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老牌圖商用什么新姿態在自動駕駛領域立足？
自動駕駛時代來臨，郭晟正在打造另一個“立得空間”，直指汽車領域的高精度地圖。
2019年初，國內移動測量和實景三維技術的行業頭部公司「立得空間」將自動駕駛高精地圖的業務分立，并與旗下車聯網平臺公司秀友科技合并，成立了全資子公司—極智行。
這家規模近200人的全資子公司將專注于自動駕駛高精地圖技術的研發與應用，與立得空間形成“地圖數據+服務平臺”戰略并協同發展。
2019年，極智行所在的自動駕駛高精度地圖賽道已進入后半段：
新創公司寬凳科技和極奧相繼亮出高精度地圖商業規劃；中海庭也計劃在今年完成國內高速公路高精度地圖的量產工作；硅谷明星公司DeepMap和Mobileye也在瞄準中國市場內的高精度地圖；HERE高精度地圖系統成功集成在奧迪A8上，助其實現L3級自動駕駛能力，完成了高精度地圖上車。
去年6月，凱迪拉克量產超級智能駕駛系統——Super Cruise發布，背后折射的是高德與主機廠孕育四年的高精度地圖項目實現商業化；四維圖新也將為寶馬在中國銷售的2021年-2024年量產上市車型提供 L3及以上自動駕駛地圖產品和相關服務。
自動駕駛高精度地圖牽動出萬億級市場，作為國內電子導航地圖測繪領域的資深企業，立得空間也在積極進軍這一新興市場。而進入量產上車的后半段，背靠傳統圖商出世的極智行又以何種姿態立足？
“極智行將專注于自動駕駛高精地圖技術的研發與應用，并與立得空間形成'地圖數據+服務平臺'戰略并協同發展。”這句話對極智行和立得空間在自動駕駛高精度地圖領域的戰略布局進行了概括——地圖數據+服務平臺。
雷鋒網新智駕了解到，同新創公司不同，背靠擁有近20年移動測繪經驗的立得空間，極智行在設備采集和數據積累方面已有先天儲備；為適應軟件定義汽車新時代，脫離出傳統圖商的影子，極智行將數據與平臺結合，更具互聯網性質。
郭晟告訴雷鋒網新智駕，極智行定位于為車廠賦能，注重數據+平臺概念，而當前多數圖商和初創公司的關注點仍在于地圖構建。
用郭晟的話說，極智行在地圖數據方面并不擔憂。進入高精度地圖量產上車的后半段，立得空間已積累全國600個城市的高精度地圖，并與國內主機廠上汽在高精度地圖上車方面合作研發近3年。
未來，立得空間將為極智行提供高精度地圖采集設備工具，包括移動測量設備、慣導系統。秀友科技也將合并進極智行，為其提供數據平臺支撐。
郭晟告訴雷鋒網新智駕：“高精度地圖是一個從0到1的邏輯，而非現在有了1，我們就做1。”
立得空間入局高精度地圖領域近20年，已經積累大量的數據，包括全國二維地圖數據、街景數據。公司曾向公安、國防、航天、智慧城市、汽車等多領域提供高精度地圖服務，積累了全國600個城市的高精度地圖數據。
郭晟提到，立得空間全國600個城市的高精度地圖數據主要來源于兩部分：專業設備采集測繪；與主機廠上汽進行軌跡采集及“我秀中國”平臺的數據積累，即眾包UGC數據。
在這背后，立得空間移動測量技術、慣導系統、車聯網秀友科技為全國600個城市的高精度地圖數據提供了技術與平臺支持。
移動測量設備：自動駕駛和高精度地圖的根源部分即移動測量核心技術。立得空間最早從移動測量起步，是中國第一個移動測量系統的發明者，具有20年豐富的測繪經驗，并獲得甲級測繪資質。
