6月15日，在WGDC2018自動駕駛地圖峰會上，就“車廠眼中的自動駕駛地圖”的題目，五位地圖界的重磅級人物進行了一場精彩的圓桌對話。

　　論壇由北京智能車聯(lián)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心總經(jīng)理孫亞夫主持，四位嘉賓分別為：

　　北汽新能源智能駕駛高級經(jīng)理王雪瑩

　　蔚來汽車無人駕駛高級經(jīng)理費賢松

　　戴姆勒大中華區(qū)自動駕駛部門高級經(jīng)理Bernhard Morys

　　Navteq（現(xiàn)Here地圖）創(chuàng)始人Russell. Shields

　　以下為論壇實錄：

　　孫亞夫：我心里面有一個想法，雖然我做地圖很多年，但是對自動駕駛地圖是一點不懂。人開車的時候是不需要地圖的，為什么自動駕駛汽車需要自動駕駛的地圖？

　　先把問題拋出來，在座的嘉賓是如何定義車廠眼里面的自動駕駛地圖，也就是說自動駕駛需要什么樣的地圖？就是從車廠角度來看的話。

　　王雪瑩：大家好！我是來自北汽新能源智能駕駛業(yè)務(wù)的王雪瑩。

　　在我們眼里，無論是ADAS還是自動駕駛觸及到一些功能和要應(yīng)用到一些場景的時候，地圖不可或缺。這分為兩個層面，一個層面為了保障行車的安全，對地圖有一些最基礎(chǔ)的要求，例如說定位，例如說識別道路特征，這是為了去解決安全性和定位性的問題。還有未來可能要做的動態(tài)信息，能把目前導(dǎo)航地圖上已有的一些功能也能應(yīng)用到高精地圖當(dāng)中去，這樣可以改善在自動駕駛車輛的舒適性。

　　在我們看來，目前是至少需要這兩方面的信息，但是道路可能還比較長。

　　費賢松：大家好！我是來自蔚來汽車無人駕駛部的費賢松。

　　在我們看來，高精度地圖是能夠被機器讀取的。傳統(tǒng)的導(dǎo)航地圖更多的是被人讀取，高精度地圖更多的是為了定位自己，這是最主要的看到高精度地圖的樣子。各位嘉賓講到它的精準(zhǔn)性，還有信息的新鮮度，還有它是不是很容易獲??？能夠比較便宜的獲取數(shù)據(jù)，這是我們比較看重的。當(dāng)然，最最重要的是安全。

　　在無人駕駛、自動駕駛以后，地圖的加工、制作以及后面各種保密插件的一套流程怎么去保證公路安全？這是我心中的疑惑。希望各位在地圖和定位行業(yè)的技術(shù)專家和朋友們共同把這塊攻關(guān)下來。

　　孫亞夫：為什么要談車廠對地圖的看法？咱們知道不同的駕駛系統(tǒng)可能對地圖使用的方式是不一樣的，它用的要素也是不一樣的。也就是不同自動駕駛車商對自動駕駛地圖的要求是不一樣的。在這里我想問Bernhard Morys，從戴姆勒做自動駕駛角度來看，你們認為最核心的自動駕駛地圖需要哪一些東西或者是需要哪一些技術(shù)？

　　Bernhard Morys：在談需要什么地圖之前，先談一下為什么需要高精度地圖？我們是希望做自我的定位。越多的要素在里邊就能更好地來做自我的定位。除了定位外，我們也要知道往哪個方向走。攝像頭可能會被不同的物體所遮擋，沒法從車上的傳感器看到具體的車道線，這時候我們就需要高精地圖來提供非常精準(zhǔn)的車道線等信息?？梢宰屛覀冎澜酉聛韮砂倜?、三百米，甚至更遠距離的情況。

　　比較重要的是，我們想知道比較遠的距離有哪些事情，或者有哪些情況會發(fā)生。比如說，前面遇到一個事故或者擁堵的時候，我們會有一個緊急的剎車。如果我們知道一公里甚至一公里以外，會有一個比較長的堵塞，我們可以提前去做駕駛策略的調(diào)整，去提高整個自動駕駛的舒適性。

