自動駕駛地圖發展路線探析

文／李慶建

基于中國智能網聯汽車產業的發展，提出了自動駕駛地圖在技術、政策、標準、安全等方面的研究和需求分析，并針對當前數據采集、加密、數據表達、在線更新、在線升級、標準規范以及政策等方面，提出了高精地圖平臺的技術發展路線。

智能網聯汽車的技術快速演進和產業化前期的加速發展，涉及到跨產業、跨行業的深度交叉融合。自動駕駛地圖發展與智能網聯汽車緊密相關，自智能網聯汽車上路公開測試以來，自動駕駛地圖產業就應勢而生并飛速發展。

相對于以往的導航地圖，自動駕駛地圖是專為自動駕駛而生的，對于L3級別以上的自動駕駛汽車而言，自動駕駛地圖是必備選項。一方面，自動駕駛地圖是為自動駕駛汽車規劃道路行徑的重要基礎，能夠為車輛提供定位、決策、交通動態信息等依據。另一方面，在自動駕駛汽車傳感器出現故障或者周圍環境較為惡劣時，自動駕駛地圖也能確保車輛的基本行駛安全。如今，政府、行業協會、高校、圖商、車企等各方，均認識到自動駕駛地圖對于自動駕駛的作用，但是，當前中國自動駕駛地圖政策、標準、技術發展路線仍存在一定的困惑。

一、高精度地圖產業發展現狀

（一）國際高精度地圖產業發展現狀

日本，由SIP（戰略性創新創造方案）項目推動地圖開發商Zenrin、三菱電機及9家車企聯合創辦了DMP（Dynamic Map Platform）公司，DMP收集了包括豐田、本田、馬自達等10家OEM的需求，制定滿足各家需求的統一的數據規格，并提供基礎靜態高精度地圖，是日本唯一一家高精度地圖數據生產廠商。

美國，Mobileye美國的REM平臺系統提出圖像+智能+網聯結合的方案，利用攝像頭采集道路數據，把路面中的車道線和限速塊的距離定位出來并解析成數據，再把數據打包成數據包進行上傳，合作圖商可以基于上傳的數據進行高精度地圖更新。另外，Mobileye還可識別道路上的路況信息、路面坑洞和突發事故等動態信息，可與靜態高精度地圖疊加。

歐 洲，Here OLP（Open Location Platform），通過和車廠合作，利用大量的私家車數據，建立高精度地圖動態共享與循環體系，Here為車廠提供高精度動態地圖服務，接收這些數據來更新復雜的地理信息模型，并利用機器學習來支持高精度地圖的生產和快速更新。TomTom公司擁有一套針對地圖更新機制的數據傳輸軟件，車廠開放接口后，車輛可在行駛過程中將感測到的地理信息通過地圖引擎上傳到TomTom公司的云端地圖更新平臺，編譯解讀道路數據后再回傳到汽車，最終完成高精度地圖的實時更新工作，形成一個完整的閉環。

德國，德國汽車工業聯合會（簡稱VDA）建立了滿足安全要求和保障隱私的動態數據服務平臺。每一個OEM都在該平臺中扮演系統管理員的角色，共同建立標準化的數據傳輸和維護接口。第三方可以直接通過OEM建立的B2B接口或OEM的中立服務器訪問車輛數據。VDA動態數據服務平臺匯聚車輛位置、車輛速度等動態脫敏信息并負責數據監管，以此為跨品牌的車企提供無差別共性基礎數據服務。

（二）中國高精度地圖產業發展現狀

中國高精度地圖廠商自2013年起陸續建立高精度地圖生產線，目前已有三家主要圖商完成了全國L3級高速道路的采集，并開始場景驗證以及商業化應用階段。

一般來說，國內主流圖商主要通過自制或購買成熟設備自采并上傳制作自動駕駛地圖，但自動駕駛地圖格式尚未統一，暫未建立合作采集平臺。目前，主流圖商采集進展基本相當，基本完成30萬公里高速路采集，預計2020年左右完成城市道路采集。

在高精度地圖平臺方面，百度發布了Apollo平臺，包括車輛平臺、硬件平臺、軟件平臺、云端數據服務四個部分。百度的高精度地圖服務于Apollo平臺，同時Apollo生態獲取的動態信息服務于高精度地圖的快速更新，其靜態高精度地圖數據疊加動態的信息（比如施工、事故等），提供給自動駕駛應用，形成數據閉環循環。

