全球高精度地圖產業盤點：未來或將沒有圖商，只有動態大數據服務商

作者：李靖一

編輯：謝履豪

在之前的自動駕駛行業分析的文章(全球自動駕駛企業盤點：傳統車廠，互聯網巨頭，科技企業……誰先撞線?)中我們提到，各大傳統汽車廠商在布局自駕業務的同時，幾乎無一例外地投資或收購了高精度地圖公司。事實上，高精度地圖作為自動駕駛的核心技術，不僅是車企，各大互聯網公司和初創企業們也將其作為重點投資研發對象。從普通消費者角度來看高精度地圖在自動駕駛中的地位，高精度地圖是自動駕駛的軌道，有了它，自動駕駛汽車才能真正地跑起來。

定義

在展開之前，先了解一下什麼是高精度地圖。高精地圖這個名稱是從國外引進的一個名詞，英文名HD Map(High Definition Map)，直譯過來就是高解析度地圖。根據地圖的應用場景來看，高精地圖也可以叫做自動駕駛地圖，使用對象是自動駕駛汽車本身。是一種具備高定位精度、能實時更行數據的地圖。

它可以提前知曉位置信息，精確規划行車路線，提供每條車道厘米級精度三維幾何信息和屬性。在部分感測器失效的特定情況下，能夠彌補環境感知設備的不足。它既是感知系統里的一部分，又是決策體系里重要軟體模塊，服務於智能駕駛決策控制器，是決策的重要一環。

這之中的定位精度包含絕對精度和相對精度。絕對精度是指地圖上的某個目標和真實的外部世界的事物之間的精度，自動駕駛汽車在行車過程中需要明確知道自己在道路上的精確位置，因此一般絕對精度的的誤差值控制在一米範圍內。相對精度是指車道和車道，車道和車道線的相對位置精度，相對位置精度的誤差值可控制在15厘米左右。對自動駕駛汽車行駛安全而言，絕對精度和相對精度都十分重要。

相比於服務GPS導航系統的傳統地圖而言，高精度地圖所含有的道路交通信息元素更加豐富和細緻。包含準確的道路形狀和每個車道的坡度、曲率、高程，側傾的數據。每條車道和車道之間的車道線，是虛線、實線還是雙黃線，線的顏色，道路的限高、隔離帶、隔離帶的材質甚至道路上的箭頭、文字的內容，所在位置都會有描述。

應用場景

業內人士認為，根據SAE International(國際自動機工程師學會，原美國汽車工程師學會)對自動駕駛級別的劃分，在自動駕駛L3階段，一些特定路段(如高速公路)，高精度地圖可以結合駕駛輔助系統，幫助駕駛者做出更加合理的決策，比如併線、出主路，甚至是躲避危險。如果進入到L4甚至L5階段，也就是全自動駕駛領域，道路上的一切細節都將影響到車輛對路況的判斷，高精地圖的支持將是必選項。

而在L3以下的輔助駕駛階段(現在絕大部分的汽車所處階段)，對於高精度地圖沒有剛需。比如市場上一些已經具備部分自動駕駛功能的車型都是依靠攝像頭、毫米波雷達等感測器實現一定程度的自動巡航功能。

數據採集

高精度地圖採集測繪數據的方式，全球主要有兩大流派。一種以谷歌、HERE的地圖測繪車為代表。例如，HERE高精度測繪車上的激光雷達感測器可以一秒內感知約60萬個掃描點(包括周邊建築物、樹木等);在一天內，測繪車能夠收集和處理超過100G的數據。

另一種則以特斯拉的「車隊學習網路」(Fleet Learning Network)為代表，相當於利用量產車，把測繪任務「眾包」出去，調動整個車隊的所有感測器來收集數據，並通過雲技術上傳到中央資料庫，最終每一輛車都是地圖數據貢獻者，也是獲得者。該方法彌補了由於測繪車數量不足，而造成的數據實時更新緩慢的缺點。

高精度地圖領域現狀

通過梳理我們發現，目前高精度地圖領域主要有四種企業布局方式：互聯網企業主導、車企主導、出行服務商主導、地圖廠商主導。

由於地圖測繪在中國屬於機密行業，外資難以進入，這為國內企業創造了競爭優勢。BAT 通過收購、控股或入股的方式將幾大地圖數據商全部瓜分，間接獲得了導航電子地圖的甲級測繪資質並在國內搶佔高精度地圖市場。可以說，互聯網科技公司這幾年在自動駕駛領域突飛猛進，不僅與其軟體和數據優勢有關，還與其本身就是高精度地圖供應商有關。

