行業(yè)的深度應(yīng)用，其問題也逐漸顯現(xiàn)出來：現(xiàn)有產(chǎn)品在克服成本、重量、尺寸、設(shè)計及無縫供應(yīng)上存在著諸多挑戰(zhàn)和難題。而其價格和產(chǎn)量問題既帶來了挑戰(zhàn)，也帶來了很多機(jī)會。

　　在機(jī)會前景下，有著豐富經(jīng)驗的傳統(tǒng)遙感公司也異軍突起。業(yè)務(wù)范圍也紛紛從機(jī)載雷達(dá)擴(kuò)展到車載雷達(dá)。與之相比，一些企業(yè)繞過Lidar這一高成本的選項，轉(zhuǎn)而選擇成本較低，技術(shù)難度較小的傳感器，攝像頭就是其中的一個解決方案。以Mobileye為典型代表的公司正在試圖改進(jìn)基于攝像頭的解決方案，再利用計算機(jī)視覺技術(shù)對周遭環(huán)境加以識別。Mobileye中國區(qū)總經(jīng)理蘇淑萍指出，ADAS在硬件方面第一要考慮功耗、成本和尺寸，第二要持續(xù)不斷地把新功能在同一平臺上實現(xiàn)集成。第三則是協(xié)調(diào)鏡頭的角度、有效的識別距離和分辨率三者之間的矛盾。她也將在即將到來的WGDC2017上分享她的觀點。

　　無論是攝像頭也好，Lidar也罷，傳統(tǒng)的遙感手段都可以為智能駕駛提供了眾多可能。中國工程院院士李德毅也表示，傳感器在帶來感知的同時，不能取代認(rèn)知。我們還需要靠一個駕駛大腦來實現(xiàn)對汽車全局的認(rèn)知和控制合成。

　　地理信息系統(tǒng)與無人駕駛算法

　　地理信息系統(tǒng)區(qū)別于其他信息系統(tǒng)的核心方面就是其具備的空間分析功能?？臻g分析是指基于地理事物，以空間運算為方法，提取空間信息技術(shù)特征、分析未來發(fā)展趨勢等。最為經(jīng)典的方法包括緩沖區(qū)分析、網(wǎng)絡(luò)分析等。

　　在一臺移動的無人駕駛車輛內(nèi)，會產(chǎn)生數(shù)以T計的數(shù)據(jù)。算法負(fù)責(zé)處理這些海量數(shù)據(jù)并實時合成車輛周圍的環(huán)境信息。隨后算法將向駕駛員提供輸出信息或者指示系統(tǒng)將如何主動干預(yù)車輛的控制。這將需要一些最為復(fù)雜的車載軟件集成，因為算法指定的諸如采取緊急剎車之類的操作對于確保安全極為關(guān)鍵。

　　在這一過程中，一個需要優(yōu)先解決的問題是利用算法更加精確地合成傳感器數(shù)據(jù)并更加有效地進(jìn)行處理，因為這將避免數(shù)據(jù)過載或延緩。二是創(chuàng)建各種算法，在各種不同的環(huán)境下，如周邊出現(xiàn)兩車碰撞時，實現(xiàn)更加安全的車輛導(dǎo)航并更加準(zhǔn)確地預(yù)測所有可能的人類行為(包括潛在的非理性反應(yīng))。

　　上述過程中涉及的海量數(shù)據(jù)大多具有空間屬性，我們也稱之為空間大數(shù)據(jù)?？臻g大數(shù)據(jù)區(qū)別于其他數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中包含著多種空間關(guān)系，包括拓?fù)潢P(guān)系、距離關(guān)系、方位關(guān)系等。對于具有空間屬性的數(shù)據(jù)，采用空間分析的算法將得到事半功倍的效果。因此基于算法的空間分析方法，應(yīng)用于智能駕駛中同樣十分重要。

　　上文提到的Mobileye也是ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng))領(lǐng)域最具實力的公司。ADAS以計算機(jī)視覺作為其技術(shù)基礎(chǔ)，利用相機(jī)傳感器拍攝的圖像，利用其強(qiáng)大芯片和算法預(yù)測潛在的碰撞、追尾等交通威脅。同時，系統(tǒng)實時收集的數(shù)據(jù)可實現(xiàn)對高精度地圖的實時更新。如文首所說，ADAS在輔助駕駛領(lǐng)域無疑是領(lǐng)先的。而在無人駕駛領(lǐng)域，則需要更強(qiáng)大計算能力的芯片和處理系統(tǒng)，以確保對更為復(fù)雜路況的分析。

　　無論是那種數(shù)據(jù)處理方式，空間分析方法都有著巨大的潛力。GIS將作為一把利器，出現(xiàn)在智能駕駛硝煙四起的市場中。

　　結(jié)語

　　隨著空間信息技術(shù)從業(yè)者越來越多地進(jìn)入智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈，汽車行業(yè)也將成為空間信息技術(shù)和空間大數(shù)據(jù)最重要的應(yīng)用場景之一。汽車作為未來世界中最具潛能的終端之一，將融合數(shù)個行業(yè)。汽車既作為空間大數(shù)據(jù)的收集端，也作為空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用端，將成為測繪地理信息行業(yè)的一個重大機(jī)遇，地圖、導(dǎo)航、駕駛……都將發(fā)生深刻變革。而我們每個人，既是這場變革的旁觀者，也是這場變革的參與者。

　　歡迎大家參加WGDC2017——智能駕駛與高精度地圖峰會!