　　孫亞夫：高精度地圖有利于系統(tǒng)來進行計算，加快我們的計算過程，目前車廠的計算力不足以用于實時處理大量的數(shù)據(jù)，所以高精度地圖本身可以加快在自動駕駛過程當(dāng)中的計算。我們接著問下一個問題，現(xiàn)在的自動駕駛地圖和原有的車廠地圖相比，對于車廠的重要性來講，它是什么樣的重要程度？比如說，以前看車廠地圖可能是屬于汽車導(dǎo)航系統(tǒng)的部件，在未來自動駕駛領(lǐng)域里邊，自動駕駛地圖是不是整個自動駕駛的核心或者說沒有它就不行了？

　　王雪瑩：大家都比較清楚導(dǎo)航地圖在前裝車廠上屬于娛樂系統(tǒng)的范疇。可以說，如果導(dǎo)航地圖不考慮安全因素，其實它是可有可無的。而且?guī)啄昵霸谲噺S的導(dǎo)航地圖還沒有發(fā)展起來的時候，當(dāng)時是有一個段子，讓車廠的同事給我推薦一下車載導(dǎo)航哪個更好用，得到的答案是“淘寶10塊錢手機支架是最好用的車載導(dǎo)航”。

　　地圖的重要性，在目前自動駕駛方面要區(qū)分一下。因為自動駕駛范疇本身就是比較廣，所以在開發(fā)當(dāng)中要區(qū)分。

　　比如說目前更容易落地的L2或者是大家談到的L2+或者是L3-這樣的范疇。在量產(chǎn)當(dāng)中，目前在開發(fā)的L2，甚至是L2+的范疇對地圖也是有需求的。導(dǎo)航地圖已經(jīng)不能滿足當(dāng)前的需求，但是可能還應(yīng)用不到高精地圖。

　　現(xiàn)在需要使用到的是ADAS地圖。無論是應(yīng)用到高速公路出口的變道輔助，還是應(yīng)用到初級L3功能，比如說在結(jié)構(gòu)化道路60公里以下的L3級自動駕駛，如果能有包含車道線信息的ADAS地圖，我們認為當(dāng)前是夠用的。

　　在自動駕駛范疇之內(nèi)，由于目前行業(yè)內(nèi)的技術(shù)所限，所以高精度地圖是不可或缺的。無論是用它來定位，甚至是用它來做全局路徑的規(guī)劃，實際上都是很有必要。

　　當(dāng)然，也許在行業(yè)發(fā)展到一定程度的時候，這種端到端的深度學(xué)習(xí)能讓自動駕駛或者無人駕駛完全的擬人化，那我們就不需要地圖了。這套系統(tǒng)通過傳感器包括自己的計算力來完全擬人的學(xué)習(xí)駕駛行為，到那會兒可能就不需要地圖了。

　　孫亞夫：我聽明白了，未來車廠是離不開地圖的。我想問問Russell. Shields，Here已經(jīng)被幾家車廠投了，是不是因為在未來自動駕駛地圖對車廠越來越重要，所以他們離不開你？

　　Russell.Shields：對于主流的車廠來說，大家只要是致力于量產(chǎn)，基本上在未來的十年當(dāng)中會達到同樣的結(jié)果。但是具體到不同的車廠、不同的人、不同的廠家怎么樣實現(xiàn)目標(biāo)，還是有不一樣的方式。對于特殊的車廠，會跟主流的車廠有相對不同的需求，這些不同的需求就會有不同的或者是特殊的地圖供應(yīng)商來做相應(yīng)的分解，以及承擔(dān)這一部分的開發(fā)工作。

　　Bernhard Morys：地圖對于自動駕駛來說是非常重要的組成部分，對于安全來說也是非常重要的組成部分。戴姆勒經(jīng)歷了很長一段時間去了解動力總成、剎車等等技術(shù)，現(xiàn)在我們也想去了解地圖方面的知識。如果地圖沒有辦法達到相應(yīng)的安全級別，那它能提供的服務(wù)也只是在車里提供警示和提示的信息，沒有辦法在整個自動駕駛當(dāng)中承擔(dān)非常重要的安全方面的功能。

