想做好高精度地图，一定要和主机厂合作。高精度地图的研究刚刚起步，还要回答很多基础且碎片化的技术问题。自动驾驶需要的地图长什么样，地图生产中要解决哪些难题，如何保证更新，这些都要主机厂和图商一起研究给出答案。
经过了一段时间的铺垫，光庭的高精度地图和上汽的自动驾驶接上了头。
去年9月，光庭将高精度地图业务剥离，与上游企业中海达孵化了合资公司中海庭。今年9月，上汽旗下投资公司出资获得了光庭10%的股份，并对后者子公司中海庭注资1.46亿。中海庭正式成为了一家主机厂控股（51%）的高精度地图公司。
10月18日，由湖北智能网联汽车产业创新联盟、日本Kiwi-W协会和武汉理工大学联合主办的第六届湖北武汉国际智能网联汽车发展高峰论坛上，车云菌遇到了光庭CTO、中海庭董事长罗跃军，和他聊了聊主机厂和图商共同孵化的中海庭，要如何量产高精度地图？
时间节点：赶在2019年之前
据介绍，中海庭与上汽的目标是研发L4自动驾驶所需的高精度地图，罗跃军告诉车云菌，根据大多数主机厂2019年量产L4自动驾驶的时间规划，中海庭要在1~2年内完成国内高速公路高精度地图的量产工作。
量产的高精度地图长什么样？罗跃军没有给出一个具体的定义，但是可以概括成下面3点：
1.大方向上，高精度地图主要给机器看，是传统导航地图的延伸，坐标精度更高、交通信息元素会更丰富。
2.细分一下，可以把高精度地图分为静态、动态两大部分，每个部分又可以划分为好几个图层。静态高精度地图由很多道路要素模型组成，包括车道中心线、车道边界线、参考点、虚拟连线等等；动态高精度地图提供车辆前后一定距离、时间的高精度信息，比如天气、地理环境、道路交通、自车状态等等。
3. 车会兜兜转转开到不同地方，对地图的精度需求也会发生变化，所以高精度地图具有可变尺度。
具体到L4自动驾驶所需的高精度地图，需要根据不同场景和不同车辆量身定制。除了由中海庭采集制作的静态部分，还会从相关道路管理机构导入动态信息。
值得注意的是，除了自动驾驶所需的地图本身，要在2019年之前完成的工作既有本地也有云端。在车端，中海庭已经设计了一款高精度地图传感器，接入视觉、RTK、地图数据，做定位输出。未来导入量产车时，会通过供应商车规量产高精度地图传感器，或者集成到对方硬件中去。在云端，中海庭会和上汽共同建设高精度地图的云平台，双方将提前规划云平台的支持量级，服务设备都按百万级销量估算。
高精度地图的量产思路
作为国内13家拥有甲级测绘资质的图商之一，光庭没有在导航地图领域与国内的三大图商竞争，而是在看到机会后直接切入了高精度地图领域。
中海庭为高精度地图选择了一个更加适合量产的方案——前期不会迅速铺开覆盖范围，而是率先解决成本、质量、更新、服务这几个课题。罗跃军告诉车云菌，“在解决这些课题之前，我们是不会轻易量产高精度地图。”
降成本的需求在催促图商改革。传统地图制作仍然需要依靠大量人工来制作地图数据，如果借助人工智技术，自动化采集制作的成本就会降低。现有制作工艺要经过很多步骤，也就意味着每一步骤都要检测验证，步骤越多，检测验证带来的成本也就越高。罗跃军介绍，中海庭目前在地图生产过程的自动化占比大约为80%，逐步把中间步骤交给计算机去实现，就有机会压缩自检成本。
不少业内人士提到，高精度地图的采集绘制比传统地图更关注质量控制，要求会上一个量级，需要环节和步骤也更多。采访中罗跃军向车云菌举了一个精度验证的例子——如何证明高精度地图确实达到车道级20cm定位精度？确保作业质量用的是一个“笨”方法，通过在完成采集的高精度地图上选点，用静态车辆定位的方法进行验证，目前这种方法对成本来说考验也很大。
自动驾驶汽车是一个挑剔的食客，它需要更新鲜的地图。未来高精度地图的更新机制一定是众包，依靠车辆传感器识别特征，把与旧地图的变化部分上传云端，验证变化后，把更新下发到本地车辆。上汽控股之后，中海庭在资源上的最大变化，就等于获得了传感器数据回传的许可，离高精度地图闭环更近了一步。
