四维图新郭磐石：智能地图是打造新一代智慧公路的关键

【编者按】在新一轮技术革命的驱使下，全球出行产业正在经历一场前所未有的变革。5G、自动驾驶、大数据、人工智能等前沿技术正在重塑我们的出行产业和未来出行方式。以电动化为基础，以绿色化、智能化、共享化为特征的跨界融合浪潮中，中国已成为这场变革的核心。

10月25日，由中国电动汽车百人会主办的第三届全球未来出行大会在浙江德清国际会议中心召开，汇聚全球出行产业新思维、新模式、新技术、新产品、新业态为使命，见证和推动关于未来出行的时代创新浪潮。

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10月26日，在2019全球未来出行大会上，四维图新车路协同研究院副院长郭磐石发表了以“智能地图赋能车路协同，打造新一代智慧公路”为主题的演讲，他演讲的主要观点如下：

1、5G时代的到来将促进高精度地图、智能地图，以及基于高精度地图的仿真技术的发展。

2、严格意义上来讲，高精度地图、智能地图是为机器和自动驾驶汽车识别准备的，并不是给人来看的，它的精度可以达到20厘米级别。

3、智能地图一定会成为未来智能道路标准的基础设施。同时，地图也将成为车路协同自动驾驶的时间和空间基准相统一的关键因素。

以下为郭磐石演讲实录（有删减）：

去年起，自动驾驶转入下半场，大家开始全部关注车路协同领域的时候，四维图新内部成立了车路协同研究院。这个部门的主要作用是研究智能地图是怎样与车路协同技术相结合，从而为未来出行的基础设施的解决方案做准备。

今年号称是5G元年，5G到来的时候我们未来眼中的地图应该是什么样子，我们分为三个视角来看这件事情。

从我们C端普通民众的视角来看，这是一个电影非常著名的画面。3G时代诞生了微信这么一个爆炸级的产品，4G时代抖音短视频的产品出现，5G时代我们认为对C端来说VR、AR的产业一定会爆发，这是我们的一个基本判断。对政府端、对于我们的企业端来说，这种基于实景三维、全息感知的数据管理体系，也会随之而发生一定的变化。对于车端，可能更重要的是我们的高精度地图、智能地图，以及我们基于高精度地图的仿真技术会大规模发展。对此，我们有一个基本的判断，5G时代的时候地图一定会以路为基、以人为本、应运而变。

今天我演讲分为三个主要部分：第一、我们把对智能地图的理解和思路汇报一下；第二、对于智慧道路的理解，我们是怎么考虑的；第三，会陈述作为图商角度的观点。

有三类地图是目前我们针对所有的民众来说的地图。第一种导航电子地图，目前国内可能大多数的图商都能够做得到，它的数学精度应该是在10米左右。第二种我们现在主导的ADAS地图。本身来说，它其实是给车和给人都可以用的。尤其在我们的货车和商用车上用作节油喝预测行驶来说是非常重要的。它的精度达到车道级地图。最后一种地图，我们现在重点所有人都在说要做高精度地图。高精度地图严格意义上并不是给我们的人来看的，是为机器，是为我们的自动驾驶汽车识别来用的，它的精度可以达到真正的20厘米的级别。

这三种精度目前来说，在图新的数据母库里分别已经达到了700万公里的量级、200万公里量级和30万公里量级。30万公里基本上已经把我们国家所有的高速公路路网全部覆盖完毕，并且增加了一部分城市道路的路网。

我们定义的智能地图有四大特点：第一是精度高。精度高并不意味着它的绝对精度一定要达到什么级别，而是它的精度能够覆盖我们所需要的各种场景。举例说明，地下停车场的时候我们所需要的精度就不是绝对精度，要求的是相对精度。例如我们在高速公路的时候，我们可能不需要绝对的地理坐标的精度，而是需要车道线之间的相对关系要非常准确，这种精度高是跟场景走的。

第二是要素全，这个“全”也是跟着场景走。例如说我们滴滴打车的时候，我们所需要的是小区的东门、西门、南门、北门；我们送外卖的POI点是酒店的几号房间。

第三是更新快。目前已经能实现秒级的更新了，实际自动驾驶不是秒级是毫秒级。其背后隐藏了技术逻辑在里面，如何能够实现协同。

最后一点是协同强。一定要能够与我们的感知系统、我们的计算系统、我们的通信系统进行全方位的协同处理，这个才是真正意义上智能地图很重要的一个特点。这四点其实是我们归纳出来智能地图的一个特点，不仅仅是高精度地图、也不是导航地图，是一套未来的面向全系列应用、全场景化应用的地图体系。

我先简单说一下我们这种高精地图是怎么做出来的。这是一张大家用肉眼可以看到的图，通过我们的测量设备采集之后我们获得了大量离散化的点云。通过人工或者半人工的方式，我们把这些点云全部识别分类完毕之后，我们再让进行矢量化的提取。提取完毕之后，我们根据每个对象的属性进行属性化的编辑，从而实现真正车用地图的概念。

高精度地图本身在我们整个属性库里面，这个字段类型还不断在增加。这种地图给车辆用的时候每一条属性对车都是有用的、对他的驾驶行为都是有用的，这是我们高精度地图的产品矩阵。之所以叫产品矩阵，因为有了图只是完成了第一步，接下来怎么样让你的图能够被车厂调用、车怎么用传感器交互、怎么与车交互、包括平台的服务以及SD开发等等。

