高精地圖——這曾無人問津的市場正被一些破局者悄然占領

2016年，谷歌的無人車項目開始受到越來越多商業化的質疑，但也遭遇了長達10個月的人員沖擊。那一年，大量選擇離職的關鍵員工，如今已成為無人駕駛圈明星科技公司的創始人，也是谷歌無人車的最強對手。如果你在谷歌中細分他們的部門，你會發現這些人幾乎來自兩個項目，一個是無人車，另一個是地圖。事實上，在2008年機器人專家Chris Urmson被任命為無人駕駛司機項目負責人之前，他曾帶領團隊在2007年的街景項目中提前完成了100萬英里的道路地圖繪制。安東尼·萊萬多夫斯基后來卷入了谷歌和優步之間的技術秘密糾紛，他也是街景項目的關鍵成員。甚至有外媒評論稱，無人駕駛汽車看起來更像是谷歌地圖團隊策劃的項目。當時，這個團隊被全公司稱為“美國街道最大的真相發現者”，因為他們在政府提供的原始數據的基礎上，不斷主動添加測繪車輛收集的更詳細的地理信息。直到現在，大多數人都意識到標有“車道線、坡度甚至10厘米高的坑”的詳細地圖信息對無人駕駛汽車的重要性。無人駕駛汽車的未來取決于高質量的地圖。《福布斯》雜志的這一評論并不夸張。它的“超級存在”來自無人駕駛的一個特點：它消耗數據（燃料）并產生數據（收集信息）。例如，即使無人車配備了各種傳感器和軟件工具，也需要經歷“冷啟動”階段。但幸運的是，所有機器都具有“蜂窩思維”的優勢，將在另一輛車上收集的數據記憶完全移植到另一輛汽車的“大腦”中只需幾分鐘。這些配置的視覺傳感器和計算機視覺系統在根據高精度地圖定位、導航和規劃路線的同時，準確捕捉周圍環境的特征，并不斷補充、校正和更新高精度地圖背后的龐大數據庫。另一方面，盡管近年來視覺傳感器和深度學習軟件的性能有了很大提高，但汽車操作系統的可靠性已逐漸從地圖數據存儲轉向實時場景識別。然而，從安全冗余的角度來看，一旦識別響應慢了幾拍或操作系統的一個驅動程序崩潰，高精度地圖（必須首先隔離）也可以作為保護屏障。無人駕駛汽車上的這種“多重特殊身份”使得高精度地圖被視為2015年無人駕駛熱浪開始時即將出現的新興產業，這使得資本開始流動。事實上，除了

2015年，諾基亞數字地圖品牌Here的股權被德國汽車公司和零部件巨頭瓜分。2016年，騰訊向四維圖新增資1.8倍。

使用眾包收集數據的ASAS供應商Mobileye使用了153。

除了英特爾1億美元的收購和眾多的強強合作，2017年高精度地圖創業項目的融資頻率達到了一個小高潮。想要用物流車繪制3D地圖的Camera、由前特斯拉工程師開創的lvl 5、在激光雷達測繪方面頗有建樹的CivilMaps和作為開源平臺起步的Mapbox，都在2016年底至2017年獲得了大量融資。另一方面，在中國，盡管百度、高德、四維圖新等普通制圖師已經布局了高精度地圖業務，但L4級以上的無人科技公司也表示希望自己制作高精度地圖。但由于政策、國土安全以及前期過度投資等因素，高精度地圖市場收效甚微；

