2020年3月11日下午，在国泰君安证券2020年度春季投资策略线上交流会 产业与一级市场会场中，四维图新车路协同研究院副院长以《车路协同：图商视角的未来地图服务》为主题进行了讲座，介绍了高精地图在车路协同中的应用及其行业分析。
我们的理解
1. 政策背景：1）“交通强国”战略；2）“汽车强国”战略；3）“新基建”；
2. 智能地图的定义：1）分为导航电子地图、ADAS地图、高精地图三类；2）以精度广、要素全、更新快、协同强为特点；3）高精地图需要匹配产品矩阵，增强服务能力；
3. 智能地图在未来的应用：1）会成为智能道路的标配基础设施；2）会成为时空基准统一的关键因素；3）将成为探索智慧道路按服务计费模式的重要载体；4）较新的商业模式思路是进行场景服务质量区分；
4. 行业仍存在的问题： 1）标准编制进展主导行业发展；2）生态格局分布仍处于探索之中。
主讲嘉宾介绍
郭磐石
四维图新车路协同研究院副院长，曾任中交宇科副总经理，在空间信息测绘行业拥有超过15年的积累。
讲座实录
四维图新简介
四维图新成立于2002年，是中国第一家商业化电子地图的公司。公司前身是由国家测绘局的内业团队的核心人员创业组建的，成为了中国第一家挂牌上市的地理信息公司，目前是中国地理信息行业内市值的龙头。
2014年，腾讯战略入股了四维图新，目前腾讯是公司的第二大股东。2017年，驾驶行业逐步兴起，公司与世界上最大的图商HERE成立合资公司，并在国内出资36亿收购了杰发科技，这属于公司在汽车电子芯片计算业务的重要布局，对芯片行业的国产化有很大帮助。2019年，公司与宝马中国签订基于L3级别自动驾驶的高精度地图量产订单，这是全中国第一份商业化高精度地图的订单。
政策背景
支撑智能地图行业发展的主要是两大强国战略，以及新基建。第一大强国战略是19年9月发布的《交通强国建设纲要》，也就是“交通强国”战略，其中主要强调了“智能道路”的概念，从今年国家几十万亿的基建投资也可以看出国家对于该战略的重视程度。
第二大战略是2020年2月24日11 部委联合正式印发的《智能汽车创新发展战略》，该战略明确了许多与自动驾驶行业相关概念的建设，不仅包括了车载相关产品的概念，也包括了基础设施路端能力的建设，并且重点强调了“建设覆盖全国路网的道路交通地理信息系统”，这也就是高精地图服务于汽车行业的基准。
除此之外，3月4日，中共中央政治局常务委员会上提出了“新基建”的概念。传统的基础设施建设已经达到了增长乏力期，其所贡献的价值和GDP不足以支撑其未来的营运模式。新基建主要以是5G，大数据，人工智能、新能源等为基础的体系，车路协同与信息系统也有非常密切的关系，从这个角度，在未来新基建会与我们所做的事情非常契合。交通强国、汽车强国，加上新基建构成了我们行业的政策背景支撑。
智能地图
下面介绍一下智能地图的定义。从四维图新的产品矩阵来看，目前智能地图有三大类。第一类是导航电子地图，主要运用于手机导航软件，其特征是将较多的因素集中在POI点，也就是信息点，比如地址、地名等，这是其主要工作内容。导航电子地图的精度大概在15米。第二类地图是ADAS地图，也就是高级辅助自动驾驶地图，是为了应用在L2.5等级之下的自动驾驶中。该类地图信息包括道路的坡度、曲率、航向等，更为详细，但是其最终服务对象还是人，其精度在亚米水平。第三类是行业内最热门的高精地图。与高精度地图只是数据精度高不同，其不仅包括数学物理精度，还包括要素的颗粒度和表达的拓扑关系，其内涵更深。除此之外，高精地图是为了服务于机器的识别分析判断，用于机器驾驶员，数学精度非常高，达到了20厘米的绝对精度。
我们现在数据库中拥有的数据量来看，导航电子地图数据达到了740万公里，覆盖了国道、省道、高速公路、城市道路、农村道路等，并且这个数据还在不断增加。ADAS地图的数据达到了200万公里，可以说覆盖了所有的城际道路。高精地图目前的数据量较少，达到了30万公里，基本上覆盖了全国高速公路的路网。
