自動駕駛技術與奧運會的結合越來越緊密，因為奧運會這樣的賽事所創造的現實場景和實際需求成為了自動駕駛技術展現其獨特魅力的舞臺。
在 2018 年平昌冬奧會上，現代汽車就展示了自家的自動駕駛技術；而日本方面也有計劃將其自動駕駛車輛應用於 2020 年東京奧運會和帕運會競技場間的人員接送等工作，豐田將展示其 L4 級自動駕駛技術；在我們的近鄰日韓兩國都通過奧運會的舞臺秀自家的自動駕駛技術之時，中國也不甘沉默，特別是在這片全世界公認的自動駕駛熱土上，車企和自動駕駛技術企業們需要攜起手來……2022 年的北京冬奧會，便成為了我們向全世界展示中國自動駕駛技術實力的絕佳平臺。
百度高精地圖獨家服務「科技冬奧專項」
近日，北京市科技計劃重點項目「全天候多車型自動駕駛技術開發及首鋼園區功能示範」（簡稱「科技冬奧專項」）在清華大學召開項目啟動會，就項目總體情況及實施方案進行了整體說明和匯報。北京市科委、冬奧組委、國家科技冬奧專家及各項目承擔單位相關技術專家參與了本次啟動會。
據了解，本次「科技冬奧專項」受北京市科學技術委員會委託，由首鋼集團、清華大學、百度、智行者科技、福田汽車和北京市交管局共同承擔任務。
首鋼園區是 2022 年北京冬奧會的冬奧組委所在地和奧運賽場，「科技冬奧專項」將在首鋼園區內展開基於多種車型的 L4 級自動駕駛示範應用，服務於冬奧會期間首鋼園區的日常運營，滿足園區奧運運輸需求。
值得注意的是，在該項目中，百度被指定為自動駕駛高精地圖唯一承擔單位，將為該項目中的全部自動駕駛車輛提供高精地圖及服務，在首鋼園區、張家口崇禮賽區、延慶賽區採集製作自動駕駛高精地圖，並完成不同場景下的高精地圖自定位，同時開發面向冬奧會的自動駕駛場景仿真系統，實現車輛在特定環境下的自動駕駛模擬仿真。此外，百度還承接了自動駕駛 MINI 客車的功能開發。
百度針對本項目組建了三個專項小組並行協作，分別負責高精地圖採集與製作、仿真技術方案的設計與驗證、MINI 客車的自動駕駛功能開發與運行測試工作。設定兩年半為項目完成周期，將任務拆解到每個季度，計劃在 2020 年第四季度參加項目聯合測試。
*首鋼園區基本情況
高精地圖對於自動駕駛的重要性毋庸贅言，最近一段時間業內針對高精地圖的討論更是熱度不減，諸多廠商宣布拿下高精地圖的商業化訂單。百度此番被選中挑起「科技冬奧專項」高精地圖服務的重任，也是其技術實力的證明，因為其背後是百度 Apollo 自動駕駛開放平臺的全方位支持以及這家公司所擁有的完備的自動駕駛高精地圖採集生產系統。
按照項目組的規劃，要實現自動駕駛的示範運營，構建覆蓋奧運示範區的自動駕駛高精地圖是非常核心的條件，而且，地圖必須滿足相關的硬性技術參數要求。
同時，相關難度也凸顯出來，因為冬奧會場地有其特殊性，所以高精地圖數據採集面臨著道路顛簸、雨雪天氣、冰面道路、衛星信號遮擋等異常狀況幹擾導致的測量誤差增大、精度失準等情況；此外，由於奧運前正在進行各項基礎設施建設，採集作業時容易遇到道路施工、交通擁堵等不利情況，導致多次採集引起的數據時空邏輯複雜，地圖製作難度增加。
*冬奧會首鋼園區高精地圖採集範圍
為應對以上技術參數要求以及現實困難，百度高精地圖（Baidu HD Map）也有自己的一套殺手鐧：
其一，是其基於多源傳感器融合的高精地圖構建與高精定位技術；
其二，是其基於深度學習的地圖要素識別和自動化提取技術；
其三，是面向業務流程優化和質量提升的大規模協作式作業平臺。
針對這套殺手鐧，雷鋒網新智駕接下來將進行深入解讀。
百度高精地圖的實力
目前業內對於高精地圖的定義參差不齊，無統一的標準，作為高精地圖領域的「大玩家」，百度將其高精地圖產品定義為「用來支持車輛自動駕駛的高精度數據地圖」，而且是保證自動駕駛安全性的關鍵所在，具有釐米級精度及車道級別的屬性信息。
以 Intelligent Map 平臺為依託，實現分鐘級更新
