2.3 高精度地图采集过程
高精度地图采集过程包括：采集、自动融合识别、人工验证发布环节。
采集。高精度地图采集员驾驶采集车以60-80km/H的速度行驶，每天至少采集150公里的高精度地图数据。在车内的副驾驶位置，放有负责控制采集设备的电脑系统，用于让采集员实时监控采集情况。在采集过程中，采集员不仅要不断确认采集设备是否工作正常，而且需要根据天气和环境情况来选择不同的摄像头参数。
自动融合、识别。这一环节是把不同传感器采集的数据进行融合，即把GPS、点云、图像等数据叠加在一起，进行道路标线、路沿、路牌、交通标志等道路元素的识别。对于在同一条道路上下行双向采集带来的重复数据，也会在这一环节进行自动整合和删除。
人工验证、发布。这一环节由人工完成。自动化处理的数据还不能达到百分百的准确，需要人工在进行最后一步的确认和完善。目前每位员工每天修正的数据量在30-50公里左右。对于修正后的数据，需要上传到云端，最终形成的高精度地图也通过云平台进行分发。
图表13：高精度地图的生产制造过程
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2.4 关于矢量地图和特征地图
矢量地图：普适性。所谓矢量，就是既有大小，又有方向的量。在这里更强调方向，矢，就是箭，箭头一般用来指示方向。矢量地图使用直线和曲线来描述图形，这些图形的元素由点、线、矩形、多边形、圆和弧线等。这些可以通过数学公式计算获得。因此，矢量图形文件体积一般较小。矢量图形的优点是无论放大、缩小或旋转等不会失真，其缺点是难以表现色彩层次丰富的逼真图像效果。具体到导航电子地图应用，矢量数据具有数据结构紧凑，冗余度低，表达精度高，图形显示质量好，有利于网络和检索分析等优点。传统的电子导航地图一般都是适量地图(包括车载地图和手机端导航地图)。
特征地图：路面信息刻画准确。从矢量地图的原理可以看出，矢量地图对地图原数据信息就行了大量的简化和信息抽取，带来的结果是对道路信息的刻画较为简单。特征地图是对地图原数据进行特征值提取特岛的地图数据，先比而言，其对路面信息刻画的更加真实，其体积和文件大小也相对较大。我们可以理解为，地图原数据的高信息量和矢量地图小体积量的中和，特征地图的产生主要来自于高精度定位的驱动。
图表14：高精度地图两种地图形态
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高精度地图：矢量地图和特征地图的结合。如果高精度地图在自动驾驶中达到理想的应用效果，矢量地图和特征地图的结合或将是重要的选择。通俗来讲，将车载传感器采集到的地图原数据经过提取可以得到特征值，形成特征地图。在次基础上，进一步对其进行抽象、处理和标注，就得到矢量地图，主要包括路网信息、道路属性信息、道路几何信息，以及路上主要标识的抽象信息。在利用特征匹配定位是，特征地图匹配效果更好。相比而言，矢量地图体量更小，普适性更好一些，但经过多层的信息简化之后，道路信息的几何特征信息会有所丢失。因此，在应用矢量地图进行高精度地位时，其预处理的难度要大于特征地图。而单纯的特征地图也难以满足自动驾驶的需求，比如矢量地图，由于包含了大量的路网信息，可以做到点到点的路径规划;而特征地图难以完成。因此，我们认为，高精度地图作用的发挥，或将借助适量地图和特征地图的结合。
总结：高精度地图在采集原理、采集设备、以及制作流程方面，都与传统电子地图有着显著的差异。从中我们可以看出：(1)高精度地图采集成本更高，这种成本高不仅体现在采集设备的单价贵、数量多，而且在后期制作方面也需要投入一定的人力成本。(2)高精度地图的采集和制作过程中，不断将AI技术应用其中。(3)高精度地图对实时性要求更高，决定了将高精度地图的采集、制作、分发等多个环节就行流程化、自动化和产品化，或将是未来各家图商不断更新、迭代、完善的重点。(4)我们认为，各家图商在采集设备和采集方式方面并不存在较大差异，但在地图数据处理平台、制作引擎以及编译能力方面可能存在一定的不同。
3、深度探讨：高精度地图商业模式
