高精度地圖與定位對於實現自動駕駛的意義

主持嘉賓：蓋世汽車CEO 周曉鶯

討論嘉賓：

四維圖新高級產品經理 朱瀚

美行科技智能網聯事業部總監 胡晨曦

廣汽研究院智能駕駛技術部部長 郭繼舜

u-blox資深市場經理 梅景浩

周曉鶯：接下來進入圓桌環節，參與討論的嘉賓都是做過專題演講的，郭總來的比較晚，我想替上午的嘉賓問您一個問題，可能您會有比較代表性的發言，在您看來，為什麼L4搞不定硬體？

郭繼舜：我在去廣汽之前，是在互聯網公司里做自動駕駛的，當時我也非常樂觀，我覺得把演算法這麼難的都搞出來了，軟體就靠演算法活著的，做車的好幾萬人難道做不出來嗎。真正來到主機廠之後發現真不容易。

為什麼L4搞不定？不能覆蓋所有的場景，這是第一點。第二、冗餘的器件還沒有，車上不敢不放人。再有車規，廠商來說沒有辦法大規模前裝的，一旦不能前裝，意味著感測器在布置的時候需要人手動布置，誤差會非常大，大到需要分別對每台車做軟體的標的，因為一千台車，三千台車怎麼辦，因為精度不夠，跑一天下來，三千個車，可能每天要修一百個，還壞的不一樣。

在我們看來，首先演算法是可行的，但是硬體方面需要漸變的積累過程，如果L3還搞不定硬體，L4還是成問題的，我很有信心的原因在於，商業模式已經存在了，而且市場需求也很明確，就是看看如何快速把技術問題解決了，是能看到未來的。

周曉鶯：大家跳到自動駕駛的海里遊了一圈發現，一方面場景太豐富，另一方面車規級的標準下面還有比較長的路需要去走的。

郭繼舜：大家把水深估計的太淺了，而且還在裸泳，肯定有問題。

周曉鶯：第一個問題，今天聊了很多高精地圖和高精定位，包括怎麼做、怎麼採集、怎麼驗證、怎麼評判等等，那麼，高精地圖和高精定位對自動駕駛的實現到底意味著什麼。

胡晨曦：高精地圖和高精度定位最主要的意義是可以讓自動駕駛更加安全，只有足夠高精度的定位，才能超數據可行，車與車之間的信息連接，車與人之間的信息連接，車與物之間的信息連接，通過這些信息連接，才能讓車獲取到比較安全的路線，能夠提高自動駕駛的安全性。

朱瀚：這個跟我剛才講的差不多，高精地圖對於自動駕駛最大的作用，來自於我們的車端的算力，包括演算法是不是能足夠的讓我的感知和決策完成這樣的動作，如果不需要，高精地圖存在的價值也就沒有了。現在的狀態來看，大家是需要的，感測器我們會遇上非常多複雜環境複雜條件讓你的感測器失效，這時候高精地圖提供知識，車載的感測器里有很多東西在當時當下是感知不到的，但是我可以提前告訴你，讓你有一個更合理的決策的結果，這是很重要的作用。如果說人駕駛汽車，沒法判斷現在駕駛的汽車處在哪個階段，如果這個判斷不了，人也是開不了的，對自動駕駛來講，所以高精度的定位是很必要的。

梅景浩：就高精地圖而言，除了提供規劃以外，還提供了位置的感知，和GPS融合提供一個定位的功能。比如說現在從當前走到門口去的路，可以想像，如果這樣走過去是很容易的事情，但是如果閉上眼睛走這條路，沒有辦法根據現場環境的感知來對自己進行定位，沒有辦法有反饋的過程。高精地圖和高精度定位聯合起來提供的信息，相當於人的眼睛一樣，在自動駕駛領域會提供實時反饋，讓整個系統可以正常工作，達到自己的目標。