既然是「數據地圖」，那麼數據的採集和更新就至關重要，所以這裡不得不提百度的 Intelligent Map 平臺。Intelligent Map 是百度基於多源數據生態、動態更新的高精數據服務平臺。該平臺包含百度高精地圖（Baidu HD map）、百度地圖汽車版（Baidu Map for Auto）以及百度地圖三類產品，三類產品的相關數據都會集成到該平臺上。同時，Intelligent Map 是 Apollo 開放平臺中上層功能模塊的基礎數據支撐，可以為 Apollo 平臺的成員與合作夥伴提供數據共享，還能將他們主動回傳的數據分析處理並循環應用，從而完善數據閉環，形成更為全面龐大的數據信息平臺，某種意義上，這一形式類似於數據的「眾包採集」。
簡單理解百度高精地圖與 Intelligent Map 平臺的關係：前者向後者提供數據信息，後者也將對前者進行數據反哺，幫助其進行產品更新與迭代，同時在數據的精細度上更上一層樓。因為這二者的相互支撐，百度的高精地圖目前可以實現分鐘級別的數據更新，這對於自動駕駛技術的提升來說將是巨大助力。
*Intelligent Map高精數據服務平臺
當高精地圖的更新問題不怎麼成問題的時候，我們再來具體看看百度高精地圖本身的採集、製作與生產的玄機。首先來了解一組數據：百度官方稱其擁有 40 輛高精地圖採集車，並已完成全國 30 萬公裡高速和城市快速路的數據覆蓋；高精地圖自動化生產程度已超 90%，算法識別準確率達到 98% 以上；相對精度為 10cm-20cm，冗餘率（FPR）/遺漏率（FNR）不超過 0.1%。以這樣的成績，完成「科技冬奧專項」的任務顯然不在話下，不過，百度高精地圖的野心是更廣闊的自動駕駛落地市場與商業化機遇。
完備的高精地圖產品製作、發布流程
既然如此，擁有一套完備的高精地圖產品製作、生產、發布以及更新流程就顯得至關重要，百度方面顯然已經做好了充分的準備。
*高精地圖採集構建流程
百度智能汽車事業部總經理顧維灝在接受雷鋒網新智駕採訪時表示，百度自研了高精地圖採集設備、採集車輛，同時也懂得如何將採集數據轉化生產成自動駕駛系統可用的高精地圖數據，在此基礎上，他們也擁有了高精地圖隨時隨地更新的自主控制權。
現階段，百度高精地圖的生產過程主要分為外業採集、自動化預處理、數據生產和數據發布四個部分。
一個完整的流程是這樣的：百度的高精地圖採集車隊行駛在全國道路上將道路上所有的標誌、標識等要素以照片、雷射點雲、GPS 的方式採集進入自動化的預處理過程；在預處理的過程中，將集成圖像識別、雷射點雲融合、點雲識別這些 AI 算法以及 GPS 大數據挖掘，對照片、雷射點雲、GPS 中的車道線、護欄、路沿、交通標誌、標牌、文字、箭頭等信息予以提煉，輸入給數據生產階段；在數據生產過程中，將這些提取生成的要素經過一系列人工修正、質檢，形成一個合格、可發布的高精地圖；最後，經過自動化編譯過程發布給客戶。
我們再針對每個過程進行詳細解讀。
基於在地圖行業這麼多年的數據採集經驗，百度也擁有自己的高精地圖外業採集車隊。這些特殊的車輛上搭載的採集設備有 INS 系統，它集成了慣導、 GPS、天線、雷射雷達和 攝像頭。這些採集設備通過百度自研的標定方案，標定在同一坐標系下，保證了足夠高的數據精度。同時，百度還可以通過高精地圖的採集軟體工具，隨時查看採集的成果是否達標，設備狀態是否正常。
*百度高精地圖採集車
數據採集回來之後，需要進行預處理，百度在這裡的核心技術包括多傳感器標定、點雲處理、視覺處理、多傳感器融合技術。其中的多傳感器標定就是將雷射雷達、攝像頭、IMU、GPS 這些採集設備所採集的成果標定在同一坐標系下，保證精度；點雲處理則是將行駛過程中每一位置採集的每一幀點雲通過運動補償、三維建模的方法，拼接成連續的點雲序列，因為這樣的序列在同一條道路上有多次，通過特徵提取、點雲融合的方法將多次採集的成果融合成單次，在單次的成果技術上，再做一個點雲識別，識別出路沿、護欄、標誌以及標牌等；視覺處理主要是從圖像中識別出車道線、標牌等主要的道路信息；最後通過多傳感器融合，將點雲處理的成果和視覺處理的成果疊加在一起，通過融合聚類，相互補充和糾正，形成最終可作業的成果。
*高精地圖數據自動化處理流程
