2012年以来，自动驾驶车辆进入产品落地阶段，对车载导航的精度提出了更高的要求，L3级别以上的自动驾驶系统中，高精地图已成为必不可少的组成部分。

什么是高精地图？

高精地图，是指定位精度更高、数据维度更丰富的电子地图，也称自动驾驶地图、高分辨率地图，是面向自动驾驶汽车的一种新的地图数据范式，是车路云三方协同的基础。

高精地图可以分为两种，一种是静态高精地图，是目前研发的重点。它一般由含有语义信息的车道模型、道路部件、道路属性三类矢量信息，以及用于多传感器定位的特征图层构成。另一种是动态高精地图，建立于静态高精度地图的基础之上，它主要包括实时动态信息，涵盖交通环境的信息，如红绿灯、道路拥堵情况、施工情况、交通管制情况、天气情况等。

高精地图相较于传统高电子导航地图，增加了大量辅助驾驶相关的信息，同时大大提高了地图定位精度和数据实时更新能力。

传统电子导航地图主要依赖于GPS信号定位，而高精地图是在传统电子导航地图的基础上，给智能汽车也配置上定位技术，市场上大部分智能车企都会利用摄像头+雷达技术，近些年激光雷达更是成为行业的首选。

雷达的基础原理都是通过无线电波回传定位，而不同的发射波段赋予了它们不同的特性，从而有了毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等细分。以激光雷达为例，其波长主要有905纳米和1550纳米，且具有精度高、探测时效性好、夜间工作能力强等优点，当然成本自然也不低。

利用摄像头+雷达收集环境数据和定位，可以将信息大范围收集，以备不时之需。但马斯克认为如果摄像头和雷达回传的信息产生矛盾，会干扰系统做出选择，因此特斯拉选择的是纯视觉路线，利用信息传输速率比雷达快出几个量级的摄像头，开发视觉测距算法来集成自动驾驶系统。

但大部分厂商并不认同马斯克的思路，由于摄像头容易受到天气影响，读取的是二维数据，整车的感知能力远远弱于配置雷达的车辆系统。因此，目前市场上的高精地图也都依托这类组合型的智能感知层技术，除了特斯拉，宝马、奥迪、奔驰、小鹏、理想等造车新势力高端车辆都配置了高精地图、辅助驾驶摄像、环视摄像头以及各类雷达等，搭载高精地图也成为了众多智能车企的必选项。

当下，百度、四维图新、高德几乎瓜分了高精地图市场，但高精地图毕竟是智能驾驶的前置科技，还是需要以最终的应用——自动驾驶为导向存在和发展。也正是因此，虽然是存在感极为显眼的高精地图厂商，但百度、四维图新和高德都或多或少地踏上了智能驾驶的征途。

在智能驾驶视域下，百度、四维图新和高德的高精地图竞争路径也就变得狭窄和具体，但也因此变得较为清晰——三者在冷静地进行着“军事竞赛”：在技术上，大家大同小异；但在商业应用上，三方各有思路。

高精地图混战，真实玩家有限

因为发展的不充分，应用端的不成熟，再加上比较远离消费者，导致高精地图的声量远没有它的重要性那样突出，即便如此，高精地图依旧引得“众英雄竞折腰”，可以说，高精地图赛道的竞争，已经是一场多方玩家并存的混战了。

主要参与高精地图的玩家，大致可以分为五方：一是传统图商，如四维图新、高德等；二是车企，例如特斯拉、奔驰、上汽等；三是互联网企业，如百度；四是新型初创企业，如momenta、civilmap、deepmap、极奥科技等；五是出行、物流服务商，如京东、顺丰等。

首先，传统图商自不必说，在能力上它们本就以地图能力为根基，至少在这方面是距离高精地图最近的玩家，因此四维图新、高德等传统图商在高精地图的市场份额中占据着最大的比例。

其次，车企玩家也很好理解，它们正在攻坚的智能驾驶、自动驾驶技术，存在着难以想象的商业前景，因此作为前置技术的高精地图是不能不加码的对象；接着，互联网企业和新型初创企业也都是看到了智能驾驶的价值，因而在新时代进入这个行业，实力强劲者如百度高居市场龙头，实力次之者也已经跻身第二梯队。

最后，出行、物流服务商看重智能驾驶和自动驾驶在物流和出行中的应用，但根本还是要立足于原生业务，对于高精地图市场和智能驾驶市场要说有多大野心倒也未必，更多的是作为“战略储备”存在。

不过话说回来，虽然高精地图是很多重要应用的前置技术，但其本身的市场还是较为狭窄的，不然作为一个出现不过十年左右的新兴事物，其市场集中度似乎是高得异常了，仅百度、四维图新、高德三巨头就占走了超过3/4的市场份额。甚至可以说，高精地图虽然重要，参与者众多，但其中核心的“真实玩家”，其实就百度、四维图新和高德三家罢了。

