作為一家創(chuàng)辦不久的自動駕駛公司，禾多科技把地圖擺在了一個非常重要的位置。10月13日禾多科技宣布獲得千萬美元級別的天使輪融資，領(lǐng)投方之一是國內(nèi)圖商四維圖新。10月20日和四維圖新簽署戰(zhàn)略合作框架協(xié)議，雙方圍繞自動駕駛和地圖展開合作。

　　高精度地圖還處在發(fā)展初期，自動駕駛系統(tǒng)方案商與圖商通過合作試驗(yàn)來逐漸完善彼此。四維圖新的目標(biāo)是在自動駕駛方面把高精度定位解決好。禾多科技的定位是提供L3.5自動駕駛解決方案。合作背后的核心驅(qū)動力是數(shù)據(jù)——四維圖新提供地圖數(shù)據(jù)，由禾多科技將其應(yīng)用在自動駕駛產(chǎn)品之上，同時禾多科技將采用眾包采集的方式反哺地圖。

　　在很多文章中，我們從圖商角度了解了高精度地圖如何助力自動駕駛。聽聽地圖使用者如何看待這項(xiàng)技術(shù)，成了車云菌拜訪禾多科技地圖部門負(fù)責(zé)人戴震博士的主要原因。戴震的主要研究方向?yàn)镚PS定位和導(dǎo)航，曾在德國航空航天中心和Garmin導(dǎo)航公司任職，擁有組合導(dǎo)航系統(tǒng)研發(fā)和車輛內(nèi)置地圖導(dǎo)航引擎算法的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，2016年底回國加入倪凱團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)地圖方面的工作。

　　禾多科技地圖部門負(fù)責(zé)人戴震博士戴震認(rèn)為，地圖是自動駕駛汽車上最穩(wěn)定的傳感器，也是可視范圍最大的傳感器，可以成為感知定位上的冗余備份。禾多科技的自動駕駛方案離不開地圖，他們把地圖相關(guān)的技術(shù)分為過去時、現(xiàn)在時、未來時，并且希望這三種技術(shù)能在L3.5中充分利用起來。在對話過程中，戴震還談到了他們在具體應(yīng)用中總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)和遇到的挑戰(zhàn)。

　　最后，戴震預(yù)告了禾多科技的近期動向。自有自動駕駛平臺的研發(fā)已經(jīng)完成，將會包括自研的車輛線控技術(shù)模塊、底層多傳感器模塊和自動駕駛核心算法模塊，近期會有更多消息披露。

　　以下為專訪速記摘要，車云菌做了不改變原意的刪減：

　　Q：地圖在整個自動駕駛系統(tǒng)中，扮演了什么樣的角色?

　　A：地圖是自動駕駛汽車上最穩(wěn)定的傳感器，也是可視范圍最大的傳感器，可以提供給其他傳感器很多抽象的信息。地圖可以提供冗余，可以分為兩方面來理解。一方面，當(dāng)某些傳感器數(shù)據(jù)缺失，可以用地圖數(shù)據(jù)推算。另一方面，地圖也可以用于相互校驗(yàn)，當(dāng)同一個數(shù)據(jù)有多個輸入源的時候，可以校驗(yàn)其他傳感器數(shù)據(jù)的可信度，提高整個系統(tǒng)輸出的準(zhǔn)確度。

　　基本在業(yè)界看來，L3以下自動駕駛可以不用高精度地圖，L3自動駕駛最好是有高精度地圖，L4以上一定要高精度地圖。我們要做的是L3.5解決方案，技術(shù)更向L4發(fā)展，但是想把它降到L3來使用。從這個角度來看，地圖是必須的。

　　Q：禾多科技的L3.5自動駕駛中，會用到哪些地圖相關(guān)的技術(shù)?

　　A：我們可以把地圖相關(guān)的技術(shù)分為三種：

　　一種是傳統(tǒng)地圖導(dǎo)航技術(shù)，可以把它稱為過去時，包括地圖匹配，路徑規(guī)劃以及導(dǎo)航指令系統(tǒng)。稱它為過去時，是因?yàn)檫@些技術(shù)誕生時間更早，并不是說這種技術(shù)在自動駕駛中就不用了，而是要在自動駕駛中獲得新生、得到傳承。

　　一種是現(xiàn)在時的技術(shù)，包括高精度地圖如何輔助定位、感知和控制規(guī)劃。

　　還有一種未來時的技術(shù)，就是眾包地圖采集。以前地圖是一個給予者，車是使用者，未來車會成為地圖的修改者、采集者。

　　我們希望過去時、現(xiàn)在時、未來時這些技術(shù)，都能在L3.5中得到充分應(yīng)用。同時，我們還有一個基于地圖的模擬器，用來驗(yàn)證各種地圖算法、車輛在各類場景中的行駛狀態(tài)和可視化展示。

　　Q：在實(shí)際應(yīng)用中，有哪些要借助地圖的具體場景?

