原標題：這個曾無創(chuàng)業(yè)者問津的無人駕駛百億細分市場, 正被一些破局者悄然占領

2016 年，Google 無人車項目在開始受到外界越來越多商業(yè)化質疑的同時，也遭遇了長達 10 個月的人事震蕩。那一年，選擇離職的大批骨干員工，如今很多已成為當下無人駕駛圈中明星技術公司的創(chuàng)始人，與 Google 無人車最強勁的對手。

如果細分他們當年在 Google 的所在部門，你會有一個發(fā)現： 這些人幾乎來自兩個項目，一個是無人車，而另一個則是地圖。

實際上，機器人專家 Chris Urmson 在 2008 年被任命為無人駕駛項目 Project Chauffeur 的負責人之前，曾在 2007 年的街景項目中帶領團隊提前完成了 100 萬英里的道路測繪工作；而后來卷入 Google 與 Uber 技術機密糾紛的核心人物 Anthony Levandowski，也曾是街景項目的骨干成員。

甚至曾有外媒評論說，無人駕駛汽車看起來更像是谷歌地圖團隊孵化出來的一個項目。

這個團隊在當時被全公司稱為「美國街道的最大真相發(fā)現者」，因為他們在政府提供的原始數據基礎上，不斷主動添加利用測繪車采集的更為詳細的地理信息。

而直到現在，大部分人才意識到，一幅標有「車道線、坡度、甚至是一塊高度約 10 厘米凹坑」的詳細地圖信息對無人駕駛汽車的重要性。

「無人駕駛汽車的未來取決于高質量的地圖?！?/p>

福布斯雜志的這句評論并沒有夸大，其「超強的存在感」來源于無人駕駛的一個特性： 既消耗數據（燃料），也生產數據（收集信息）。

舉個例子，一輛無人車即便安裝了各類傳感器與軟件工具，也需要經歷「冷啟動」階段。但好在機器們都具備「蜂巢思維」這個優(yōu)點，把另一輛汽車上收集的數據記憶完全移植到另一輛車的「大腦」中，是一件分分鐘能做到的事情。

而那些配置好的視覺傳感器與計算機視覺系統(tǒng)，又在無人車按照高精地圖進行定位、導航以及規(guī)劃路線的同時，精準捕捉周圍環(huán)境特征，不斷補充、校正與更新高精地圖背后的龐大數據庫。

另一方面，即便近年來視覺傳感器與深度學習軟件的性能有了大幅提升，汽車操作系統(tǒng)的可靠性逐漸從地圖數據存儲轉移到實時場景識別。

但從安全冗余角度考慮，一旦識別反應慢了幾拍或者操作系統(tǒng)的某個驅動器崩潰了…高精地圖（這得先要確保高精地圖這個模塊是隔離的）也能充當一層保護屏障。

這種在無人駕駛汽車上的「多重特殊身份」，使得高精地圖在 2015 年無人駕駛熱浪初起時，便被看作是一個有待崛起的新興行業(yè)，讓資本聞風而動。

實際上，除了 2015 年諾基亞旗下數字地圖品牌 Here 的股權被德國車企聯(lián)盟及零部件巨頭瓜分，2016 年騰訊向四維圖新增資 1.8 億，采用眾包方式采集數據的 ASAS 供應商 Mobileye 以 153 億美元價格被英特爾收購，以及各種數不清的強強合作之外，高精地圖創(chuàng)業(yè)項目的融資頻率在 2017 年形成了一個小高潮。

想用物流車繪制 3D 地圖的 Camera、前特斯拉工程師開創(chuàng)的 lvl 5，在激光雷達測繪方面頗有造詣的 CivilMaps，以開源平臺起家的 Mapbox，都是在 2016 年底至 2017 年期間陸續(xù)斬獲大筆融資。

而反觀國內，雖然百度、高德、四維圖新等普通圖商對高精地圖業(yè)務早有布局，L4 級別以上的無人駕駛技術公司也紛紛表示要自己做高精地圖。

但說歸說，由于涉及到政策、國土安全及前期投入過大等因素，高精地圖市場鮮有成果放出; 而與此同時，針對高精地圖業(yè)務的創(chuàng)業(yè)公司也姍姍來遲，在 2017 年底至 2018 年初才見到一些苗頭。

