6月15日，在WGDC2018自动驾驶地图峰会上，就“车厂眼中的自动驾驶地图”的题目，五位地图界的重磅级人物进行了一场精彩的圆桌对话。
论坛由北京智能车联产业创新中心总经理孙亚夫主持，四位嘉宾分别为：
北汽新能源智能驾驶高级经理王雪莹
蔚来汽车无人驾驶高级经理费贤松
戴姆勒大中华区自动驾驶部门高级经理Bernhard Morys
Navteq（现Here地图）创始人Russell. Shields
以下为论坛实录：
孙亚夫：我心里面有一个想法，虽然我做地图很多年，但是对自动驾驶地图是一点不懂。人开车的时候是不需要地图的，为什么自动驾驶汽车需要自动驾驶的地图？
先把问题抛出来，在座的嘉宾是如何定义车厂眼里面的自动驾驶地图，也就是说自动驾驶需要什么样的地图？就是从车厂角度来看的话。
在我们眼里，无论是ADAS还是自动驾驶触及到一些功能和要应用到一些场景的时候，地图不可或缺。这分为两个层面，一个层面为了保障行车的安全，对地图有一些最基础的要求，例如说定位，例如说识别道路特征，这是为了去解决安全性和定位性的问题。还有未来可能要做的动态信息，能把目前导航地图上已有的一些功能也能应用到高精地图当中去，这样可以改善在自动驾驶车辆的舒适性。
在我们看来，目前是至少需要这两方面的信息，但是道路可能还比较长。
费贤松：大家好！我是来自蔚来汽车无人驾驶部的费贤松。
在我们看来，高精度地图是能够被机器读取的。传统的导航地图更多的是被人读取，高精度地图更多的是为了定位自己，这是最主要的看到高精度地图的样子。各位嘉宾讲到它的精准性，还有信息的新鲜度，还有它是不是很容易获取？能够比较便宜的获取数据，这是我们比较看重的。当然，最最重要的是安全。
在无人驾驶、自动驾驶以后，地图的加工、制作以及后面各种保密插件的一套流程怎么去保证公路安全？这是我心中的疑惑。希望各位在地图和定位行业的技术专家和朋友们共同把这块攻关下来。
孙亚夫：为什么要谈车厂对地图的看法？咱们知道不同的驾驶系统可能对地图使用的方式是不一样的，它用的要素也是不一样的。也就是不同自动驾驶车商对自动驾驶地图的要求是不一样的。在这里我想问Bernhard Morys，从戴姆勒做自动驾驶角度来看，你们认为最核心的自动驾驶地图需要哪一些东西或者是需要哪一些技术？
Bernhard Morys：在谈需要什么地图之前，先谈一下为什么需要高精度地图？我们是希望做自我的定位。越多的要素在里边就能更好地来做自我的定位。除了定位外，我们也要知道往哪个方向走。摄像头可能会被不同的物体所遮挡，没法从车上的传感器看到具体的车道线，这时候我们就需要高精地图来提供非常精准的车道线等信息。可以让我们知道接下来两百米、三百米，甚至更远距离的情况。
比较重要的是，我们想知道比较远的距离有哪些事情，或者有哪些情况会发生。比如说，前面遇到一个事故或者拥堵的时候，我们会有一个紧急的刹车。如果我们知道一公里甚至一公里以外，会有一个比较长的堵塞，我们可以提前去做驾驶策略的调整，去提高整个自动驾驶的舒适性。
孙亚夫：高精度地图有利于系统来进行计算，加快我们的计算过程，目前车厂的计算力不足以用于实时处理大量的数据，所以高精度地图本身可以加快在自动驾驶过程当中的计算。我们接着问下一个问题，现在的自动驾驶地图和原有的车厂地图相比，对于车厂的重要性来讲，它是什么样的重要程度？比如说，以前看车厂地图可能是属于汽车导航系统的部件，在未来自动驾驶领域里边，自动驾驶地图是不是整个自动驾驶的核心或者说没有它就不行了？
王雪莹：大家都比较清楚导航地图在前装车厂上属于娱乐系统的范畴。可以说，如果导航地图不考虑安全因素，其实它是可有可无的。而且几年前在车厂的导航地图还没有发展起来的时候，当时是有一个段子，让车厂的同事给我推荐一下车载导航哪个更好用，得到的答案是“淘宝10块钱手机支架是最好用的车载导航”。