與此同時，高精度地圖業務的初創公司也較晚，他們在2017年底至2018年初才看到一些跡象。然而，在我們最近與傳感器硬件公司的接觸中，我們發現一些傳統的測繪和數據采集軟件供應商和集成商渴望進軍高精度地圖市場。成本之痛“我們最近遇到了一些地圖經銷商，他們表示，由于無人駕駛對高精度地圖的迫切需求，他們重新獲得了“敬畏”“關于地圖。數字綠色地球首席技術官趙寶林非常激動。2017年，這家一直在林業和電網等傳統領域為無人機測繪、采集和處理做軟硬件產品的公司被越來越多的圖形供應商接洽，他們都對高精度地圖的應用采集提出了需求：”一個明顯的趨勢是除了互聯網圖形供應商，航空導航領域的圖形供應商也在向高精度地圖轉型。他們需要在無人機或汽車上安裝一套新的采集軟件和硬件支持設施，以便更有效地收集城市道路信息。事實上，直接復制無人機的數據采集系統并沒有錯。目前，市場上大多數高精度地圖采集方案實際上都是將無人機直接移動到汽車上。畢竟，傳統測繪中使用的數據采集系統的精度通常會降低到5厘米以下；目前，基于車速、制動距離和決策響應時間的確定，高精度地圖行業公認的相對誤差精度為20厘米。以古代文物的三維重建為例，這些物體需要更多的細節。包括數字綠土在內的傳統測繪解決方案制造商通常使用測距誤差為1~2毫米的激光雷達。這樣的高精度激光雷達用于汽車，在效果上自然沒有問題，但顯然，高端傳感器肯定很貴。“和我們這套無人機激光雷達點云采集軟硬件設備一樣，價格都在百萬級。而且，掛在無人機上意味著少數設備就可以覆蓋大面積，對采集頻率的要求也沒有那么高；

然而，車載方案的覆蓋范圍有限，需要更多的細節，甚至需要一直發揮作用。此外，在質量方面，無人機或大型飛機上的檢測條件沒有那么苛刻（如果苛刻，就選擇不工作），即使遇到顛簸，也能順利緩沖，對硬件質量的要求也沒有那么高。但在汽車中，硬件需要滿足所有工作條件的適應性，因此激光雷達必須是一種非常工業化的產品。因此，成本是這樣上升的。趙寶林談到了創業公司甚至地圖制造商難以制作高精度地圖的最大痛點之一。長江證券提供的2017年年報顯示，由于地圖數據的采集和維護在固定成本中占很大比例，高精度地圖是一個資本密集型行業。如果沒有穩定的市場份額和良好的盈利能力，就不可能與那些具有先行者優勢的大型對手競爭。根據《汽車商業評論》2016年的報告，高德一輛高精度地圖采集車的成本高達800萬元人民幣，并且僅擁有六輛車（截至報告時間）。“與國外不同，許多國內的圖形經銷商，尤其是互聯網圖形經銷商，都是免費的。然后去專門做高精度地圖。如果沒有百度等其他業務線的支持，實際上很難承擔這樣的數據收集成本。圖形經銷商的困難在于，如果他們想以這個價格批量購買或普及市場，他們需要暗示負擔不起。然而，即使高精度地圖的生產和維護成本難以想象，這也是它的市場價值。對于想要跨越這個價格門檻的公司來說，理論上只有一個可行的解決方案：用相對低成本的傳感器和高性能的軟件來解決這個問題。這意味著，如果我們想解決價格閾值，就必須克服另一個閾值——基于激光雷達點云的三維特征提取。閾值中的閾值據趙寶林介紹，即使采集了圖像和點云數據，距離高精度地圖的輸出仍有一定差距。“從數據到地圖，還有很長的路要走。最重要的是3D特征提取的準確性、精度和效率。畢竟高精度地圖中涉及安全的車道線、紅綠燈和交通設施太多了，這里需要強大的軟件技術支持。 “一些引入激光雷達的無人方案并沒有充分發揮激光雷達的全部價值，通常只用于動態目標的快速定位，而目標識別和跟蹤依賴于圖像信息。特別是對于價格低廉的16線或32線雷達來說，點云本身非常稀疏，這對實時點云處理技術是一個巨大的挑戰。但實際情況是，如果要進行進一步的識別和跟蹤，激光雷達本身更有優勢。由于精度更高，并且點云信息本身包含的幾何關系，計算壓力小于圖像的計算壓力，實時性更好。此外，在高精度地圖車輛定位方面，基于關鍵特征匹配，也可以大大降低高精度地圖的數據量，這意味著傳輸帶寬和數據存儲成本也將降低。因此，這種基于激光雷達的三維目標精確識別和特征提取技術被趙寶林視為當前高精度地圖乃至無人駕駛行業的重要門檻。“我們的優勢是，當GPS信號不好甚至丟失時，我們可以使用點云匹配技術和SLAM來保持地圖的準確性，還可以實時準確地提取物體的三維信息，提取動態和靜態特征，并將其注冊到決策算法中。由于這是一個閾值，因此意味著商業價值目前，Digital Green Earth正計劃與一些上下游硬件公司合作開發基于視覺系統的標準部件，希望通過激光雷達的點云數據采集和決策算法。此外，該公司還與幾家圖形供應商簽署了項目合作協議，為他們解決困難路段的問題。此外，他們還與包括德國主流汽車制造商在內的多家汽車制造商建立了合作關系。但有些令人驚訝的是，在趙寶林提到的客戶中，還有幾家的名字……