高鲜度：高精地图的胜负手

现实世界的交通环境中，有一些信息是相对固定的，例如道路和车道；同时有一些信息处在随时流变中，像红绿灯、天气等。为了获取后面这部分信息，在不想无限制增加智能汽车传感器和算力的情况下，最好的方法就是加持高精地图，但这就要求高精地图的“鲜度”要高。甚至可以说，发展到今天，仅就高精地图的发展和竞争而言，高精地图已经来到了一个关键节点：高精地图的竞争核心开始从“高精度”转向“高鲜度”。

高精度，顾名思义，就是高精地图还原现实世界的能力，以准确度为标准；高鲜度，意思也很好理解，即高精地图实时展现现实世界变化的能力，用更新速度为标准——理想状态下，尤其是自动驾驶汽车装载的高精地图，应当以“秒”作为鲜度的单位。

高精地图的高精度、高丰富度、范围广度，都是比较容易能够达到的。四维图新在2021年底就有大约80辆采集车，百度更是号称建立了国内最大的采集车队。目前，百度、四维图新和高德已经能够提供覆盖全国高速公路、全国城市快速路，以及部分普通城市路段的高精地图了。

但是受本身特殊性影响，高精地图非但不能受益于规模效应，反而会因为越是提供高质量服务，就越是陷入成本的泥潭——这亦是因为“高鲜度”以“秒”为追求目标的必然结果。

在实际应用中，高精地图想要保证较高的鲜度，就必须进行持续投入：一辆专业采集车价格上百万元，工业级采集车也需要数十万元，为了达到目标，图商们只能向派出工蜂一样驱使这些采集车一遍遍采集道路信息——如此一来，成本势必高涨。

于是乎，在高精地图覆盖范围基本相当、道路精度大同小异的情况下，以百度、四维图新和高德不约而同地选择了“众包模式”以降低成本、提升鲜度。但众包模式太容易触碰违法、违规的边缘，因而还在一种模糊地带摸爬滚打，在政策、法律条件完善之前，大规模应用似乎不可能，因此，高精地图的鲜度也就停滞在了目前的更新水平上。

可如果不能保持高鲜度，高精地图就不能成为高级别的自动驾驶的必要条件——如此一来，以季度为单位进行更新的高精地图对智能驾驶的支持力何在？与特斯拉之流的“纯视觉派”的竞争力又何在？

或许因为当下智能驾驶还不够成熟，对于鲜度的要求还没有那么高，但是仅就高精地图本身而言，高精地图当下的胜负手，是图商们在“高精度”的基础上，对于“高鲜度”的认识和把控。

高精地图与自动驾驶，避不开两个矛盾

厂商向主机厂提供高精地图，主机厂拿高精地图来服务自动驾驶，是看起来能够互惠互利的好生意。不过，这门生意表面风光，背后则有一些难以消除的矛盾，横亘在高精地图和自动驾驶之间。

一方面，高精地图还不能真正满足自动驾驶提出的高要求。

当自动驾驶正在某个场景里被使用，高精地图必须要做到真实反映出当下的所有信息量，比如道路标志、车道引导线、道路的坡度、甚至是路面上需要闪避的障碍。至少是为了安全考虑，避免自动驾驶做出错误判断。

这就涉及到高精地图的鲜度问题。如果鲜度不符合要求，地图更新频率太低，就很难去服务好自动驾驶。小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙曾特意强调这一点：对于城市场景，高精地图的“鲜度”非常关键，希望NGP发布的时候能够做到天级更新高精地图的能力。

鲜度，在自动驾驶进入城市场景时更为重要。在城市场景中，道路变更、维修，红绿灯状态等信息的更新速度快，车企需要天级更新的高精地图去提升产品体验。而高速场景，许多道路信息不如城市变化快，则不需要过分依赖更新频率。

尤其是近两年，城市辅助驾驶成为新卖点，主机厂在盼望产品尽快落地时，更迫切立刻有发展成熟到极致的高精地图。

想法虽美好，但维持“鲜度”要付出的成本，厂商难以覆盖。

在维护地图时，都需要人力和资金，涉及到工作人员的成本，数据采集、分析、处理的成本。中国城际高速公路和城市快速路等等加起来也就30万公里，但全国的城市道路有近1000万公里，本身做这件事就是一个庞大的系统性工程。

“现在高精地图更新，还是用的比较人工的方式，靠采集车上路采集，每周能有一次更新就不错了。”业内人士还指出，“即便高精地图再怎么好用，它仍然会成为车企未来大范围普及自动驾驶，将会面临最大的掣肘因素”。

