2020年3月11日下午，在國泰君安證券2020年度春季投資策略線上交流會 產業與一級市場會場中，四維圖新車路協同研究院副院長以《車路協同：圖商視角的未來地圖服務》為主題進行了講座，介紹了高精地圖在車路協同中的應用及其行業分析。
我們的理解
1. 政策背景：1）“交通強國”戰略；2）“汽車強國”戰略；3）“新基建”；
2. 智能地圖的定義：1）分為導航電子地圖、ADAS地圖、高精地圖三類；2）以精度廣、要素全、更新快、協同強為特點；3）高精地圖需要匹配產品矩陣，增強服務能力；
3. 智能地圖在未來的應用：1）會成為智能道路的標配基礎設施；2）會成為時空基準統一的關鍵因素；3）將成為探索智慧道路按服務計費模式的重要載體；4）較新的商業模式思路是進行場景服務質量區分；
4. 行業仍存在的問題： 1）標準編制進展主導行業發展；2）生態格局分佈仍處於探索之中。
主講嘉賓介紹
郭磐石
四維圖新車路協同研究院副院長，曾任中交宇科副總經理，在空間信息測繪行業擁有超過15年的積累。
講座實錄
四維圖新簡介
四維圖新成立於2002年，是中國第一家商業化電子地圖的公司。公司前身是由國家測繪局的內業團隊的核心人員創業組建的，成為了中國第一家掛牌上市的地理信息公司，目前是中國地理信息行業內市值的龍頭。
2014年，騰訊戰略入股了四維圖新，目前騰訊是公司的第二大股東。2017年，駕駛行業逐步興起，公司與世界上最大的圖商HERE成立合資公司，並在國內出資36億收購了傑發科技，這屬於公司在汽車電子芯片計算業務的重要佈局，對芯片行業的國產化有很大幫助。2019年，公司與寶馬中國簽訂基於L3級別自動駕駛的高精度地圖量產訂單，這是全中國第一份商業化高精度地圖的訂單。
政策背景
支撐智能地圖行業發展的主要是兩大強國戰略，以及新基建。第一大強國戰略是19年9月發佈的《交通強國建設綱要》，也就是“交通強國”戰略，其中主要強調了“智能道路”的概念，從今年國家幾十萬億的基建投資也可以看出國家對於該戰略的重視程度。
第二大戰略是2020年2月24日11 部委聯合正式印發的《智能汽車創新發展戰略》，該戰略明確了許多與自動駕駛行業相關概念的建設，不僅包括了車載相關產品的概念，也包括了基礎設施路端能力的建設，並且重點強調了“建設覆蓋全國路網的道路交通地理信息系統”，這也就是高精地圖服務於汽車行業的基準。
除此之外，3月4日，中共中央政治局常務委員會上提出了“新基建”的概念。傳統的基礎設施建設已經達到了增長乏力期，其所貢獻的價值和GDP不足以支撐其未來的營運模式。新基建主要以是5G，大數據，人工智能、新能源等為基礎的體系，車路協同與信息系統也有非常密切的關係，從這個角度，在未來新基建會與我們所做的事情非常契合。交通強國、汽車強國，加上新基建構成了我們行業的政策背景支撐。
智能地圖
下面介紹一下智能地圖的定義。從四維圖新的產品矩陣來看，目前智能地圖有三大類。第一類是導航電子地圖，主要運用於手機導航軟件，其特徵是將較多的因素集中在POI點，也就是信息點，比如地址、地名等，這是其主要工作內容。導航電子地圖的精度大概在15米。第二類地圖是ADAS地圖，也就是高級輔助自動駕駛地圖，是為了應用在L2.5等級之下的自動駕駛中。該類地圖信息包括道路的坡度、曲率、航向等，更為詳細，但是其最終服務對象還是人，其精度在亞米水平。第三類是行業內最熱門的高精地圖。與高精度地圖只是數據精度高不同，其不僅包括數學物理精度，還包括要素的顆粒度和表達的拓撲關係，其內涵更深。除此之外，高精地圖是為了服務於機器的識別分析判斷，用於機器駕駛員，數學精度非常高，達到了20釐米的絕對精度。
