前言：又到春招季！作為國民級出行服務平台，高德業務快速發展，大量校招/社招名額開放，歡迎大家投遞履歷，詳情見文末。為幫助大家更了解高德技術，我們策劃了#春招專欄#的系列文章，組織各業務團隊的高年級同學以業務科普+技術應用實踐為主要内容為大家做相關介紹。
本文是#春招專欄#系列的第 2 篇，根據高德高精地圖業務總經理向哲在AT技術講壇分享的《面向自動駕駛的高精地圖及采集生産體系》内容整理而成。在不影響原意的情況下對内容略作删節。
春招系列回顧
AI在出行場景的應用實踐：路線規劃、ETA… 阿裡高德算法面試經驗寶典（完整流程）AT技術講壇(Amap Technology Tribune)是高德發起的一檔技術交流活動，每期圍繞一個主題，我們會邀請阿裡集團内外的專家以演講、QA、開放讨論的方式，與大家做技術交流。
向哲本次主要分享了兩方面的内容：
1.面向自動駕駛的高精地圖是什麼；
2.當下的高精地圖資料采集生産體系建設現狀和思考。
高精地圖是自動駕駛汽車不可或缺的核心條件，它需要準确表達現實世界各類要素的空間位置和相對關系，是以高精地圖的生産對采集資料的精度要求很高。
工業級的自動駕駛分類
向哲結合自動駕駛在工業級的應用現狀開始講起。
目前工業級自動駕駛大緻可以分為兩類，第一類是以特斯拉、小鵬等造車新勢力為使用者生産的具備“輔助駕駛功能”的智能車為代表。使用者在使用這些自動駕駛功能時，要随時接管駕駛，駕車過程中出現的法律問題責任主要在人類。
高德和市場上主流的造車新勢力廠商在高精地圖方面有深度合作。以小鵬汽車為例，它的輔助駕駛功能使用了高德所提供的高精地圖能力。目前使用者可以享受到什麼樣的輔助駕駛能力呢？基本已經實作了高速公路上點到點的自動駕駛功能。
比如，從北京開車走高速到廣州，途中會遇到若幹段高速的切換，即從一段高速通過匝道換到另一段高速，以及在高速上的變道超車。小鵬汽車的NGP輔助駕駛能力具備了以上兩種能力，基本具備了從北京到廣州的全程自動駕駛功能。
但在行車過程中，司機要随時盯着路況，在自動換道等時候如果有剮蹭的風險要人工接管駕駛，繼續手動駕駛完成換道。這意味着，駕駛過程中，司機要随時準備接管駕駛。
另外，在途經收費站的時候，司機也需要手動接管汽車的駕駛，因為目前高精地圖還沒做到收費站裡的車道級資訊。在接近收費站的時候，語音助手會提示司機，前方收費站道路沒有高精地圖，需要手動接管駕駛。以上的自動駕駛能力都會應用到小鵬所有P7車型上。
第二類工業級自動駕駛就是典型的L4。例如谷歌在做的在城市裡自動駕駛的計程車，物流幹線貨車等，跟第一類自動駕駛相比，這類L4自動駕駛理論上在車上是沒有司機的。雖然現在在驗證階段，司機席還有司機。據向哲預測，這類L4無人駕駛計程車要想走進普通人的生活中還要有4~5年的時間。
以上的兩類自動駕駛都要依靠于高精地圖的支援。
高精地圖與自動駕駛
高精地圖是自動駕駛車輛“腦子”裡的地圖，能夠讓車輛知道接下來"看不見"的路況是什麼樣的。自動駕駛的四個關鍵功能：感覺、高精定位、決策規劃、車輛控制。這裡面至少有三個功能都依靠于高精地圖的支援。
感覺：人類駕駛汽車時要觀察周邊的車道線、交通牌、杆等資訊。智能車上的傳感器會感覺道路周邊的物體資訊。高精地圖提供了上帝視角的超視覺感覺能力。尤其是在車前方有大貨車等遮擋物導緻人眼和傳感器無法看清前方車道線等資訊的時候，高精地圖資料可以告知車輛前方道路資訊。
高精定位：自動駕駛的汽車要精确知道車在地圖中的位置，前提就要依靠高精地圖所提供的底圖。自動駕駛的車要知道自己在地圖中的位置，基于兩個能力，一是基于GPS、慣導、千尋等定位能力所提供的絕對位置資訊。絕對位置資訊跟地圖經緯坐标相比對，可以判定得到車輛在地圖中的具體位置（依靠于傳感器進行絕對位置定位的能力）。
但僅有絕對位置定位還不夠，在特殊區域，例如高樓、峽谷等會發生遮擋信号的時候，絕對定位精度會變差，自動駕駛需要借助于觀察周圍的車道線、信号牌、杆子進行的相對定位來輔助，需要跟高精地圖中的地圖資料進行比對判斷。在實際項目中，高德通過和主流車廠的深度合作，一起來判斷通過哪些技術能獲得更加精準的相對定位能力。
決策規劃：自動駕駛要符合駕駛規則，是以要高度依靠車道線、交通限制設施、紅綠燈等道路元素的。
以上的幾個功能都是彼此支撐關系。