　　費賢松：應(yīng)該說，現(xiàn)在大家都說有三化、四化、五化，可能電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化，這幾大趨勢里面地圖應(yīng)該是最基礎(chǔ)的基礎(chǔ)。特別是對自動駕駛來說，從A到B，自動駕駛地圖是給車來用的。它除了能夠解決從A到B的軌跡規(guī)劃問題外，還要解決自動駕駛傳感器看不到的地方。比如說有些地方三道變兩道的情況，傳感器是不能夠很早看到的，前方5公里、1公里有這樣的變化，那我要提前預(yù)知變化軌跡。這些信息對于自動駕駛來說十分重要，而且是不可或缺的一部分。

　　孫亞夫：未來的汽車既是數(shù)據(jù)的采集者，也是數(shù)據(jù)的應(yīng)用者，它會形成一個閉環(huán)。在這里，你們會發(fā)現(xiàn)車廠和地圖商的邊界逐步的進行模糊。當(dāng)然，在中國數(shù)據(jù)采集還是測繪行為受到法律的管制。

　　拋開這一層不談，從商業(yè)的角度來看，自動駕駛車輛是數(shù)據(jù)采集的傳感器，也是應(yīng)用者，這里面圖商、OEM或者自動駕駛廠商之間的邊界變得越來越模糊。所以我想問問，未來產(chǎn)業(yè)鏈會怎么樣？或者說圖商和車廠之間的關(guān)系會出現(xiàn)什么樣的變化？

　　王雪瑩：車廠和圖商的邊界，其實不是特別的好回答。我個人分兩個層面來說，一個是大家是合作方的狀態(tài)，比如圖商會不會為OEM來提供定制化服務(wù)，這其實能劃分雙方的邊界。比如說，除了提供基礎(chǔ)的導(dǎo)航地圖、高精度地圖以外，是否還會提供高精度定位的服務(wù)支持。如果說圖商提供了定位工作，圖商是不是可以去做車道級的全局路徑規(guī)劃。車廠與不同的圖商合作的范疇不一樣，劃的邊界也會不一樣。

　　還有一個層面是大家的邊界劃在哪兒，更在于大家深入的合作在哪兒。有可能未來OEM會跟圖商共同成立公司，或者有投資關(guān)系、有戰(zhàn)略合作。

　　相信地圖在發(fā)展的過程中并不僅僅是像原來一樣提供地圖。比如說，我們在做更新的時候，地圖實時更新怎么去做？實際是需要大家共同來探討的問題。再比如說，用眾包方式去進行地圖采集，實際上不是一家車廠和一家圖商可以完成的，這是一個聯(lián)盟或者是一個組織要完成的事情。

　　舉一些詳細的例子，現(xiàn)在在我們看來更容易落地的自動駕駛是泊車，尤其是代客泊車或者是解決最后一公里的問題。

　　大家會發(fā)現(xiàn)，做地圖更多的是去做高速公路，可能幾大圖商都會說在2018年底會有30萬公里的高速公路數(shù)據(jù)或者2019年底覆蓋了多少城市。但是，像地面停車場、地下車庫，像機場、火車站或者商務(wù)區(qū)，這些停車位置對于我們來說是很需要的。沒有地圖信息，就沒有辦法代客泊車，也沒有辦法解決最后一公里問題。

　　提到泊車，相信大家在北京會遇到停車難的問題。我記得在兩三年前，國家提到過車位共享。因為我們在家里由固定車位，晚上會用但白天是空的，這些信息有可能在云端、地圖圖商或者是圖商跟OEM一起共同運營的時候，有這方面的信息。從A點到B點，在即將到達B點，尤其是提前5分鐘或者10分鐘告訴我，可以把車停在哪兒。