郭繼舜：我給一組數據，是我自己算出來的，不代表廣汽的觀點，也不代表業界的觀點。高精度地圖和自動演算法的層面，感知層面使得演算法的準確度提高1.5倍，自定位準確度提高了6倍，使得整體的失效概率降低了20倍，如果通過視覺預測前方的路徑，準確度提升了600倍，這是高精地圖的價值。

周曉鶯：高精地圖核心在信息的傳輸上，還有實時感應上，促進了及時通訊，提升了車的安全性，可以這樣理解嗎？

郭繼舜：可能還不太一樣，現在還在講單車智能，如果把車都放進來，我剛才的數據還不準確，高精地圖不一定要用，我們依然能做自動駕駛，但是前提是高精度地圖。

周曉鶯：高精地圖在車輛的搭載上，還是外資品牌有幾個比較典型的案例，本土品牌並不多，大家認為在其商業化的過程中存在的難點主要是哪些？

郭繼舜：第一是要錢，多貴呢？用戶每年都要交數據服務和更新的費用，咱們中國的用戶你們買手機可以買蘋果手機，9000塊錢，但是買殼子可能會買20塊還包郵的。我們需要更低成本的解決方案，看能不能一次買斷服務，這是第一。第二，最本質的原因是，我們開發的速度不夠快，比如需要高精地圖的L2.5、L3，甚至疑似L3，L2.99的量產車沒有真正出來，還需要點時間。

朱瀚：除了剛才講的情況，從我們自己的角度來看，我們的感覺，國外比國內更早一些先落地，我們跟國外國際車廠去溝通，歐洲比中國先落地L3的量產車，因為他們的法律法規不像我們這麼嚴苛，有些東西相對開放的，我們這邊很多事情一直在推進過程中，在很多測試，包括量產交付的問題上面臨很大問題。

郭繼舜：我現在得到最新的情況是，奧迪在L3典型功能上已經做的非常穩定和好了，但是一直沒有量產，咱們看到所有車都是這個狀態，因為德國的法規依然不允許上路，不止是中國的法規，德國沒有賣出一輛真正民用的L3，就是因為法規的問題，還需要一點點時間。

周曉鶯：在高精地圖或者圖商這個領域，是不是只有大玩家才能玩，大家演講的很多點都是包含在圖商服務體系當中，整車廠選擇合作夥伴供應商的時候，是不是也會有這樣的考慮，請各位從自己的角度談一下。

胡晨曦：美行科技不是圖商，我從使用高精地圖的角度來說一下。法律層面，中國的法律對測繪是有要求的，最近幾年法律的發展來看，國家鼓勵智能汽車的發展，法律朝著規範化的方向引導，法律應該不會成為瓶頸，目前會有，但是之後會朝著好的方向發展。技術層面，目前有協會的標準，協會向全球開放的，現在國內有很多公司，已經是協會的會員，現在中國國內有很多公司是協會會員，協會主要讓中國公司群策群力，推動ADAS向更好的方向發展，提供技術規範。我從應用方向來看，目前高精地圖最大的痛點是主矩和實施性，中國的路變化很快，有的路的存儲方式，高精度地圖描述在準確性上，不同的建模場景應該都有優缺點，所以我認為最大的痛點應該是準確性和實施性。

朱瀚：站在圖商的角度，這個事情說了會很傷人。說我個人的看法，製圖從技術角度，把高精地圖製作出來，本身並不是特別大門檻的事情，可以做出來，關鍵問題是說如何在成本控制不住的情況下去量產，還有利潤，需要有一個商業模式能真正玩起來的才可以，否則我只是為了驗證一個技術，只是做了一張圖，這個事情並沒有那麼難。所以真正的問題來自於怎麼批量量產的問題，是一個OEM和傳統圖商大家怎麼去結合，能讓這個事情真正玩得轉的問題。

