什麼是精度？
精度是表示觀測值與真值的接近程度，它與誤差的大小相對應，因此可用誤差大小來表示精度的高低，誤差小則精度高，誤差大則精度低。
從定位的角度來說，精度反映了某種定位技術最後解算出來的位置坐標和真實位置坐標的誤差大小。
舉個例子，假如你站在馬路旁的大井蓋上，而結果卻把你定到了對面的電線桿邊，大井蓋和電線桿之間的三維距離就是定位誤差。
為了簡化，這裡用二維平面上、靜態（忽略運動）條件下的定位情形來解釋。下圖中紅色點位是真實位置，也就是我們要定位的目標，實際的定位結果是圖中的藍色點，綠色線就是定位誤差。
每一次定位都會有一個定位結果，但每一次定位結果都不盡相同，所以這些藍色點位散布在紅色點位周圍。對於小白來說，這裡可能與我們日常接觸到的地圖軟體的定位結果有點不一樣，因為地圖軟體為了改善用戶體驗做了優化。
這些誤差構成了對精度的最直接的描述。
測繪學中有專門研究誤差理論的分支學科，在涉及精度內容時有三個概念：精度（precision）、準確度（accuracy）和精確度。精度是誤差分布的密集程度，也就是統計學中方差和標準差的概念，用來表徵隨機誤差；準確度是真值與期望的差值，表徵系統誤差；精確度是均方誤差，表徵觀測值與真值的接近程度。也就是說，一般意義上所描述的精度，其實是精確度的概念，既涉及偶然誤差，也涉及系統誤差。精度有內符合精度和外符合精度之分，在真值不可知的場合，一般用內符合精度，即方差標準差，描述測量誤差分布的密集程度，而在已知真值的場合，用外符合精度，即精確度。
如何度量位置精度？
這麼多個定位誤差，不太方便理解和比較，這裡就需要用統計學手段去構造統計量了。這就像比較北京和上海的房價一樣，不可能把所有房子的價格拿來比較的，一定比較的是統計量。
也就是說，精度其實是個統計量。比如標準統計量中的誤差均方根（RMSE）、誤差平均值、誤差中位數/分位數、最大/小誤差等等；測量實踐中常用的中誤差（即誤差均方根）、95%分位數（95%的樣本誤差小於該值）等等，都是可以用來衡量和比較精度的統計量。
如果一份專業的報告不告訴你精度統計的是什麼誤差，那就不叫專業報告，叫耍流氓。我個人認為，一般條件下所說的精度，可以認為是誤差均方根，為了更加直觀，可以對應為圖中的那個綠色圓半徑大小。
也就是說，如果有人宣稱某種定位技術精度可以達到1米，可以對應為那個圓的半徑為1米，如果不是用的最大誤差來衡量精度的話，是指大部分誤差落在那個圓內。
定位精度的供給和供求
首先來看供給側，也就是回答現有的定位技術都能達到什麼樣的定位精度？下圖列舉了目前主要室內外定位技術中，精度能達到米級以內水平的定位技術。
其中，RTK、LiDAR+Map、Camera+Map都是可以達到釐米級（0.1米以內）精度的定位技術，需要指出的是，RTK可以直接給出絕對坐標，LiDAR和Camera分別需要對應的點雲和圖像Map來進行配合，給出相對於已知目標點的位置後才能給出絕對坐標。UWB、RTD、PPP的定位精度一般小於0.5米，而SBAS定位精度大概在0.8米。
受限於圖片尺度，超過1米定位精度的技術未有在圖中展示出來，包括像2-5米的WIFI定位，4米左右的藍牙定位，10米左右的衛星單點定位技術，10米以上的蜂窩定位技術。
然後再來看需求側，現有的應用場景都需要什麼樣的精度？
目前在行業應用中，測量測繪是對精度要求比較高的行業，一般要求定位精度達到釐米級，才能解決地圖測繪、工程放樣的問題。在自動駕駛、無人機電力巡檢、無人機農業植保等行業應用中，無人系統的路徑規劃也需要高達釐米級的定位精度。而對於消費級應用來說，亞米級甚至米級定位精度就可以滿足用戶需求。
當然，需要指出的是，測量測繪儘管精度要求高，對可靠性、安全性的要求並沒有那麼高，諸如像自動駕駛、無人系統這些應用來說，對定位的要求就不僅僅局限在精度一個指標上了。
多高定位精度是高精度
現在回到我們出發時的那個問題，什麼樣的定位精度是高精度？
這個問題就像問你，多大數據算大數據，多高並發算高並發，多低延遲算低延遲？這些問題都挺難回答，為什麼難回答，因為高低大小都是個相對概念。
因此，在嚴謹場合討論定位精度，還是直接描述誤差統計值為宜。比如，本公司研發的某項定位技術，精度達到分米級，定位誤差在0.1-0.3米。
如果從GNSS定位出發討論，單點定位精度在米級甚至十米級水平，只有對傳播路徑上的誤差做了消除才會改善定位效果提高精度，那麼相對於原生的單點定位來說，SBAS、PPP、RTK都是做了改進的，都可以稱之為高精度定位技術。
如果非要強迫一個科研狗去回答「什麼樣的定位精度是高精度」這種不嚴謹的問題，基於SBAS、PPP、RTK這些改進的技術恰好進入了1米精度範疇，我個人認為，當某項技術定位精度進入了1米範圍，可以稱之為一般意義上的高精度定位技術。