Momenta高精度地圖采用基于視覺感知和眾包部署的建圖與更新方案，通過與車廠或出行服務公司合作，獲取眾包數據用于高精度地圖制作與更新，搭載高精度采集設備的車輛數據用于基礎高精度地圖生產，搭載相對較低精度采集設備的車輛數據用于高精度地圖更新。

（三）高精度地圖技術發展分析

當前自動駕駛技術正處于迭代演進中，自動駕駛地圖技術也處于高速發展期，包括采集、生產更新、應用三大板塊，其各個環節都與智能網聯汽車運營應用息息相關，自動駕駛地圖技術，需要在車輛自動駕駛技術迭代中完善和發展。

國內外對于自動駕駛地圖的數據應用，均建立了高精地圖平臺，包括HERE、博世、百度等，其自動駕駛地圖不僅是地圖數據本身的產品，其地圖數據源的獲取處理應用已經成為一個自動駕駛汽車系統的一部分，構建起自動駕駛運營信息流。

未來自動駕駛地圖將來源于車輛，應用于車輛，其主要發展規律：

一是專業采集階段，同時基于動態數據進行動態地圖更新技術研發的階段，這個階段完成基于人工智能的地圖生成技術迭代完善。

二是進入專業采集和動態數據自動化更新階段，這個階段進一步匯聚數據，完善平臺，形成規模。

三是進入實時動態信息更新生成地圖階段，這個階段才是真正的L4或L5階段，將完成自動駕駛地圖數據的運營技術成熟。

如何滿足智能網聯汽車的需求，自動駕駛地圖形態不再是單獨產品，不再是離線數據，而是具有運營的數據服務，地圖服務才能滿足應用；地圖的實時性、安全性、高精準，如何能滿足要求，唯有依靠運營才能解決。未來，自動駕駛地圖將會是采集、應用、更新、運營一體化系統。

二、智能網聯汽車對于自動駕駛地圖的技術需求

汽車自動駕駛系統包括環境感知與定位、智能規劃與決策、控制執行三大核心模塊，先進的自身位置評估和感知周邊環境是自動駕駛汽車可上路行駛的基礎，包括自動駕駛地圖、通信、各類傳感器在內的感知系統，在感知各種道路和復雜的道路交通環境中各自發揮不可或缺的作用。

自動駕駛地圖又是各類感知系統中尤為關鍵的一環。自動駕駛地圖可以不受各種氣候環境的影響，為車輛縱向加減速和橫向轉向、變道等決策提供精確定位以及精準車道預測，可避免因傳感器在沙塵暴、濃霧等極端氣候下發生誤判致使自動駕駛系統失效誘發交通事故，保證自動駕駛車輛在任何環境下的安全。

自動駕駛地圖同時也可以提供動態實時交通信息，可以為自動駕駛車輛提前規劃行駛路徑，躲避擁堵和交通障礙提供支持。總體來說，自動駕駛地圖的應用可以極大的降低自動駕駛車輛對于昂貴傳感器的依賴，有利于降低成本，更快的進入批量產業化。

（一）自動駕駛地圖需求

1.地圖數據內容需求

用于自動駕駛的高精度地圖有比傳統導航地圖更詳盡的要素，其中包括靜態高精度地圖、動態高精度地圖、實時高精度地圖，具體如下：

（1）靜態高精度地圖

按照當前主流圖商的高精度地圖要素全集，包括道路線、車道邊線、車道中心線、車道節點、道路坡度/曲率/航向，道路設施等，主要用于自動駕駛時基于車道導航、變道提醒等。

（2）動態高精度地圖

各類易變要素（如交通設施、限行、施工、管控等等，屬于跨部門協調獲取），包括道路交通管制信息、實時交通信息、道路圍邊氣象服務信息、潮汐車道信息等，動態信息具有實時性、動態性、可變性，主要用于路徑規劃時參考信息。

