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面对未来的智能汽车场景 对智能地图的动态更新要求更高

更新时间:2020-03-26

《战略》要求构建的道路交通地理信息系统快速动态更新和在线服务体系,与四维图新的全新盈利模式不谋而合。

面对未来的智能汽车场景,作为核心在线传感器,智能地图与传统地图相比最大的区别和价值,在于它可以实现高频次的甚至实时的动态更新。

四维图新自动驾驶地图包含上百种地图属性要素,精度在20厘米以内,高空间抽象层次对制图效率和更新效率提出了巨大的挑战。

早在自动驾驶地图产品设计之初,四维图新着眼于自动驾驶各个级别对于地图鲜度的需求,与国内外头部车厂、合作伙伴开展了针对数据合作的联合研发,一方面通过数据协作与更新策略机制的建立,打通地图数据更新处理分发技术通道,另一方面与全行业积极携手共建数据生态。

四维图新自主研发的地图学习更新体系(Map Learning),有策略的对更新任务进行调度、分配、执行,并基于机器学习的数据配准分类算法、数据聚合识别算法等,对来自车厂、UGC、合作伙伴的多源传感器数据进行智能处理,精准检测、变化处理,并通过HDMS平台实时分发,满足车厂对数据快速动态更新与在线服务的需求,已获得了车厂高度的价值认同。

另一方面这样的产品兼容性设计,以及数据动态更新的内在需求,将直接改变智能地图在未来的盈利模式。

在导航地图时代,图商采用收取一次性授权费(Lisence)的盈利模式,在智能汽车时代将转变为更可持续的、包含所有存量自动驾驶车在内的“授权费+数据服务费“的模式。这一变化已经在四维图新与宝马签署的国内首个用于 L3及以上自动驾驶系统的自动驾驶地图量产订单上有所体现,而以宝马为序幕,四维图新也在与多家国内外头部汽车厂商、系统商及华为这样的合作伙伴保持密切合作。

以2019年为例,中国总体乘用车销量为2144.4万辆,这其中搭载前装导航的车辆为471.77万辆,前装导航装配率仅为22%,但在智能汽车时代,地图的渗透率将大幅提升,加之盈利模式的改变,将催生一个潜力无穷的市场,正向激励着四维图新在内的行业中每一个玩家以优质的创新产品解决方案迎接智能汽车时代的机遇与挑战。

《战略》中指出,鼓励企业建立开源开放、资源共享合作机制,而除了产业间合作,四维图新同时也在积极配合,推进技术合规等方面工作落地。

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