互聯網企業主導

· 百度：AI融合高精地圖

百度在2013年啟動了高精度地圖研發工作，14年全資收購了具有導航電子地圖甲級測繪資質的公司長地萬方。今年3月，百度將地圖事業部轉入AI技術平台體系(AIG)。

在AI時代，地圖對於真實世界數據依賴度很高，這種對線下數據依賴度很高的場景會有很多的拓展空間，但百度地圖的價值不局限於數據維度，從百度地圖併入AIG就可以看出，百度地圖更重要的目標是為了做好高精度地圖，更好地服務百度的智能駕駛業務體系。

此外，將AI與高精度地圖結合起來，這不僅是百度的優勢，更是整個高精地圖行業的趨勢。在地圖數據採集完成後，還需要精確的數據內業處理，而高精度地圖數據量大，所涉及的內容和元素繁多，僅靠人力遠遠不夠，而圖像識別、深度學習等人工智慧技術可以對收集到的地圖圖像自動進行識別、處理、篩選、補充等，大大減少人工工作量。

此外，去年10月，百度與首汽約車就自動駕駛達成了戰略合作，這兩者合作的意義在於可以通過首汽約車海量的行車數據，來幫助百度的高精度地圖更好地進行優化，進一步促進自駕技術的發展。

· 阿里：免費開放高精度地圖數據

阿里早在2010年就將電子導航地圖提供商易圖通收入囊中(藉此獲得導航電子地圖甲級測繪資質)，2014年收購高德地圖更是讓阿里在地圖領域底氣十足。

高德地圖在阿里的自動駕駛布局起到了至關重要的作用。高德在2014年便開始了高精地圖的研發，當年11月，高德拿下了亞太地區第一個，也是全球第二個高精地圖商業化訂單。有了商業訂單的驅動，高德在高精地圖上的步伐走得很快，從深度學習技術的使用到量產生產線的建設，進展不斷加快。

2016年10月， 高德對外宣布：在自動駕駛汽車開發測試期間，高德將免費向汽車行業的合作夥伴提供高精度地圖數據，以促進地圖行業新生態的構建。

2017年8月， 高德與千尋位置合作研發高精度地圖+高精度定位。

對於向合作夥伴免費提供高精度地圖數據，高德方面這樣表示，「傳統地圖廠商必須要徹底變革合作模式和商業模式，為用戶需求進行『賦能』，未來地圖廠商競爭將體現在數據的應用和開發方面。要打破過去與汽車廠家合作中只提供離線數據、生產低效的現狀，需要從供應商向服務商轉型，為合作夥伴提供實時動態的數據服務平台。」

從高德的表態中我們可以大膽推測，未來不會再有圖商，只會有動態大數據服務商。未來地圖數據將不再是數據商品，而是行業發展共建共享的生態資源和基礎設施。這對於整個地圖行業的發展會是革命性的。

· 騰訊

騰訊在14年1月斥資數千萬元收購了科菱航睿(擁有導航電子地圖甲級測繪資質)，同年5月收購四維圖新11.28%的股份，成為其第二大股東。並在16年12月底，聯合四維圖新和新加坡主權財富基金(GIC)以2.41億歐元的價格收購了Here 10%的股權。

在去年11月的2017騰訊合作夥伴大會上，騰訊首次公開自動駕駛的技術方案和發展路線，在這份計劃中，騰訊特彆強調了高精度地圖在騰訊布局自動駕駛中的戰略地位。

通過BAT三家在地圖領域的動作來看，我們不難發現，這三家收購的長地萬方、易圖通、高德和科菱航睿都有一個共同被監管標籤：導航電子地圖甲級測繪資質。

儘管BAT都已從國家測繪局獲得互聯網地圖甲級測繪資質，但是相比已有數百家單位擁有的互聯網地圖測繪資質，僅有12家單位擁有的導航電子地圖測繪甲級資質顯然含金量高了很多。有了這份資質，互聯網巨頭能夠更加徹底地解決地圖海量數據的獲取和處理問題，對於高精度地圖的製作和後期更新的作用也不言而喻。

· 谷歌

谷歌在地圖領域的實力有目共睹，此前的Google Earth在傳統地圖上就讓其他廠商望塵莫及。而在高精度地圖領域，谷歌的自動駕駛項目Waymo在項目啟動之初就開始大範圍採集街景數據，構建地圖資料庫。