　　這個可能提的有點早，但是圖商和OEM，尤其是像我們做車聯(lián)網(wǎng)、做運營平臺、監(jiān)控平臺這么成熟的OEM，大家可以研究和發(fā)展的方向不僅僅限于目前比較基礎(chǔ)或者固定的地圖信息。

　　這些東西我們確定之后才好劃分圖商和OEM的邊界。

　　孫亞夫：我聽明白了，現(xiàn)在OEM的需求很多，但圖商的辦法還不夠。還有就是，OEM有很多的信息想給圖商用，圖商也想用，可好像這個路徑還沒有打通。

　　我的問題是，未來在自動駕駛的時代到來之后，汽車也可以采集各種的數(shù)據(jù)，它會是數(shù)據(jù)的采集器。這些對數(shù)據(jù)的更新能夠給地圖庫快速更新提供很重要的數(shù)據(jù)源，這時候圖商和OEM之間的邊界，我們認為未來產(chǎn)業(yè)鏈上的邊界會越來越模糊。

　　Russell.Shields你怎么看？

　　Russell.Shields：并沒有任何的界限。為什么會這么說？以后最終的自動駕駛車并不是地圖在里邊，而是最終會有算法。實際上這個算法是由圖商來提供一部分的算法，由整車廠提供一部分的算法，然后把算法集成。在整個算法控制當(dāng)中，從這個角度來看并沒有任何的界限。

　　目前來看，所有的地圖供應(yīng)商應(yīng)該都不具備軟件供應(yīng)資格。圖商核心的支持是在于如何制圖，而不是在于把軟件做到最好去集成，以及如何開發(fā)汽車相關(guān)的軟件的領(lǐng)域。所以提醒大家一定要往這個方向去考慮，如何把原來原始的地圖變成相應(yīng)的算法并集成到車里邊。

　　Bernhard Morys：是這樣的。自動駕駛會使車企達到一個新階層，像Russell.Shields先生剛才說的只是其中的一種解決辦法。對于傳統(tǒng)整車廠來說，是想把傳感器也好、地圖也好，讓每個領(lǐng)域的專家去做他們最擅長的事情，然后把所有最完好、最優(yōu)秀的結(jié)果集成在車里，這是我們現(xiàn)在的解決辦法。

　　并不排除到后期，會有更多更成熟的、或是在嘗試不同結(jié)果之后會有其他的解決辦法達到同樣的結(jié)果。

　　也有一種假設(shè)，一級供應(yīng)商可以提供完整的自動駕駛解決辦法。對于其他的OEM來說，不想在自動駕駛方面做過多投入的情況下，可以直接使用已有的一些解決辦法。

　　傳統(tǒng)OEM在整個自動駕駛大環(huán)境當(dāng)中處于相對不利的位置，這也是我們和其他供應(yīng)商一起去選擇收購Here的原因，去拿到相對來說比較大的數(shù)據(jù)平臺。

　　另外，對于高精地圖來說，它的鮮活的程度也非常重要。從某一個角度來說，我們也希望有更多的車廠、更多的車輛或者數(shù)據(jù)信息都匯聚到相應(yīng)的平臺，然后能夠共享。

　　孫亞夫：說一下我的理解，更多的理解到OEM會對地圖非常關(guān)心，因為他能夠提供更多的數(shù)據(jù)給地圖廠商。同時地圖平臺也需要得到更多的信息來把地圖做得更好，但是這里面OEM會對圖商有一定的控制力度，這是我的一個理解。

　　費賢松：我想補充一點。車廠是數(shù)據(jù)的加工方，地圖是提供基礎(chǔ)路網(wǎng)信息的提供方，它們會形成生態(tài)系統(tǒng)。這樣的生態(tài)系統(tǒng)是鼓勵有資質(zhì)、有能力背景的人進來提供數(shù)據(jù)、加工數(shù)據(jù)，同時集成數(shù)據(jù)，然后再利用數(shù)據(jù)。所以，這樣的生態(tài)系統(tǒng)建立以后對所有人都是有利，對于終端用戶也十分有利。

　　最終，我們要考慮數(shù)據(jù)的所有權(quán)屬于誰，我想這是要留給大家去思考的。