周曉鶯：大玩家能承擔起成本，能走的更長的路，生態構建的能力會更強。

朱瀚：應該是攤平了。

梅景浩：我不是地圖行業的，我只能從一個大的技術發展趨勢來想這個事該怎麼辦，現在高精地圖還屬於技術發展的過程中，我想接下來慢慢的技術成熟了以後，可能會有一個趨勢，大家會想辦法把它做成一個標準化，不管是PC行業，都是先成立一個標準，立完標準以後大家可以分塊做自己想做的服務，這樣的話每一個玩家都有機會在裡面做出貢獻。

郭繼舜：我跟大家講講，首先這個觀點我同意，原因是我看過很多很多圖商的材料，比如說四維圖新和百度，他們在高精地圖的整體的規劃，如何去設計，甚至包含停車場裡面，他們甚至到什麼程度，我看過四維的，連一個消防拴，距離地面有多高，這個都考慮到了，考慮非常細。整體來說，我覺得有幾點是現階段，只有大廠商玩得起的，一個是如何在現在全中國所有省市，包括香港、澳門和台灣，高速公路30萬公里，這是很大資本的投入，我有能力，我有技術，但我沒做到，我們一起做吧，OEM不會出這個錢的，所以完備性很重要。

第二個精度，這幾年用人臉識別用的非常多，我們的用戶去體驗，可用不可用是需要參數積累的，小的圖商把精度做到90%已經很努力了，但大的圖商做到99%、99.5%，這是很大的問題。後來形成市場規模，形成壁壘，還要通過眾包，這樣還是需要規模的，因為太小，根本不夠快，我們要求一個季度更新一次，更新的量不少於40%，這怎麼做。所以我覺得至少現在來看，還是大圖商有機會。

周曉鶯：補一個問題給朱瀚，因為只有大玩家才能玩得起，大玩家會只滿足於做圖商嗎？

朱瀚：這個要看大玩家的心態。

周曉鶯：以四維圖新為例，我看到你們有一個新的車的智慧大腦。

朱瀚：智慧汽車大腦，是這樣的，如果我沒有理解錯的話，我們老闆給我們的定位是這樣的，我們並不會說我要不僅僅做圖，我還要做自動駕駛的解決方案，並不是這個邏輯。而是說我剛才提到的，我們做的並不是一個我把傳統的導航電子地圖精度做的更高了而已，不僅僅是這樣的事情，我們做的是自動駕駛的專題圖，我如何能夠比較好的，我把產品定義和實現出來，我就需要了解它。我怎麼了解？我們自己有一個研究院，我們要去試這個東西，我們才發現需要面臨的問題和我們需要幫他解決的問題在哪裡，我們才會說數據產品的服務，設計的是合理的，誰能對OEM形成支撐的，而不是閉門造車的狀態。

所以會有一個，我們去理解，更好的支持自己的OEM大客戶，而不是要做其他的事情，這是一個理解的過程。我們不希望我們被動的在等著客戶告訴我，你要這樣做，你做這個就好了，但是我不知道我為什麼要做這個，我做這個幹什麼用，最後的執行，有可能最後的結果是有偏差的，我希望自己的認知儘可能靠近主機廠的，這種讓我們合作的更愉快，更順暢。

周曉鶯：邏輯能理解，但是表現出來的行為，比如高德，現在開始做打車，都是往上延伸，你們也在做找充電樁。

朱瀚：這是另外一個BU，這個我不太了解。智聯那一部分跟自動駕駛不太一樣，是車聯網的產品，所以對於車聯網的產品來講，大家是同等的起跑線和同等的市場，如果我們能更理解車聯，出一個更好的車聯產品，以我們的產品打市場，這是沒有問題的，它本身跟高精地圖並不是太相關。