事實上，有相當多的業內人士認為，在高精度地圖領域最有可能首先取得突破達到商用階段的公司就是谷歌。這不僅與其地圖領域的深厚積累有關，Waymo大量的自動駕駛車輛的路測數據、強大的AI智能影像識別處理技術、雄厚的資金實力等都讓谷歌有足夠的資本在高精度地圖這場戰爭中率先突出重圍。

地圖廠商主導

在高精度地圖這場沒有硝煙的戰爭中，我們最不應該忽視的就是在地圖測繪領域有著雄厚實力積累的獨立地圖廠商，高精度地圖對於他們來說屬於「老本行」，從高精度地圖對自動駕駛的特殊意義來說，這些廠商已經不滿足於單純做一個地圖服務提供商，他們已經開始在自駕領域謀求更大的話語權。

· 四維圖新

四維圖新作為國內老牌地圖廠商，深耕導航電子地圖多年，數據積累豐富，客戶資源強大。而在高精度地圖領域，四維圖新已經能夠實現厘米級的精度，且已經建立起該領域的絕對領新優勢。

四維圖新從2010年起就開始研發用於高級駕駛輔助系統(ADAS)的地圖，2012年正式發布ADAS地圖數據，2013年開始研發高精度地圖，2014年其高精度地圖數據就已經能達到10-20cm的水平。四維圖新在研發上的費用投入一直很大，成果也很突出，16年底完成了覆蓋全國高速公路的基於ADAS的高精度地圖的製作。去年底，已經可以支持20個以上城市的L3級別的高精度地圖。今年3月，四維圖新對外表示：高精度地圖處於準備量產階段。根據未來發展規劃，將會在19年完成所有城市L3級別的高精度地圖的採集和製作並開始L4級別高精度地圖的製作。

目前，四維圖新已經建立了自動駕駛實驗室和深度學習實驗室致力於自動駕駛領域的探索;正式運營FastMap，為基礎地圖數據每日更新提供服務;同時也開展了高精度地圖和感測器融合地圖服務等前沿領域的研發工作。

從四維圖新自己建立自駕實驗室這一點或許可以看出，因其在高精度地圖領域的雄厚實力，四維圖新顯然想在自動駕駛領域有更大的發言權。而當我們從高精度地圖對自駕領域的重要性來看時，四維圖新絕對有著相當的實力。一般我們會想到汽車企業收購地圖廠商做上下游的整合，對於四維圖新來說，高精度地圖是手裡的一張決對王牌，如果未來有一天四維圖新將某些汽車廠商收入囊中的時候，我們一點兒也不會驚訝。

· TomTom

TomTom成立於1991年，總部位於荷蘭阿姆斯特丹。作為一家導航解決方案提供商，TomTom在近年實行了多個戰略轉型，依託歐洲主戰場，進一步擴大全球化步伐，在汽車互聯、車隊管理、在線定位和導航服務方面處於領先地位。其在高精度地圖領域的投入也格外引人關注。

2015年7月，宣布與全球第一大汽車技術供應商博世合作聯合開發高精度地圖;

2015年9月，發布全球第一個商業化的德國全境高速公路的自動駕駛地圖;

2017年1月，TomTom宣布收購自動駕駛技術公司Autonomos，該公司專註自動化、數字圖像處理以及3D感測器技術;

2017年7月，宣布與百度合作，共同創建中國高精度地圖;

2017年10月，宣布完成日本18000km高速公路的高精度地圖數據採集;

2018年3月，TomTom完成一次重大產品線擴充，其高精度地圖數據已經實現對美國本土洲際公路和高速公路的全覆蓋。目前包括日本、美國、西歐在內，TomTom高精度地圖已覆蓋全球近38萬公里。

三年前，當奧迪、寶馬、戴姆勒三家車企聯合收購HERE的時候，業界對於當時HERE 的最大對手TomTom歸宿的猜測層出不窮，有人認為TomTom被收購只是時間問題。

但從目前情況來看，TomTom顯然想以獨立圖商的身份繼續在自動駕駛市場謀求更大的角色。去年3月宣布聯合高通，結合自身高精度地圖產品線和高通旗下的駕駛數據平台，探索更加行之有效的眾包高精度地圖繪製方法，再聯繫去年1月份收購自動駕駛技術公司的行動，都表明TomTom不想單純做一個高精地圖提供商。

