高精地图的黄金时代

根据高盛的报告，高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶的市场份额将从2015年的30亿美元上升至960亿美元。作为无人驾驶系统的主要模块，高精地图能够提供高精度定位，环境感知，路径规划和实时云端导航服务。

尽管制作高精地图目前的成本十分昂贵，创业公司，科技巨头和整车厂仍然持续增加对高精地图的投入。2019年春季，百度价值百万美元的的车队开始在某个北京公园20千米半径的区域内采集并制作厘米级的高精度地图。这个团队花费5天时间修复GPS数据，花费半天在这个区域行驶5至10次来收集64线的LiDAR数据。

同时，创业公司间竞争也日趋激烈。高精地图创业公司趋向于采取众包的模式来降低软硬件成本，只专注于提供地图开发的服务。

接下来，我们将总结进入高精地图市场的不同方式及它们的优缺点。

模式一：地图服务提供商

DeepMap是一家美国高精地图领域的明星创业公司。他们提供硬件工具，软件解决方案，数据采集服务，并能将顾客的无人驾驶数据转换成他们自己的定制高精地图。一位内部人士透露，DeepMap在美国的地图服务收费标准是每千米5,000美元。目前DeepMap已经将业务发展至中国。

优点：

1. 能够快速将产品与服务商业化。

2. 只需要较低的调研与地图服务能力。

缺点：

1. 地图服务只是完整高精解决方案的一部分。大部分国内的车企倾向于与能够提供大规模高精地图生产能力的公司合作。

模式二：众包

IvI5是一家提供高精地图图像处理技术的创业公司。这家公司鼓励Uber司机使用他们的app（Payver）提供数据。司机们通过上传行车视频获得报酬。

Mapbox，另一家美国创业公司，通过维护开放的地图社区（OpenStreetMap）获得数据。公司提供给开发者高精地图产品，开发者则上传数据到平台作为回报。

优点：

1. 目前成本最低的高精地图制作模式。

2. 能够高效地更新地图。

缺点：

1. 高门槛：地图众包需要至少百万级别的参与者来更新数据。

2. 收集到的数据有碎片化或过于冗余的现象。

3. 数据变化过快，需要数据清洗与后处理。

模式三： 降低软硬件成本

中国地图提供商寛凳能够像AutoNavi和百度一样提供全栈的高精地图生产服务。然而，寛凳无法像巨头公司那样大规模使用昂贵的LiDAR设备制作地图。他们的解决方案是开发成本相对低廉的机器视觉技术采集地图数据。

优点：

1. 相比传统的LiDAR技术，能够大大降低成本。

2. 能够避免一些众包方案的问题，比如不同的采集设备不能确保数据的准确性。

缺点：

1. 创业公司采用这种模式也很难与巨头公司竞争。

2. 不适用于高精地图实时更新。

回顾传统电子地图的发展，我们能发现许多公司能够在初期高速发展，但是最后只有个位数的公司占领了95%的市场份额。有许多因素能够决定那种方案才适合高精地图市场的发展，不管怎样，能够快速抢占市场的公司就能在未来有更多发展机会。