周曉鶯：郭總怎麼看這個問題，百度也有地圖，跟車企合作中，是全方位的還是大概考慮在生態的融合上有差異，或者會站隊嗎？

郭繼舜：車廠肯定是不想站隊的，我們考慮過比如同時接入三到四家不同的高精地圖廠商，每一年讓用戶選擇誰的年費最低用誰的，但是圖商不太願意，我們可以聊聊看願不願意。即將量產的疑似L3級別的自動駕駛兩款車，我們初步考慮是完備性。跟四維也好，百度也好的合作有一點很重要的原因是，你必須要考量也許他們會在未來需要使用用戶的數據做其他的變現，我們能不能開放，把用戶的隱私給到互聯網公司，這個口子現在是不敢打開的，我們簽的所有合同都是你給我提供服務，我給你錢，但是數據都在我這，未來怎麼樣，我們再尋找新的商業模式吧。

周曉鶯：接下來問題會開放給在場的各位聽眾。

提問：我有一個問題想問一下廣汽的郭總和u-blox的梅總，關於慣導和高性能的MAU在汽車上的應用，價格範圍差異是很大的，但是車廠在用的時候，過一段時間MAU儘管有多好，但是在十分鐘之後，性能肯定出現很大的下降，但是車廠考慮成本，包括u-blox提供產品的時候是怎樣考慮這樣一個問題的。

梅景浩：我們是這麼想這個問題的，在汽車領域分場景的，第一個比如我是導航的場景，這個場景下位置，不太會保證百分之百在精度下面，這個時候更多在性能和成本之間的平衡，我們更多的可以看到，我們可以做到用一個非常普通的MAU就可以做到比較好的性能，比如我可以在一百米的時候，通過一兩公里的隧道，差距是不大的。同時在裡面還有另外一個技術，可以用來幫助提高這一點，就是和圖商做地圖的匹配，這樣可以更好的來提供位置信息，車廠這樣會比較滿意，實際應用我們也是這樣用的，這是第一個場景。

第二個場景是ADAS或者高精度的自動駕駛，這時候MAU提供輔助作用，其實MAU本身提供有效信息，這個信息和雷達，和高精地圖匹配，或者視覺的轉向是可以融合的，融合的方面可以提供比較好的結果，這種情況下我覺得要用起來，不要花錢再買一個很貴很貴的MAU，就能達到合適的效果了。

郭繼舜：首先明確說我們肯定是要用高精的，但是車廠取決於成本，MAU在自動駕駛有三個作用，第一個作用把GPS收斂，GPS一堆散點，通過MAU連成一條線，第二個作用做好的車輛的充分的估計，第三個作用我在一些其他的場景下，比如穿山洞的時候，MAU能給我提供一部分冗餘的信息和交叉驗證的信息。我們測過最好的MAU，是20公里轉一圈誤差不超過一米，肯定用不著，所以我只能講高精MAU有沒有需求？有，但是如果能控制在200塊錢以下一定有。

提問：我有一個問題問一下郭部長，在定位方案里現在看到希望用RTK方案做GNSS定位，我們之前發現RTK有數據鏈路的情況下確實還不錯，但是無法規避的問題就是成本問題，大概三千多塊錢，一年的服務費，還不是終身的服務費，盈利模式或者商業模式是怎麼樣的？車型定位是不是非常高端？大概是什麼樣的水平？

郭繼舜：成本和安全考慮之間我選擇安全，如果真的出，成本再高，即使賣不出去，但是要保證賣出去一輛是一輛，不造成人身事故或者人身傷害，這兩個我寧願選高成本。第二個我聊過，如果量大是可以便宜的，所以現在就把車造好，量大了之後，通過灘薄成本，使得RTK更好用。現在因為要維護RTK真的要花錢的，沒辦法的，未來看看星級的RTK能不能用，如果能用成本會降低很多。

提問：第二個問題問一下u-blox的梅景浩先生，我們同時在用很多MAU解決方案，我們發現一個問題，跟今天本身的主題沒有太多的關係，更多是來自於對於u-blox的期望值，我們上下游合作的關係，發現目前技術支持這塊，相對來說比較難得讓中國國內的本地團隊的支持，或者效率有待加強，這塊不知道梅先生是不是能跟總部反饋一下，希望u-blox有支持。