另一方面，自动驾驶因为发展遇阻也难以促进高精地图落地。

高阶自动驾驶是高精地图的“用武之地”，但从L3、L4再到L5，目前落地进度已经向后推迟，个别车企即便实现也是在多个“定语”前缀限制下达到的。像是奔驰，近期才能在德国的一小片高速公路上使用L3级自动驾驶功能，这段路就被高精地图覆盖。

在「智能相对论」看来，L3进度放慢的原因有两个：一方面是L3级方案本身，没有学习到足够的场景，也没有彻底解决Corner Case出现时的安全问题；另一方面是准入问题，2021年工信部发布《关于加强智能网联汽车生产企业产品准入管理的意见》，乘用车L3级自动驾驶如何准入还不确定，一切仍是未知数。

从供需角度去看，发展自动驾驶，车企需求哪些新的场景，兴许高精地图才会覆盖过来。可是，大部分车企在技术上都没法真正渗透这些场景，高精地图厂商难有动力去跟进。此外，自动驾驶对高精地图的需求不断变化，量产也始终在“前夜”，厂商看不到规模效应带来的成本下降，也没有动力去采集和更新数据。

向生态靠拢成为商业化的优先项

在高精地图之前，在传统电子导航时代，图商们基本上都是以License模式进行商业化，也就是通过在前装市场，通过授予整车厂地图使用权从而获得授权费；但现在，仅就高精地图的商业模式而言，基本上都因为高精地图的网络性质和其他服务的升级，变为了年费制、服务费制或者混合模式。

详细说来，就是因为高精地图不同于传统地图的地方，一方面在于数据涵盖范围广、更新频率高使得成本大幅度提高，因而在收入结构中除了出售使用权之外，不得不增加服务费用的部分；另一方面是因为高精地图厂商们顺应时代潮流，逐渐从传统图商向着“地理信息服务型企业”转变，发展出了以高精地图分发、动态地图数据分发和高精地图数据安全为基础的SaaS模式。

如果孤立地看高精地图的商业模式，那么它基本上也就到头了，但毕竟高精地图是与智能驾驶高度绑定的市场，因而如果两相结合来看的话，二者能够碰撞出不一样的火花——对此，百度、四维图新和高德，都有话要说。

首先是百度，百度站在高处，将高精地图的应用前景扩大到了更有想象力空间的范围：高精地图在“大交通”战略里，既是智能驾驶的高精地图，也是智慧城市的高精地图。百度近期宣布了对百度地图业务进行的战略调整——也就是将百度地图正式并入了百度IDG事业群，正式将二者结合起来，而其目的则是为了支撑“大交通”战略目标的全面达成。

在百度非广告收入即将超过广告收入的这个关头，百度此举同时也意味着：在“大交通”战略成型后，百度将以智能交通、自动驾驶出行服务等方式进行盈利——无人车是其中的关键，高精地图则是其不可或缺的重要一环。

其次是四维图新，四维图新从一个传统图商蜕变为了“软硬结合”的科技企业。软，当然是指四维图新在高精地图上的能力，已经不再局限于一个传统图商的定义了；硬，指的是四维图新立意在智能驾驶领域闯出一片天，在收购多家企业后，已经插手汽车硬件的生产了。

在软件服务方面，四维图新不仅面向高精地图量产和更新，而且也在构建一个云+端的生态体系，在数据生产之外，独立出了一个专门用于自动驾驶的云服务平台HDMS，主要客户有宝马、戴姆勒、Mobileye、搜狗和京东等大厂；在硬件服务方面，四维图新依旧紧紧围绕智能驾驶，例如旗下杰发科技能够生产车用APSoC和车规级MCU芯片——软件和硬件两相结合，就是四维图新基于高精地图的商业模型。

最后是高德，高德由于自身在阿里生态中的定位，在商业模式上走上了“To B+C”的道路。自从高德被阿里全资收购以后，就从整个阿里系的层面出发，进行了“三合一”的战略调整，与饿了么、飞猪共同组成了“生活服务板块”，彼时阿里此举是为了对抗美团。

但是在此基础上，高德的高精地图业务却显得被冷落，因为高精地图商业化对于智能驾驶的路径依赖，实际上与主要面向C端的生活服务显得格格不入。因此，对于高德来说，虽然在高精地图市场的份额已经高居第三，但如何将高精地图通过智能驾驶与生活服务结合起来，可能是高德的突破口之一。

总的来看，即便是对于高精地图龙头的百度、四维图新和高德来说，高精地图依旧无法支撑起整个企业的商业野心，但作为智能驾驶的核心前置科技，其重要性又以这前景极为广阔的蓝海的入场券得到体现。因此，对于这些巨头来说，在高精地图之外，对高精地图的理解、想象、规划和应用，才是商业化的核心。

来源：刘旷，物联传媒，智能相对论