r無人駕駛技術公司。這些明星企業家還提出了從點云中提取三維特征的技術要求。“每個人都想盡可能減少對硬件的依賴。除了成本之外，傳感器的性能和決策系統對緊急情況的實時響應能力還沒有得到充分的預期。當然，在B2B業務中，公司習慣于幫助他人提供技術解決方案，但不能報告自己的名字。此外，我們發現作為數字綠地的投資者，順豐可以為這家初創公司提供的應用場景條件也非常好。想象一下，一輛SF物流卡車在全國各地行駛。如果將軟件和硬件設備“扣”在卡車上，地圖將作為副產品制作，其成本將大大降低。高精度地圖競爭對手之間的矛盾帶來了更多的商機。顯然，數字綠地切入高精度地圖市場的角度并不是“橫沖直撞”（即直接制作高精度地圖），而是巧妙地依托自身在傳統測繪領域的優勢和高精度地圖的痛點，它首先成為了一家軟件工具提供商，接受高精度地圖制造商和汽車制造商的訂單。這與國外高精度地圖初創公司CivilMaps幫助高精度地圖采集者“減負”的業務路徑有些相似。這家受到福特青睞的初創公司也有能力從點云數據中提取三維物體的關鍵特征。他們選擇的商業模式也是與汽車工廠合作眾包，在車內安裝自己的傳感器硬件和軟件設備。“由于中國的資質問題和高昂的投資成本，高精度地圖初創公司不太可能單打獨斗，但這并不意味著這個市場做不到。趙寶林說，他從汽車巨頭和圖形商布局高精度地圖的行動中看到了更多的商機：”從這里的股權變化可以看出汽車制造商正在祝福對Here的控制。至少我們接觸的每一家汽車工廠都希望對高精度地圖數據有一定的控制權。因為在早期市場，每一項技術和產品都沒有形成，每個玩家都需要嘗試多條腿走路。“與幾家與Apollo合作過的汽車制造商交談，他們實際上對數據和高精度地圖非常積極。事實上，對于汽車行業來說，高精度地圖不僅僅是無人駕駛汽車不可或缺的一部分。一旦無人駕駛生態最終形成，每個人最終爭奪的是終端衍生的消費力，以及離子地圖也將成為無人駕駛汽車大軍中必不可少的交通入口。這場激烈的高精度地圖爭奪戰意味著，即使這款產品最終能夠擴大規模，也不會有統一的標準。盡管目前國內外似乎正在推進標準化，但趙寶林認為，這只相當于收集具有相對結構化和開放特征的三維高精度地圖，然后以統一的格式存儲和管理高精度地圖數據。“這只是判斷高精度地圖作為數據資產的生產商和運營商之間可交付成果的標準。你認為，我們正在做一個項目，你給我的這個東西是一種形式，但當我想使用它時，我會把它改成另一種形式。使用過程中的事實標準永遠不會公開。這就像一個圖形經銷商為寶馬-奔馳提供產品。盡管它們都是國際標準格式，但上寶馬車已經今非昔比了。一些數據將存儲在云中，一些數據將在車內。對于高精度地圖來說，它的功能范圍更廣，任務更重：由于傳感器實時采集的數據需要經過處理并傳輸到決策系統進行匹配，因此每個車廠或科技公司都有自己不同的決策大腦。然后，大腦必須改變數據格式，通過使用哪些特征來找到最匹配的模式，從而使匹配分析在決策中更快。因此，每個家庭都會有自己的障礙和專利，無一例外。“這意味著通用的格式永遠不會奏效。他認為，獨特的決策系統決定了每個家庭都必須需要一張獨特的高精度地圖。”因此，我們首先選擇成為一家高精度地圖工具提供商。從這個角度來看，高精度的參與者之間的“大矛盾”……