　　A：我們在實(shí)際測試中遇到的一個問題：下匝道時，一般會用攝像機(jī)觀察車道線的變化，來保證車輛在車道內(nèi)行駛。當(dāng)車道彎曲比較大的時候，攝像機(jī)反饋的結(jié)果不太理想，這時就需要用到地圖的先驗(yàn)數(shù)據(jù)，根據(jù)車輛的姿態(tài)擬算兩側(cè)車道線的數(shù)據(jù)

　　如果有了地圖數(shù)據(jù)，我們還可以有效提高感知算法的效率和準(zhǔn)確率。比如，過濾掉地圖中固有的標(biāo)識物信息，可以讓有限的計(jì)算資源集中在道路上可能對車輛造成影響的物體上。

　　Q：目前自動駕駛在使用高精度地圖時，面臨的最大難點(diǎn)是什么?

　　A：現(xiàn)在最大的難點(diǎn)在于，高精度地圖現(xiàn)在擺在面前，但是卻無法很好使用。在我們看來，地圖本身成本并非車廠不可接受，難的是如何充分利用地圖。要不就是技術(shù)不成熟，要不是就是傳感器過于昂貴。對于低成本的傳感器，傳感器采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量是否達(dá)標(biāo)、是否可以與地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配(目前圖商提供的多數(shù)是矢量地圖數(shù)據(jù)，有一些提供所謂的特征地圖數(shù)據(jù))等也是目前面臨的問題。特別是現(xiàn)在針對不同場景的自動駕駛的傳感器方案還未確定的情況之下更是如此。

　　Q：現(xiàn)在有很多互聯(lián)網(wǎng)公司開始用眾包采集的方法生產(chǎn)地圖，這種地圖和圖商提供的自動駕駛高精度地圖有什么區(qū)別?

　　A：我認(rèn)為理想的高精度地圖應(yīng)該包括高精度矢量地圖和一部分特征地圖。

　　簡單來說，把傳感器采集到的地圖源數(shù)據(jù)經(jīng)過提取后可以得到特征值，形成特征地圖;在此基礎(chǔ)上再做抽象、處理和標(biāo)注，就能得到矢量地圖，主要包含路網(wǎng)信息、道路屬性信息、道路幾何信息，以及路上主要標(biāo)識物的抽象信息。特征地圖是地圖源數(shù)據(jù)的高信息量和矢量地圖的小體量之間的中和, 它的產(chǎn)生主要受高精度定位所驅(qū)動。

　　目前幾個大圖商都能提供的就是高精度矢量地圖。部分圖商在矢量地圖的基礎(chǔ)上，加了定位用的特征地圖。

　　在利用特征匹配做定位時，特征地圖匹配度更好，使用起來也更方便。相比之下，矢量地圖體量更小，普適性更好一些。但缺點(diǎn)在于，經(jīng)過那么多層抽絲剝繭之后，一部分幾何特征信息會丟失掉。在應(yīng)用矢量地圖進(jìn)行高精定位時，其預(yù)處理的難度要大于特征地圖。

　　單純利用傳統(tǒng)意義上的特征地圖恐怕還不能滿足自動駕駛的需求。比如矢量地圖可以做點(diǎn)到點(diǎn)的路徑規(guī)劃，因?yàn)樗寺肪W(wǎng)信息，而這些信息很難體現(xiàn)在特征地圖中。

　　想滿足L3.5，矢量地圖和特征地圖都是需要的。

　　Q：和傳統(tǒng)高精度地圖采集車相比，眾包車只能算是低配版采集車。未來自動駕駛汽車眾包采集高精度地圖時，禾多科技如何做到用低配版采集車獲得的低精度數(shù)據(jù)生產(chǎn)出高精度地圖?

　　A：地圖供應(yīng)商還是地圖的主體提供商，眾包車只是做一些修修補(bǔ)補(bǔ)的工作，在某一些信息上提供實(shí)時更新。更新質(zhì)量如何，還是要地圖供應(yīng)商最后來統(tǒng)計(jì)確定，并做好質(zhì)量檢測。

　　我們要和圖商確定回傳哪些信息，什么樣的質(zhì)量可以回傳，用什么數(shù)據(jù)傳輸格式，用什么樣的回傳鏈路等。我認(rèn)為未來也會根據(jù)車輛配置的不同，來確定需要回傳哪些內(nèi)容，而不是所有眾包車都規(guī)定相同的回傳量。

　　Q：特征地圖的存儲量會比較大，實(shí)際應(yīng)用中要如何解決這個問題?

　　A：高精度矢量地圖和普通導(dǎo)航地圖的體量類似，但特征地圖體量比較大。我個人認(rèn)為比較合理的方法是在關(guān)鍵點(diǎn)上做特征地圖。比如在匝道附近或者交叉路口的位置就需要配合豐富的地理信息。

　　至于存儲在本地還是云端，我認(rèn)為短期內(nèi)高精度地圖還是會做到本地。放在云端還涉及網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的問題，關(guān)系到自動駕駛的信息安全。