自動駕駛“按圖索驥” 四維圖新站好數據安全前哨

沒有數據安全，就不可能有國家安全。自動駕駛時代已經開始。除了特斯拉、蔚來等造車新勢力，傳統汽車巨頭和國內科技巨頭也紛紛跨界，以不同方式進入“造車”領域。如果動力電池是汽車的心臟，芯片是大腦，EE架構是汽車的神經網絡，那么汽車每個角落流動的數據就是汽車的血液。高精度地圖作為自動駕駛的重要基礎設施，與傳統地圖相比，具有更大的維度和更豐富的數據。2021的“滴滴事件”將道路數據和用戶數據的安全問題推到了最前沿。人們不禁想知道，在數據安全的挑戰下，智能汽車行業未來該何去何從？近日，四維地圖副總裁石清華就高精度地圖的生產、數據閉環的創建過程、行業生態、數據安全保護以及四維地圖在高精度地圖業務中的戰略部署等進行了詳細的講解。讓我們通過專業人士的視角，清晰地還原自動駕駛所依賴的地圖世界，以及老國企4D圖新在新一輪戰斗中的風采。高精度地圖，先進的地理信息數據高地，電影《阿凡達》中出現了多個場景。每當人類深入潘多拉星球時，他們都會收集大量信息，并將其加載到潘多拉腹地的地圖中。每一次戰略研討會也都圍繞著這張立體直觀的地圖展開。這張地圖相當于潘多拉星球的“鏡子”，是一個可以量化的“鏡子。在我們現實生活的地球上，這樣一張地圖正在向我們走來。這是自動駕駛的關鍵要素之一——高精度地圖。與我們日常生活中使用的導航地圖相比，高精度地圖在準確性、新鮮度和維度方面都有所發展。如果說傳統的導航地圖是“勾畫”的，那么高精度地圖就是“精細”的，它在現有圖層的基礎上更精細地描繪道路及其附屬設施，增加了車道屬性、位置信息、交通標志、路邊地標等靜態道路信息，精度高達厘米級。它還引入了與實時道路環境密切相關的動態地圖數據，以擴展傳感器的視野，更新頻率為秒甚至毫秒。可以說，高精度地圖是國家地理信息的“數字雙胞胎”。研究表明，高精度地圖的數據量是普通地圖的10萬倍以上。地圖作為國寶，屬于嚴格保密的存在。地圖數據的泄露對這個國家產生了巨大的影響，從古到今都有慘痛的教訓。這也是高精度地圖被納入國家安全監管范圍的重要原因。目前，移動導航已經成為人們出行的重要工具。那么，在智能駕駛時代，誰主宰著地圖市場的大起大落呢？據了解，汽車導航長期以來一直受到移動導航的限制，主要是由于汽車系統更新與移動終端相比滯后。在向智能駕駛發展之后，情況將發生徹底逆轉。首先，汽車硬件的智能化水平將全面超越手機配件，高精度地圖更新將更快；

其次，高精度地圖包含了更復雜的多維信息，這與移動導航地圖的概念完全不同。除了精確定位和路徑規劃外，高精度地圖在輔助智能汽車決策方面也發揮著重要作用，使其成為面向機器的地圖。自動駕駛的商業化離不開高精度的地圖。在駕駛汽車時，人類需要通過眼睛識別外部環境，然后根據自己的位置進行操作。同樣，自動駕駛汽車在做出相應決策之前，也需要通過傳感器的“眼睛”感知道路環境。環境感知是自動駕駛的核心技術，也是研究最多的部分。感知質量直接影響車輛的安全性和通行能力。目前，自動駕駛環境感知主要有兩條技術路線：一條是自行車智能，以特斯拉為代表，利用視覺主導的多傳感器融合解決方案，讓你的車成為“有經驗的司機”；

二是車路協同，以華為和BAT為代表。在自行車智能化的基礎上，利用來自車輛、道路、云端的大量“高級輔助”，克服出行過程中可能遇到的各種問題，實現交通更加自動化。由于核心技術、研發成本等方面的制約，近年來，以單車智能為支撐的自動駕駛商業化進程未達預期，車路協同優勢日益顯現。在目前的主流解決方案中，L2+、L3和L4級別的自動駕駛通常依賴于高精度地圖，可以有效補償距離和視覺缺陷，消除一些傳感器錯誤，并幫助傳感器提高安全冗余。達到L5級別后，在高精度地圖的支持下，自動駕駛可以達到事半功倍的效果。根據IDC的數據，2020年高精度地圖的市場規模增長率高達70%。行業信息網預測，到2025年，自動駕駛高精度地圖的國內外市場規模將達到89.6億美元。高精度地圖作為基礎數據和服務提供商，在各個行業都是不可或缺的。除了自動駕駛，它們還可以應用于智能城市、智能交通、公共安全、旅游和應急響應等領域。未來的應用場景必然會更加廣泛。數據合規不斷催化，與智能汽車生命線相關的高精度地圖成為車企必爭的高地。盡管如此，進入這個行業并不是一件容易的事。2021以來，圍繞智能網聯汽車信息數據，國家政策密集出臺，國家監管力度不斷加大。根據2022年8月自然資源部發布的《關于促進智能網聯汽車發展維護測繪地理信息安全的通知》，明確規定高精度地圖測繪生產只能由具有導航電子地圖生產甲級資質的單位進行。即使在測試階段，只要安裝了衛星導航定位設備、相機、激光雷達等傳感器，并收集了道路和環境坐標、圖像、激光點云等數據，都是測量活動，應按照測量法律法規進行管理。由此可以看出，無論哪家自動駕駛方案車企采樣，它們都會從事“映射”周圍環境的行為。獲得導航電子地圖甲級測繪資質，成為進入高精度地圖行業的第一道門檻。對于沒有甲級測繪資質的車企、服務商和一些智能駕駛軟件提供商來說，他們只能選擇與有資質的測繪公司合作，以確保數據的合規性和安全性。但在與有資質的公司合作時，汽車公司也有顧慮。一方面，有許多公司擁有A級測繪資質，包括華為和百度，他們將在未來制造汽車。當車企向外界推廣高精度地圖業務或進一步的數據合作時，不可避免地會對數據安全和數據所有權產生擔憂。另一方面，自動駕駛算法與高精度地圖深度綁定。在先進的自動駕駛解決方案中，攝像頭和激光雷達等傳感器數據需要與高精度地圖深度集成。只有測繪資質、缺乏造車經驗和技術實力的車企，很難支撐自動駕駛布局。由于能夠獲得地圖服務許可并有實力從事智能互聯研發的企業數量有限，未來的競爭范圍不大。但強度并不低，入圍公司在技術研發方面有相當的實力，這是一場強者之間的戰斗。目前，百度、四維圖新和高德是業內公認的頂級公司。在已有牌照的企業中，4D圖新是為數不多的具有國有背景的第三方圖像商戶之一，在融合過程中擁有豐富的經驗……