p市場正是針對在數字綠地等傳統測繪領域積累了豐富經驗的技術解決方案集成商，以及具有傳感器融合技術優勢的無人駕駛公司，他們在高精度地圖的市場成本和資質之間劃出了一角。無論如何，對于贏家來說，這將是一個有利可圖的市場。2016年，谷歌的無人車項目開始受到越來越多商業化的質疑，但也遭遇了長達10個月的人員沖擊。那一年，大量選擇離職的關鍵員工，如今已成為無人駕駛圈明星科技公司的創始人，也是谷歌無人車的最強對手。如果你在谷歌中細分他們的部門，你會發現這些人幾乎來自兩個項目，一個是無人車，另一個是地圖。事實上，在2008年機器人專家Chris Urmson被任命為無人駕駛司機項目負責人之前，他曾帶領團隊在2007年的街景項目中提前完成了100萬英里的道路地圖繪制。安東尼·萊萬多夫斯基后來卷入了谷歌和優步之間的技術秘密糾紛，他也是街景項目的關鍵成員。甚至有外媒評論稱，無人駕駛汽車看起來更像是谷歌地圖團隊策劃的項目。當時，這個團隊被全公司稱為“美國街道最大的真相發現者”，因為他們在政府提供的原始數據的基礎上，不斷主動添加測繪車輛收集的更詳細的地理信息。直到現在，大多數人都意識到標有“車道線、坡度甚至10厘米高的坑”的詳細地圖信息對無人駕駛汽車的重要性。無人駕駛汽車的未來取決于高質量的地圖。《福布斯》雜志的這一評論并不夸張。它的“超級存在”來自無人駕駛的一個特點：它消耗數據（燃料）并產生數據（收集信息）。例如，即使無人車配備了各種傳感器和軟件工具，也需要經歷“冷啟動”階段。但幸運的是，所有機器都具有“蜂窩思維”的優勢，將在另一輛車上收集的數據記憶完全移植到另一輛汽車的“大腦”中只需幾分鐘。這些配置的視覺傳感器和計算機視覺系統在根據高精度地圖定位、導航和規劃路線的同時，準確捕捉周圍環境的特征，并不斷補充、校正和更新高精度地圖背后的龐大數據庫。另一方面，盡管近年來視覺傳感器和深度學習軟件的性能有了很大提高，但汽車操作系統的可靠性已逐漸從地圖數據存儲轉向實時場景識別。然而，從安全冗余的角度來看，一旦識別響應慢了幾拍或操作系統的一個驅動程序崩潰，高精度地圖（必須首先隔離）也可以作為保護屏障。無人駕駛汽車上的這種“多重特殊身份”使得高精度地圖被視為2015年無人駕駛熱浪開始時即將出現的新興產業，這使得資本開始流動。事實上，除了

2015年，諾基亞數字地圖品牌Here的股權被德國汽車公司和零部件巨頭瓜分。2016年，騰訊向四維圖新增資1.8倍。

使用眾包收集數據的ASAS供應商Mobileye使用了153。

除了英特爾1億美元的收購和眾多的強強合作，2017年高精度地圖創業項目的融資頻率達到了一個小高潮。想要用物流車繪制3D地圖的Camera、由前特斯拉工程師開創的lvl 5、在激光雷達測繪方面頗有建樹的CivilMaps和作為開源平臺起步的Mapbox，都在2016年底至2017年獲得了大量融資。另一方面，在中國，盡管百度、高德、四維圖新等普通制圖師已經布局了高精度地圖業務，但L4級以上的無人科技公司也表示希望自己制作高精度地圖。但由于政策、國土安全以及前期過度投資等因素，高精度地圖市場收效甚微；

與此同時，高精度地圖業務的初創公司也較晚，他們在2017年底至2018年初才看到一些跡象。然而，在我們最近與傳感器硬件公司的接觸中，我們發現一些傳統的測繪和數據采集軟件供應商和集成商渴望進軍高精度地圖市場。成本之痛“我們最近遇到了一些地圖經銷商，他們表示，由于無人駕駛對高精度地圖的迫切需求，他們重新獲得了“敬畏”“關于地圖。數字綠色地球首席技術官趙寶林非常激動。2017年，這家一直在林業和電網等傳統領域為無人機測繪、采集和處理做軟硬件產品的公司被越來越多的圖形供應商接洽，他們都對高精度地圖的應用采集提出了需求：”一個明顯的趨勢是除了互聯網圖形供應商，航空導航領域的圖形供應商也在向高精度地圖轉型。他們需要在無人機或汽車上安裝一套新的采集軟件和硬件支持設施，以便更有效地收集城市道路信息。事實上，直接復制無人機的數據采集系統并沒有錯。目前，市場上大多數高精度地圖采集方案實際上都是將無人機直接移動到汽車上。畢竟，傳統測繪中使用的數據采集系統的精度通常會降低到5厘米以下；目前，基于車速、制動距離和決策響應時間的確定，高精度地圖行業公認的相對誤差精度為20厘米。以古代文物的三維重建為例，這些物體需要更多的細節。包括數字綠土在內的傳統測繪解決方案制造商通常使用測距誤差為1~2毫米的激光雷達。這樣的高精度激光雷達用于汽車，在效果上自然沒有問題，但顯然，高端傳感器肯定很貴。“和我們這套無人機激光雷達點云采集軟硬件設備一樣，價格都在百萬級。而且，掛在無人機上意味著少數設備就可以覆蓋大面積，對采集頻率的要求也沒有那么高；