車企主導

在文章開頭中我們提到各大傳統汽車廠商在布局自駕業務的同時，幾乎無一例外地投資或收購了高精度地圖公司。寶馬、戴姆勒、奧迪聯合收購Here，通用收購Ushr，豐田開發高精度地圖策劃系統，福特投資Civil Maps，通用與Here、Mobileye合作用眾包的方式繪製高精度地圖等等，顯示出汽車廠商對高精度地圖的重視。而在這些在由汽車廠商主導的高精度地圖布局方式中，HERE是最為明顯的例子。

· HERE

HERE最開始是由諾基亞推出的地圖服務，在被三家德國汽車廠商聯合收購後，開始了向高精度地圖領域的快速發展。

2015年12月，寶馬、奧迪、戴姆勒聯合收購HERE;

2016年10月，Here宣布與阿里巴巴就雲服務達成合作，Here把自身掌握的各個國家的交通信息和路線導航等功能提供給阿里巴巴的雲服務平台，雙方通過合作實現包括擁堵和事故在內的實時信息，以及參考以往用戶使用的歷史記錄提供最佳路線導航等功能;

2016年12月，騰訊與四維圖新聯合收購HERE10%股份;

2016年12月，Here宣布將與Mobileye共同研發無人駕駛地圖服務，Here的HD Live Map與Mobileye的Roadbook進行融合開發;

2017年1月，英特爾宣布收購HERE的15%股權，雙方將在無人駕駛汽車和物聯網技術方面進行合作;

2017年10月，HERE與三菱電機公司(MELCO)達成合作，兩家公司旨在利用其各自的技術，包括：HERE的自動駕駛車輛製圖架構、高清實時地圖、開放定位平台及三菱電機的精準定位技術、高清定位器等技術，實現數據處理、定位分析並創建新服務;

2017年11月，騰訊與HERE地圖達成戰略合作，HERE將向騰訊位置服務開放海外地圖數據，為國內出海的開發者提供支持，騰訊將依託自身龐大的數據生態系統和專業的解決方案，整合雙方優勢技術和資源，攜手拓展海外位置服務;

2017年11月，HERE宣布與日本信息通信技術公司富士通(Fujitsu)合作，開發先進集成自動駕駛解決方案和移動服務;

2017年12月，HERE收購德國軟體公司ATS(Advanced Telematic System)，以此提高自身數據分配、更新和安全能力;

2018年1月，博世、大陸集團投資、入股HERE，HERE與大陸集團將聚焦於自動駕駛和出行服務，與博世的合作則會橫跨汽車、交通和工業物聯網等方向;

2018年2月，迪拜道路與交通管理局與HERE簽訂合作備忘錄，雙方將開展長期合作，旨在為迪拜創建首個高清地圖，為其自動駕駛交通提供支持;

2018年3月，寶馬集團與HERE簽署協議，在其下一批具有高度自動駕駛功能的量產車中使用HERE HD Live Map。

聯想到HERE之前只是諾基亞旗下一個單純的地圖應用，而在被寶馬、奧迪、戴姆勒聯合收購後，HERE的發展可謂如日中天，有了三家德國汽車廠商的背後支持，HERE除了不用考慮產品落地問題，在和其他國家公司的合作中也有了更大的底氣。各種戰略合作，投資不斷，布局也不僅局限於高精地圖，在自駕解決方案、移動服務、物聯網等方面都有明確的規劃。

出行服務商主導

上次有關自動駕駛行業布局的文章(全球自動駕駛企業盤點：傳統車廠，互聯網巨頭，科技企業……誰先撞線?)我中們提到，自動駕駛汽車量產後的第一個大規模商用場景會是共享汽車/計程車業務，而這其中滴滴、Uber等出行服務提供商在高精度地圖領域的動作也證明自動駕駛會是他們未來發展的主要陣地。這裡我們著重介紹一下滴滴。

· 滴滴

去年11月，滴滴旗下的滴圖科技獲得國家測繪地理局頒發的電子地圖級測繪資質，滴圖科技是滴滴拆分成立的地圖繪製公司。此次甲級資質的獲得顯然是在為滴滴的高精度地圖業務做準備，而在高精度地圖採集繪製這塊滴滴顯然有著自己的優勢。