智能地图有四大特点，即精度广、要素全、更新快、协同强。第一个特点是精度广，这是指未来的地图应该满足多种应用场景，具有多种不同的内在关系，能够实现上到普通导航十五米的精度，下到地下停车场中几厘米的定位精度。第二个特点是要素全，指的是由于各个行业都会用到智能地图，因此需要针对不同的行业场景组织要素体系。第三个特点是更新快，未来动态信息的传输不一定体现在地图中，但是重点交通标志物的变化需要高频及时更新，更新是目前地图行业发展中最主要的一部分。第四个特点是协同强，未来各行业和设备都要与地图融合，比如路端、车端、信息交互、协同控制等，这也就是我们所说的地图作为一项服务的概念。
下面我们介绍高精地图采集和制作的流程。该套采集设备由我们自主研发，同等设备国外造价在1000万-1500万，而在国内我们将成本缩减到200万左右，国产商的集成配置大大降低了地图制作的成本。设备中包括相机、雷达、高精度定位设施、陀螺仪等。制作地图首先需要将拍摄的照片用激光雷达数据和双目视觉阐释完毕，得到无数离散的激光点，这些点具有很高的数据精度；之后进行点云分类，其中一部分是机器自动识别，一部分是人工辅助识别；之后根据分类出的点云将每一条线进行矢量化，使其能够被数学体系识别；最后将这些线用数学语言定义精细的拓扑化矢量关系，写入数据库。最终的交付物是根据不同的要素将其定义准确的描述，并通过车辆的固定语言进行识别，从而满足车辆自动驾驶的识别需求。
在这个过程中，匹配产品矩阵是必须的，因为汽车要识别地图就需要一套完整的产品体系，比如后端服务器进行地图分发，车端需要系统调取地图，并通过该系统反馈地图中的一些问题等。与传统测绘企业仅拥有测绘地图的能力，而不具备为车和用户服务的能力不同，四维图新在服务这方面具有很强的能力。
核心观点
1.我认为智能地图一定会成为智能道路的标配基础设施，这是一个基本的观点。
未来交通出行的大致逻辑框架中，路侧会部署大量传感器，包括车路协同感知网络、高精度定位设备、5G基站、ETC等。在这样强大的基础智能设施之下，所有的数据会汇集到交通管控平台上，其会对车流进行管控和调度。在此平台之上，是基于平台的各种应用，涵盖了从防控应急到智慧服务。为了实现这套框架，其中不可或缺的因素是智能地图，因为从车端、路端，到平台端、应用端，地图都是最基础的信息。
为了实现这个框架，关键技术是智能地图与车路协同技术的融合应用。在未来的中心云上，要配备高精度地图服务器，也就是路网信息统一的平台，在此之后才能实现分区域分边对地图进行分发和管理，该体系决定了未来交通出行中地图的定位。其中有几个关键技术，包括高精度地图上车、上云、上平台；路侧感知、计算、分发一体化，将路侧和车端的动态信息进行融合，展示在同一个地图框架中；全路域动态感知和数字孪生，这项技术是基于强的感知能力分析和融合。这三种技术属于递进的过程。
2.智能地图会成为车路协同自动驾驶的时空基准统一的关键因素。
从时间角度来看，设备内置时钟大部分应用的是基于导航卫星的统一授时体系，而空间基准则是自动驾驶绕不开的问题。在能接受到信号的地方，可以采用卫星提供的空间基准体系，但是在自动驾驶的应用场景中，有大量场景无法接收卫星信号，如室内、地下、隧道等。在这种情况下，由于高精地图在制作过程中来源于严格的数学测量，坐标的精准度和可靠性很强，主流的观点是室外采用导航卫星作为指导，在室内将能接收到的高精度地图信息作为指导行驶方向的唯一依据。车辆可以参考感知能力识别到的信息和高精地图提供的信息进行匹配，反向定位车辆位置，从而实现自动驾驶的指导。因此，我们认为，智能地图将成为未来空间基准统一的关键因素。
实现空间基准统一的关键技术是统一的地图服务能力。通信单元、路侧单元和车辆是服务的对象，要根据统一的地图规格、统一的服务接口和统一的坐标基准输入到车辆中，需要让所有的车辆都能够接受到信息。服务的厂商可能不只有四维图新一家，但是可以定义不同的规格，比如每一个车辆在识别不同厂商的地图信息时，可以区别不同的商业规格。统一的地图服务能力建设是未来自动驾驶必须要解决的问题。