然而，車載方案的覆蓋范圍有限，需要更多的細節，甚至需要一直發揮作用。此外，在質量方面，無人機或大型飛機上的檢測條件沒有那么苛刻（如果苛刻，就選擇不工作），即使遇到顛簸，也能順利緩沖，對硬件質量的要求也沒有那么高。但在汽車中，硬件需要滿足所有工作條件的適應性，因此激光雷達必須是一種非常工業化的產品。因此，成本是這樣上升的。趙寶林談到了創業公司甚至地圖制造商難以制作高精度地圖的最大痛點之一。長江證券提供的2017年年報顯示，由于地圖數據的采集和維護在固定成本中占很大比例，高精度地圖是一個資本密集型行業。如果沒有穩定的市場份額和良好的盈利能力，就不可能與那些具有先行者優勢的大型對手競爭。根據《汽車商業評論》2016年的報告，高德一輛高精度地圖采集車的成本高達800萬元人民幣，并且僅擁有六輛車（截至報告時間）。“與國外不同，許多國內的圖形經銷商，尤其是互聯網圖形經銷商，都是免費的。然后去專門做高精度地圖。如果沒有百度等其他業務線的支持，實際上很難承擔這樣的數據收集成本。圖形經銷商的困難在于，如果他們想以這個價格批量購買或普及市場，他們需要暗示負擔不起。然而，即使高精度地圖的生產和維護成本難以想象，這也是它的市場價值。對于想要跨越這個價格門檻的公司來說，理論上只有一個可行的解決方案：用相對低成本的傳感器和高性能的軟件來解決這個問題。這意味著，如果我們想解決價格閾值，就必須克服另一個閾值——基于激光雷達點云的三維特征提取。閾值中的閾值據趙寶林介紹，即使采集了圖像和點云數據，距離高精度地圖的輸出仍有一定差距。“從數據到地圖，還有很長的路要走。最重要的是3D特征提取的準確性、精度和效率。畢竟高精度地圖中涉及安全的車道線、紅綠燈和交通設施太多了，這里需要強大的軟件技術支持。 “一些引入激光雷達的無人方案并沒有充分發揮激光雷達的全部價值，通常只用于動態目標的快速定位，而目標識別和跟蹤依賴于圖像信息。特別是對于價格低廉的16線或32線雷達來說，點云本身非常稀疏，這對實時點云處理技術是一個巨大的挑戰。但實際情況是，如果要進行進一步的識別和跟蹤，激光雷達本身更有優勢。由于精度更高，并且點云信息本身包含的幾何關系，計算壓力小于圖像的計算壓力，實時性更好。此外，在高精度地圖車輛定位方面，基于關鍵特征匹配，也可以大大降低高精度地圖的數據量，這意味著傳輸帶寬和數據存儲成本也將降低。因此，這種基于激光雷達的三維目標精確識別和特征提取技術被趙寶林視為當前高精度地圖乃至無人駕駛行業的重要門檻。“我們的優勢是，當GPS信號不好甚至丟失時，我們可以使用點云匹配技術和SLAM來保持地圖的準確性，還可以實時準確地提取物體的三維信息，提取動態和靜態特征，并將其注冊到決策算法中。由于這是一個閾值，因此意味著商業價值目前，Digital Green Earth正計劃與一些上下游硬件公司合作開發基于視覺系統的標準部件，希望通過激光雷達的點云數據采集和決策算法。此外，該公司還與幾家圖形供應商簽署了項目合作協議，為他們解決困難路段的問題。此外，他們還與包括德國主流汽車制造商在內的多家汽車制造商建立了合作關系。但有些令人驚訝的是，在趙寶林提到的客戶中，還有幾家的名字……

