四维图新CTO戴东海：自动驾驶时代，车载芯片将成为核心

社交、出行、O2O，都是基于LBS位置服务，地图的作用不可或缺。

而在自动驾驶时代，高精度地图的作用举足轻重，它比普通导航用的电子地图精准度更高。尤其是在特殊天气和道路条件下可能发生失效或误判。此时高精度地图的辅助是非常重要的，它能让车辆提前预判对前方道路及环境，也是自动驾驶双重可靠性的保障。

四维图新CTO戴东海博士对雷锋网 (公众号：雷锋网) 表示：「地图在自动驾驶里面的作用非常重要，原因就是它是一个物理世界在机器中的一个电子化的反应，在这个基础上所有的规划、动作和决策，都是在动态的高精度的环境下去执行的。」

也就是说，所有自动驾驶的行为都是结合地图和位置实现的。戴东海告诉我们，感知是第一位的，感知之后，就需要依赖于 人工智能 和地图来实现。 人工 智能 加上地图才相当于自动驾驶两大核心支柱 。对于自动驾驶而言起码要达到厘米级精度。

他认为目前市场上的导航地图、地图产品，从精度，从详细度，「作为自动驾驶肯定是不够用的。」

戴东海介绍，自动驾驶Level2、Level3主要是高速路段的自动驾驶，到了Level4开放区域以后，面对的是城市内的各种道路。而城市内道路则要面临各种复杂环境，数字地图就要把它所有的物体最大程度展示出来，然后放在自动驾驶上。但自动驾驶要求的精度更高，它是厘米级精度，导航地图是5到20m的精度。前者对开发人员、国家安全等方面挑战相当大。

高精度地图发展之路

此前特斯拉发生事故，原因之一是自动驾驶并没有和城市智能交通管理系统结合，也没有使用高精度导航地图数据。那个场景属于Level4的一个场景，而特斯拉具备的能力实际上只在Level2左右。

据戴东海介绍，依据四维图新的时间表：

• 今年6月份的时候他们已经具备支持Level2全国高速公路网覆盖的数据和产品，达到量产的能力；

• 2017年中期会出Level3（高速到高速），也是国内全高速公路网覆盖的产品，2017年中期可以达到量产的程度；

• 到2019年初左右，他们会提供主要城市的Level4级别的地图数据。

而这个时间表，提供的数据主要依靠于四维图新自己的采集车去完成。

但实际上对于自动驾驶的要求而言，数据不能像传统地图制作那样分批次采集。定期一季度或者每个月为用户提供一次地图，这无法满足实时的自动驾驶需求。

戴东海说， 自动驾驶到了Level4以后，所有的路面和道路，还有实时的信息都要能够实时反馈回车里面去 。实际上，Level 4不会再完全依赖四维图新的采集设备，而是更多依赖于路上行驶的汽车。

目前，四维图新与汽车厂商合作的方式是：当车辆在使用四维图新的地图时，车内的系统会将那些支持ADAS传感器，以及对路况、环境感知的数据传输给四维图新的服务器。所以四维图新可以与汽车厂商共同打造一个完整的闭环。

四维图新目前建立了多个人工智能实验室，包括 智能驾驶 实验室、深度学习实验室，未来导航引擎实验室，还有云服务平台4个方向。 

此外，四维图新有几大的部门单元，所有研发出来的成果，会通过车辆给各个车厂落地。通过深度学习支撑地图技术的更新换代。他们现在已经在北京和上海做了前期的准备和部署，传统地图和高精度地图的数据采集大小接近1:1，完全在可承受范围之内。

未来业务规划：提供数据服务

在四维图新未来的业务发展规划方面，戴东海认为「虽然移动网络很快到5G，数据量、通信量都会很快，但是这种决策移动网络无法保证，所以很多最关键最核心还是在车体本身去做，前装基础的数据这是必须的。」

他说，我们提供数据给车厂时候就已经表明，我们接下来支持的自动驾驶数据不再是一个数据产品，而是一个数据服务。

据戴东海介绍，高精度数据现在有2个主要流派：

• 以Google这些激光雷达传感器为主的流派。它的高精度地图就是点云，数据量很大，车厂对这个方案目前无法落地和量产，只能做科研以及小范围的实验。但是Google它做到Level4，这是它比较厉害的地方。

• 另外一个阵营是Mobileye，在量产车上，Mobileye现有摄像头产品可以分布式收集和更新地图数据，其高精度地图技术称作REM，Road Experience Management。但它的问题是，做出来的地图只能用于自己的传感器。

两大阵营各自的缺点和优点，而四维图新想做的是将高精度数据产品化，与传感器无关。这意味着不管是激光点云还是视觉传感，一版数据可以通吃。四维图新制作的产品，针对这两种传感器，在各种技术解决方案中给车厂很大的灵活度。戴东海说，不管用哪种传感器，整个构架的逻辑、解决方案，可以持续的延用。

四维图新的发展之路，正如戴东海所说，现在的四维图新要打造一个生态链，比如收购芯片厂商联发科的子公司杰发科技。不仅是产生数据，四维图新要打造的是一个基于数据之上的服务。

四维图新计划从数据之上提供到整个 车联网 服务里含所有的混合导航。在大数据后台云服务产业链上，他们往下延伸，集中到硬件、芯片。这种角色与英特尔的CPU类似， 戴东海认为，在自动驾驶领域，车载芯片将会成为一个核心领域。显然，四维图新想通过打造智能芯片，将软、硬件融为一体实现全产业链的竞争。

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