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行业动态

高精度地图市场发展现状及趋势分析

发布时间:2016-09-22  阅读次数:1181    新闻来源:智能制造发展联盟
当前,随着自动驾驶技术的快速发展,高精度地图重要性日益凸显,已成为实现无人驾驶和智能交通不可或缺的重要一环,传统汽车制造商、地图厂商、互联网公司积极围绕地图资源开展跨界合作与投资并购,市场竞争激烈。日前,日本三菱电机和地图制造商Zenrin的合资公司宣布将研发电子高速公路地图,用于日本汽车制造商发展无人驾驶技术,最快今年投入使用。此外,汽车零部件供应商德尔福和Mobileye宣布,将联合投入数亿美元开发全自动驾驶系统,Mobileye提供半自动驾驶系统所需的传感器、软件以及地图系统。针对于此,结合当前全球智能制造的发展现状,围绕高精度地图市场发展现状及趋势,简要分析如下:

一、高精度地图市场发展现状
  1. 1加快地图资源争夺,布局自动驾驶领域

    互联网企业凭借信息技术和平台优势不断加快自动驾驶领域布局,对传统汽车制造商形成严重威胁,为避免受制于人,汽车制造商积极通过投资收购加快地图资源争夺。互联网企业在软件和服务层面拥有先天优势,掌握着海量数字地图资源,汽车厂商布局自动驾驶领域离不开互联网企业的高精度地图支持,随着双方在自动驾驶领域的竞争不断加剧,汽车厂商亟需加快向软件与服务等层面渗透,针对地图初创公司开展投资收购与跨界合作,补齐自身短板。此前,福特汽车与Motus Ventures、StartX Stanford等共同对地图创业公司Civil Maps投资660万美元,Civil Maps表示将制作精度达到“厘米级别”的3D地图,开发“大陆级别”的环境地图系统,为自动驾驶汽车提供基础。

    2利用导航定位技,加强服务应用层面拓展

    当前,互联网企业以及部分卫星地图公司在不断完善地图数据资源的基础上,持续提升导航定位精度,为用户提供更优质的车联网应用、智能交通平台以及O2O等服务。高精度导航地图是实现车联网、智能交通和无人驾驶的关键技术之一,谷歌、Uber、百度等互联网巨头正利用高精度的定位导航技术,为用户提供基于位置的消费(LBS)和网络约车等O2O服务。近日,Uber和卫星图像公司DigitalGlobe达成合作协议,未来Uber司机可通过DigitalGlobe的技术更加精确地定位找到乘客,乘客和司机可以直接识别上下车地点,不用再通过查看地图辨别方位。

    3利用人工智能技术,推动地图数据采集生产方式

    深度学习、图像识别等技术在高精度地图领域的应用,能够大幅度提升地图数据采集和处理效率。自动驾驶技术和用户需求的不断提升,对高精度地图的数据容量、精确程度、更新频率等提出了更高的要求,传统的地图数据采集绘制方式存在诸多技术瓶颈,利用图像识别、大数据处理、深度学习等人工智能技术,能够自动识别交通标志、地面标志、车道线、信号灯等,实现全景图像自动化提取道路及POI信息,提高数据加工效率和更新频次,保证数据的准确性。美国地图初创公司Civil Maps利用人工智能软件和机器学习,从大量数据点中搜寻红绿灯、车道线和人行横道等信息。


二、高精度地图市场发展趋势
  1. 1跨界合作将成为解决标准问题的突破口

    当前,国内外各大汽车巨头、地图厂商、互联网公司积极争夺地图资源,数据传输接口规范无法统一,各领域厂商有望通过跨界合作共赢解决数据语言标准问题。地图实时更新需要建立统一的标准化规范语言,目前国内还没有统一的地图接口语言,各大车企与地图供应商各自为战,无法统一的进行资源传输和地图数据共享。随着各领域企业跨界合作日益广泛和深入,地图语言标准未来有望实现统一。此前,Here发布了自动驾驶数据传输接口开源规范,并得到了大陆、博世、戴姆勒等零部件供应商和整车厂商支持,7月份,Here向欧洲智能交通协会提交了完善后的标准语言SENSORIS,该语言可适用所有车型。博世集团此前与荷兰地图厂商TOMTOM达成合作协议,博世负责制定地图标准,TOMTOM负责根据标准设计和制作地图,博世汽车开放其摄像头接口,实时传送道路信息给地图数据平台。

    2多图层服务将成为地图业务的发展方向

    随着高精度地图数据容量类型的不断增长,单图层地图无法满足实时更新和客户个性化需求,多层立体地图服务将成为推动业务模式多元化发展的前进方向。自动驾驶所需要的地图不仅要具备高精度,还要拥有大量丰富的道路周边细节,普通地图导航精度只需要达到米量级,高精度地图可精确到10cm级别,不仅增加了车道属性相关数据,还增加了高架物体、防护栏、障碍物、道路边缘类型、路边地标等多种类型数据。多元异构的海量数据需要占用大量存储空间,单图层的高精度地图无法满足实时更新和用户个性化需求,未来有望推出多层立体的地图服务,将高精度导航地图分为多个层级,如基本的道路地图、信号灯与标识地图、实时交通信息地图、生活服务地图等,不同层级的地图可作为不同的子业务,为用户提供丰富多元的业务服务模式。

    3人工智能与云平台建设将成为布局重点

    当前,随着个性化定制化出行需求的逐渐提升,企业将通过构建人工智能+大数据云平台,为用户提供智慧出行整体解决方案。用户的多元化需求将使得地图功能更加全面,3D街景地图和气候等信息可视化将会成为新的趋势,基于位置搜索的第三方互联网服务将不断成熟,企业将通过搭建“人工智能+云计算”平台,整合车主及交通大数据资源,为用户提供个性化、定制化的移动出行整体解决方案,涵盖语音导航、实时路况、路线规划、实景体验、社交互联等。


三、思考与建议
  1. 1加快技术融合创新,前瞻布局新兴领域市场

    汽车制造商、零部件厂商、互联网公司和地图提供商等积极围绕深度学习、大数据、云服务平台等关键技术开展创新研发,依靠人工智能提升地图数据采集处理能力,解决地图资源更新及应用瓶颈问题,以高精度地图为切入点,前瞻布局车联网、智能交通和自动驾驶等新兴领域市场。

    2注重投资收购合作,推动行业优势资源整合

    以自动驾驶、高精度地图等重点领域为突破口,积极开展资本并购与跨界合作,充分吸收和利用互联网初创企业、地图厂商的技术和资源优势,弥补自身业务短板。各领域厂商通过跨界合作建立统一的标准化规范语言,实现摄像头接口和数据传输接口开源,解决数字地图标准统一问题。

    3加强服务模式创新,构建智慧出行解决方案

    根据交通导航、路径规划和云端服务等不同维度的应用需求,开展多层立体地图服务模式创新。加强信息技术在语音导航、实时路况、路线规划、实景体验、社交互联、LBS+O2O服务等环节的融合应用,通过构建人工智能+大数据云平台,为用户提供个性化、定制化的智慧出行整体解决方案。


    (撰稿人:夏磊  机械工业信息中心)