但众包更新还有很多尚待解决的问题。现在以传统方式采集高精度地图的采集车有很多价格高昂的精密设备，未来众包的自动驾驶量产车的传感器配备，只能算是一辆低配版采集车。罗跃军指出，如何通过深度学习等各种技术，用低配置传感器采集获取的海量低精度数据生产出高精度地图，目前还没有人宣布取得突破性进展。
高精度地图中依然需要以往的导航地图。对中海庭而言，还有另外一个问题是如何补充之前欠缺的二维地图数据。罗跃军表示，通过采购版权，中海庭已经获得了二维地图，只是高精度地图还没到量产阶段，所以没有铺开去更新。中海庭会建立一个级联的生产平台，在采高精度地图的时候，把二维地图更新起来，为自动驾驶服务。
谁在掌握数据主导权？
随着自动驾驶往后发展到L5，地图扮演的角色将更加基础且重要。
▲谁来建立右上角的数据中心？
地图会成为盛放不同数据的容器。它是传感器融合的基础平台，所有传感器会将检测到的信息累加到地图平台上，构建出即时的360°环境图景。地图也会放入更多的驾驶经验，包括不同的驾驶者控制汽车的驾驶特征，以及车辆在行驶时的状态信息。
所有的这些数据，都需要地图的地理时空间坐标系串联起来，才真正具备意义。
对主机厂而言，未来有机会挖掘更多潜能的，就是驾驶员行为数据和个人经验。主机厂都想根据用户的个性化数据和共性数据，提供更深层次的服务。罗跃军透露，“未来这些数据也会聚集到中海庭”。
▲虽然Mobileye会回传更新的地图信息，但左上角HD-Map数据中心，宝马还是选择自己来做。
目前来看，与一家图商合资的数据公司，被上汽认为是数据最合适的归属。这种主机厂直接与图商合作的模式和“宝马+Here”的关系更像。不同之处在于，宝马已经率先和奔驰、奥迪组成了德系三强的主机厂联盟，共同收购Here后再策略性地对外释放股权，吸引更多角色加入。而“上汽+中海庭”选择先构建一个面向车厂的生态，一开始属于上汽，然后渐渐开放给其他车厂。
不过显而易见的是，其他主机厂在加入“上汽+中海庭”组合的同时，可能会产生数据开放上的担忧。对此罗跃军回应，对于没有自建平台能力的车厂，选择加入联盟是一个不错的选择。如果中海庭和上汽率先跑通的经验足够具有参考价值，一定也能吸引更多的主机厂客户，高精度地图方面的合作，仍然是“交付为王”。
高精度地图竞争的背后，已经成了多种形式的数据争夺。
▲高德的地图云
▲百度的地图云
与中海庭角色相似的几家图商也有着不同的计划。高德去年宣布在自动驾驶汽车开发测试期间，免费向汽车行业的合作伙伴提供高精度地图数据。百度今年发布的Apollo 1.5版本中，HD Map首次被加入开源项目。邬学斌在回答媒体商业模式的提问时指出 “大原则上，百度将从云端提供服务”。
图商有着计划自建云平台，接入不同的主机厂数据，形成规模化效应后保证地图更好地更新。业内也有不少人认为，由主机厂主导数据，不如地图供应商来服务整个汽车行业来说有效率。
▲主机厂云、地图合作商云、博世道路特征云
图商缺少车辆数据入口，这就让零部件供应商获得了把数据引到自己的平台上来的机会。博世虽然没有国内甲级测绘资质，但是博世掌握了数据的入口。通过自动驾驶的定位能力切入，博世开发了名为博世道路特征（Bosch Road Signature）的技术。在今年上海车展期间，博世联合国内三大图商，计划组建一个生态系统。
▲Mobileye的Roadbook（路书）
互联网公司在很早期也开始在生态链中寻找自己的位置。Mobileye要做的高精度地图——Roadbook（路书），有别于传统图商，专门针对自动驾驶。而路书也有一个云，用来存放更新数据。
在五花八门的地图云方案中，背后有一条事关主导权的数据流向。自动驾驶和地图的结合，带来了一个新机会，但参赛选手已经不止图商一位。
车云小结
中海庭与上汽的合作是一个美好的开始。中海庭获得了资源和品牌影响力，上汽也通过入股图商的形式，抢占了自动驾驶的先机。对两家联袂不久的企业来说，未来最大的挑战，将是面向量产方向的长期积累和资源整合。期待时间带给我们一辆搭载高精度地图的量产车。
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