在硅谷每天都有十多辆汽车在道路上来回穿梭，收集同样的道路信息，用于制作高清地图，以为自动驾驶汽车（AVs）提供车载导航。这些公司中包括像科技巨人谷歌、优步以及大型汽车企业这样的公司，还包括一些新创公司，而他们的目的便是成为世界首屈一指的高清地图提供商。

毋庸置疑，自动驾驶汽车将需要动态的、自动更新的高清地图，在不断变化的复杂道路环境里给汽车提供导航。谷歌通过其下属子公司Waymo不断加强高清地图的发展，虽然谷歌不会像其在搜索引擎领域里一样占据垄断地位，但Waymo公司的高清地图确实遥遥领先于其竞争对手。

联合开发

基于此，哈曼公司正在尝试一种更为高效的合作途径，并帮助一家德国汽车企业将其“僵死停滞”的地图数据变成动态的、自动更新的高清地图。Tzamaloukas先生介绍说：“哈曼软件技术采用了机器学习技术，为了理解数据的意义，这种技术是以深层神经网络为基础，将采集到的数据通过摄像机和其他汽车传感器送达云端。”

整合到A级新梅赛德斯-奔驰汽车上的哈曼地图

哈曼公司的解决方案适应于帮助自动驾驶汽车识别环境发生的变化。与传感器数据有关的可以是路标、速度限制、气候状况以及其他因素。汽车上的人工智能会将数据与车载导航系统里的现有的数字地图信息进行比较，如果检测出有差别，数据将被匿名化并被发送至云端，在云端哈曼公司的机器学习平台将这些数据与其他相似装备的车辆产生的数据进行比较。然后，就可以实时地将更新后的数据发送到道路网
络上。

“我们并不拥有这些数据，但是，我们会通过使用一个汽车的数据来源模型将数据汇集起来，以提供地图的动态实时更新。幸运的是，2015年之后的多数汽车都安装有保证安全的前置摄像头，而这些摄像头提供了大量数据。作为第一层级，我们对创建数据的储存仓库并没有兴趣，我们更感兴趣的是通过技术将这些数据对比以达到动态地图的实时更新。” Tzamaloukas先生表示。

汽车企业的倡议

像福特这样的一些汽车生产制造企业是在模仿Waymo公司，他们派遣车队上路收集海量数据以应对自动驾驶汽车对高清地图的要求。但是，2009年Waymo公司就开始让自动驾驶汽车行驶在公共道路上了，并已经记录了500万mile（1 mile=1.609 km）的数据，是优步在2017年底收集到的200万mile数据的2倍以上。所以，像福特这样的汽车生产制造企业想要赶超Waymo公司，还有相当长的距离。

覆盖率方面的差距

Tzamaloukas先生介绍说：“尽管这些公司的数据只覆盖了1% ~1.5%的地球面积，而且主要是高速公路，甚至并非已经全面覆盖了所有的主要城市及地区，但是Waymo公司在高清地图方面还是一路遥遥领先。作为这些公司的主要的欧洲竞争对手，TomTom地图公司和Here地图公司在未来3~4年的时间里将大幅度增加他们的覆盖率。所以，在2021年的时候，我们可以看到在覆盖率方面会有一个大转折点。”Here公司是隶属于一家德国汽车企业财团的地图公司，其最近也与迪拜道路运输局签署了一份协议，这个城市的道路数据将采用Here公司的高清实时地图技术采集。

TomTom导航仪公司最近投放了一种用于提高改善自动驾驶汽车乘驾舒适性的预测性行驶概念MotionQ

为了在自动驾驶汽车市场中处于竞争优势，TomTom地图公司和Here地图公司现在都在创建动态高清地图，提供灯柱、胡同街巷、路肩和1 000多种其他建筑物的详细表示，同时还通过车载传感器将地图与环境结合起来。此外，TomTom公司和ELEKTROBIT公司也正在开发一种系统，这种系统可让关于前面道路的云端信息用于ADAS功能。