这是真实的高精度地图的样本。大家可以看到，这种图其实压根不需要人类来识别的，是给车来看的，每一条路的关系、每一条路的属性，每个节点都是车来识别的，跟我们看到的是完全不一样的体系。

智慧道路其实是从去年开始，去年开始真正意义上爆发起来。交通部2018年第一号文件要提出新一代智能交通控制网，已经在全国各地9个省份开展了试点工作。前两天交通强国建设纲要里面，正式将智能道路写到了我们国家战略里面，交通强国。之前我们把高铁称为我们交通领域的第一个名片，下一步智能道路可能是第二张名片的诞生地。

也是上个月的时候，中国公路学会的自动驾驶工作委员会以及标委会正式颁布了智能网联道路分级的定义，也是我们国家第一次真正意义上以文本的形式将我们国家智能道路的发展水平进行了定义。目前，我们应该是处在第一阶段初步数字化、初步智能化，与最终的阶段差距还是很远的。

这个表是我们预计到2021年之前，各个省份在探索智慧道路建设和改造过程中的一些具体的项目形式。初步统计完毕之后，这些项目2—3年之内就已经达到了750亿的市场规模，这只是我们在做智慧道路改造的专项工程的经费，并不包括原有的建设经费。

所以目前来说，与智能地图相关的市场份额可以占到15%—20%。其实我们可以预见，当我们国家14万公里的高速公路的改造以及加上我们城市道路700多万公里的改造，这个市场空间是无比巨大的空间，这个智慧道路对于目前整个爆发式增长的市场是可期待的。

最后我们想说一说，当智能地图和智慧道路这两个事情结合起来会发生一些什么事情呢。

观点一：我们认为智能地图一定会成为未来智能道路标准的基础设施。从三大工程到我们的车路协同系统已经都写到了未来基础设施的领域里面去了，但是大家会发现缺一个东西，就是我们的高精度地图，我们与很多的高速公路的业主方、城市管理方、交警方，大家不约而同的都提到了地图会成为未来标准的基础设施。

成为标准的基础设施有一个关键技术，就是高精度地图要能够解决什么问题？不仅有了图，你的图要能够上车、要能够上云、要能够上平台。第二，高精度地图要能够与路侧的感知、计算、分发形成一体的模式。第三，最重要实现整个全路段基于天眼全域的感知体系。这是与我们的合作伙伴一起，我们与海康、华为一起会联合攻克相关的计算能力和融合技术。

观点二：地图未来可能会成为车路协同自动驾驶的时空基准统一的关键因素。在所有的自动驾驶车辆运行控制中，时间是一个非常重要的信号。你怎么样能够从路侧单元、到计算单元、到通信单元、到车辆控制单元是统一的时间基准，这是很重要的因素。关于你的空间基准，我们所有的人都说，空间基准假定可以识别，实际上在某些特殊场景下是根本不可能达到的。例如在隧道里面、例如在地下停车场里面、例如在室内。在这些场景下，你没有办法通过这种标准的统一的空间基准来实现自动驾驶的整个管理。所以说在这个意义上，智能地图可以为它提供一个基准的空间基准。

如何实现呢？我们要打通这三大体系，从通信单元、到计算单元、到车辆单元。基本上我们会给它提供统一的地图服务接口、统一的坐标基准体系，用于进行整个的一套坐标基准是时空体系的一套统一标准。

观点三：其实目前大量的基础设施投资方都有这么一个困惑，我的投资进去了未来怎么盈利，这是一个很大的问题。所以智能地图可能是探索智慧道路按服务计费模式的重要载体，怎么来说这个事呢？未来我们提供出行服务的一定不会是某一个单独的车厂，也不会是某一个单独的路方企业，可能是道路出行综合服务运营商这么一个概念。它有点像我们电信运营商这么一个理念，未来对所有的自动驾驶、辅助驾驶、RoboTaxi相关的服务商，统一的要在我所有的基础设施的基础上去跑的话，未来可能会探索以服务或者按流量计费的这种模式来走。

这个时候你如何精准的计量它所得到的信息和享受到的服务？那地图可能会成为一个中转平台，有点像微信平台。在上层路侧感知的信息获取到之后，对于下层提供民众出行服务的时候，它可以通过在地图上所产生的交互信息进行流量计费，这也是我们目前和很多投资方也好、好多业主也好，进行沟通重点探讨的能力。

实现这个能力要有几个关键技术：

第一要解决上车的能力，地图怎么与车厂进行交互。目前中国第一份商业的L3级的高精度地图订单是四维图新和宝马签订的，这个订单背后解决了很多重要的问题。例如地图怎么样与我们的车厂产生交互，地图并不能够直接给到车厂手里面。这是很难的一些问题，包括他的车辆导航引擎、车辆控制怎么与地图的要素进行结合，这是很多的地图落地关键的因素之一。

第二地图要上云和上平台。上平台大家好理解，我们所有的管理平台也好、交通一张图也好、我们的云控平台也好，基本上大家都可以上去，但是上云就比较难了，主要难点不是这个云是怎么样的组织形式，而是这个云布在哪里的问题。现在大家所有人都知道，未来这个自动驾驶云一定是有丰富的大量的数据收集和采集能力的，未来随着这种云布在什么地方，它以什么样的形式部署，这是决定了未来盈利模式很重要的一点，所以这是关键基础第二。

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