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前沿智能驾驶技术正向着高级别大步迈进，国内外主机厂如火如荼地进行着道路实测，纷纷计划于2020年量产L3级别智能驾驶车辆。
要实现高级别自动驾驶，高精度地图是必不可少的基础设施。互联网巨头百度、阿里巴巴、腾讯加速抢滩，传统图商纷纷转型，高精度地图成为自动驾驶行业的新战场。
尽管图商在传统地图领域拥有多年技术与经验积累，但进入到高精度地图，外业采集与内业制作均为全新领域，传统图商与初创公司回到同一起跑线。成立仅一年多的宽凳科技整合地图技术与人工智能技术，跨越地图制作的相关陷阱，已经驶入高精度地图行业快车道。
融合与更新是纯视觉方案优势
想要制作满足自动驾驶要求的高精度地图，成本、精度、更新是三大难题。
值得注意的是，宽凳科技采用纯视觉采集方案，在测绘车上安装自主研发的单目摄像头，通过短时间内多张连拍的方式采集图像。与摄像头加激光雷达的采集方案相比，单纯采用图像数据的地图绘制成本更低，同时宽凳科技持续优化图像采集与融合技术，地图精度控制在厘米级。
首先，宽凳科技在测绘车采集过程中，避开交通拥堵、雨雪天气等影响采集的外部环境，选择道路通畅的晴天采集无疑能带来精度最高的图像。由于一线城市交通不拥堵的时段集中在夜晚，光线不充足条件下采集的图像可以通过后期的图像增强技术弥补精度。综合而言，原始数据属性和精度并不受光线或者天气的影响，地图绘制技术的可实现性要求相对更低。
另外，宽凳科技凭借自主研发的采集硬件积累了丰富的图像采集经验，在不断迭代摄像头的过程中及时修复硬件缺陷与误差，确保数据精细程度能够满足制作高精度地图的要求。
其次，在绘制过程中，单一数据源的融合挑战更小。宽凳科技在光学测距方案中引入了大量创新，在道路特征点几何关系的基础上逐步把融合技术精准化、稳定化，把2D图像还原成3D地图模型的难度明显下降。
相比之下，静止状态下的激光雷达测距更精准，但是在车辆移动采集的过程中，激光雷达的点云数据与高精度GPS的定位难以完全拟合，容易带来测量误差。点云数据与图像数据的融合同样存在误差，多种误差的结合将成为高精度地图中最薄弱的环节，最终导致地图精度不达标。
地图后期更新与制作相比需要耗费更多精力，视觉采集方案兼顾时效性和便捷性，实现高精度地图实时更新轻而易举。
地图更新的解决方案采取众包形式，计划通过配备摄像头的存量车以及L3级别自动驾驶车辆执行。自有车队的采集数据需要存储在本地硬盘中再进行地图制作，众包车辆采集的图像未来能够随时上传，在现有地图骨架上完成自动更新，地图更新时效性的问题得以有效解决。
自动化程度大幅提升，地图量产在即
解决了成本、精度、更新的问题，接下来就是量产的挑战。自动化是高精度地图量产的必备条件，在实现自动化之前，宽凳科技在标注和组网环节投入了大量人工，为后期的自动化奠定了基础。
为了让地图精度达到车厂要求，宽凳科技已经识别超过50万张图片，数量级已经达到中国地理信息方面的最大标注级别。依托于地图人才与人工智能人才的有机结合，在标注完众多图片后，地图模型和人工智能识别模型的持续使用性显著提升，自动化生产地图的能力已经初步成型。
测距与修正方面，车载高精度地图为车辆实现精准定位，在光学测距方案的帮助下，系统根据车辆位置完成自动测距。地图修正依然是重人工的环节，人工修正有助于确保地图符合质量与精度要求，宽凳科技力争减少人工投入比例，加速系统自动化修正。
随着宽凳科技逐步加码自动化，国内第一张量产高精度地图即将诞生，预计将于2019年第一季度发布。
近期，爱分析对宽凳科技联合创始人和CTO冯汉平进行了访谈，冯汉平详细阐述了宽凳科技的业务模式和发展战略，现摘取部分内容如下。