在整個數據生產階段，百度定義了三個層次：數據存儲和索引服務、自動化預處理服務、內外業生產管理和質檢服務。數據存儲和索引服務階段的關鍵技術點包括大數據存儲、快速索引和並發作業；內外生產管理和質檢服務的關鍵技術點包括了生產任務分配、狀態跟蹤、進度把控及自動化流轉，以及車道線、路沿及護欄等基礎要素的製作，還有限速、車道拓撲等複雜要素的處理等，最後是內外業生產環節的質量把控；而預處理服務在前文已有詳細解讀。
在最後的高精地圖產品發布環節，發布流程主要是從數據生產的路網數據到產品數據。在產品數據環節提供數據引擎和數據編譯兩種產品，數據引擎實現高精地圖的數據讀取、檢索等功能，數據編譯則將過程數據轉換成目標格式，包括 NDS、OpenDrive、BXF、MIF 等通用格式，這是很關鍵的一步，目前很多行業組織都在定義為高精地圖的格式標準，因為標準意味著便利。這個過程中的技術難點是，首先高精數據引擎需要能夠支持多種作業系統，如 Windows、Linux、PX2、QNX 等目前自動駕駛客戶所用的系統，同時，要支持引擎和數據的 OTA 更新。在數據編譯和發布的過程中，技術難點在於要支持多種數據格式的編譯，同時要支持 Tile（分塊）增量的更新。
在克服了所有的難點和挑戰之後，百度才能夠為整個行業輸出一份技術滿足要求、穩定可靠的高精地圖產品，車企以及自動駕駛客戶才能使用上這樣的高精地圖服務。
據悉，百度目前已公布高精地圖主要為面向 L2+ 高級輔助自動駕駛或 L3 級自動駕駛車輛所使用的場景，涵蓋了高速公路和城市主要環路；同時，百度也在同步生產和製造城市道路（包含十字路口、紅綠燈、交叉口類等複雜道路環境）的高精地圖，例如，百度 L4 級自動駕駛測試車輛目前在亦莊、海澱以及國家公開的測試示範區上路運行；此外，百度針對園區內或停車場等特定自動駕駛場景的高精地圖也處於可以應用的狀態。
拿下高精地圖審圖號，助推商業化落地
當然，還有一點不能忽略的就是政策法規的要求，因為地圖數據產品受國家監管，依據中國的相關法規，地圖取得審圖號是地圖公開的必要前提。而百度也在這方面邁出了比較關鍵的一步。
此前，百度在自然資源部地理信息管理司的指導下，與中國測繪科學研究院聯合開展了地圖保密處理技術測試，成功優化了自動駕駛地圖數據與車端定位數據的匹配精度。3 月 27 日，百度正式獲得由中華人民共和國自然資源部籤發的自動駕駛高精度地圖的審圖號 GS（2019）1391 號，百度成功被納入高級輔助駕駛地圖審核試點。
據了解，獲批的高精地圖數據是全要素的高精地圖，其數據內容包括：全車道信息、車道級信息、道路信息、道路屬性信息、道路標識要素等。顧維灝表示，高精地圖的屬性和要素還會持續發生變化，百度拿下的審圖號意味著在當前這個階段其高精地圖得到了國家的批准和認可，若客戶需要更多的屬性、數據，則需要國家再進行一次審核。
拿下高精地圖審圖號，意味著百度用於更高級別自動駕駛功能的高精度地圖在未來獲得法規許可方面將更加得心應手。
百度的高精地圖客戶群
因為百度 Apollo 平臺的開放屬性，百度高精地圖作為平臺產品之一，自推出以來，吸引了大量汽車廠商、傳感器、晶片等上下遊企業加入，諸如寶馬、福特、現代、英偉達、英特爾、微軟、博世、大陸、QNX 等，生態合作夥伴囊括了汽車產業鏈的上下遊。
也因為擁有一套完備的高精地圖製作、發布系統，百度高精地圖才得以在平臺級能力以及產品化能力的加持之下，收穫到一批商業化客戶，這其中包括現代、廣汽、長城、比亞迪、奇瑞、大邁等車企，均與百度進行了商業化定點合作。據不完全統計，百度是目前擁有商業化客戶最多的高精地圖廠商。
顧維灝稱，百度一直將高精地圖看作是保證自動駕駛安全的一項重要的內容和服務，最關鍵的就是要保證其新鮮度以及可持續性，這樣才能服務好車企以及自動駕駛企業。
更高技術標準，更精量產之道。無論是被「科技冬奧專項」選為獨家的高精地圖技術服務方，還是以往已經拿下的商業化訂單和未來要構建的高精地圖商業化矩陣，都表明百度在眼下這場「高精地圖落地之戰」上取得了聲量和數量上的優勢，這為其未來取得在口碑和收入上的優勢打下了基礎。
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