高深智图中华区总经理刘澍泉：主机厂最在乎成本和车规，每天想的都是量产

36氪最近接触到的高精度地图和定位服务商（又名“高精智能地图”）于2016年在美国硅谷成立，并于2017年底在中国注册了公司。 2018年并在北京、广州设立办事处。

该公司于2019年初完成B轮融资，投资方包括高盛集团、、博世风险投资和投资管理公司。 2017年，公司获得Accel和金沙江创投的A轮融资。

目前高深智图的高精度地图主要针对L4级自动驾驶，同时也兼顾L3级。 其商业模式包括：为传统车企、自动驾驶初创企业等无法突破技术难点的地图厂商提供高精度地图定制制作服务； 提供定位服务； 多传感器标定实现坐标转换； 并提供低成本的数据收集计划。

谈及服务整车厂和自动驾驶初创企业的区别，高神子图中国区总经理刘书全告诉36氪，整车厂最关心的是成本和车辆规格。 他们每天都想着量产，想从ADAS逐步进化到L4，而自动驾驶初创公司基本上都是从L4开始的。

高神智能地图工程技术总监邹亮表示，制作高精度地图主要有两种技术：一是激光点云融合技术，利用激光雷达扫描返回场景分布点，适用于L4和L4级场景。 L5级自动驾驶。 ; 第二个是基于图像和GPS的技术，适合ADAS。

其中，激光点云融合技术包括两类。 第一个是基于点云融合的算法，其应用场景广泛，不仅限于GPS场景。 这也是高深度智能地图采用的技术思路； 第二种是基于相对精确的差分GPS和精密惯性导航（IMU，惯性测量单元），但这种技术对场景的依赖性很强，必须在空旷的地方使用。 高架桥、地下车库等GPS信号较弱的场景会减弱其效果。

刘树全认为，构建高精度地图主要存在三个难点：一是对于同一空间点，可能在不同时间、不同角度、使用不同传感器进行扫描生成。 如何融合这些“多源数据”，保证地图数据的一致性是一个难点； 其次，所有数据采集完成后，除了数据融合之外，还需要自动提取数据中的关键特征； 第三，现在已经可以生成局部高精度地图，但是生成超大规模高精度地图仍然非常困难。

高智图形成过程演示（图片来源：高智图）

目前，高深智图高精度地图覆盖高速公路及城市快速路、城市道路、封闭区域三种场景。

由于GPS信号受阻，地下车库被公认为最难制作高精度地图的场景之一。 传统地图经销商一般会选择使用较为昂贵的设备进行数据采集，往往花费数百万美元。 然而，使用基于低成本传感器的点云融合和ICP算法进行地图制作具有成本优势。

刘书全告诉36氪，他们提供的是“相对精度”的测量方法和地图生成方法，不需要包含“绝对精度”的GPS信息，因为绝对精度实际上是“观测平均值”，误差是不可避免的。 而且它在不断变化。 目前，高深智图提供的地图精度可以达到5cm，定位精度在10cm以内，而市场上产品的精度一般在20cm左右。

“我们的地图和定位其实是融为一体的，我们的定位服务可以理解为一种增值服务，没有我们的定位你只能使用我们的地图，但是如果你使用了我们的定位，就必须使用我们的地图。其实只有通过将两个阶段结合起来，可以最大限度地发挥我们的技术能力。”刘树全说。

刘树全告诉36氪，高深智图没有固定的数据收集载体，属于“轻资产模式”。 通常，数据是使用客户的汽车或租赁汽车收集的。 如果数据规模很大，比如要收集整个北京城区的地图并每天更新，那么他们会与第三方合作，例如出租车、公交车或环卫车公司，安装收集设备在这些汽车的车顶。

刘书全说，他们使用的采集设备包括激光雷达、摄像头、GPS和惯性导航（IMU）。 市场价格约为3万美元，远低于大多数地图经销商的设备成本。

在数据更新方面，高深智图是最早提出采用“众包模式”的地图提供商之一。 所谓“众包”，是指每一辆配备传感器配置的自动驾驶车辆都可以成为地图数据更新的采集源。 为了保证车载端高精度地图的实时更新，高深智图将整个人工智能制作流程部署在云端，利用云端的超强算力处理地图制作过程中的海量数据。

在谈到自动驾驶公司是否可以自己绘制地图而不是外包给地图经销商时，刘书全表示，在当地可能可以，但规模化会非常困难。 而且，很多技术细节很难处理。 例如，在做图像语义分割时，需要很好地了解当地的交通法规以及车道线、标志、红绿灯等交通标注。 而且，放眼整个自动驾驶行业，一家公司不可能完成所有环节。 只有分工协作，各司其职，整个行业才能发展。

“与国内所有竞争厂商相比，我们的最强点是我们在欧洲、美国、日本和新西兰制作地图，这对我们来说是绝对的优势。”刘书全告诉36氪。 海外整车厂想进入中国，中国车企想出海。 如果两地的地图标准相同、由同一家公司提供，对于客户来说会方便很多。

谈及目前高精地图发展的瓶颈，刘书全表示，测绘行业政策严格，并不是所有企业都允许进入，申请A级测绘有很多规章制度和测绘资质，一定程度上限制了地图经销商的业务进度，而政府对“偏转加密”的法律要求也有待完善。

刘树全认为，高精度地图是规模和效率的问题。 规模越大，数据处理的单位成本越低。 自动驾驶普及后，车企客户可以利用自己的设备采集和更新高精度地图，为地图经销商节省设备成本。

在加入高深子图之前，刘书全曾担任阿里云全球技术合作事业部总经理、解决方案事业部总经理，同时负责中国企业架构师团队。

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