試想當自動駕駛汽車從倫敦出發，通過優選路線，壓著限速一路向風景如畫的薩裡郡飛奔，而無所事事的乘客，在指定目的地之後就可以全程收聽央廣新聞自嗨了；即使與機器人司機並無言語交流，實時更新的地圖和行駛進度依然讓乘員安享旅途。
昔日芬蘭通訊業巨頭，諾基亞HERE地圖事業部首席設計師PeterSkillman可謂一針見血：「這種地圖需要重重把關」。唯一的區別是，乘客們穿越倫敦時並未乘坐最近酷炫狂霸拽的奧迪無人車，而是18世紀20年代的驛馬車（車雲菌：無人駕駛4輪馬車？這是神馬混搭？呃，確實神「馬」）。為了耍帥，Skillman甚至特意繞了點兒路並掏出馬雲家新買的做舊版「偉大航圖」……老兄對此解釋說，這一招是防止乘客們一時間無法接受高貴冷豔的黑科技。
具備車道及交通流量信息的HERE高精度地圖
想做好自動駕駛？別忘記駕駛員
比之目前一般導航設備，自動駕駛系統將使用完全不同的地圖數據。首當其衝的就是精度問題，精確到米的低端地圖也就配給人類駕駛員領路了，人工智慧要的是釐米級的檔次，閉著眼都知道馬路牙子離多遠的節奏。其次，實時性也很關鍵，前方路況那起碼得是秒級更新，什麼事故擁堵，備選線路，乃至車道停用信息，能提示的都給它標上。最後一點，也是Skillman同學堅持格調，必上1720年代大馬車的關鍵——乘客對自動駕駛系統是否抱以信任，當然這屬於心理學範疇，是至關重要的。
對於全自動駕駛汽車的上路計劃，Google當家老生謝爾蓋·布林估計在2017年，保守派舉手答2020年，當然反對派則是默默蹲在牆角畫圈圈。時間拿不準不要緊，各大廠商向自動駕駛靠攏的步伐卻停不下來，今天看似easy的ACC自適應巡航+自動停車，沒準兒明天就能選定A到B點然後車裡打個盹兒或者做一碗肉醬乾拌麵。太多媒體大肆渲染高大上的傳感器元件，抑或人情味滿滿的爭辯AI（人工智慧）撞人誰負責/系統被黑誰埋單，但回過頭來，深藏功與名的全新模式地圖卻少有問津。
HERE從德國柏林周邊收集到的高速路數據
始於衛星和航拍圖像的NOKIA HERE，起跑線與競爭對手相比並無二致。此後HERE以匿名方式收錄大量商業合作夥伴的車隊GPS數據，比如重卡運輸集團。這部分數據可謂海量，最高可達每月千億信息點，從村鎮公路到跨境高速，幾乎所有路線分支及交通流量盡收囊中。當然這還不是最牛掰的，藏身於離加州大學只有兩個街區的一棟無名建築中，數百輛HERE專業採集車才是貨真價實的超級地圖「飼養員」。GPS、高階相機、雷達及雷射測距儀，高大上的傳感器應有盡有。身為「現實捕捉」團隊的領軍人物，38歲的澳洲土著John Ristevski很喜歡他的復古頭銜，這時常令他想起Jorge Luis Borges短篇故事中那1:1尺寸的傳奇地圖——Ristevski和同事們夢寐以求的寶貝。
酷炫的採集車開在路上，回頭率可想而知。易拉罐形狀的雷達在車頂不停旋轉，32束雷射射出，系統會自動分析反射光線，每秒收集約70萬點數據。車內裝置的慣性傳感器隨之給出車身當前的傾角和側移，雷達收集的數據可依此校準並完美重建出路經區域的3D模型，建築高限（雷達可測高度）約為10~15層。而對建築物的底層（路面上方區域），也即對高清地圖最有意義的數據，雷射雷達可以精確到幾個釐米。
HERE高清地圖專業採集車
由於塗裝了反射漆，路牌和路面標線對雷達而言是「選擇性忽視」的。因此這部分數據由攝像機+機器視覺算法來協同採集，而為了雙保險，人工校對也不可或缺；這一點與Google街景中抽取路牌信息是採用了幾乎一致的方案。
