據外媒報道，歐洲汽車公司Almotive在加州的101高速公路上成功進行了自動駕駛汽車試駕。近年來，自動駕駛技術雖然取得了很大進步，但總是伴隨著小風波。作為行業排頭兵的特斯拉、Uber、Google等公司不時有發生車禍的新聞爆出。

自動駕駛技術發展的每一步都必須以保障人身安全為丈量標準，各大汽車廠商不斷在車上增加各種傳感器，但卻忽略了高精地圖精確制導。

準入門檻高，國內發展存在局限性

高精地圖能提前判斷位置信息，精確規劃行駛路線；在攝像頭看不清或雷達檢測不到的地方，可以實時反饋數據；能準確識別交通標志、標線等上百種目標，提前做出準確判斷和決策。

在國外，已有Google、Here、Mobileye等企業涉足高精地圖市場，同時，還有不少自動駕駛解決方案企業、自動駕駛汽車公司也涉足該領域。而在國內，百度、阿里系的高德、騰訊系的四維圖新都將高精地圖作為未來的工作重心之一。

但是在國內，高精地圖的發展還存在一定的局限性。

一方面，高精地圖的技術門檻高，需要將二維圖像轉換為三維路網，且在專業測量和地圖繪制方面都需要非常專業的技術人員。然而，這樣的人才在中國不足百人。而且，國內研究自動駕駛的企業很多，這僅有的不足百人的技術力量卻分布在不同企業，要組建成一個專業技術過硬的團隊更是難上加難。

另一方面，高精地圖主要依靠激光雷達的遠程激光測距、毫米波雷達精確測距，以及攝像頭的實時圖像識別分析，各種傳感器的價值不菲，這導致每輛測繪車的成本高昂，要布局全國路網，更需要大量的人力、物力和財力，沒有哪家公司可以支撐如此龐大的一支測繪隊伍。

要讓車輛“看得懂”，AI自動識別是關鍵

制作地圖只是完成了10%的工作，另外90%的實力競爭是在數據迭代更新上。但做好前期10%的基礎工作并不輕松，既要保證地圖質量與精準度，還要建立完備的質量保障體系。

通過使用人工智能技術，我們對地圖數據收集和分析的工作進行深度開發，以車載攝像頭監控到的畫面為基礎，分析出畫面中的車道線、各項道路標志，以及道路上的基礎交通設施，并以此構建能夠讓車輛看得懂的高清地圖。