6月25日，據外媒報道，歐洲汽車公司Almotive在加州的101高速公路上成功進行了自動駕駛汽車試駕。近年來，自動駕駛技術雖然取得了很大進步，但總是伴隨著小風波。作為行業排頭兵的特斯拉、Uber、Google等公司不時有發生車禍的新聞爆出。
自動駕駛技術發展的每一步都必須以保障人身安全為丈量標準，各大汽車廠商不斷在車上增加各種傳感器，但卻忽略了高精地圖精確制導。
准入門檻高，國內發展存在侷限性
在自動駕駛領域，高精地圖的重要性不言而喻。
但是在國內，高精地圖的發展還存在一定的侷限性。
劉駿說，高精地圖的技術門檻高，需要將二維圖像轉換為三維路網，且在專業測量和地圖繪製方面都需要非常專業的技術人員。然而，這樣的人才在中國不足百人。而且，國內研究自動駕駛的企業很多，這僅有的不足百人的技術力量卻分佈在不同企業，要組建成一個專業技術過硬的團隊更是難上加難。
“另一方面，高精地圖主要依靠激光雷達的遠程激光測距、毫米波雷達精確測距，以及攝像頭的實時圖像識別分析，各種傳感器的價值不菲，這導致每輛測繪車的成本高昂，要佈局全國路網，更需要大量的人力、物力和財力，沒有哪家公司可以支撐如此龐大的一支測繪隊伍。”劉駿說。
要讓車輛“看得懂”，AI自動識別是關鍵
製作地圖只是完成了10%的工作，另外90%的實力競爭是在數據迭代更新上。但做好前期10%的基礎工作並不輕鬆，既要保證地圖質量與精準度，還要建立完備的質量保障體系。
前不久，在上海舉辦的“2018全球智能+新商業峰會”上，寬凳科技聯合創始人兼CTO馮漢平展示了他們繪製的“北京市主幹道高精地圖”。他表示，要在一年內完成100個城市、100萬公里道路的地圖繪製，努力繪製出中國第一張高精地圖。
劉駿介紹，在模式上，他們使用相機代替激光雷達的方式，通過同一位置連續不同的拍照獲取圖片，然後運用AI自動化識別，提取關鍵數據，形成繪製地圖的基本元素，目前已經能將精度做到20釐米以下，滿足自動駕駛所使用高精地圖的要求。
“通過使用人工智能技術，我們對地圖數據收集和分析的工作進行深度開發，以車載攝像頭監控到的畫面為基礎，分析出畫面中的車道線、各項道路標誌，以及道路上的基礎交通設施，並以此構建能夠讓車輛看得懂的高清地圖。”劉駿說。目前這套技術已經可以實現辨別、標記、修改等功能。通過AI的快速識別，快速修改、 標註，實現地圖快速生產，快速更新。
劉駿說，他們力圖實現全國路網的全覆蓋，是基於“眾包”模式，即通過與汽車廠商合作，車輛在使用地圖的同時也將實時反饋道路信息數據，以此建立新的地圖模型，路況出現任何變化均可立刻更新。
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