HERE目前擁有200輛配備Ristevski設計的新傳感系統的採集車，還有大概同樣數目的車子裝置著上一代系統。其後我們有幸採訪了Luke Pulaski，駕駛一輛亮藍色速騰旅行車的採集員；他的酷車頂著「易拉罐」，副駕腿部空間是一套電池組，一臺Linux小型計算機，幾塊TB級硬碟。駕駛座右邊支架上擺著一臺平板電腦，Pulaski輕點幾下就登錄成功，圖標變為綠色，表明採集系統已火力全開。隨後平板電腦給出需採集區域的最佳行駛路線，你懂得，以儘可能低的重複率把該區的所有公路開個遍——「大多數時候這活兒蠻枯燥」，Ristevski不免聳肩，「但哥們兒就是吃這碗飯的」。
在過去的15個月中，HERE已在6大洲，30個國家採集了約2百萬公裡（120萬英裡）的高精度道路數據。而其主要競爭者Google交出的答卷則是家門口（山景城）周邊的2000英裡（全美路網約4百萬英裡）。當我們身處伯克利的HERE辦公室，大屏幕上的地圖正實時顯示採集車的工作狀態，美國西海岸和澳洲的採集車顯示為綠色，車雲菌稱之為「吞食天地」（速度連接手柄，打開街機模擬器的車雲菌開始自嗨）；而東海岸和歐洲的同事顯示為灰色，已「漁舟唱晚」。
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HERE雷達數據重建紐奧良市街道實景
「高精度地圖會準確提醒機器人駕駛員前方情況」，Ristevski侃侃而談，「如果你的車子完全只靠傳感器來感知路面，這活兒可就不好幹了，因此地圖很重要」。但車雲菌想說，更關鍵的是，路況千變萬化，我們如何檢測路面事故或者車道停用信息，並實時更新到所有機器人手裡的地圖呢？未來的自動駕駛汽車沒準兒可以通過行動網路將事故信息上傳到雲端的HERE地圖，但這真的足以快到讓後來者主動避障麼？Peter Skillman對此解釋，「位於舊金山的汽車訪問北卡的數據中心，響應時間只需幾十毫秒，前車匯報的事故信息用於提示後車主動避讓，時間上完全靠得住，目前的LTE網絡就足以擔此重任」。
無人駕駛汽車能夠先知先覺並趨利避害，對不明真相的圍觀群眾而言，頗具天頂星科技的氣息。但一臺自作主張，飛奔到不知所蹤的汽車恐怕難免給乘員造成些許恐慌。最近的調研報告表明88%的美國人對乘坐無人駕駛車懷有不同程度的顧慮。對此，Skillman有他的應對策略，「讓乘員預知下一步操作，比如先打招呼（對乘客）後併線，這種信任感會逐步積累，問題也就自然不再是問題了」。幹說不練是空話，Skillman毫不示弱的掏出電腦秀了幾個例子，當然這些未來科技都將顯示在車內自動駕駛控制儀上。比如最基本的，一個動畫箭頭出現，告訴乘客車輛即將變道；另一個則是緊急提示，一個黃色嘆號伴隨告警音，意欲橫穿馬路的行人在屏幕上被高亮標記，車輛將可能會實施緊急避讓。
18世紀20年代的「高清地圖」
最後，Skillman還播放了一段車輛行駛在3D的虛擬芝加哥街道上的視頻。視頻開始就詳細告知乘客A到B點的路線和行駛計劃，Skillman覺得這有助於減輕人類乘員的疑心病——顯然前幾天他那張18世紀的偉大航圖也是異曲同工之作。用直觀的地圖跟乘客溝通，將自己的行駛規劃廣而告之，無疑是機器人駕駛員贏得信任的最佳途徑。
車雲小結：
談起昔日的芬蘭驕傲，世界級通訊大佬諾基亞，總不免提起街知巷聞的Symbian（塞班）作業系統，正可嘆「成也蕭何，敗也蕭何」。然而另一句話，所謂「百足之蟲，死而不僵」，未曾落入微軟囊中的HERE地圖事業部卻頗具一番欣欣向榮的姿態，不禁讓手持深圳翻新版NOKIA E5-00的車雲菌嘴角泛起一絲不讓人察覺的笑意……