拿下了第一个亚洲高精地图商业订单的高德,针对自动驾驶在做什么?

导语:近年来,自动驾驶俨然已经成为全球汽车行业的未来发展主流趋势。但是在法律和技术层面,自动驾驶仍然面临着诸多制约。其中,在技术上,如何精准识别路线、路况等,成为实现自动驾驶的关键。汽车行业内有一种观点认为,在特斯拉发生在美国的事故中,如果嵌入高精地图技术,可以减少很多事故的发生。从这一限制因素出发,高精地图正式被纳入了自动驾驶的风口之中。

高精地图,通往自动驾驶的必由之路

随着自动驾驶发展迈入新的阶段,摄像头、毫米波雷达、激光雷达的识别功能已经不能完全满足自动驾驶汽车全场景行驶的需求,地图导航的重要性日益提升。然而,现有的传统地图应用普通汽车导航都会出现“失误”,更别说用于自动驾驶汽车了。因此,对于急需变得更为“聪明”的自动驾驶汽车来说,高精地图就成为了不可或缺的存在。

目前,业内普遍认为,要想实现L4及以上级别的自动驾驶,即高度或完全无人机驾驶,高精地图提供的全方位信息至关重要。包括谷歌在内的巨头公司都已经积极布局,国际上也涌现出诸如Deep Map、CivilMaps等一批初创公司。有观点认为在这条通往自动驾驶的必由之路上,中国公司不仅起步晚而且走的很慢。

而恰恰相反,以高德为代表,在高精地图的业务上表现得相当“激进”。

从整体产业来讲,自动驾驶行业有比较高的复杂性,需要产业协作。高德承袭了阿里一贯的风格,一直在坚持着为行业赋能。

据小编了解到,高德在2014年便开始了高精地图的研发,当年11月就拿下了全球第二个、亚洲第一个高精地图商业化订单。有了订单的驱动,高德在高精地图上的步伐走得很快,从深度学习技术的使用到量产生产线的建设,进展不断加快。将近3年时间过去,高德在高精地图方面积累的数据量也非常可观,并已经建成了完整的高精地图生产线。

近日,小编在一次沟通会上有幸听到高德高精地图团队负责人谷小丰先生,对于高精地图与自动驾驶的精彩分享,让小编更深层次的了解到了高德在高精地图方面,竟然已经达到这种地步。

从生产到服务持续赋能自动驾驶

2015年2月,高德建立起了高精地图量产的生产线;2015年10月,高德首次完成了高精地图NDS格式的编译;2016年9月高德已经完成了28万公里高速公路的采集(现已更新至32万公里);2016年12月,高德的高精地图生产线通过了TS16949的认证,还将深度学习技术用在识别激光点云上,并搭建完成雏形,逐步应用在生产线上;2017年2月份,高德对其首个自动驾驶用偏转插件进行测试。2017年4月份,高德在定位图层和数据更新等方面与博世和英伟达展开合作。

“高德把自己定位为一个从生产到服务持续赋能自动驾驶的企业。”谷小丰现场这样说道:“因为现在很多车厂其实不是很清楚如何去用高精地图。为了解决这样的问题,在高精地图的业务上,高德除了提供矢量数据之外,还提供一些用于测试的应用(比如感知、定位以及车道级路径规划),通过这些应用,高德希望在云端构建一套完整的高精地图服务体系。”

 

拿下了第一个亚洲高精地图商业订单的高德,针对自动驾驶在做什么?-DVBCN

 

一点资讯现场了解到,高德采用的定位方案被称为“道路指纹”,在2015年就已经开发出来了,并且已经与戴姆勒合作,使用基于千寻的绝对定位完成了道路安全应用测试,主要针对施工区域的精准定位和预警。

 

拿下了第一个亚洲高精地图商业订单的高德,针对自动驾驶在做什么?-DVBCN

 

 

拿下了第一个亚洲高精地图商业订单的高德,针对自动驾驶在做什么?-DVBCN

“高德希望给合作伙伴提供一套完成的高精地图解决方案,而不单纯是数据。”谷小丰表示,高德目前在提供高精地图的同时,还提供高精定位、车道级路径规划,提供一些Demo级的应用,“这样可以帮助合作伙伴迅速把自动驾驶系统搭建起来。”此外,高德也在跟仿真的公司合作,为大家提供一个更好、更易用的测试环境。

推动自动驾驶加速商业化

作为获得亚洲第一个高精地图商业订单的高德,除了与自动驾驶的合作伙伴推进自动驾驶的商业化及测试的落地,也借助自身的能力积累协助高精地图相关的测绘及政策工作的推进。

目前高德已经协助测绘局做了18个城市的数据测试,并且在今年6月完成了偏转插件的测试,首次确定了随机误差的行业标准。到2017年的9月底,高德在高速公路的高精地图数据已经达到32万公里。

而在面对高精地图的更新手段上,高德目前建立的导航地图的更新体系已经非常高效,有UGC和来自政府的数据、行业的数据,以及自身强大的众包队伍和专业的采集队伍,“现在的更新已经是组合的形式,大量使用云计算、大数据去做数据更新的体系”谷小丰介绍。

据了解,过去一年,高德已经在高精地图业务上与众多汽车企业展开合作。和高德地图的整体策略一样,高德高精地图也在为产业“赋能”。在大家大谈特谈自动驾驶的时候,高德默默耕耘高精地图,打造了一条通往自动驾驶的必由之路。

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