冯汉平此前曾担任凯立德CTO，高德软件产品技术副总裁，谷歌（中国）技术总监、谷歌（中国）无线和Android团队技术负责人，谷歌（美国）资深软件工程师。
高精度地图竞争激烈，宽凳已进入产品验证阶段
爱分析：高精度地图的竞争格局是怎样的？
冯汉平：一些大的互联网企业和传统图商一直在做高精度地图，他们在传统地图上积累比较多。但是进入到高精度地图，大家回到同一个起点,各家都处在比较初级的阶段。
这些厂商可能过多是地图的基因，人工智能的基因太过薄弱，使得他们在高精度地图领域的技术积累会比较薄弱。高精度地图的制作，必须把大量人工智能技术跟地图技术相结合，才能够形成高度自动化的地图制作，否则纯粹靠人工几乎不可能进入到量产阶段。
现在有些研发自动驾驶的创业公司也顺带做高精度地图，我们认为这个事情基本上不太靠谱。创业公司必须得把精力聚焦在一件事情上才能够把这件事情做好。而且很多创业公司人工智能方面的基因比较强，地图的基因过于薄弱，因为公司创立的时候更多地招募图像识别或者深度学习这方面的人才，地图方面的人才积累非常有限。
我们有技术方面的优势，凝聚了地图方面的专业人才，也有人工智能方面的专业人才，而且很好地结合在一起。我们从创立之初就把公司的基因设置成人工智能和地图技术相结合的状态。
爱分析：传统图商有哪些能力可以迁移到高精度地图领域？
冯汉平：其实一整套高精度地图系统都得从头开始做,高精度地图要求的信息量非常巨大，信息丰富度和精度要求也更高。
对地图的理解和概念是可以迁移过来的，整个地图方面的技术比如绘图、组网、测绘也是可以迁移的。高精度地图制作本身还是地图的问题，需要很多对地图的理解，有地图技术积累才能做。
但是系统开发，以及采集设备运行都是跟传统地图完全不一样的。中间涉及到多传感器融合，无论是用摄像头还是激光雷达采集，地图要素的识别其实需要人工智能的技术，所以图商需要把这两项技术有效结合。
爱分析：互联网企业与车厂在高精度地图合作的关系如何？
冯汉平：如果说是谁主导的问题，那一定是车厂主导。车厂不想变成装了四个轮子的互联网终端。对于数据共享、流向的问题，甚至未来车厂可能被互联网企业拥有，车厂有很大的顾虑。
爱分析：与互联网企业相比，宽凳科技的优势有哪些？
冯汉平：我们作为创业公司合作相对容易很多，比如在数据共享方面，车厂的顾虑会小很多。而且我们也可以更积极地配合车厂的需求，灵活性也会高很多。我们的技术方案其实已经验证，跟车厂联合测试过很多轮，精度和正确性完全足够。车厂也会直接跟我们探讨很多的需求和功能的改进。
以众包更新实现更新时效性
爱分析：后期更新采取众包的原因有哪些？
冯汉平：地图更新我们会派自己的采集车队去更新，也会根据网上信息定期更新，另外我们可能会根据情报去分析需要更新的路段，但是众包更新是我们长期会采取的地图更新方式，而且能够解决更新的时效性问题。我们采集车队有再多的车辆，也不可能做到实时更新地图。众包更新是唯一一种可靠地实现地图实时更新的手段。
原始的高精度地图数据还是需要自己去采集，这是我们的技术路线。采集完高速以后要采集城市路段，城市路段数量级更大。全国高速路段和快速路段共有30多万公里，城市和郊区道路加起来可能有五六百万公里，所以数量级还是高很多的。
在城市路段还是需要自有采集团队，然后我们在原始地图的基础上再采用众包更新的方式。至少我们需要先把主干道都覆盖完毕，一些小路可以用众包方式完成。
爱分析：众包方式如何实现地图实时更新？