地图的重要性，在目前自动驾驶方面要区分一下。因为自动驾驶范畴本身就是比较广，所以在开发当中要区分。
比如说目前更容易落地的L2或者是大家谈到的L2+或者是L3-这样的范畴。在量产当中，目前在开发的L2，甚至是L2+的范畴对地图也是有需求的。导航地图已经不能满足当前的需求，但是可能还应用不到高精地图。
现在需要使用到的是ADAS地图。无论是应用到高速公路出口的变道辅助，还是应用到初级L3功能，比如说在结构化道路60公里以下的L3级自动驾驶，如果能有包含车道线信息的ADAS地图，我们认为当前是够用的。
在自动驾驶范畴之内，由于目前行业内的技术所限，所以高精度地图是不可或缺的。无论是用它来定位，甚至是用它来做全局路径的规划，实际上都是很有必要。
当然，也许在行业发展到一定程度的时候，这种端到端的深度学习能让自动驾驶或者无人驾驶完全的拟人化，那我们就不需要地图了。这套系统通过传感器包括自己的计算力来完全拟人的学习驾驶行为，到那会儿可能就不需要地图了。
孙亚夫：我听明白了，未来车厂是离不开地图的。我想问问Russell. Shields，Here已经被几家车厂投了，是不是因为在未来自动驾驶地图对车厂越来越重要，所以他们离不开你？
Russell.Shields：对于主流的车厂来说，大家只要是致力于量产，基本上在未来的十年当中会达到同样的结果。但是具体到不同的车厂、不同的人、不同的厂家怎么样实现目标，还是有不一样的方式。对于特殊的车厂，会跟主流的车厂有相对不同的需求，这些不同的需求就会有不同的或者是特殊的地图供应商来做相应的分解，以及承担这一部分的开发工作。
Bernhard Morys：地图对于自动驾驶来说是非常重要的组成部分，对于安全来说也是非常重要的组成部分。戴姆勒经历了很长一段时间去了解动力总成、刹车等等技术，现在我们也想去了解地图方面的知识。如果地图没有办法达到相应的安全级别，那它能提供的服务也只是在车里提供警示和提示的信息，没有办法在整个自动驾驶当中承担非常重要的安全方面的功能。
费贤松：应该说，现在大家都说有三化、四化、五化，可能电动化、智能化、网联化，这几大趋势里面地图应该是最基础的基础。特别是对自动驾驶来说，从A到B，自动驾驶地图是给车来用的。它除了能够解决从A到B的轨迹规划问题外，还要解决自动驾驶传感器看不到的地方。比如说有些地方三道变两道的情况，传感器是不能够很早看到的，前方5公里、1公里有这样的变化，那我要提前预知变化轨迹。这些信息对于自动驾驶来说十分重要，而且是不可或缺的一部分。
孙亚夫：未来的汽车既是数据的采集者，也是数据的应用者，它会形成一个闭环。在这里，你们会发现车厂和地图商的边界逐步的进行模糊。当然，在中国数据采集还是测绘行为受到法律的管制。
抛开这一层不谈，从商业的角度来看，自动驾驶车辆是数据采集的传感器，也是应用者，这里面图商、OEM或者自动驾驶厂商之间的边界变得越来越模糊。所以我想问问，未来产业链会怎么样？或者说图商和车厂之间的关系会出现什么样的变化？
王雪莹：车厂和图商的边界，其实不是特别的好回答。我个人分两个层面来说，一个是大家是合作方的状态，比如图商会不会为OEM来提供定制化服务，这其实能划分双方的边界。比如说，除了提供基础的导航地图、高精度地图以外，是否还会提供高精度定位的服务支持。如果说图商提供了定位工作，图商是不是可以去做车道级的全局路径规划。车厂与不同的图商合作的范畴不一样，划的边界也会不一样。
还有一个层面是大家的边界划在哪儿，更在于大家深入的合作在哪儿。有可能未来OEM会跟图商共同成立公司，或者有投资关系、有战略合作。
相信地图在发展的过程中并不仅仅是像原来一样提供地图。比如说，我们在做更新的时候，地图实时更新怎么去做？实际是需要大家共同来探讨的问题。再比如说，用众包方式去进行地图采集，实际上不是一家车厂和一家图商可以完成的，这是一个联盟或者是一个组织要完成的事情。