由于高精度地图的制作流程、成本、分发方式、以及呈现的形态等，与传统电子导航地图有较大的区别。这就决定了高精度地图在商业模式方面，与传统电子地图的不同。我们接下来从与商业模式相关的几个关键变量进行分析，来探讨高精度地图的商业模式。
3.1高精度地图成本分析
高精度地图成本分析。通过以上内容我们可以看到，高精度地图的主要成本分为两个部分：一个是采集成本(车辆、设备、人员成本等)，一个是编译制作成本。
编译制作成本：主要是人力成本。编译制作过程需要高精度地图制作企业投入相当多的人力。编译制作过程的“内业”人员的主要任务有地图绘制、校正地图信息、更新 POI 信息、更新互联网用户报错等。在其高德昌平数据生产基地的1500名员工中，有约1000名员工负责内业，而只有500名员工负责实地采集的外业。
采集成本：主要是设备成本。采集成本中主要是采集车的设备成本。一辆高精度地图采集车需要配置的设备包括：激光雷达、摄像头、陀螺仪、GPS接收机、数据存储和计算设备等。下面我们通过高德和百度的高精度地图采集车的配置情况来大概了解下一辆高精度地图采集车的成本体量。
高德高精度地图采集车的配置包括：2 个激光雷达和 4 个摄像头，1个陀螺仪和1个GPS接收机等。如果2个激光雷达是Velodyne的32线产品，单台价格为2万美元(折合人民币大概12.5万人民币)，两台价格成本为25万人民币。
百度高精度地图采集车成本。其设备包括1个32线激光雷达、3个360°全景摄像头、1个前置的工业摄像头、1个包含IMU和GPS装置的组合式导航系统以及一个GPS天线。
3.2 高精度地图商业模式分析
高精度地图。在产品形态和服务方式上，高精度地图与传统电子地图有较大差别，这也就使得高精度地图的商业模式也有较大的不同。高精度地图更多的将借助云平台进行更新和分发，从收费模式上也将改变原有电子地图以License收费的模式。
图表15：高精度地图的产品与交付
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对其商业模式进行分析，我们主要从几个关键变量出发进行分析。
服务方式：云服务形式。由于高精度地图对数据更新的实时性提出很高的要求，这就决定了高精度地图需要借助云平台来实现。因此，从高精度的产品形态和服务方式角度，通过云服务平台对实时更新的高精度地图数据进行实时分发是一种可行的方式。实时更新和实时同步是高精度地图在应用过程中绕不开的两大问题。没有实时更新，地图就会出现记忆偏差，甚至因为不能反映实时情况而引发危险。没有实时同步，地图的使用者就可能得不到最新的数据。为了解决这两点，云平台是高精地图所不可或缺的。除此之外，云平台还能通过实时收集各车的行驶数据来扩充道路情况信息的收集手段，增强收集数据密度而降低收集成本。
云平台目前面临的难点有两个：(1)实时更新、数据同步的困难。(2)云平台计算能力的有限性，包括但不限于数据收集、运算、交互、分发等。因此，自动驾驶更需要从云+端的角度推进。不仅要强化云中心的计算能力，还要强化云与端之间的联系以及端本身的计算和收集能力。
价格：从数据维度来看，高精度地图在传统电子地图道路数据基础上加载了更多的路面语义信息和交通环境静态信息，数据维度是前者的几倍。从数据量大小来看，传统电子地图的精确度到米，而高精度地图精确到厘米，精确度提升两个单位量级，约几十倍。从单品价格来看，我们认为，高精度地图的单价大概是传统电子地图的5-10倍。
收费模式：高精地图的传统收费模式主要有年费制和按服务收费两种收费模式。(1)年费制：类似于传统的“卖数据赚License费”，即按照时间单位进行收费。收费标准或将在5000-10000/车不等。相对而言，这种收费方式较为稳定。(2)按服务收费：即按照使用数据量收费。这种收费模式的定价往往由双方谈判决定。(3)“免费”：图商向客户免费提供现有产品，但客户需向图商免费提供收集数据的模式。地图的价格即为客户收集数据的价值。这可能是未来收费模式发展的大方向，但对图商和客户合作的紧密性和信任度有了更高的要求。
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