作為出行服務商，滴滴旗下有著數以萬記的計程車，如果滴滴採取眾包模式為每一個計程車都配備採集高精度地圖所需的攝像頭和感測器的話，採集效率會比自己駕駛測繪車輛要高得多，更重要的是，高精度地圖需要及時快速的更新，而每日出行的出租所產生的海量真實行車數據可以很好地滿足這一需求。

高精度地圖初創公司

高精度地圖行業尚未變成紅海，這給了許多初創公司機會，這些初創企業大都只專攻高精度地圖領域的細分市場，他們在數據採集的方式上不盡相同，各闢蹊徑。

· 寬凳科技

由前百度副總裁劉駿創辦，今年3月，寬凳科技宣布完成數億元人名幣的A輪融資，正式進軍自動駕駛高精度地圖領域。

戰略布局定位：不造車、不做車聯網操作系統，只做高精度地圖。而在高精度地圖當中，實時更新地圖是重中之重(對於高精度地圖而言，製作出第一張地圖只完成了10%的工作，剩下90%的工作都是在不斷更新地圖)。

地圖採集：眾包數據採集和攝像頭方案。眾包數據採集目前已是很多高精度地圖初創企業的選擇，而攝像頭採集屬於純視覺技術方案，這代替了以往搭配攝像頭、激光雷達、微波雷達等多感測器的方式，而通過同一角度快速連拍多張形成的大量數據則會依靠自主研發的圖像識別處理演算法進行快速處理。

此外，寬凳科技在之後會提供基於高精度地圖定位的數據共享。

· Ushr

Ushr是從一家有著20多年工程繪圖經驗的GeoDigital公司中分離出來的。當時Ushr的主要業務是為公共事業和能源領域的電力線路、鐵路和工程結構等繪製地圖。2014年，通用汽車找到GeoDigital，請他們參與一個實驗，為一段20英里長公路的進行繪圖。儘管與Ushr過去主要業務不同，但他們所使用的許多地圖繪製工具與自動駕駛領域所使用的是相同的，例如用於自動駕駛車輛原型中的激光雷達。

GeoDigital最終將Ushr作為一家獨立公司拆分出來。Ushr的核心業務是設計激光雷達數據處理軟體，抽取道路特徵，繪製道路模型，同時壓縮激光雷達數據以達到車用級體積。2017年4月，Ushr正式推出「第一款自動駕駛高精度地圖製作軟體」。

去年9月，Ushr獲得通用參與投資的1000萬美元的A輪融資，目前，Ushr的客戶基本是汽車製造商和大型的供應商。未來Ushr會將融得的資金用於以下三個方面：

1. 推進數據採集技術，以及通過人工智慧自動生成地圖的發展;

2. 建立一個數據採集車隊;

3. 在汽車嵌入式硬體上測試車載軟體。

從成立到提供商用高精度地圖，Ushr用了大概三年的時間，其發展速度令人汗顏，也當之無愧成為高精度地圖產業中不可小覷的勢力。

· CivilMaps

2014年成立於美國，2016年7月獲得以福特為首的多家機構共同投出的600萬美元融資。

CivilMaps的優勢在於開發的軟體能夠運用人工智慧技術從繁雜的激光雷達點雲數據中提取有用的信息，同時剔除大量的冗餘信息。傳統的1T大小的激光雷達點雲圖，經過CivilMaps的軟體提取過後，只保留重要物體標識和行車指示，大小僅僅為8MB，數據量大大減少，傳輸與儲存成本都顯著降低。

CivilMaps也熱衷於眾包模式，他們計劃與整車廠合作，在其車輛上安裝自家的感測器套件，進行高精地圖的測繪。CivilMaps對數據的壓縮技術上的優勢也使得保持高精地圖實時更新的難度會小很多。

· Mapbox

成立於2010年，專攻細分市場：為企業和開發者提供定製地圖。

Mapbox 獲得地理數據的方式有三種：

一是利用開放的地理數據平台，比如OpenStreetMap、NASA，獲得公開數據;

二是購買，從 DigitalGlobe 等數據提供方那裡購買地理數據;

三是通過其客戶獲得他們的用戶地理數據，Mapbox 的客戶包括 Tesla、Airbnb、Snap、飛豬、Keep 等。根據官方的數據，全球每月有3億人使用 Mapbox 地圖支持的各種應用。