我們現在數據庫中擁有的數據量來看，導航電子地圖數據達到了740萬公里，覆蓋了國道、省道、高速公路、城市道路、農村道路等，並且這個數據還在不斷增加。ADAS地圖的數據達到了200萬公里，可以說覆蓋了所有的城際道路。高精地圖目前的數據量較少，達到了30萬公里，基本上覆蓋了全國高速公路的路網。
智能地圖有四大特點，即精度廣、要素全、更新快、協同強。第一個特點是精度廣，這是指未來的地圖應該滿足多種應用場景，具有多種不同的內在關係，能夠實現上到普通導航十五米的精度，下到地下停車場中幾釐米的定位精度。第二個特點是要素全，指的是由於各個行業都會用到智能地圖，因此需要針對不同的行業場景組織要素體系。第三個特點是更新快，未來動態信息的傳輸不一定體現在地圖中，但是重點交通標誌物的變化需要高頻及時更新，更新是目前地圖行業發展中最主要的一部分。第四個特點是協同強，未來各行業和設備都要與地圖融合，比如路端、車端、信息交互、協同控制等，這也就是我們所說的地圖作為一項服務的概念。
下面我們介紹高精地圖採集和製作的流程。該套採集設備由我們自主研發，同等設備國外造價在1000萬-1500萬，而在國內我們將成本縮減到200萬左右，國產商的集成配置大大降低了地圖製作的成本。設備中包括相機、雷達、高精度定位設施、陀螺儀等。製作地圖首先需要將拍攝的照片用激光雷達數據和雙目視覺闡釋完畢，得到無數離散的激光點，這些點具有很高的數據精度；之後進行點雲分類，其中一部分是機器自動識別，一部分是人工輔助識別；之後根據分類出的點雲將每一條線進行矢量化，使其能夠被數學體系識別；最後將這些線用數學語言定義精細的拓撲化矢量關係，寫入數據庫。最終的交付物是根據不同的要素將其定義準確的描述，並通過車輛的固定語言進行識別，從而滿足車輛自動駕駛的識別需求。
在這個過程中，匹配產品矩陣是必須的，因為汽車要識別地圖就需要一套完整的產品體系，比如後端服務器進行地圖分發，車端需要系統調取地圖，並通過該系統反饋地圖中的一些問題等。與傳統測繪企業僅擁有測繪地圖的能力，而不具備為車和用戶服務的能力不同，四維圖新在服務這方面具有很強的能力。
核心觀點
1.我認為智能地圖一定會成為智能道路的標配基礎設施，這是一個基本的觀點。
未來交通出行的大致邏輯框架中，路側會部署大量傳感器，包括車路協同感知網絡、高精度定位設備、5G基站、ETC等。在這樣強大的基礎智能設施之下，所有的數據會彙集到交通管控平臺上，其會對車流進行管控和調度。在此平臺之上，是基於平臺的各種應用，涵蓋了從防控應急到智慧服務。為了實現這套框架，其中不可或缺的因素是智能地圖，因為從車端、路端，到平臺端、應用端，地圖都是最基礎的信息。
為了實現這個框架，關鍵技術是智能地圖與車路協同技術的融合應用。在未來的中心雲上，要配備高精度地圖服務器，也就是路網信息統一的平臺，在此之後才能實現分區域分邊對地圖進行分發和管理，該體系決定了未來交通出行中地圖的定位。其中有幾個關鍵技術，包括高精度地圖上車、上雲、上平臺；路側感知、計算、分發一體化，將路側和車端的動態信息進行融合，展示在同一個地圖框架中；全路域動態感知和數字孿生，這項技術是基於強的感知能力分析和融合。這三種技術屬於遞進的過程。
2.智能地圖會成為車路協同自動駕駛的時空基準統一的關鍵因素。