举一些详细的例子，现在在我们看来更容易落地的自动驾驶是泊车，尤其是代客泊车或者是解决最后一公里的问题。
大家会发现，做地图更多的是去做高速公路，可能几大图商都会说在2018年底会有30万公里的高速公路数据或者2019年底覆盖了多少城市。但是，像地面停车场、地下车库，像机场、火车站或者商务区，这些停车位置对于我们来说是很需要的。没有地图信息，就没有办法代客泊车，也没有办法解决最后一公里问题。
提到泊车，相信大家在北京会遇到停车难的问题。我记得在两三年前，国家提到过车位共享。因为我们在家里由固定车位，晚上会用但白天是空的，这些信息有可能在云端、地图图商或者是图商跟OEM一起共同运营的时候，有这方面的信息。从A点到B点，在即将到达B点，尤其是提前5分钟或者10分钟告诉我，可以把车停在哪儿。
这个可能提的有点早，但是图商和OEM，尤其是像我们做车联网、做运营平台、监控平台这么成熟的OEM，大家可以研究和发展的方向不仅仅限于目前比较基础或者固定的地图信息。
这些东西我们确定之后才好划分图商和OEM的边界。
孙亚夫：我听明白了，现在OEM的需求很多，但图商的办法还不够。还有就是，OEM有很多的信息想给图商用，图商也想用，可好像这个路径还没有打通。
我的问题是，未来在自动驾驶的时代到来之后，汽车也可以采集各种的数据，它会是数据的采集器。这些对数据的更新能够给地图库快速更新提供很重要的数据源，这时候图商和OEM之间的边界，我们认为未来产业链上的边界会越来越模糊。
Russell.Shields你怎么看？
Russell.Shields：并没有任何的界限。为什么会这么说？以后最终的自动驾驶车并不是地图在里边，而是最终会有算法。实际上这个算法是由图商来提供一部分的算法，由整车厂提供一部分的算法，然后把算法集成。在整个算法控制当中，从这个角度来看并没有任何的界限。
目前来看，所有的地图供应商应该都不具备软件供应资格。图商核心的支持是在于如何制图，而不是在于把软件做到最好去集成，以及如何开发汽车相关的软件的领域。所以提醒大家一定要往这个方向去考虑，如何把原来原始的地图变成相应的算法并集成到车里边。
Bernhard Morys：是这样的。自动驾驶会使车企达到一个新阶层，像Russell.Shields先生刚才说的只是其中的一种解决办法。对于传统整车厂来说，是想把传感器也好、地图也好，让每个领域的专家去做他们最擅长的事情，然后把所有最完好、最优秀的结果集成在车里，这是我们现在的解决办法。
并不排除到后期，会有更多更成熟的、或是在尝试不同结果之后会有其他的解决办法达到同样的结果。
也有一种假设，一级供应商可以提供完整的自动驾驶解决办法。对于其他的OEM来说，不想在自动驾驶方面做过多投入的情况下，可以直接使用已有的一些解决办法。
传统OEM在整个自动驾驶大环境当中处于相对不利的位置，这也是我们和其他供应商一起去选择收购Here的原因，去拿到相对来说比较大的数据平台。
另外，对于高精地图来说，它的鲜活的程度也非常重要。从某一个角度来说，我们也希望有更多的车厂、更多的车辆或者数据信息都汇聚到相应的平台，然后能够共享。
孙亚夫：说一下我的理解，更多的理解到OEM会对地图非常关心，因为他能够提供更多的数据给地图厂商。同时地图平台也需要得到更多的信息来把地图做得更好，但是这里面OEM会对图商有一定的控制力度，这是我的一个理解。
费贤松：我想补充一点。车厂是数据的加工方，地图是提供基础路网信息的提供方，它们会形成生态系统。这样的生态系统是鼓励有资质、有能力背景的人进来提供数据、加工数据，同时集成数据，然后再利用数据。所以，这样的生态系统建立以后对所有人都是有利，对于终端用户也十分有利。
最终，我们要考虑数据的所有权属于谁，我想这是要留给大家去思考的。
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