设想一个最坏的情况：当摄像头、激光雷达等传感器全部失效，V2X也不可用的时候，车辆本地端的地图，就是帮助自动驾驶汽车行驶到安全地带的最后一道防线。在本届CES上，车云菌来到了Here、TomTom、DeepMap、Civil Maps等不同地图供应商的展台，去发现这项对自动驾驶汽车而言至关重要的工具，在2018年将有怎样的动向。
自动驾驶地图和高精度定位
新一轮竞争已经到来，警报是在很多新兴地图公司进入地图领域时被拉响的。新兴地图公司和传统导航地图供应商一同站在了起跑线上，但带来了对自动驾驶地图截然不同的理解。
▲TomTom提供的自动驾驶地图，可以根据主机厂需求挑选图层定制
对HERE和TomTom这类传统图商来说，自动驾驶地图是传统导航地图的延伸。地图精度至少要达到亚米级，信息也更加丰富。道路基础信息（车道线、道路中心线等）、特征物（红绿灯、标志牌等）以及动态信息层（实时交通路况、天气等）分别由不同的图层，可以根据主机厂需要做个性化叠加。
这种地图的采集需要搭载大量传感器的专业测绘车辆，包括多个相机和激光雷达、惯性导航，并接入卫星定位服务等等，“采集车+配置”的总价甚至接近千万元。
▲Civil Maps提供的Atlas Devkit传感器套装
对Civil Maps、DeepMap这样的新兴地图创业公司而言，他们的地图不像Here和TomTom那样分为不同图层，而是用车载传感器实时生成的一副3D地图，车道线、特征物等信息都融合在同一张图中。
这些创业公司使用的地图采集设备也相对更简单一些，讲究低成本制图。
比如Civil Maps做了一个名叫Atlas Devkit传感器套装，表示比谷歌为街景车配备的器材便宜得多，主要包括摄像头、激光雷达和IMU&GPS。DeepMap的工程师告诉我们，会用到16线激光雷达、摄像头和一些基本的定位设备，从成本上来说也大大小于传统图商采集测绘的工具。
两家公司都强调如果车企已经有了自动驾驶汽车，他们完全可以复用车上原本就有的传感器设备。
地图和定位都是打包在一起的服务，供应商要做一定会做全套。CES大家提到的定位方案很类似，都是把传感器实时感知到的内容和原本就有的地图比对。不同点在于，每家公司选择的比对内容是不一样的。
▲Civil Maps用来定位的FINGERPRINT（指纹）基础地图
比如Civil Maps用他们口中的FINGERPRINT（指纹）来匹配定位，这里说到的FINGERPRINT不是我们常规意义上的车道线、红绿灯或标志牌，而是这家公司自行整理压缩后的信息，数据量可以控制在100-300kB/km的级别。
DeepMap会把传感器扫到的整个画面和原来绘制的地图做全局匹配。James Wu没有介绍匹配时所需的具体数据量，但他认为这样做并不会增加他们太多运算资源。
地图的存储与更新
相比普通地图而言，自动驾驶地图因为信息更丰富，因此体积会有所增加。对于在意成本和运算效率的主机厂来说，存储是一个与产品化有关的话题。车云菌在与各家地图公司交流时，发现自动驾驶地图存储方式主要有两种。
一种是车辆在出发前根据行驶路线，在车端存放整个行程的基础地图，上层信息采用根据定位实时更新的方式下载到本地；另一种是根据定位，由自动驾驶汽车实时下载所在位置一定范围内的全部地图信息。
两种方案都需要图商拥有自己的地图云，同时由通讯运营商提供更强大的通讯能力。未来，地图云、主机厂云、车辆之间都会相互打通，实现数据互换。从今年CES展台的内容可以很明显看出，云端也是每家图商都会提到的关键词。
▲TomTom展示通过阿里云计算生产自动驾驶地图
TomTom展台上，我们看到他们借助阿里巴巴的云端能力，展示了通过云计算生产自动驾驶地图的能力。地图采集车可以把获得的数据上传到云端，快速生成传感器融合后的点云图。
制图过程中，不同情况的自动化标定能力并不相同，如果是车道线标志这些比较简单的特征，他们已经可以做到不错的自动化率，但对于道路上突然增加一座桥或者一条路岔道，还需要比较多的人工标定。
▲Here展示未来汽车众包更新地图
Here展示的内容要更前瞻一点，主要介绍的是未来汽车众包更新地图的内容。视频中通过同一条路的车都会用传感器实时采集周围的环境数据，一旦发现变化，车辆就会把信息上报云端。当一处变化信息的质量指数（Quality Index）达到一定可靠值后，云端就会采纳这个更新，并且下发到本地车辆上去。
产业链细分与商业模式变化
显然对于自动驾驶地图供应商来说，这项工作庞大而复杂。需要图商增加不少以往不具备的能力，来驱动整个自动驾驶地图生产-使用-更新的闭环。一个很明显的趋势是，整个自动驾驶地图产业链变得越来越细分，参与的角色也在不断增加。
▲三菱电机展台上的高精度定位器
三菱电机展台上，有一款产品是高精度定位器，图商绘制高精度地图的时候，可以通过这个小盒子获得精准定位。他们的核心技能是为图商提供压缩算法，把传感器给到的原始数据压缩后，获得矢量图等级的产品。
工程师告诉车云菌，目前自动驾驶地图用到的技术越来越多，哪怕是地图车采集后，把不同传感器的数据对齐，也有专门的公司提供解决方案。一家公司如果要包揽全部技术，体量就会变得无比巨大。
▲Honda展台的DeepMap介绍
与此同时，自动驾驶时代的商业模式也发生了变化。从一开始的出售地图数据，向出售定制化服务转变。DeepMap提到最多的一句话就是，“我们不提供地图数据，只提供自动驾驶地图和定位服务”。TomTom的工作人员没有告诉我们一个明确的商业模式，但他们从互联地图业务上可见的一个趋势是，主机厂不再仅仅购买数据，而是开始为一些维护更新服务付费。
不过在谈到在中国落地时，国外地图供应商都会遇到大大小小的门槛。Civil Maps表示他们现在制作的自动驾驶地图如果要在中国使用，一定要找到一家本地具有测绘资质图商。Here在介绍云端支持自动驾驶地图更新时，也提到他们在中国的合作伙伴会提供类似产品，但是不会用到HERE的这套技术。
车云小结
新技术的发展让很多公司涉足地图领域。主机厂都在投资和绘制自己的自动驾驶地图。
在采访中，大家在回答“自动驾驶地图还在发展初期，供应商应该具备哪些核心竞争力”时，我们得到了三个答案：第一，依然是拥有更多的数据量和数据类型；第二，是丰富自己地图相关的新技术新能力；第三，是打造一个地图生产、使用、更新的闭环。
老实说，车云菌在今年的CES展会上，并没有看到地图供应商大张旗鼓地宣传新技术。不过上面提到的三个竞争力，原本也是在看不到地方的默默积累。自动驾驶地图会伴随着自动驾驶汽车量产，虽然不易觉察，但是无比重要。
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