「如果你有一辆自动驾驶汽车，那么高精地图并不是一个可有可无的选择，而是这辆汽车的核心功能。」这番表态来自于前 Here 地图副总裁 John Ristevski，作为常年奋斗在自动驾驶第一线的从业者，John Ristevski一语道出了高精地图的重要意义——不仅赋予一辆汽车具备真正意义上自动驾驶的能力，还将开启一个高精地图商业化的美好前景。
不仅地图厂商，连车企和科技公司都看到了高精地图这块潜力巨大的市场。
2015年，宝马、奥迪以及戴勒姆组成的汽车厂商联盟以31亿美元从诺基亚手中收购了Here地图。要知道当年诺基亚手机业务和专利许可打包卖给微软也才72亿美元。
一直积极发展自动驾驶的Uber更是接连收购了微软必应地图团队和地图软件公司deCarta，还与DigitalGlobe、TomTom等第三方地图公司达成合作。
近期，苹果搭载十余个32线激光雷达、摄像头、GPS 等传感器阵列的自动驾驶路测车曝光。国内外媒体纷纷猜测，苹果在这次全新升级的车型上痛下血本，不单单是为了路测，更是冲着高精地图而来。
国内最早发力自动驾驶的百度在高精地图领域也全力布局。今天，在百度•江淮汽车高精地图采集车交车仪式上，江淮汽车交付百度几十台汽车用于高精地图采集，百度对外透露，其高精地图采集团队规模已达到全国第一。
那么，为什么高精地图会成为自动驾驶的关键因素，从而得到海内外从业者的高度关注呢？
拥有高精地图意味着什么？
过去十年，由 iPhone 引领的移动互联网，不仅带来了智能手机的普及，更加速了基于智能手机的移动导航的快速发展，从而也在手机地图领域掀起一轮轮的「军备竞赛」，并最终造就了百度、高德这样的两极格局。
如果说移动导航是人类驾驶员查看手机地图的话，那么接下来的自动驾驶时代，高精地图将成为「机器驾驶员」的标配，扮演着「千里眼」、「透视镜」、「安全员」的多重角色，比如可以提前知晓位置信息，包含每条车道的厘米级精度三维几何信息以及其它数百类的属性，精确规划行驶路线；还可以在摄像头看不清或雷达检测不到的地方，及时反馈数据；也能精确识别交通标志、标线等上百种目标，从而提前做出准确判断和决策。
从这个角度上述，如果没有高精地图的加持，所谓自动驾驶汽车的研发，基本也是个行业笑话。这也是全球范围内，无论是传统车企，如福特、通用，还是互联网行业巨头，如百度、Google （Waymo），投入巨大人力物力投资地图，尤其是高精度地图的原因所在。
其次，高精地图的商业化前景可期。早年价格高昂的 GPS 汽车导航仪，以及后来手机地图上的「免费+广告」的商业模式，这些基于地图的商业模式往往集中在 C 端，也就是普通消费者这一头，而高精地图的消费群体，已经成为 B 端，也就是企业客户。
正如上文所言，自动驾驶的发展离不开高精地图的研发，但并非每个公司都有能力去自主研发高精地图（事实上也不是必需），这就产生了一个市场机会——拥有高精地图能力的公司赋能给有意开展自动驾驶的公司，从而共同加速整个产业的发展。
此前，行业普遍认为 2020 年会实现自动驾驶汽车的量产，这也意味着，从现在开始，高精地图的市场机会正在或已经爆发，这是一个远比手机地图更大的战场，同时也是一场技术、人才以及商业的争夺战。
谁的机会？
根据此前一份来自水清木华的《2016 全球及中国高精度地图行业报告》显示，高精地图领域的玩家大概有以下四类：
●互联网企业：以百度、Google 为代表；
●汽车企业：如丰田、特斯拉；
●传感器企业：Moblieye（已经被英特尔收购）；
●图商企业：如 TomTom、Here、四维等；
不过，玩家归玩家，但要想成为这个领域的赢家，却要具备多个要素。
首先，高精地图技术上的研发困境并非仅仅是围绕地图，而应该站在自动驾驶全产业链上去思考问题。这是因为，高精地图是为自动驾驶汽车量身打造的专属地图，因此必须明白自动驾驶汽车的需求，从这个角度去看，传统图商企业、传感器企业，已然落后于百度、Google 这样的互联网企业以及汽车企业。
以百度为例，自 2013 年开始，就已经在自动驾驶领域耕耘多年，其高精地图的研发始终也是围绕汽车的需求展开，能够避免所谓「闭门造图」的尴尬。
另一方面，站在自动驾驶产业链的全局来看，高精地图只是其中的一个环节（当然也是非常重要的一个环节），仅仅提供高精地图并不能真正带来自动驾驶的真正爆发。这个行业更需要一个产业赋能者，比如以高精地图为一个重要的切入点，来打通整个产业链。