r無人駕駛技術公司。這些明星企業家還提出了從點云中提取三維特征的技術要求。“每個人都想盡可能減少對硬件的依賴。除了成本之外，傳感器的性能和決策系統對緊急情況的實時響應能力還沒有得到充分的預期。當然，在B2B業務中，公司習慣于幫助他人提供技術解決方案，但不能報告自己的名字。此外，我們發現作為數字綠地的投資者，順豐可以為這家初創公司提供的應用場景條件也非常好。想象一下，一輛SF物流卡車在全國各地行駛。如果將軟件和硬件設備“扣”在卡車上，地圖將作為副產品制作，其成本將大大降低。高精度地圖競爭對手之間的矛盾帶來了更多的商機。顯然，數字綠地切入高精度地圖市場的角度并不是“橫沖直撞”（即直接制作高精度地圖），而是巧妙地依托自身在傳統測繪領域的優勢和高精度地圖的痛點，它首先成為了一家軟件工具提供商，接受高精度地圖制造商和汽車制造商的訂單。這與國外高精度地圖初創公司CivilMaps幫助高精度地圖采集者“減負”的業務路徑有些相似。這家受到福特青睞的初創公司也有能力從點云數據中提取三維物體的關鍵特征。他們選擇的商業模式也是與汽車工廠合作眾包，在車內安裝自己的傳感器硬件和軟件設備。“由于中國的資質問題和高昂的投資成本，高精度地圖初創公司不太可能單打獨斗，但這并不意味著這個市場做不到。趙寶林說，他從汽車巨頭和圖形商布局高精度地圖的行動中看到了更多的商機：”從這里的股權變化可以看出汽車制造商正在祝福對Here的控制。至少我們接觸的每一家汽車工廠都希望對高精度地圖數據有一定的控制權。因為在早期市場，每一項技術和產品都沒有形成，每個玩家都需要嘗試多條腿走路。“與幾家與Apollo合作過的汽車制造商交談，他們實際上對數據和高精度地圖非常積極。事實上，對于汽車行業來說，高精度地圖不僅僅是無人駕駛汽車不可或缺的一部分。一旦無人駕駛生態最終形成，每個人最終爭奪的是終端衍生的消費力，以及離子地圖也將成為無人駕駛汽車大軍中必不可少的交通入口。這場激烈的高精度地圖爭奪戰意味著，即使這款產品最終能夠擴大規模，也不會有統一的標準。盡管目前國內外似乎正在推進標準化，但趙寶林認為，這只相當于收集具有相對結構化和開放特征的三維高精度地圖，然后以統一的格式存儲和管理高精度地圖數據。“這只是判斷高精度地圖作為數據資產的生產商和運營商之間可交付成果的標準。你認為，我們正在做一個項目，你給我的這個東西是一種形式，但當我想使用它時，我會把它改成另一種形式。使用過程中的事實標準永遠不會公開。這就像一個圖形經銷商為寶馬-奔馳提供產品。盡管它們都是國際標準格式，但上寶馬車已經今非昔比了。一些數據將存儲在云中，一些數據將在車內。對于高精度地圖來說，它的功能范圍更廣，任務更重：由于傳感器實時采集的數據需要經過處理并傳輸到決策系統進行匹配，因此每個車廠或科技公司都有自己不同的決策大腦。然后，大腦必須改變數據格式，通過使用哪些特征來找到最匹配的模式，從而使匹配分析在決策中更快。因此，每個家庭都會有自己的障礙和專利，無一例外。“這意味著通用的格式永遠不會奏效。他認為，獨特的決策系統決定了每個家庭都必須需要一張獨特的高精度地圖。”因此，我們首先選擇成為一家高精度地圖工具提供商。從這個角度來看，高精度的參與者之間的“大矛盾”……

p市場正是針對在數字綠地等傳統測繪領域積累了豐富經驗的技術解決方案集成商，以及具有傳感器融合技術優勢的無人駕駛公司，他們在高精度地圖的市場成本和資質之間劃出了一角。無論如何，對于贏家來說，這將是一個有利可圖的市場。

標簽：發現寶馬奔馳福特特斯拉

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