從時間角度來看，設備內置時鐘大部分應用的是基於導航衛星的統一授時體系，而空間基準則是自動駕駛繞不開的問題。在能接受到信號的地方，可以採用衛星提供的空間基準體系，但是在自動駕駛的應用場景中，有大量場景無法接收衛星信號，如室內、地下、隧道等。在這種情況下，由於高精地圖在製作過程中來源於嚴格的數學測量，座標的精準度和可靠性很強，主流的觀點是室外採用導航衛星作為指導，在室內將能接收到的高精度地圖信息作為指導行駛方向的唯一依據。車輛可以參考感知能力識別到的信息和高精地圖提供的信息進行匹配，反向定位車輛位置，從而實現自動駕駛的指導。因此，我們認為，智能地圖將成為未來空間基準統一的關鍵因素。
實現空間基準統一的關鍵技術是統一的地圖服務能力。通信單元、路側單元和車輛是服務的對象，要根據統一的地圖規格、統一的服務接口和統一的座標基準輸入到車輛中，需要讓所有的車輛都能夠接受到信息。服務的廠商可能不只有四維圖新一家，但是可以定義不同的規格，比如每一個車輛在識別不同廠商的地圖信息時，可以區別不同的商業規格。統一的地圖服務能力建設是未來自動駕駛必須要解決的問題。
3.智能地圖是探索智慧道路按服務計費模式的重要載體。
與高速公路通行收費的模式不同，城市道路是免費通行的，而未來智慧道路發展需要大量的基建投資，因此需要一個較好的盈利模式。我們假想未來出行將會有一個綜合出行服務運營商，該運營商是由負責基礎建設的團隊、負責通信網絡的團隊、負責地圖的團隊、負責車輛運營自動駕駛服務團隊綜合組成的機構團體，以各種形式為民眾提供服務，如自動駕駛、輔助駕駛、機器人出租車等。在這個過程中，最核心的要素是地圖的角色，由此我們提出了智能地圖服務平臺，是一個不間斷服務的主體，實現服務的提供方和接收方之間的交接，也將所有基礎設施建設的狀況、感知能力和下游服務狀況進行融合。這種模式可能成為探索按服務計費模式的載體。
實現這種模式的關鍵技術是智能地圖上車，智能地圖上雲、上平臺。智能地圖上車才能夠給用戶提供不同的服務，這也是很多測量單位不能實現的。除了智能地圖上車技術外，另外一個技術是智能地圖上雲、上平臺。雲-管-端的架構是通過路邊和車上的感知設備和基礎設施網絡運營商提供的網絡服務，將信息彙集到服務平臺，不僅能夠為更上層服務提供信息，還能夠將信息在雲端進行處理。
4.一個目前比較新的商業模式思路是進行場景服務質量區分，大致分為四類。
第一類是免費的信息協同交互。在未來，全自動駕駛車輛、L2.5級以下的輔助駕駛車輛，以及普通車輛將會共存，三類車輛需要共享地圖信息及交互，這種服務大概率是免費的，可基於蜂窩網絡、V2X專網、光纖網等鏈路提供服務。這種場景現階段已經可以實現，目前來看是最重要的應用場景。第二類場景是支撐L2.5以下ADAS的協同服務，主要是基於V2X提供服務，為車輛提供建議狀態。該服務是收費服務，收費能力需要支持V2X專網的建設費用，目前在測試區的很多領域已經實現。第三類是目前市場分佈最廣、最容易拓展的模式，即定製化合作式的交通服務，應用於商用車、旅遊專線、客運等。該類服務是收費服務，基於V2X實現。第四類是支撐L4以上的自動駕駛服務，基於V2X提供服務，需要收費。這種按照服務質量將場景進行區分一定程度上類似於手機終端與運營商之間的關係。
現狀思考
目前自動駕駛和車路協同行業仍處於驗證和示範階段，存在一些亟待解決的問題。第一個問題是標準編制進展。智能運輸、汽車、通訊三個標準化技術委員會主導了三大領域，對整個體系來非常關鍵，因此這三大機構對本行業進展起很到大的主導作用。第二個問題是生態格局分佈。高精地圖缺乏深入測試與應用，並且圖商、車企、交通建設單位之間的驗證體系及商業模式仍處於探索中。
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