而这，恰恰是互联网公司的机会。
自 Google 公司架构调整以来，Waymo 担负起了 Google 的自动驾驶梦想，但公司发展方向几经反复，尽管目前确立了与汽车厂商合作造车的方向，但目前尚无明确的研发和合作规划。
与此同时，随着 2017 年成立智能驾驶事业群以及推出 Apollo 计划，百度的自动驾驶开放平台正快速搭建中，7 月的百度人工智能开发者大会上，围绕 Apollo 的开放计划引发行业关注。目前，百度已经推出集合高精地图、高精定位、环境感知、决策规划等能力的BCU，同时还能为厂商提供车辆平台接入 BCU 及更多自动驾驶软硬件的线控解决方案。
其次，高精地图的商业化是个生态游戏。某种意义上说，一辆自动驾驶汽车更像是一个全新的移动终端设备，和智能手机、平板电脑并没有本质差异。与基于移动设备上的商业生态类似，基于自动驾驶汽车以及高精地图上的商业化探索，同样是一个生态游戏，需要自动驾驶解决方案提供商、汽车厂商、广告商甚至移动运营商共同合作。
以这个标准来衡量上述玩家，传统企业不具备这样的生态思维，Moblieye 这样的传感器厂商在被英特尔收购后，更多聚焦在基于计算机视觉的自动驾驶研发。依托 Apollo 平台的百度，则相对拥有一定的优势，这不仅是因为其生态体系已经涵盖 OEM、Tier1、高精地图厂商等参与者，还源自与其正在努力解决高精度地图规模化量产后的标准化问题，比如，欧洲最大地图厂商 TomTom 就与百度达成合作，探索建立高精度地图的全球标准，而一个标准化的高精度地图，无疑将大大降低其商业化运作的门槛。
第三，如何快速批量生产高精地图数据？相比于传统地图数据，高精地图数据的采集难度和处理难度非常大，曾先后任职 Google 地图、Uber 地图高管的 Brian McClendon 在接受 CNN 采访时坦言：「如果你认为制造一个类似 Google 地图就是一件很难的事情，那么制造一个供自动驾驶汽车使用的高精地图是一件更更困难的事情（much,much harder）。 」
如何破解这个行业难题呢？其实也非无解难题，无外乎一是靠人和车来采集数据，二则是靠机器和算法来处理数据，当最后的答案变成数据问题，也成了互联网领域的问题，也是百度、Google 最擅长的解题思路。
过去几年，百度、Google 在地图采集上不遗余力。自 2013 年开始，百度的高精地图研发就已经启动，可以对现实道路上的几乎所有物体实现三位重建，精细刻画道路上的交通标志、车道线、护栏路沿等上百种要素和属性，相对精度达0.1-0.2米。
高精度地图量产的最大阻碍就是居高不下的制作成本。据雷锋网了解，图商的一辆传统测绘车 30 万到 40 万，一辆高精度测绘车需要 800 万人民币。而且制图方式需要投入大量的测绘车为基础。目前高精度地图的制作还无法做到完全自动化，人工标定依然占据重要成分。
值得一提的是，百度在地图的采集设备到数据加工流程方面都实现了完全自主研发、设计，相比于其他竞争对手所采用的购买设备的方式，百度在高精地图的成本优势非常明显，而成本优势又会随着大规模应用不断放大，尤其是此次与江淮汽车合作，百度已建成国内规模最大的采集车队，其采集数量与采集成本之间的效率差额能带来怎样的行业示范意义，值得持续关注。
对于地图数据的分析处理，Google 也好、百度也好，都押注人工智能所带来得革命性变革。比如 Google 通过对海量数据挖掘，构建虚拟的汽车运行环境。而百度依托模式识别、深度学习、三维重建等，可以实现让高精地图数据自动化处理程度超过 90%，并在自动识别包交通标志、地面标志、车道线、信号灯等准确率上高达 95% 以上。
写在最后
从第一辆福特 T 型车量产开始，人类追求自动驾驶的梦想从未停止。如今，随着高精地图、激光雷达以及计算能力、深度学习算法的提升，人类离实现这个梦想的时间越来越近，不过，自动驾驶不是一个一蹴而就的产业，也不是哪一家公司可以独吞的市场。
如上文所言，高精地图作为自动驾驶的关键技术，在自动驾驶即将量产的前夕，已然进入一个行业爆发期，这当然是属于该领域诸多玩家的机会，但倘若不具备自动驾驶全产业链的思考、没有真正的生态思维以及高精地图生产效率上的保障，充其量，不过是「为他人作嫁衣裳」。而真正的赢家，或许已经赢在起跑线了。返回搜狐，查看更多
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