高精度地圖和傳感器數據的ng能力、自動駕駛算法能力以及硬件集成交付能力，這些都可能發揮重要作用。新的四維地圖幫助汽車行業通過集成的車輛云數據構建閉環自動駕駛時代。由于需要使用激光雷達和攝像頭等各種傳感器來感知道路環境，車端的數據量呈指數級增長，需要龐大的數據庫和計算能力來支持。Garner估計，每輛自動駕駛聯網汽車每天至少產生4TB的數據。自動駕駛汽車量產后，其數據量將從PB增長到ZB，這將消耗車企在數據采集、存儲和計算方面的資源。訪問云服務已經成為主要自動駕駛玩家的共同選擇。據業內人士介紹，從工程實施的角度來看，自動駕駛的數據采集過程與高精度地圖類似。高精度地圖制作的第一步是自動繪制地圖。采集車上安裝了攝像頭、激光雷達和MCU等傳感器，用于采集數據，上傳到云端，然后在云端進行算法感知，生成底圖。據了解，目前的四維地圖已完成20多萬公里的數據覆蓋，即將完成全國120個城市的主干道網絡覆蓋。第二步是實時更新。為了確保高精度地圖的高新鮮度，有必要不斷收集數據。車輛在接收分布在云端的高精度地圖的同時，還將實時位置、身體姿勢、駕駛行為以及各種傳感器數據傳輸回云端。云中心對這些實時數據進行深度挖掘和分析，有效更新高精度地圖。自動駕駛汽車收集道路環境信息也是基于“測繪行為”，這就要求地圖經銷商成為數據安全的“守門人”。然而，在收集數據的基礎上，自動駕駛催生了自動駕駛的感知算法，形成了自動駕駛閉環。自動地圖和自動駕駛這兩大數據環已成為四維圖形領域自動駕駛新競爭的“殺手級武器”。四維新對汽車智能化有著清晰的認識和充分的準備。基于過去20年積累的地圖數據庫優勢和云綜合服務能力，建立了符合國家安全標準的“數據采集-分發”全鏈條服務體系。該公司已與寶馬、戴姆勒、大眾、沃爾沃、福特等多家核心外資企業以及造車新勢力和科技巨頭簽署合作協議，幫助車企基于合規解決方案建設自動駕駛數據中心，并負責其數據管理服務。商業模式正在從傳統的License模式向基于“合規+地圖+算法+定位”的強耦合云SaaS服務轉型。關于高精度地圖在自動駕駛中發揮的作用，石清華副總裁提出了四維地圖的新思路。他指出，每個制造商都有不同的自動駕駛解決方案和對地圖的具體要求。4D Maps將根據各廠商對自動駕駛的獨特算法和應用要求，定制專屬地圖，幫助客戶開辟差異化的競爭賽道。總體而言，汽車數據安全面臨著強有力的監管，持有高精度地圖牌照相當于擁有了未來廣闊市場的入場券。公司通過“底圖+更新+定位”等關鍵環節搭建了高科技壁壘，依托國有背景、第三方獨立形象商家，成為國內外多家領先車企、造車新勢力、產業鏈參與者進入自動駕駛領域的首選合作伙伴，以及全生命周期的數據服務工具鏈，形成強大的客戶粘性。隨著智能汽車日益成熟，暴露的數據安全風險日益凸顯，4D途信有望在這場汽車安全“保衛戰”中發揮更大作用。自動駕駛是汽車行業百年歷史上的又一次偉大經典轉變，它將激活、重塑并創造一個萬億美元的市場。高精度地圖就在一個角落……

新的整體戰略布局的四維地圖。公司形成了“云芯駕駛艙”的全棧布局，打造了“數據+芯片+系統平臺+算法”的核心能力循環，積累了足夠的實力在汽車智能化浪潮中競爭。自動駕駛，未來已經到來！

標簽：特斯拉寶馬大眾福特沃爾沃

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