VSI研究集团曾帮助了包括丰田、现代和斯巴鲁等原始设备生产企业测试自动驾驶汽车，VSI研究集团创始人Phil Magney先生介绍说：“Here公司正在制作能自我修复的地图，这种地图的基础是来自于车辆传感器提供的众多实时数据包，这些数据可以是关于诸如车道关闭或停滞车辆等道路风险或道路瞬间变化的信息。当然，这些信息对安全而言也是非常关键的。”

传感器的极限

在更高水平自动驾驶层面所需要的“成堆”技术中，Magney 先生更看好用于自动驾驶汽车的高清地图的发展。他注意到通用汽车甚至会将高清地图用于不太先进的2级安全层面。同时，他也相信在恶劣天气里，高清地图的用途会非常大。Magney 先生说：“当你遇到大雪或大雨天，传感器的性能真的会打折扣，但是，如果使用自行更新的高清地图，即使车道分界线被覆盖，或者处于某种原因，传感器检测不到车道分界线，你仍然会有精确的实时数据。”

但是，即使假设地图制作者实现了全面覆盖，高清地图也并非绝对可靠。汽车上的人工智能发现某些环境在大雪天气里是极其难以阅读辨认的，比如北美的遥远山区。“所有景观中最难以阅读辨认的是北美大草原，诸如蒙大拿州、内布拉斯加州或北达科他州的一些平坦单调的农业地区。” Magney表示，“在一片白茫茫之中，自动驾驶汽车没有丰富的三维坐标的物体作为参照。唯一的解决方案是让汽车行驶在轨道上，或者是在道路上放置电子发射机。目前，有一些对自动化高速公路的研究在进行，未来这些技术问题或许能被解决。”

数据的收获

Mobileye公司是一家以色列汽车传感器企业，2017年这家企业被英特尔公司并购。2018年Mobileye公司宣布，有总共两百万辆来自日产、大众和宝马等汽车制造企业的汽车装备了他们的技术，目前，这些汽车也在收集制作地图所需要的数据。
在2018年国际消费电子展览会上，Mobileye公司联合创始人兼首席执行官Amnon Shashua先生在一次演讲中表示：“Mobileye公司的摄像机和芯片将作为数据收割机而发挥作用。公司将连续不断更新高清地图的做法称作‘道路经历管理（REM）’。这些数据是通过Mobileye 8 Connect采集的，制作地图的系统由一个可以改装的单一汽车摄像机传感器和一个EyeQ处理器构成，这是一种ADAS解决方案，既为驾驶人提供安全技术，又为车队所有者提供连接性。”

关键的通信联络

对于现在来说，在多数道路环境里，人们所需要的是可靠的V2X基础设施。英国的官方测绘机构英国地形测量局，利用其专业的数字数据技能帮助设计E-CAVE项目上所需的基础设施。

“高清地图的运行离不开有网络的隐藏元数据，包括隐藏元数据包的速度限制和交通限制。”英国地形测量局的首席地理空间科学家Jeremy Morley先生说，“这并非高清地图令人着迷的部分，其更多是关于用精良的细节创建世界的几何模型。在E-CAVE项目上，我们所要研究的问题包括汽车怎么样感知速度限制发生变化了，而如果我们有一个法律案子，我们就需要证明汽车获得的是正确的信息。在提供权威性和可控数据方面，像英国地形测量局这样的国家权威机构发挥着重要的作用。”

人的感知

Jeremy Morley解释说：“计算机视觉和机器理解技术的进步，在高清地图的未来发展方面扮演着重要的角色。当前，这些技术通过识别环境细节而发挥作用。但是，人工智能正在以更加智能的方式发展，这也是哈曼公司用于分析来自于德国汽车企业静态数据的方法。现在，像谷歌、英特尔和英伟达这样的科技企业，在他们的人工智能里正在使用更加智能化的图形处理卡来定义环境。更像当我们驾驶汽车的时候所做的那样，除了在一些诸如交叉路口这样的重要地方，我们并不是每个瞬间都需要地图。高清地图映射的发展来自于计算机视觉和处理，这样，在认知理解环境方面，汽车上的人工智能就更像智能化机器人。”