其移動測量系統已形成LD2000和LD2011兩個大的系列，共7大類10個小類的移動測量系統產品，應用于民用測繪、軍事測繪偵查、軍事專題數據生產、公路巡查管理、城管流動執法、鐵路限界測量等領域。
利用自有的移動測量系統，立得空間已為全國100多個市（區）的城管、公安、公路、旅游等行業用戶采集街景地圖，街景地圖市場占有率超過90%。
慣導系統：極智行另一核心技術即被公眾熟知的慣性導航。
在自動駕駛中，所有需要用到GPS的地方都需要使用慣導（慣性導航系統），例如車輛定位、激光雷達的GPS接口等。在GPS信號丟失時，慣導能夠將定位信號模擬出來。
1999年，立得空間開展慣導工作，并在國內率先完成慣性導航技術研發，前期主要運用于軍工領域。其牽頭單位自研的中、低精度IMU及其組合導航定位系統已完成系列化、型號化，應用于移動測量系統、鐵路軌道檢測、無人探測導航系統等多個項目。
現階段，立得已擁有國內獨有的應用于車載領域的慣性導航。基于慣性導航，立得已同主機廠進行相關的終端部件合作。
基于慣性導航和移動測量工作，立得空間的實景地圖和高精度地圖由此而生。
早前，立得空間曾向公共機構提供高精度地圖服務。郭晟提到，建房修橋對高精度地圖精度需求達到毫米級，公安部門跟蹤車輛、打擊犯罪、城市管理同樣需要高精度地圖。通過向軍工、公安、交通部門、城市管理、測繪部門機構等多領域提供高精度地圖服務，立得空間已經積累了全國600個城市高精度地圖數據，超 60 萬公里里程。
秀友科技：車聯網平臺秀友科技是獨立于高精度地圖之外的領域，但它又和高精度地圖領域相互配合。這是立得空間眾包UGC數據的重要支撐。
雷鋒網新智駕了解到，秀友科技旗下的“我秀中國”平臺對接小微企業，提供車聯網系統，包括5G云管理、車庫管理的平臺，大數據可視化和車輛養護平臺。面向商用車，“我秀中國”可幫助中小企業進行車隊管理，例如行車軌跡、路徑管理。
在為車隊提供服務的同時，立得空間也收集到更多的車輛信息，利用諸多車輛軌跡數據，提升平臺軌跡數字的密集度。在某種程度上，“我秀平臺”可為高精度地圖進行補充，即高精度地圖眾包部分。
雷鋒網新智駕了解到，立得空間目前已積累600萬臺車，包括專業測繪車及眾包車輛，每天產出1億里程數據。
汽車走向數字化、智能化，要求高精度地圖精度在厘米級。專業測繪車首遍采集測量精度一般為厘米級。但隨著數據融合，生產過程中地圖精度相應損失。立得空間也同樣需要解決眾包數據精度低、偏差率高的問題。郭晟提到保證高精度地圖精度的三步策略：
完善的技術體系，高級外業采集設備首次采集精度需達到2/3厘米；
數據生產線需保證質量體系；
利用第三方數據糾正地圖；立得空間的優勢在于覆蓋全國600個城市高精度地圖、高精度控制點，且控制點精度在1厘米左右，呈網狀排布。郭晟提到，這是立得空間獨有的優勢。呈網狀排布的1厘米級高精度地圖在輔助精度工作的同時，可以節省大量繪制成本。
現階段國內外多數公司高精度地圖采集水平如下：專業測繪車集中式采集占70%；剩余30%則利用AI輔助。雷鋒網新智駕了解到，武漢立得研究院目前正在基于全國600個城市高精度地圖數據開發自動標注工藝。
后續地圖更新方面，現階段，極智行通過衛星大面積觀察城市道路建設，或利用第三方數據（比如出租車軌跡跟蹤數據）進行數據分析。
