高精度地图如何兼顾成本和实时性？“极奥科技”希望以众包方式切入自动驾驶的决策层

无人驾驶主要有三个部分组成，感知、决策、执行，其中感知传感器包括单双目摄像头、毫米波雷达、激光雷达等。决策部分则包括长距离路线选择、以及精确到车道级别的路线选择，执行部分则是车厂的长项，包括转向、油门、刹车、车灯部分。

其中，决策部分便是我近期接触的“极奥科技”的切入点，他们希望通过提供高精度、高实时性、多空间维度的地图服务，来切入自动驾驶领域。通过获取路网数据、车道数据、限速信息、道路坡度、方向曲率等信息，对整体道路流量、交通事件、路况进行预判，从而用一种低成本的方式绘制自动驾驶车辆能够使用的高精度地图，极奥科技CEO王东明说道。

而目前，在高精度地图方面，入局的一般是大公司，并且制图方式导致成本居高不下。比如，国内某图商的一辆传统测绘车需要30万至40万人民币，一辆高精度测绘车需要800万人民币，并且这种制图方式需要投入大量的测绘车为基础。其每季度只能更新当前区域地图的30%，并且需要9个月才能完成一遍全国地图更新。在实时性方面，交通状况瞬息万变，通过这种测绘车加道路修建人员也不能完全覆盖道路交通的变化。

这些情况也都在我们日常使用地图中得到体现，比如有更快更近的路线，但地图可能会推荐一条更拥堵且远的路线。在三线城市、乡镇等地没有实时路况等。

对自动驾驶来说，其主要应用场景是城市道路，全国城市道路有约400万公里，如果按照上述高精度测绘车的制图成本，单就一次测绘不包括更新的成本将达到数千亿元。

据王东明介绍，目前极奥科技依靠众包的方式，整合平台上接入的行车记录仪、OBD、单双目视觉ADAS、毫米波雷达等，目前已完成了上海市中心城区高架道路160公里、地面道路200公里高精度地图产品的绘制。

关于这个数据平台，极奥科技已经在上海中心城区的大柏树立交等五个高架立交处得到了曲率和航向角数据。同时构建了四十多种车道以及路口模型（实现了其中16中车道与路口模型），能够使用轨迹自动学习并迭代改进，同时，王东明表示，其还融合了目前ADAS设备中轨道保持相关的功能，来为高精度地图做准备。

王东明告诉36氪，目前极奥科技在2016年已经完成了第一期250万车辆的数据平台的搭建，用车辆上传的信息形成的轨迹制作城市高精度地图。今年，极奥科技在二期平台上还将加入更多视觉数据，制作出精确的车道信息以及路口模型信息，未来极奥科技还将加入更多数据类型。同时，在去年，极奥科技已经产生了560万的营业收入（非高精度地图业务），这折合给高精度地图业务，相当于其绘制每公里还赚了2万元的收入。

极奥科技创始人兼CEO王东明有十三年营销策划经验，2008年进入汽车智能硬件领域，并参与了多家著名企业的产品设计、技术研发以及市场推广发布。极奥科技CTO王雪坤是前四维图新产品总监，负责了四维图新导航产品FunDrive和车联网产品WeDrive的产品，同时还曾负责宝马、沃尔沃、马自达等车厂的项目工作。

我是36氪汽车小组负责人卢姿伊，负责特斯拉、无人驾驶、新能源、车联网、出行及后市场，欢迎直接与我联系，微信：17701221940