梅景浩：當然我們會提供相應的支持，具體說到這點，比較大話題是對慣導這塊，有很多技術細節，是需要雙方對的，u-blox產品在業界已經算是盡量的減少了各方面的支持的需要，比如說產品是一個自標準系統，產品沒有什麼額外的要求，當然如果遇到了一些非常特殊的場景，說白了GPS是無線通信和演算法，沒有辦法百分之百完好，你可以和我這邊聯繫，和對應的技術支持人員去探討該怎麼解決。

提問：大家好，我有兩個問題問一下四維的同事，關於動態數據的，我們知道圖商也在嘗試提升先度，集成動員數據，有沒有可能一路走到信息或者有人在過馬路高動態數據，集中到圖層里？這方面的瓶頸在哪裡？主機廠考慮集成動態的環境感知數據的時候，比如說道路施工的信息，是更願意從圖商途徑拿到數據還是會考慮其他的途徑？兩個通道對比的時候，主機廠的角度考慮有什麼優劣勢對比考慮？

朱瀚：站在我們的角度，我們的動態數據里並沒有考慮車端自己的感測器感知的那一部分信息，比如說紅綠燈跟停止線和車道的關係，提前告訴車端需要感知行駛這個車道前面有紅綠燈，現在是紅還是綠，是需要車完成的動作，人來完成的動作，不是地圖要去記錄的東西。所以我們不太會這樣。但是這裡不一樣的是說，如果基礎設施已經上來之後，可以把這些信息的確是可以在這裡傳遞的，並不是我要記錄的，還是一個物聯的狀態。

郭繼舜：動態信息判斷就一個邏輯，就是誰快聽誰的。

提問：大家好，我問一個關於APA的問題，剛才聽到郭總分享APA也是你們廣汽的產品之一。我的問題問四維圖新的朱先生以及郭部長，邁向APA量產之路上，從圖商和車廠的角度分別談一談你們認為最大的難點在哪裡。

郭繼舜：首先APA的第一個難點是，在我看來APA有一個非常好的未來，我給大家說一個假設，有一天你約一個非常漂亮的姑娘在萬達吃飯，你把車開到萬達門口，車一扔跟姑娘看電影去了，這個車自己繞到地下停車場，被停車場分配一個車位停下來。你看完電影，一邊聊天，一邊拿手機非常瀟洒的點了一個接駕，車交完錢出來在那個位置等你，這個很酷，但這個非常難做。

APA為什麼難做，第一個功能安全性，這個車上沒有人，我就要求安全性很高，所以APA本質上是L4級別的技術。我必須要布非常多的設備，超寬頻雷達或者攝像頭，要保證它的安全，這個很貴。第二個高精地圖，停車場高精地圖建圖不容易，因為柱子很多，死角很多，所以地圖的建立也是很大的問題。第三個如何在充分使用車的感測器和充分達到平衡，使得成本最低。

如果萬達廣場需要三千萬，萬達是不會幹的，因為沒有快速收回成本的模式，只要幾百萬或者幾十萬建一個，信息不夠全，安全性有問題怎麼辦，降低車速，原本要求15公里每小時，降到10公里每小時或者7公里每小時，在商場里不好用了，因為商場里車特別多。

由於功能安全的問題，必須要在廠端布很多設備，成本很高，所以覆蓋面不是很廣，因為覆蓋面不是很廣，車廠不願意上，所以最後還是安全問題，怎麼解決？現在解決方法是第一步不會在商場裡布這個東西，我們量產到家庭里，比如你給你家人買輛車，你家人非常怕停車場，她又非常不會泊車，總會撞到柱子上，你可以買新車之後從你家的停車場到你買的車位，固定車位，就依靠人工智慧的記憶演算法，你跑十次，一次來一個車要停一下，車以為你每次要在這停，要取平均值，跑十次之後，這個車就能夠做到自動開到你家停車位，按照你的開車方式開。因為車不會很多，慢點開沒問題，如果要結合高精地圖，功能安全，廠端的成倍，高精地圖的建圖都是很大的問題。

