传统导航地图是给人类阅览的，包括从此地到彼地的POI引导动作，而高精地图是给机器阅览的，是L3-L5级自动驾驶的重要基础设施。
36氪近来接触到的高精地图和定位服务供给商DeepMap（又叫“深邃智图”）于2016年在美国硅谷建立，2018年年末在我国注册了公司，并在北京和广州建立办公室。
该公司曾于2019年年头完结B轮融资，出资方包括高盛集团、英伟达、博世风投、Generation出资办理公司，而在2017年，该公司拿到了Andreessen Horowitz、Accel Partners和金沙江创投的A轮融资。深邃智图中华区总经理刘澍泉告知36氪，他们的融资总额已超越9000万美元。
现在，深邃智图的高精地图首要针对L4级自动驾驶，也统筹L3。其商业形式包括：为传统车企、自动驾驶草创公司和无法打破技能难点的其他图商供给高精地图定制化出产服务；供给定位服务；多传感器的标定，以完成坐标转化；供给低本钱的数据搜集计划。
谈及服务主机厂和自动驾驶草创公司的差异，刘澍泉说，主机厂最在乎本钱和车规，每天想的都是量产，想从ADAS逐渐演进到L4，而自动驾驶草创公司基本上起步便是做L4。
深邃智图工程技能总监邹亮说，高精地图的制造技能首要有两种：一是激光点云交融技能，便是用激光雷达扫描、回来场景分布点的技能，适用于L4和L5级自动驾驶；二是根据图画和 GPS 的技能，适用于ADAS。
其间，激光点云交融技能包括两类，一是根据点云交融的算法，其运用场景较广，不只限于 GPS 场景，这也是深邃智图选用的技能思路；第二种是根据比较准确的差分 GPS 和准确惯导（IMU，惯性丈量单元），但这种技能对场景依靠较强，有必要在开阔地带运用，高架桥和地下车库等 GPS 信号弱的场景会削弱其作用。
刘澍泉以为，现在高精地图建图的难点首要有三个：榜首，针对同一个空间点，或许会在不同时刻、从不同视点、运用不同传感器对它进行扫描、生成数据。怎么把这些“多源数据”进行交融来确保地图数据的一致性，是一个难点；第二，一切数据收集完结后，除了做数据交融以外，还需要自动化提取数据中的要害特征；第三，现在能够生成部分的高精地图，但假如要生成超大规划的高精地图，难度还很大。
深邃智图成图进程演示（图源：深邃智图）
现在，深邃智图的高精地图包括三种场景：高速路和城市快速路、城市道路、关闭区域。
由于GPS信号被遮挡，地下车库是公认最难制造高精地图的场景之一。传统图商一般会挑选运用更贵重的设备进行数据收集，动辄数百万美元，而DeepMap选用根据低本钱传感器的点云交融和ICP算法进行地图制造，有本钱优势。
刘澍泉告知36氪，他们供给的是“相对精度”的丈量方法和地图生成方法，能够不包括“肯定精度”的GPS信息，由于肯定精度其实是一个“观测平均值“，差错不可避免，且处在不断改变中。现在，深邃智图供给的地图精度可到达 5cm，定位精度在 10cm 以内，而市面上的产品精度一般在 20cm 左右。
“咱们的地图和定位实际上是一体化的，能够将咱们的定位服务了解成一种增值服务，你能够只运用咱们的地图，不必咱们的定位，可是你假如运用咱们的定位，有必要要用咱们的地图。事实上，两相调配运用才干够将咱们的技能才干发挥到最好。”刘澍泉说。
刘澍泉告知36氪，深邃智图没有固定的数据收集车辆，是“轻财物形式”，往常收集数据是用客户的车或自己租车。假如数据规划要求较大，比方，要收集整个北京城的地图、并坚持每日更新，那他们会和第三方去协作，比方找出租车、公交车或环卫车公司，把收集设备装置在这些车的车顶。
刘澍泉说，他们运用的收集设备有激光雷达、摄像头、GPS 和惯导 (IMU)，商场价格是3万美元左右，远低于大多数图商的设备本钱。
而在数据更新方面，深邃智图是最早提出用“众包形式”的图商之一。所谓“众包”，便是每一辆带有传感器装备的自动驾驶车辆都能成为地图数据更新的收集来历。为了确保车端高精地图的实时更新，深邃智图把整套人工智能出产流程布置在云上，使用云上的超级算力处理地图出产进程中的巨大数据量。
谈及自动驾驶公司是否能自己制图、不必外包给图商，刘澍泉说，部分区域或许能够，但假如要规划化，难度十分大。并且，许多技能细节很难处理，比方，在做图画语义切割时，要对当地的车道线、标识牌、信号灯等交通法规和交通标示十分了解。并且，纵观整个自动驾驶职业，一个公司把一切环节做完是不或许的，咱们分工协作、做好自己最拿手的部分，整个职业才干开展下去。
“跟国内一切的竞赛厂商去比照的话，咱们最强的当地便是在欧洲、美国、日本、澳大利亚、新西兰等全球各地都在制图，这是咱们的一个肯定的优势，”刘澍泉对36氪说，海外的OEM要进我国，我国的车企要出海，假如两个当地的地图标准是相同的、是由同一家公司供给的，对客户来说就便利许多。
谈及高精地图现在的开展瓶颈，刘澍泉说，测绘职业方针严厉，并非一切企业都被答应进入，请求甲级测绘资质的条条框框也许多，在必定程度上约束了图商事务发展，而政府在“偏转加密”方面的法令要求也有待完善。
刘澍泉以为，高精地图是一个有规划效益的工作。规划越大，数据处理的单位本钱就越低，而自动驾驶遍及之后，车企客户能够用自己的设备去收集和更新高精地图，就给图商省去了设备本钱。
在参加深邃智图之前，刘澍泉曾是阿里云全球技能协作事业部总经理和解决计划事业部总经理，也曾担任甲骨文我国企业架构师团队。
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