冯汉平：我们有一套定位技术，应用在车辆上可以精准地告知车辆处于地图的什么位置。我们采用的方式是在同一位置把真实世界跟制作好的地图进行比较，然后判断车辆定位在哪个位置能更好地更新地图。在位置匹配的过程中，有些位置的图像无法完全匹配，我们就知道地图应该更新了。车辆把这些照片上传，后端就可以实现更新。
爱分析：众包更新对车载摄像头有哪些要求？
冯汉平：现在车辆上已有的摄像头已经越来越好了，完全可以满足我们的需求。当然摄像头本身肯定需要标定，完全基于制作好的地图来标定。我们把数据采集回来之后，车辆出去跑一圈回来就标定好了。
L3正逐步向L4迈进，地图商业模式仍有待拓展
爱分析：车厂对高精度地图的量产有哪些要求？
冯汉平：很多车厂的L3级别自动驾驶车辆基本都是在2020年面世，所以车厂提出的要求也是我们承诺的量产规划，要在2019年第一季度拿出量产的高精度地图。车辆2020年要上市，很早之前就需要用高精度地图进行测试了，我们的高精度地图需要符合车厂测试标准和要求，所以基本上2019年上半年所有这些量产计划都得要落实。
爱分析：目前L3级别高精度地图的覆盖范围有多大？
冯汉平：我们已经有20多辆采集车在全国到处跑了，车队规模也是在不断扩大的过程中。现在国内的主要城市已经全部覆盖了，之后还会覆盖一些干线。有一些偏远的地方可能会受到天气影响，采集时间稍微往后一点，在西藏和新疆采集可能要等到2019年开春以后。
同时车厂也提出了高精度定位的需求，L3级别的自动驾驶首先要判断车辆是在主路还是辅路上，L3功能只能在高速公路主路上才能打开，一旦车辆开到辅路上应该马上关闭。
爱分析：高精度地图可实现的商业模式有哪些？
冯汉平：有好多种不同类型，第一种是传统意义上按license或者车辆数量收钱，不同档次的车辆收费可能也不太一样，至少C端用户的付费在千级。第二种是研发费用，一些车厂会给我们研发费用，这在车厂供应商体系里是很普遍的状况。第三种是数据服务费用，我们可以向车厂或者用车人群收取高精度地图数据服务和更新方面的费用。所以商业模式可以是多种多样。
我们和每个车厂谈的商业模式都不一样，毕竟所有模式都得要2020年才能真正落地，我们还可以不断地探讨和调整商业模式。
爱分析：未来市场会如何变化？
冯汉平：肯定是指数级地增长。基本上L3级别的自动驾驶车辆可以比较充分地使用高精度地图，现在有些车辆上也有高精度地图，但还是完全不成气候的状态。比如，有些高精度地图被卖给了通用，但是这些地图从严格意义上来说都不能算是完全搞定了高精度地图，要么精度不够，要么覆盖范围不够。
所以从市场和商业模式的角度上来说，高精度地图的商业化落地还没有真正开始，等到宽凳科技明年推出中国第一张真正意义上的高精度地图才算是真正开始，现在大家其实都还是处在早期的技术研发阶段。
现在国内大的车厂基本上都打算在2020年下半年上市车辆，稍微慢一点的车厂计划在2021年上半年发布L3 级别自动驾驶车辆，所以一两年之内很快就能上规模了。
爱分析：L4级别的高精度地图目前处于什么阶段？
冯汉平：目前已经在做了，海外的很多车厂其实是直接看L4级别的自动驾驶。所以我们在跟车厂接触的过程中，他们已经不断向我们表达L4级别的高精度地图需求。
L4要求会更多一些，需要L3级别高精度地图的大部分数据。集中在道路本身的地图要素有车道线的各种属性、道路分割、路面标识标幅等，路边的地图要素是提示牌、灯杆等。
L4的要素要求会更高，比如说桥、栅栏、龙门架这些要素都需要，因为这些要素需要用于车辆的辅助定位，所以要求和冗余性会更高一些，需要的地图要素也会更丰富一些。
基本上L3的高精度地图要素是L4的子集，L4另外需要L3用不着的额外地图要素。我们现在做的东西都是L3, L4都用得着的，高精度地图的研发计划都是围绕车场实质需求展开。