然而，在我們最近與傳感器硬件公司的接觸中發(fā)現，一些傳統(tǒng)測繪及數據采集軟件供應商與集成商，正在對高精地圖市場蠢蠢欲動。

成本之痛

「我們這段時間見了一些圖商，他們說因為無人駕駛對高精地圖的需求很迫切，讓他們又重拾了對地圖的『敬畏感』。」數字綠土的 CTO 趙寶林很感慨。

這家一直在林業(yè)、電網等傳統(tǒng)領域做無人機測繪采集處理軟硬件產品的公司，2017 年卻被越來越多的圖商找上門來，他們都提出了針對高精地圖的應用采集需求：

「一個很明顯的趨勢是，除了互聯(lián)網圖商，機載導航方面的圖商也在紛紛向高精地圖轉型。他們需要在無人機或者車上安裝一套新的采集軟件及硬件配套設施，才能更高效得把城市道路信息采集下來?！?/p>

其實直接復制無人機的那套數據采集系統(tǒng)，并無不妥。

當前市場大部分高精地圖采集方案，實際上就是把無人機那套直接搬到了車上來。

畢竟用于傳統(tǒng)測繪的數據采集系統(tǒng)，精度通常都要縮減至 5 厘米以內這個級別；而目前基于車速剎車距離以及決策響應時間的判定，高精地圖行業(yè)內更為認可的相對誤差精度為 20 厘米。

以古文物的三維重建為例，這些實物對于細節(jié)的要求更高，包括數字綠土在內的傳統(tǒng)測繪解決方案廠商，通常會用 1~2 毫米測距誤差的激光雷達。

這樣高精度的激光雷達用到車上，從效果上來說自然沒有問題，但很顯然，高端的傳感器，其價格也一定不菲。

「像我們這一套無人機激光雷達點云采集軟硬設備，售價在百萬級。

而且掛在無人機上意味著少數設備就能覆蓋很大面積，對采集頻度的要求沒有那么高；但車載方案覆蓋的面有限，而且細節(jié)要求更多，甚至需要每時每刻都要發(fā)揮作用。

還有在質量方面，無人機或者大飛機上的探測條件沒那么苛刻（苛刻的話選擇不去作業(yè)就好了），即便遇到顛簸也是平滑地緩沖，對硬件質量的要求沒那么高。

但在車上，就需要硬件達到全工況的適應性，所以激光雷達必須是非常工業(yè)級的產品。

因此，成本就這樣上來了?！冠w寶林說出了當下創(chuàng)業(yè)公司，甚至圖商都難以做通高精地圖的最大痛點之一。

根據長江證券提供的一份 2017 年報顯示，由于地圖數據的采集與維護占固定成本絕大比重，因此高精度地圖是一個資金密集型的行業(yè)。如果沒有穩(wěn)定市場份額與良好的盈利面，就無法與那些具有先發(fā)優(yōu)勢且規(guī)模較大的對手進行競爭。

而又據《汽車商業(yè)評論》在 2016 年的報道，高德高精地圖測繪采集車的單輛成本就高達 800 萬人民幣，且僅擁有 6 輛（截止報道時間）。

「不像國外，國內的很多圖商，特別是互聯(lián)網圖商，都是免費的。再去專門做高精地圖，如果不是像百度有其他業(yè)務線支持，其實很難承受這樣一個數據采集成本。

圖商的困難在于，這個價格如果想批量買或者進行市場普及，他們根本承受不起?！?/p>

然而，即便高精地圖的生產與維護成本讓人難以想像，但這卻正是其市場價值所在。

對于想跨過這道價格門檻的公司來說，只有唯一一個理論層面可行的解決方案：用相對低成本的傳感器和高性能的軟件，把這個東西解決掉。 這意味著，想解決價格門檻，就要克服另一個門檻——基于激光雷達點云的三維特征提取。

門檻中的門檻?

據趙寶林透露，即便采集了影像和點云數據，距離輸出高精度地圖，還是有一定的差距。

「從數據到地圖，還有很長一段路要走，最關鍵的是三維特征提取的準確性、精度和效率，畢竟，高精地圖有太多關乎安全的車道線、信號燈和交通設施要處理，這里需要強大的軟件技術支持?！?/p>