（3）實時高精度地圖

自動駕駛過程中車輛本身、車輛與道路、車車、車云之間形成的實時變化的瞬態數據，沒有保存下來物理固化的意義，但對于自動駕駛實時決策控制起決定作用。

2.地圖數據精度需求

由于自動駕駛級別的不同，對于自動駕駛地圖的要素和精度的要求也不同。隨著地圖采集和定位精度等技術的進步，自動駕駛地圖要素和精度的要求也會發生改變。

按照一般意義上的自動駕駛（L3+以上）對地圖精度要求：

（1）靜態高精度地圖：絕對精度20cm，相對精度10cm；

（2）動態高精度地圖：厘米級精度要求；

（3）實時高精度數據（地圖相關）：厘米級精度要求；

3.地圖數據更新需求

（1）對靜態高精度地圖的更新要求：以月、周、日為周期更新；

（2）對動態高精度地圖的更新要求：以分鐘級持續更新；

（3）對實時高精度數據（地圖部分）的更新要求：即時反應、持續實時更新；

（二）自動駕駛對地圖的管理政策方面需求

1.測繪資質需求

依據《中華人民共和國測繪法》《關于導航電子地圖管理有關規定的通知》，導航電子地圖的數據采集活動，必須按照《導航電子地圖安全處理技術基本要求》（GB20263-2006）進行，不得采用任何測量手段獲取不得采集的內容。

2009年12月28日，國測圖發〔2009〕6號《國家測繪局關于加強互聯網地圖管理工作的通知》中規定，互聯網地圖是指登載在互聯網上或者通過互聯網發送的基于服務器地理信息數據庫形成的具有實時生成、交互控制、數據搜索、屬性標注等特性的電子地圖。互聯網地圖服務單位應當依法取得相應的互聯網地圖服務測繪資質，并在資質許可的范圍內提供互聯網地圖服務。

2.安全性需求

按照《關于加強自動駕駛地圖生產測試與應用管理的通知》，我國自動駕駛地圖參照導航電子地圖法規進行管理。而依據現行國家強制標準《導航電子地圖安全處理技術基本要求（GB 20263-2006）》，用于傳統車輛的導航電子地圖需進行加密處理。依據《公開地圖內容表示補充規定（試行）》，利用涉及國家秘密的測繪成果編制的公開地圖，在依法送測繪行政主管部門進行地圖審核前，應當采用國家測繪局規定的統一方法進行保密技術處理。

依據《地圖審核管理規定》、《關于加強互聯網地圖管理工作的通知》規定，互聯網地圖必須由相應互聯網地圖編制單位按照地圖審核有關管理規定送審。

在地圖審圖方面，我國仍然按照傳統導航電子地圖模型進行人工審核，審圖周期偏長，無法滿足自動駕駛地圖更新的時效性需求。

(三）數據傳輸需求

眾包模式作為采集和更新的一種手段，在自動駕駛地圖產業中占據很重要的地位。一方面，自動駕駛地圖采集生產成本高，任何一家圖商都難以承受。未來，自動駕駛汽車同時也是自動駕駛地圖數據采集車輛，即眾包模式。

另一方面，眾包模式對于動態地圖信息（比如道路是否擁堵、是否有交通事故、交通管制情況、天氣情況等）的實時更新相比專業采集模式有極大的優勢。因此，對于眾包模式采集的數據和數據傳輸的標準化，具有強烈的需求。

（四）信息安全需求

自動駕駛地圖作為車輛超視距感知和決策的關鍵手段，在線升級和實時動態交通信息更新的要求非常關鍵，而在車載軟硬件系統日益受到網絡黑客攻擊的情況下，信息安全的管理尤為重要。

地圖繪制階段需要考慮安全需求，測繪階段地理數據需要傳輸，需要在具有安全保障網絡中經過安全的傳輸通道進行上傳到云端，防止數據泄露；云端地圖數據需要加密存儲，對地圖數據的訪問需要進行身份認證和授權過程，防止越權訪問；自動駕駛地圖生產環節需增加訪問控制機制，保證網絡隔離，防止制圖階段數據外泄。

隨著自動駕駛地圖對于自動駕駛決策變得日益重要，自動駕駛地圖的信息安全也提升到了一個很高的需求層面。

（五）在線升級需求

L3/L4/L5級別的自動駕駛對于自動駕駛地圖的依賴非常強，但是自動駕駛地圖是對物理世界的數字三維化。物理世界時時刻刻都在發生著變化，如何應對快速變化的道路環境，在自動駕駛時代是一個迫切需要解決的問題。

在基于環境匹配的定位中，如果道路環境變化，就可能會影響到匹配算法的準確度，進而出現定位偏移，影響自動駕駛汽車對于周圍環境的判斷，最終影響到駕駛的安全性。

對于路徑規劃、行為預測、系統決策等也存在同樣的問題。自動駕駛往往都是車道級的路徑規劃，如果實際道路環境中，車道數量、位置發生了變化，與實際環境不匹配的道路信息對各個功能模塊都會提供錯誤的信息輸入，最終影響到駕駛系統的可靠性和穩定性。