面向自動駕駛的高精地圖
幾個關鍵要素：道路層、車道層、定位對象、動态層。
道路層：HD（高精地圖）和SD（普通地圖）的資料是緊密比對的。目前幾乎所有自動駕駛都是先由使用者告訴智能系統，我要從某地開往某地，這兩個地點之間的駕駛路線規劃由SD道路資料來支援。HD資料并不孤立，要和SD資料連接配接。SD資料能力是高德的傳統強項，加上業界領先的HD能力，這種比對高德一定是業界做的領先的。這也是汽車廠商在選擇地圖服務商時很看重的一點。
車道層：所有的自動駕駛底層的對車輛的控制都依靠于高精地圖資料的支援。
定位對象：高德跟車廠密切合作，車廠基于哪些技術來做相對定位，選擇哪些參考對象，精度做到什麼水準等等，雙方一起溝通聯合研發。
動态層：未來的高精地圖一定會含動态層，實時資料，某條車道在某個時刻發生哪些動态交通事件。
高精地圖在城市普通路的挑戰
目前高德的高精度地圖已經完成了對高速和城市快速路段超30萬公裡道路的采集，正在進入穩定的定期更新狀态。相比高速城快，更難的題在城市普通路。
城市高精地圖資料的一個關鍵挑戰在于路口，很多路口的地面缺乏交通線繪制。自動駕駛的汽車在路口間轉向的時候，車輛駛過地面沒有交通線（油漆），這時候就要依賴于高精地圖事先做好的資料。當然，要考慮的當然不隻是路口的地面交通線，還要考慮大量其他交通元素。但城市普通路的自動駕駛肯定是地圖服務商和造車新勢力未來會投入很大精力的重要場景。
高精地圖的采集和生成
正常的高精地圖生産可以概括為“采集”、“生産”、“産品化”三個階段。
采集車是由多種先進測量傳感器精密內建的移動采集系統，一般會包含Lidar、慣導、相機等裝置，根據采集場景不同搭載不同型号的傳感器裝置。高德高精團隊經過多年深耕，自研了高精采集車系統，具有精度高、速度快、資料産生周期短、自動化程度高、安全性高、資訊全等特點。
采集裝置把外部現實世界裡含精度的資料采集回來以後，還要通過圖像識别、精度處理、人工處理等步驟才能“變成”可以用的高精地圖資料。
“鮮”的高精地圖
現實生活中的道路資料處在不停的變化之中，如何才能做到“鮮”的高精地圖。
首先，最開始的時候要用成本相對昂貴的專業打底車，在全國道路範圍内測量和采集高精地圖資料。這種采集要同時保證相對精度和絕對精度。然後，用相對廉價的專業更新車來采集路面資訊的局部變化（相對變化）圖識，例如重新刷過地面辨別，新豎立的牌、杆等。同時，我們也用更廉價的衆包裝置做更快速的采集更新。
為實作對既有資料的快速更新，提升資料資料鮮度。高德的高精團隊，搭建了專業打底車、專業更新車、衆包更新三級能力的采集體系，結合在一起解決精度、鮮度的問題。在真實業務場景裡需要在精度和鮮度找到平衡，反複的疊代。
要解決高精地圖資料的“高精度”、“大規模”、“足夠鮮”等諸多挑戰，需要在很多技術點上進行突破。
比如：如何設計制造不同成本、不同精度、不同部署能力的采集測繪裝置；
如何協同不同類裝置協同進行采集，同時滿足精度、鮮度上的産品要求；
如何設計和應用算法，提升采集資料的絕對精度、相對精度，并保證多次采集資料之間彼此對齊嚴絲合縫；
如何綜合應用圖像和點雲做好識别，提升生産的自動化水準。
高德高精地圖團隊的同學分别專注在不同方向上，并以開放的心态接受業務挑戰，共同讨論和設計方案，也取得了很多成績。
憑借這份國内精度高、覆寫廣的高精地圖，高德成功拿下了國内外多款主流車廠的商業訂單，開始為智能駕駛車型提供高精定位、超視距感覺、車道級導航等服務。作為高德在自動駕駛生态中重點突破的領域，高德高精地圖業務發展快，機會多，希望大家一起加入。
關于高精地圖業務中心
高精地圖是高德最具創新性的業務之一，緻力于用傳感器丈量世界，用算法了解世界，用資料重新定義世界。我們幾乎涵蓋最熱門前沿學科，高精地圖和自動駕駛是多學科交叉的應用工程體系。基于感覺了解，三維重建，融合定位，計算幾何技術自動化生成高精數字化三維地圖。利用邊緣計算，大資料處理，雲服務，進行實時海量資料地圖重建。通過5G/V2X資訊交換，實作地圖對象間的資料互通，建構一張活地圖。我們不僅僅是資料制作者，更是新生活的定義者。加入我們，未來“由”你。
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