（图片来源：全景视觉）

自动驾驶领域的商业竞争正在加速。国际自动驾驶方面的公司Waymo近期宣布将进入中国市场，而包括百度等中国互联网企业也在走出国外，寻求合作。作为在自动领域布局最早的企业之一，高德地图也在近日首次对外界展示了基于高精地图和高精定位的一体化解决方案的实际定位效果，并宣布了未来高德在高精地图技术上的发展路线图。

在2017年签约时，高德曾表示，与千寻位置的合作要达成的目标是，到2018年，实现厘米级定位服务中国全境覆盖；而到了2019年，要实现实现米级服务全球覆盖。7月26日，高德地图首次对外界展示了基于高精地图和高精定位的一体化解决方案的实际定位效果。据了解，这套解决方案能够实现普通道路条件下横向误差和纵向误差在7cm以内，高速/城市环路条件下横向误差6cm，纵向误差5cm以内。

提升精度是一方面，自动驾驶所需要的高精地图解决方案是一个完整体系，包括地图及定位系统、云服务、车辆控制系统、车载硬件甚至车载信息娱乐系统之间的多向交互。而针对于此，高德也从技术发展设定了自身高精地图技术发展将经历的三个阶段：

第一阶段的关键词是高精数据，其核心是建立能够满足商业化需求，实现高精地图数据采集和更新流水线。

第二阶段的关键词是融合定位，重点是利用高精地图数据及环境信息，实现基于差分和高精惯导、航位推算等手段的高精绝对定位能力，以及基于视觉识别、点云匹配等手段的高精相对定位能力。高德与千寻的合作，就是实现融合定位的关键一步。

第三阶段的关键词是动态信息，重点是在实现了精准定位的基础上，为自动驾驶提供动态、实时的数据服务，比如动态交通信息、智慧红绿灯等交通设施信息、施工等临时或突发信息等。

去年，高德提出了AI 2.0的计划。其认为，“高精度地图+高精度定位”服务会成为构建智慧交通系统的必要基础，这被认为是高德走向AI 2.0时代的重要一步。“AI 2.0”是指汇总有效的大数据并分析处理，为人们的出行提供智慧化的解决方案，包括个体和全局化，同时为交管系统提供支撑。

在去年的基础上，高德宣布和千寻位置进一步强化合作。在数据层，双方基于HD数据采集等方面加强合作，实现更准确的初始地图信息，并基于云计算和自动化众包采集体系完成数据实时更新；在算法层，双方将基于各自技术特点，对DR算法、多传感器融合定位算法等进行优化，实现更加精准高效的运算。此外，双方还将共享各类融合定位服务，通过与硬件供应商深度合作，进行硬件优化，共同提升服务水平。

作为阿里系的代表，高德是阿里在自动驾驶上的排头兵。其在前两年与百度进行了针锋相对的地图市场竞争后，这两年走上了一条不同的发展道路。与百度的技术路线不一样，百度寻求搭建一个底层平台，让所有的车企都来采用这个平台，而高德认为，目前所谓的自动驾驶还是硬件居于主导地位的时代，而软件是为硬件“赋能”的作用。高德将重心放在了对高精度地图的提升上，其目标是在主业上打磨，以与更多的车企寻求在地图这个底层架构上的合作。

这一次策略似乎正在奏效。今年，凯迪拉克新款 CT6 上的 Super Cruise 高速公路驾驶辅助系统就是与高德合作的产物。而在国内，高德已经和长安、宝马等签署了合作协议。目前，因与凯迪拉克的合作，高德成为目前行业内唯一拥有高精地图商业化经验的地图厂商。但另一方面，百度在“圈地盘”上同样表现强势。百度已经和国内多家车企达成合作协议，为其提供自动驾驶解决方案，其宣称能拿出L4级别的自动驾驶技术——尽管这在外界看来是有吹嘘的成分。

但对高德来说，其也在加紧在另外一条发展路上前进。此前的2017年，高德和千寻位置建立合作。高德认为，随着自动驾驶的研发不断深入，单纯依靠“传感器+控制系统”的方式在面对复杂的道路情况和处理海量数据时已经越来越捉襟见肘，而对“高精度地图+高精度定位”的深度融合势在必行。千寻位置的技术来源是我国自主研发的“北斗卫星定位系统”，千寻位置的挂牌成立，标志着北斗卫星导航系统的应用已迈出重要步伐。目前，千寻知寸（FindCM ，厘米级高精度定位服务）已可达动态厘米级定位水平。

在自动驾驶中，高德地图在高精地图领域已完成全国高速公路的高精地图采集，建立起了“自主采集+众包采集”的高精地图UGC体系及自动化的数据生产模型，实现了从数据发现、调度、采集、处理到上线的自动化流程。而依托遍布全国1450个地基增强站组成的“全国一张网”和强大的自主研发算法，千寻位置可在全国大部分地区7×24小时不间断地为车辆提供精准停驶、航向控制等功能。

目前，包括长安、吉利、捷豹路虎、奔驰、宝马等几乎所有国内主流汽车品牌，都与高德基于在线化导航及位置信息服务达成合作，而千寻位置也是大部分主机厂的核心供应商，双方合作将有效的促进高精度地图的升级，同时对自动驾驶起到直接推动作用。

自动驾驶尽管在竞争上已经进入炙热阶段，但其发展仍面临不少难题。交通运输部认为，我国目前的自动驾驶还存在三大问题没有解决：首先是缺乏完善的高级别自动驾驶测试理论和方法，尚未形成覆盖不同等级自动驾驶的完整测试体系；二是我国人口密集、交通环境复杂，当前各地已开放的测试道路和测试场景有限，尚不能满足各类主体的测试需求；三是支持道路测试的法律法规标准还亟待完善。

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