因此，在自動駕駛的時代，能夠快速更新自動駕駛地圖數據OTA系統不可或缺，自動駕駛地圖的在線升級（OTA）技術要求也是亟需確定的。

圖1 為人準備的地圖&為機器準備的地圖

（六）高精度動態地圖需求

目前，日本、歐洲、德國都建立了動態地圖服務平臺，可以為車企提供無差別共性基礎數據服務，并形成了動態數據收集規范。雖然高精度地圖在自動駕駛中的作用逐漸受到認可，發揮著不可替代的作用，但是由于市場剛起步、應用尚不成熟等原因，目前還沒有其標準化的定義和理論模型。

首先需要明確高精度地圖概念，構建合理的理論模型。高精度地圖主要是為自動駕駛服務，所以關鍵在于理清自動駕駛對地圖的需求。

自動駕駛使用的地圖是無人系統，是需要為機器準備的地圖，具體而言，為車準備的地圖則是要幫助提升自身置感知精度以及降低自動駕駛系統中的相關負載，描述更精確，更便于機器識別。

由于汽車行駛的外部現實世界不斷在發生變化，如交通信號燈、限速及路況信息，為人準備的靜態地圖存在難以突破的局限性，日本業界首先提出了動態地圖（Dynamic Map）的概念，其實質是一種包含動態信息的高精度地圖。

DMP公司給出的動態地圖定義是：通過在靜態地圖上疊加動態信息而創建出的一種實時地圖。靜態地圖是相對位置精度在25cm以內的基礎地圖，即高精度地圖。“鏈接技術”（Linking technology）是動態地圖的關鍵技術，將動態信息鏈接到高精度地圖對應的靜態信息。動態地圖對信息的分類主要具體如下：

1.動態信息（鮮度＜1秒鐘），是高價值數據，也是容易形成競爭力的地方，具體包括智能交通系統中的可預測信息，如V2V、V2P、交通燈、可變交通標牌等信息；

2.半動態信息（鮮度＜1分鐘），是附加數據，包括交通事故、道路擁堵、當地天氣等等；

3.半靜態信息（鮮度＜1小時），是基礎數據或普通數據，包括交通管制、道路施工、氣象預測等等；

4.靜態信息（鮮度＜1個月），是協同數據，包括道路線形、拓撲數據等等。動態地圖在高精度地圖概念上增加了各類有價值的動態信息，構成了一種數字基礎設施，不僅可以用于自動駕駛系統，還可以應用到交通和其他社會公共事業。

可見，動態交通信息包括道路上移動物體所具有的特定信息及道路周圍環境信息，根據實際的交通狀況時刻變化，主要包括交通流信息、交通事件和交通環境信息。交通流信息包括交通量、平均車速、平均占有率和車型；交通事件信息包括事件或擁堵類型和位置信息；交通環境信息包括天氣狀況、道路周圍人車信息等。

動態交通信息還包括歷史數據和實時數據，歷史數據主要是離線應用，對于歷史交通狀況的統計分析；實時數據是在線應用，對于實時交通狀況的分析與控制，絕大多數的交通管理的功能都是依靠實時數據。

圖2 動態地圖理論模型

因此，動態數據的匯聚需要制定動態數據接口標準，包括動態信息數據交換格式、傳感器數據交換格式，對多源動態數據信息聚合、分類和清洗等，形成自動駕駛車輛可以感知使用的動態信息。

例如，從車端可上傳車輛數據及傳感器數據，V2X路側設施可提供智能信號燈、可變交通標牌等動態數據，主機廠平臺、氣象平臺、交管平臺等行業平臺，可提供車輛狀態、氣象、交通事件、管制等動態數據。

通過安全認證、報文解析、規則引擎網關接入到私有云，構建時空數據庫、關系型數據庫、文件存儲庫等高精度動態地圖數據庫，結合地圖供應商采集制作的高精度靜態地圖數據，建設高精度地圖數據庫。

這一設想目前仍處于研究階段，并未形成成熟的解決方案。動態數據匯聚、處理、應用到維護，是多領域的跨界融合，未來還需要多家企業共同參與形成一系列技術創新，有效地促進動態地圖生態閉環的建設。