在去年獲得軟銀投資後，Mapbox開始進軍自動駕駛領域。

· DeepMap

2016年4月成立於美國，創始團隊成員曾擔任谷歌地圖、蘋果地圖項目的資深工程師和項目經理。

DeepMap在測繪過程中運用了深度學習技術，主要體現在車道線識別、道路特徵提取、交通標誌識別上。整合包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達感知數據。為了降低成本，除了自有的地圖測繪車進行高精度地圖採集，主要採取與整車廠、供應商合作的眾包模式，在後者的的幫助下獲取高精度地圖數據。

· IvI5(名字來源與level5，意指L5級別自動駕駛)

2016年成立於美國，創始人曾擔任特斯拉工程師。

在之前的文章中我們提到，特斯拉會通過全球各地的特斯拉電動車以匿名的方式收集行車數據和場景，使得自動駕駛軟體進行學習和更新。而從特斯拉走出來的IvI5創始人也深受這條道路影響。

lvl5最顯著的特點是：通過眾包模式採集純視覺的高精度地圖，不需要昂貴的激光雷達與毫米波雷達，測繪只需一個手機攝像頭。

他們的早期眾包合作夥伴是Uber和Lyft的司機，lvl5開發了一款叫作Payver的APP，司機們在駕駛中固定好手機，攝像頭對準道路，打開APP，它就會自動錄製視頻，並記錄下加減速和GPS信息，司機會獲得一定的獎勵。中途收集到的數據，則會被上傳，由lvl5處理為高精度地圖。在不到三個月的時間裡，lvl5就完成了對全美90%高速公路的高精度地圖覆蓋，效率驚人。

現在，IvI5的地圖已經做到了30-40厘米的精度，接下來，IvI5想實現僅使用攝像頭進行定位，目標是將定位精度提升到10厘米。

· Carmera

2015年成立於美國。

在高精地圖數據採集的技術方案上，Carmera雖然在名字上強調的是camera攝像頭，但採用的是激光雷達和攝像頭的多感測器方案。在地圖數據的採集形式上，Carmera也引入了眾包模式，發動第三方來幫助繪製高精地圖。

不過與lvl5不同，他們的合作對象不是打車平台的司機，而是各物流公司的物流車。在具體的合作模式上，為了讓物流車隊攜帶感測器設備進行數據採集，作為交換，Carmera公司會提供給這些車輛以實時監控數據，以及在此基礎上的安全和效能分析。

目前，Carmera的客戶還包括了一些橋樑建築公司，他們能依託Carmera的視覺測量技術對橋樑建設位置進行評估，能夠為橋樑建築公司做量測，已經在一定程度上說明了Carmera的數據精度。此外，Carmera的視頻數據還可以用來做精準的城市交通人流量建模，這種數據成果可以供城市規劃人員使用，同時也將惠及房產商、零售商等廠家。

結語

從互聯網企業、汽車廠商、出行服務提供商和圖商企業對高精度地圖的投入來看，高精度地圖對於自動駕駛的作用再怎麼強調也不為過。不過，更讓我們值得思考的是，高精度地圖在未來可能會成為像水電網一樣的「基礎設施」之後，數據的共享該如何處理?

前面我們也提到，高精度地圖的關鍵性問題在於數據的新鮮度，即地圖的後續更新處理，而這種更新是日級甚至是小時級的，所產生的數據量和工作量是巨大的。如果每個廠家都將自己更新的部分維持在自己的供應體系內部，數據不能流動，這對於整個高精度地圖產業來說是不健康的，同樣，對自動駕駛行業的發展也沒有益處。

我國的汽車保有量近2億，每年新增超過2500萬輛。如果廠商們能夠制定統一的行業標準，採用相同的數據採集格式，將數據採集開源，充分利用道路上的汽車資源，採用「眾包」的方式進行數據的更新維護，實現數據的共享，這會是一種相對理想的方式。但有些人會有疑問，如果數據共享，廠商怎麼賺錢?毫無疑問，這種趨勢必然會促使廠商改變傳統商業模式，像之前提到的，未來靠賣數據賺錢的圖商將不復存在，只會有動態大數據服務商。未來地圖數據將不再是數據商品，而是行業發展共建共享的生態資源和基礎設施。這對於整個地圖行業的發展會是革命性的。

即便現在廠家之間的關鍵詞是「博弈」，但我們更希望看到「合作」，數據流動起來才會更有價值。建立在共享基礎上的地圖數據，將會為自動駕駛帶來更好的服務，也能撬動更大的商業價值，推動整個行業的快速發展，讓每一個參與者都能從中感受到科技帶來的美好，而這，不正是我們希望看到的嗎?

End

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