朱瀚：停車場的圖和我們做高速和城市不太一樣的地方是說其實它並不能像做高速，成本集中的把它量產，它會分布的很散，而且每一個單獨的停車場採集的內容並不多，並不像高速要采那麼多公里數，這樣讓成本特別分散，會讓我們覺得這個東西回收是有問題的，做了之後是不是真的車廠會用，車廠用以什麼價格，我們做這個圖，對圖商怎麼回收成本，這是一個我們考慮的點。

我要花多少成本，如果在室外，我們有自研的高精度採集車，我們采圖，回來製圖，在地下，沒有GPS，這套設備要單獨再開發一套，我們當時做了技術驗證，采地下停車場的設備，但是這種條件下，還是要打非常多的控制點，才能保證每一層，層與層之間的無縫的高精度的對接，每一層里點雲，掃完之後點雲融合可以得到精度很高的結果，和室外是不太一樣的，本身的成本就高，再加上我們會覺得商業應用上來講成本不太好回收，我們會覺得這個才是跟L3的高速度量產會有很大差別的地方。

提問：參加這個會議想了解高精地圖在中國是很重要的議題，不管是北斗或者在GPS，各位做了蠻多的研究。我的理解台灣應該還是在北斗的範圍以內，我想問一下中國內地5G未來做定位這塊，在車廠這邊會不會有考慮。

郭繼舜：北斗不是一個區域性的服務一樣，就像GPS不是區域性服務一樣，北斗被中國相關部門在使用，所以北斗也是一個衛星系統，能覆蓋全世界所有範圍，還是單向下發的，這跟GPS是一樣的。到底有沒有包含台灣，明確的說包含。您說定位，自動駕駛如何實現量產，首先我要講中國的協議，和歐美的還是有比較大的差別，去中心化的車聯網的方法不如中心化的更好，我做了大量的比較，我覺得好60%是保底的。

現在看來，我們以24.5G作為標準來說，基本上只能在信息的共享給出足夠多的信息交換的路徑，原因在於30-50毫秒空口時延的值，本質上都不滿足自動駕駛的要求，自動駕駛全速的時候，要求時延在10毫秒以內，如果自動駕駛有一天在L3、L4甚至L2的自動駕駛里，接入到車路協同的設備來說，5G的大規模應用會是中國自動駕駛發展的非常重要的契機，不光能提供功能性，而且減少交通事故，能極大的減少自動駕駛汽車單車的感測器的成本，有一些就不用了，因為自動駕駛給我的信息足夠準確。

提問：我有一個問題想問一下郭總，把智能駕駛不同等級可以簡單概括為脫眼、脫手、脫腦，開發自動駕駛過程中，沒有冗餘的轉型和SP，我想聽一下您關於脫眼和脫手這兩個功能在廣汽現在的汽車上來說，它的應用規劃或者你怎麼看待這些功能？

郭繼舜：L2是眼手都要在，要盯著前方，手要放在方向盤上，最多20秒，嚴禁脫手。我優先選擇安全性，可以脫手，但眼睛不能離開。這樣的狀態下，只有一個場景現在解決不了，就是在高速公路上過匝道的時候，突然間失效的時候你的手來不及放上去，除了這個場景之外別的都OK。

提問：沒有冗餘的轉向情況下，其他系統是可以接受的。

郭繼舜：寶馬在高端車型上，60公里以下的時候允許長時間脫手，雖然法律不允許，但是技術已經成熟了，我們做了更往前一步，120公里以下都可以長時間脫手，但是眼睛要盯著。EPS沒有冗餘，過匝道的時候一旦真的失效，會直接撞在匝道圍欄上，那是有危險的，除了這個之外都OK。

周曉鶯：圓桌討論環節到此結束，還有問題大家可以會後再交流，感謝各位嘉賓，謝謝。

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