三、面臨的挑戰與解決方案

智能網聯汽車是一個新物種，也是一個新賽道，目前正處于技術快速演進、產業加速布局的商業化前期階段。

如何構建能夠滿足智能汽車對實時定位和導航的功能需求，同時有效支撐政府對地理信息安全的監管，是智能汽車產業化的共性基礎關鍵建設目標。

2020年2月，國家發改委、網信辦、科技部、工信部等11個部委聯合印發了《智能汽車創新發展戰略》。

戰略特別指出，建設覆蓋全國路網的道路交通地理信息系統。開發標準統一的智能汽車基礎地圖，建立完善包含路網信息的地理信息系統，提供實時動態數據服務；制作并優化智能汽車基礎地圖信息庫模型與結構；推動建立智能汽車基礎地圖數據和衛星遙感影像數據共享機制；構建道路交通地理信息系統快速動態更新和在線服務體系。

智能網聯汽車基礎設施體系建設是大勢所趨，中國智能網聯汽車技術發展需要建立基礎設施體系，支撐“中國方案”的智能網聯汽車，從而符合中國的道路基礎設施標準、地圖數據標準、V2X通信標準、交通法規等。另外，中國具有較為復雜的交通環境、道路基礎設施以及與西方國家不同的駕駛行為特點，需要智能網聯汽車具備相關的適應能力。

為了符合中國的智能網聯汽車準入、聯網運營監管、信息安全等相關標準，智能網聯汽車需要以統一聯網標準進行通信，涉及到國家信息安全、數據安全以及產業安全等，這些都需要符合中國聯網運營標準保障安全體系。

高精動態地圖基礎平臺不僅是智能網聯汽車產業化的關鍵支撐，也是智能汽車產業化的重要基礎保障，其能有效支撐政府對地理信息安全的監管，確保數據安全傳輸、存儲、處理、推送；實現高精度地圖數據實時發布與應用；推進相關政策、法規、標準的完善，建立車、路、交通環境協同服務體系等。

高精動態地圖基礎平臺還是構建智能網聯汽車生態的基礎。隨著智能網聯汽車技術的發展，智能化和網聯化兩大技術路徑的融合，構建車、路、云、網等數據信息連接的交互平臺，是高精地圖在線更新的重要支撐，是信息安全傳輸，地理信息合規管理以及服務監管的基礎平臺；同時，支撐智能網聯汽車技術鏈及產業鏈的技術研究、產品開發、測試認證所需，如場景庫、虛擬仿真、測試用例及相關工具鏈等的開發和應用推廣。

四、自動駕駛地圖發展技術路線

建立基于“終端-邊緣-云端”的人工智能交通、車輛傳感器信息多源分析融合系統，建立國家層面的自動駕駛高精度地圖基礎平臺，提供動態地圖信息發布服務，并融合靜態基礎地圖提供實時更新自動駕駛地圖，能進一步推動智能網聯汽車相關產業鏈的發展。

根據中國智能網聯汽車產業發展路線圖，規劃高精動態地圖基礎平臺的發展技術路線如下：

2025年左右，通過高精地圖應用示范項目及示范區域建設，構建高精度動態地圖基礎服務平臺，形成數據安全存儲、數據安全傳輸、動態數據匯聚、數據推送等技術體系并完成技術論證。建立相關團體、地方及國家標準，實現高精度地圖數據模型和存儲式樣標準化。推進高精度地圖相關政策進一步升級，以滿足高精度地圖的應用需求。

2030年左右，推廣高精地圖應用示范模式，完善數據安全存儲、數據安全傳輸、動態數據匯聚、數據推送等技術體系。依托高精度動態地圖基礎服務平臺，結合實時動態車端數據和專業采集數據等數據進行數據快速更新，實現高精度地圖的自動化生產和數據更新發布，形成自動駕駛高精度地圖規模化應用。推動高精度地圖數據實時審圖加密等相關政策法規體系建設。

2035年左右，實現高精地圖應用示范模式的全面推廣，基于高精度動態地圖基礎服務平臺，進一步完善數據安全存儲、數據安全傳輸、動態數據匯聚、數據推送等技術體系。整合車端數據及路側數據，實現以動態信息生成為主的地圖數據更新，推動高精動態地圖的自動化生產、快速更新及數據發布大規模商業化應用，支持提供全場景多模式的自動駕駛高精度地圖數據服務。推進中國高精度地圖數據規格國際化。推動高精度地圖相關法規、政策、標準、規范的完善。