2017年 6月13日，由泰伯网主办、主题为“空间大数据的崛起”的WGDC2017，在北京国家会议中心盛大开幕。大会由空间信息产业创新创业服务平台泰伯主办，秉承不断引领和促进空间信息技术创新与变革的宗旨，WGDC已走过六个年头，如今成为全球最具前瞻性的跨界创新风向标。
13日，由北京智能车联产业创新中心、中关村智通智能交通产业联盟协办的高精度地图与智能驾驶峰会开幕。峰会上，泰伯研究院执行院长王悦承发表了中国智能驾驶与高精度地图研究报告。
以下为演讲实录(未经本人核实)：
王悦承：谢谢大家!(从掌声来看)还是有一些人希望我讲的。
OK，大家下午好!接下来我给大家从一个产业研究的角度来看一看，究竟智能驾驶跟咱们行业密切相关的高精度地图之间有什么关系。我想在座各位来自不同的领域，有非常专业的高精度地图研究很深的专家，也有可能跟这个行业很感兴趣，但是原来对它本身了解并不多的一些朋友。所以今天我就想从一个既有普及内容，又有专业化内容的角度跟大家来做分享，首先这个报告是我们泰伯研究院的两个非常年轻的分析师准备的，都是90后。
首先，我们来看智能驾驶，从整个大的范围来说我们研究院经过分析认为它是势不可当的趋势。怎么说呢?我们可以看看一些其他的分析机构对这个领域的看法。麦肯锡认为智能汽车是影响世界经济格局的，它排在第二位。大家知道智能手机最早的形态是什么?大哥大功能手机，所以从功能手机到智能手机的过程，短短几年时间把功能手机用到了垃圾堆里去。智能汽车领域里将来也会发生变化，我们现在开的汽车把它称为功能汽车，但是若干年后,比如到2020年汽车要么配备智能的功能，要么是被全自动驾驶汽车所替代，这个领域现在在发生巨大的变化。
另外，现在传统汽车车厂他们目前市场的份额在逐步下降，而新进入的竞争者像美国的特斯拉，包括像国内的蔚来，还有像一些拥有更新技术的公司可能会出现。所以从大家对产业的判断来去看，对这个产业的发展基本上都是一致的，认为智能汽车在将来，可能会是10年左右的时间内成为人类生活里头不可缺乏的一个组成部分。
既然智能汽车是这么大的一个领域，高精度地图会在其中发挥什么样的作用呢?从我们研究院分析众多的材料得出的一个结论就是，高精度地图它会成为智能汽车或者智能驾驶的基础设施，就跟我们现在用的水和电一样。水和电我们现在打开水龙头或者插上插座就能用了，到了智能驾驶这个年代，用高精度地图相当于可能用手按一下按键或者车开启的瞬间自动连接高精度地图，进而能够实现全自动的智能驾驶。智能驾驶有分成几个阶段，有高级阶段也有低级阶段。
我们讲高精度地图和传统的地图有什么不一样呢?用一个简洁明了的说法来讲，我们原来的传统地图都是做给人看的，作给在座的每一个人看的，大家需要找地方可能都会用传统地图。高精度地图是给谁来看的?给自动驾驶汽车的系统来去看的，也可以称之为给车的脑袋去看的，所以这两者能提供的信息是完全不一样的。
从传统地图来去看，大家都知道干地图这个事情是又苦、又累、又赃，而且赚的钱还不多。为什么这么讲?大家可以看我在上面举的几个例子。一个是TomTom，大概是在2007年、2008年收购了一家公司。第二个公司诺基亚收购NAVTEQ，以及第三个凯立德，凯立德还是做得相当不错的，但是在去年的时候2016年营收下降了38%。对于传统的地图厂商来看，现在面对的竞争厂家是越来越厉害的，所以很多的传统地图厂商他们也在寻求一些新的变化。比方说往车联网，智能驾驶地图这个方面来靠。
我们再看另外一组数据，互联网产业怎么看。因为Uber相当于国内的滴滴，它在国外最早用的谁的地图?用的是谷歌的地图，谷歌发现Uber那么大的用户量用我的地图应该给我交钱，而且希望交的钱越多越好。另外谷歌又掌握了Uber整个APP运行的数据量，所以对于Uber从战略上来讲可能会是一个挑战。所以Uber在2016年的时候说，OK，既然如此我从谷歌地图里头把核心成员挖过来，然后成立我自己的地图团队。所以Uber总共投了差不多5个亿的美金来去做这件事情。Uber它的着眼点最后还是要做无人驾驶。