利用UGC眾包、測繪設備收集大量運動軌跡，基于軌跡差分進行數據更新、提高精度。這也是未來極智行的研究方向。
郭晟提到，未來高精度地圖采集繪制趨勢是眾包替代人工。隨著自動駕駛汽車越來越多，每輛車上搭載的十幾個傳感器不斷積累運動數據，傳到云端供機器學習，完成數據更新。
“未來，自動駕駛高精度地圖人工繪制作業將占20%-40%，剩余全部由機器完成。”
與導航地圖不同，高精度地圖正在催生圖商與車廠的交易模式發生改變。
經歷過為軍工、公共機構提供高精度地圖的商業模式，在郭晟看來，自動駕駛高精度地圖有很強的定制性需求。
應用于各領域的高精度地圖在測繪底層技術層面相似，但自動駕駛高精度地圖需同車廠進行適配。以往傳統圖商在完成導航地圖后，直接安裝進車；高精度地圖則需進入汽車總線，同車輛ECU系統進行融合。圖商和主機廠需在研制過程中定義其技術指標，而技術指標、技術需求層面，每個車廠的定義并不相同。
郭晟提到，目前國內自動駕駛高精度地圖銷售僅兩筆，且均為定制化。采集繪制高精度地圖后并售賣給車廠，這種商業模式已行不通。
“高精度地圖相當于程序上車，輔助汽車進行自動駕駛，地圖會告訴車輛位置、前方道路環境。這催生圖商和車廠緊密的合作，雙方不再是供應商關系，而是戰略合作，而雙方戰略級合作也將會從資本、股權、技術研發、整個新車型的測試開始。”
高精度地圖伴隨汽車設計的整個生命周期。目前立得空間也正在和主機廠上汽緊密合作中。
*向上汽提交的精度達 10 厘米的自動駕駛地圖
2016年，立得空間同上汽開展L4級自動駕駛車輛研發，為后者提供高精度地圖技術支持。立得空間慣性導航的設備及高精度地圖已用于上汽L4級自動駕駛測試車。2018年，上汽上海安亭自動駕駛測試項目中，其高精度地圖測繪服務即由立得空間負責。
在合作過程中，圖商主要為主機廠提供系統化解決方案，即如何定義高精度地圖指標、如何設計合理的工藝流程；同時聽取車廠意見，例如高精度地圖XYZ如何進入電子中控系統、動力轉向系統。
高精度地圖伴隨汽車設計的整個生命周期，另一目的即實現成本共攤。
以慣導為例，作為自主定位姿態的裝置，慣導成為L4及高級別自動駕駛車輛的必備系統。車輛轉彎、航向、姿態均由慣導控制，經過隧道、盤山公路等場景必須有高精度慣性導航裝置。而慣導價格昂貴，被行業視為自動駕駛的一座大山。
立得空間慣導技術同樣屬于軍轉民技術。如何將慣導系統做到消費級、千元級、百元級成本是行業內面臨的困難。立得空間武漢總部與主機廠聯手，已將原本用于高尖端軍事領域的慣導產品的生產成本降到了可預期量產水平。
郭晟告訴雷鋒網新智駕，自動駕駛高精度地圖投資大，接近100億，屬于前瞻性投資，其中成本需由產業鏈上下游伙伴攤銷。
“整車廠承擔一部分，圖商承擔一部分，這是產業鏈上下游共同協作的事情。”
相應的，自動駕駛高精度地圖概念也遠超地圖本身。在郭晟看來，地圖價值不在于售價1000/2000元，而是打造一個出行數據支撐平臺。
地圖價值是平臺的價值。陸奇曾表示，高精度地圖市場比百度搜索價值還大十幾倍。
立得空間同樣主張與生態伙伴建立聯盟，實現數據共享。聯盟內，極智行600萬臺車輛數據將與主機廠等合作伙伴共享；同時圖商也在主機廠運行上路的千萬臺、上億臺的車輛軌跡數據中獲取價值。
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