3.智能地图是探索智慧道路按服务计费模式的重要载体。
与高速公路通行收费的模式不同，城市道路是免费通行的，而未来智慧道路发展需要大量的基建投资，因此需要一个较好的盈利模式。我们假想未来出行将会有一个综合出行服务运营商，该运营商是由负责基础建设的团队、负责通信网络的团队、负责地图的团队、负责车辆运营自动驾驶服务团队综合组成的机构团体，以各种形式为民众提供服务，如自动驾驶、辅助驾驶、机器人出租车等。在这个过程中，最核心的要素是地图的角色，由此我们提出了智能地图服务平台，是一个不间断服务的主体，实现服务的提供方和接收方之间的交接，也将所有基础设施建设的状况、感知能力和下游服务状况进行融合。这种模式可能成为探索按服务计费模式的载体。
实现这种模式的关键技术是智能地图上车，智能地图上云、上平台。智能地图上车才能够给用户提供不同的服务，这也是很多测量单位不能实现的。除了智能地图上车技术外，另外一个技术是智能地图上云、上平台。云-管-端的架构是通过路边和车上的感知设备和基础设施网络运营商提供的网络服务，将信息汇集到服务平台，不仅能够为更上层服务提供信息，还能够将信息在云端进行处理。
4.一个目前比较新的商业模式思路是进行场景服务质量区分，大致分为四类。
第一类是免费的信息协同交互。在未来，全自动驾驶车辆、L2.5级以下的辅助驾驶车辆，以及普通车辆将会共存，三类车辆需要共享地图信息及交互，这种服务大概率是免费的，可基于蜂窝网络、V2X专网、光纤网等链路提供服务。这种场景现阶段已经可以实现，目前来看是最重要的应用场景。第二类场景是支撑L2.5以下ADAS的协同服务，主要是基于V2X提供服务，为车辆提供建议状态。该服务是收费服务，收费能力需要支持V2X专网的建设费用，目前在测试区的很多领域已经实现。第三类是目前市场分布最广、最容易拓展的模式，即定制化合作式的交通服务，应用于商用车、旅游专线、客运等。该类服务是收费服务，基于V2X实现。第四类是支撑L4以上的自动驾驶服务，基于V2X提供服务，需要收费。这种按照服务质量将场景进行区分一定程度上类似于手机终端与运营商之间的关系。
现状思考
目前自动驾驶和车路协同行业仍处于验证和示范阶段，存在一些亟待解决的问题。第一个问题是标准编制进展。智能运输、汽车、通讯三个标准化技术委员会主导了三大领域，对整个体系来非常关键，因此这三大机构对本行业进展起很到大的主导作用。第二个问题是生态格局分布。高精地图缺乏深入测试与应用，并且图商、车企、交通建设单位之间的验证体系及商业模式仍处于探索中。
《证券期货投资者适当性管理办法》于2017年7月1日起正式实施。通过微信形式制作的本资料仅面向国泰君安证券客户中的专业投资者。请勿对本资料进行任何形式的转发。若您非国泰君安证券客户中的专业投资者，为保证服务质量、控制投资风险，请取消关注，请勿订阅、接受或使用本资料中的任何信息。因本订阅号难以设置访问权限，若给您造成不便，烦请谅解！感谢您给予的理解和配合。
本订阅号不是国泰君安产业研究中心研究报告的发布平台。本订阅号所载的信息仅面向专业投资机构，仅供在新媒体背景下研究观点的及时交流。本订阅号所载的信息均摘编自国泰君安证券研究所已经发布的研究报告或者系对已发布报告的后续解读，若因对报告的摘编而产生歧义，应以报告发布当日的完整内容为准。本资料仅代表报告发布当日的判断，相关的分析意见及推测可在不发出通知的情形下做出更改，读者参考时还须及时跟踪后续最新的研究进展。
本资料不构成对具体证券在具体价位、具体时点、具体市场表现的判断或投资建议，不能够等同于指导具体投资的操作性意见，普通的个人投资者若使用本资料，有可能会因缺乏解读服务而对报告中的关键假设、评级、目标价等内容产生理解上的歧义，进而造成投资损失。因此个人投资者还须寻求专业投资顾问的指导。本资料仅供参考之用，接收人不应单纯依靠本资料的信息而取代自身的独立判断，应自主作出投资决策并自行承担投资风险。
閱讀更多 國產研究 的文章