另外一家公司谷歌，按照国外一些分析机构做的分析，谷歌每年来去维护地图产品的投入大概是10亿美金，可能还要多。这个钱大家可能会想，原来谷歌做地图不是买别人的数据就可以了吗?早期的时候谷歌的确是这么做的，但是后来发现它需要从全世界各个不同国家利用不同的数据员收集数据，这样做尤其是在数据更新的时候会很麻烦。为什么?比方说从OGC买数据过来上传版本，不久之后又更新了需要对数据进行重新的检查，但这个时候因为谷歌所面临的数据员不只是一家需要，而是有多家，由于多家数据员来的时候更新会错，所以最后谷歌决定怎么办?决定再也不从别的地方来去采集多元的数据，自己来去采集，所以有了Google的采集车。
还有一家公司苹果，苹果在2012年推出了自己的地图，大家都知道苹果当初推出地图的时候，从全球各地来看对苹果都是骂声一片。到最后领导层不得不出来向用户道歉。但如果苹果迟迟不能够推出苹果地图的话，那么它在战略上会越来越被动，所以苹果冒着被果粉骂的风险，一定要把地图推出来进而完善。那么我想今天在座的各位用苹果手机的时候也有人会用自带苹果的地图，大家在国内用的是国内地图商所提供的这些数据。
刚才讲了两种不同类别的地图厂商，我们来看这些地图厂商想要给智能驾驶提供高精度地图的时候，用了什么做法?从大体上来讲我们调研了行业中的一些专家和分析师的观点。大概分为两种玩法，第一种做法是利用ADAS来做加法。比方说我是福特或者长安，我原来已经有了一些技术基础，我往我的汽车里头加东西，比方说加个高速公路智能导航的功能，还比如说特斯拉。这种称为加法。
另外一种是减法，什么意思呢?我不想从ADAS辅助驾驶起步，我想一步进入到自动驾驶的阶段，比方说像谷歌，他们就是这种的想法。大家可以想一下，我们的车要在大街上自由的行驶，它需要具备什么条件?首先它需要有传感器，传感器需要对周围的环境变化有敏锐的察觉力，而且通过深度学习的算法判别在道路上能否自由自在的往前行驶。这个时候大家去想，我们地图提供给它，如果用减法的概念是什么呢?
提前把这一片区域的三维地图做好，汽车在行驶的过程中就会判别：我原来有一个底图，现在在上面出现了行人或者多了一辆车，这些都是后来加上去的，我用新看到的场景减去原有三维的场景，剩下的是什么?就是新增的东西，就是不固定的东西。比方说像红绿灯，红绿灯是在原来的底图里头的，除非是因为施工发生了变化，否则应该时相对固定的。所以它在后端的人工智能深度学习做算法的时候，判断这个是原来就有的，它只需要对新增加的东西进行判断。也就是通过拍摄到的场景减去原有三维模型场景，剩下来的是需要处理的数据，通过做减法来进行处理的这个数据量，相对来说处理速度也会比较快。
这个是我们开会研究整理出来的，跟高精度地图相关产业图，里头涉及到相当多的企业，有国内国外的，后面我还会举到两个案例给大家再去讲一讲。接下来我们就来看一看，传统的地图厂商能不能直接就去做高精度地图?从目前来看，比方说像我们高德、像国外的TomTom、HERE他们都在做高精度地图，目前做高精度地图成本是非常昂贵的。比方说Uber也在做高精度地图，高精度地图Uber只能在一个区域做，比方说把那个区域的高精度地图做完了，即使是做完了后期也会面临很多更新的问题。现在像Uber包括谷歌，做一个地区三维图形通过什么方式来去做?都是通过无人驾驶高精度地图的采集车在采集，比方说在采集一遍之后，可能在下一个阶段他对数据的需求又发生了变化，可能原来采集的数据可能现在对于我的无人车来说不够用了，或者说需要新增加一些算法或者新采集数据进去，可能又需要这个车重新再采集一遍。
所以对于这些厂商来说，对于传统的地图厂商来说，如何去把高精度地图数据预化于大数据处理是他们需要面临的难题。有两家企业目前在市场上做的不错的，无论是在硅谷也好，还是在国内创投圈得到的呼声还是比较高的。其中是英特尔收购的一家公司Mobileye，它用的方式是给车上安装一个摄像头，但是目前来说对于Mobileye来说，摄像头可能装到了汽车上，一般来说用人工智能的技术来去讲，安装摄像头越多数据量就越丰富，深度学习、基础的数据越多对道路的判断越精确。但是现在对Mobileye来说，因为Mobileye的摄像头相对来说比较少，如果能够说把Mobileye拍摄的数据上传到云端的话，这个技术的突破对它来说非常有价值的，但是目前来说技术上面的难关其实还没有完全被攻破。
另外一家企业，这家企业我觉得非常值得大家在座的各位来去关注，这家企业叫DeepMap，为什么说这家企业值得被关注呢?最早做Google地图当时还只有那么几个人的时候，DeepMap公司的创始人就已经在谷歌地图的团队里头，所以Google地球、谷歌地图在整个设计里头他都担任比较重要的角色，所以他很懂得如何在相对来说大规模的图像处理，以及如何把它和云、大数据的处理结合在一起。所以对于DeepMap而言他们的处理方式是什么呢?就是我刚才所讲到的做减法。
他所做的事情大概可以分成三个方面，第一个方面他能够通过专业的无人驾驶汽车来去采集加工成为三维地图，精度能够到达厘米级。第二个能够把高精度的地图让无人驾驶的汽车能够消费得了，所谓消费得了就是无人驾驶汽车能看得懂他提供的高精度地图的数据。第三个提供基础云端的服务，它可能也用百度云也用阿里云也用亚马逊的AWS，它用这些云的时候就是把装在汽车上的这些软硬件所产生互联数据、把需要上传的数据上传到云端上面，然后再经过深度学习把这些数据进行实时大数据的处理，再迅速反馈到汽车本身。
所以我们也在跟DeepMap他们在做调研的时候，他们也提到说DeepMap公司拿到了Accel投资，大家所熟悉的Facebook就是Accel投资的，对于Accel来说，DeepMap使他们在智能驾驶高精度地图领域投入的第一家公司也是唯一一家公司，所以DeepMap接下来要解决的是能不能变成大规模商业化运营的阶段，对于DeepMap来说他们完全可以从汽车厂商，像谷歌啊、Uber拿到投资，但是DeepMap不愿意这么做。为什么?他认为他必须保持相对中立、独立的态度，他才有可能在驾驶整个大的产业链里头得到更多的合作伙伴，所以他选择了Accel这些风险投资机构作为他的合作伙伴，而没有选择像谷歌、Uber或者说像福特、通用等等，可能会带有某一个倾向进而影响他判断。
这里头还可以提到一个公司是特斯拉，特斯拉现在号称说我不用激光雷达或者说我不用Mobileye的技术，我自己也能实现自动驾驶。但是也有一些业内人士分析，现在特斯拉它可能只是说在现在阶段激光雷达相关技术不是很成熟，所以它才没有应用，因为它的车现在已经在需要卖了。如果这时候说需要等到高精度地图技术完全成熟再去用的话它是等不及的，所以接下来很有可能在特斯拉的战略范畴里头，也会出现一些高精度地图的合作伙伴，也说不定的。
所以综合刚才我们前面所分析的来看，将来的高精度地图创业的企业，他们最期望出现一个什么样的商业模式呢?他们希望高精度地图能够成为一种像我们讲到的Maas这样一种基于订阅的模式，比方说按人来算、按车来算或者按某一种时间单位来算订阅服务，这样他们能够实现长期稳定的收入。
对于高精度地图领域，因为刚才讲到智能驾驶，现在我们还有相当长一段时间，目前来看这个领域刚刚起步，对于创业企业来说这个领域还有很多的机会，但是比较遗憾的是，在国内我们还没有找到很好进入这个领域的企业，我们特别希望在接下来能够看到像DeepMap这样的创业企业。我们可以回过头来再看看普华永道的数据，2015年至2022年自动驾驶相关服务收入大概有5万美金，以上是我对高精度地图简单的铺垫，后面的嘉宾会有更精彩的演讲。谢谢大家!
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