「引入激光雷達的無人駕駛方案中，有些并未發(fā)揮激光雷達的全部價值，通常只用于動態(tài)目標的快速定位，而目標識別和跟蹤則要依靠影像信息。

尤其是低價位 16 線或 32 線的雷達，本身點云就非常稀疏，這對實時點云處理技術是一個極大挑戰(zhàn)?！?/p>

點云示例：Velodyne 16 線激光雷達的點云效果

但真實情況是，如果要做進一步識別跟蹤，激光雷達本身更具備優(yōu)勢。因為精度更高，而且點云信息本身就包含的幾何關系，相對影像的計算壓力更小，實時性更好。

此外，高精地圖車輛定位方面，基于關鍵特征匹配，也能大大減少高精地圖的數據量級，這意味著傳輸帶寬與數據儲存成本也會隨之降低。

因此，這項基于激光雷達的三維目標精確識別及特征提取技術，被趙寶林看作是當下高精地圖乃至無人駕駛行業(yè)內的一個重要門檻。

「我們的優(yōu)勢就是——在 GPS 信號不好甚至丟失情況下，能用點云匹配技術和 SLAM 把地圖精度保持，還能把物體的三維信息實時提取準確，抽取動態(tài)與靜態(tài)特征，并與決策算法配準?！?/p>

既然是門檻，便意味著商業(yè)價值。

目前，數字綠土除了正在跟一些上下游的硬件公司籌劃開發(fā)一個基于視覺系統(tǒng)的標準件，希望將激光雷達點云數據采集與決策算法打通外，公司也已經簽訂了與幾家圖商的項目合作，為他們解決困難路段的問題。

此外，他們也正在與多家整車廠建立合作關系，包括主流德系車企。

但讓人有些意外的是，趙寶林提到的客戶里，還有幾家明星無人駕駛技術公司的名字。這些明星創(chuàng)業(yè)者也同樣提出了關于用點云提取三維特征的技術需求。

「大家都是想盡可能降低對硬件的依賴吧。除了成本問題，傳感器的性能與決策系統(tǒng)對突發(fā)情況的實時應對能力還沒有到完全被寄予厚望的時候。

當然，做 B2B 生意，公司習慣了幫別人做技術方案但不能報自家名字的要求?！?/p>

此外我們發(fā)現，作為數字綠土的重要投資方，順豐能夠提供給這家創(chuàng)業(yè)公司的應用場景條件也十分優(yōu)渥。

想象一下跑在全國各地的順豐物流車，如果把軟硬件設備「扣」在車上，那地圖作為一種副產品被制造出來，其成本也將大大降低。

高精地圖爭奪者之間的矛盾帶來了更多商機?

很顯然，數字綠土切入高精地圖市場的角度并非「橫沖直撞」（也就是直接做高精地圖），而是巧妙地借助了自己在傳統(tǒng)測繪領域的優(yōu)勢以及高精地圖市場的痛點，先成為向高精地圖圖商及整車廠拿訂單的軟件工具提供商。

這一點與國外的高精地圖創(chuàng)業(yè)公司 CivilMaps 的商業(yè)路徑有些相似——幫高精地圖采集者「減負」。

這家被福特看中的創(chuàng)業(yè)公司，也具備從點云數據中摳出三維物體關鍵特征的能力。

而他們選擇的商業(yè)模式，也是采取眾包方式——與整車廠合作，在車上安裝自己的傳感器軟硬件設備。

「由于在國內會面臨資質問題，而且投入成本高，高精地圖創(chuàng)業(yè)公司不太可能單干，但這不意味著這個市場不能做?！冠w寶林表示，自己從汽車巨頭以及圖商布局高精地圖的動作中，看到的是更多的商業(yè)機會：

「從 Here 的股權變化中就能看出，整車廠都在加持對 here 的控制權。至少我們接觸的每一家整車廠都希望對高精地圖數據有一定的支配力?！?/p>

因為在每一個技術與產品都未成型的早期市場，每個玩家都需要嘗試多條腿走路。

「跟幾家與阿波羅合作的車廠聊，他們其實對數據以及高精地圖的態(tài)度都非常積極?！?/p>

實際上，對于汽車行業(yè)來說，高精地圖不僅僅是無人駕駛汽車必不可少的一部分這么簡單。

一旦無人駕駛生態(tài)最終形成，大家最終搶奪的是終端內衍生的消費能力，而高精地圖，也會成為無人駕駛汽車大軍中一個必要的流量入口。

而這場針對高精地圖激烈的爭奪戰(zhàn)，意味著這項產品即便最后能夠規(guī)?；膊粫薪y(tǒng)一的標準。

雖然目前國內國際似乎正在推動「標準化」這個事情，但趙寶林認為，這僅僅等同于先把三維高精地圖以一種相對結構化的、開放型的特征采集下來，然后再以一種統(tǒng)一格式對高精地圖數據進行存儲管理。

「這只是高精地圖作為一個數據資產，其生產者與運營者之間對交付物判定的一種標準。

你想，我們做一個項目，你交付給我這個東西是一個形態(tài)，但當我要去用的時候，我去換一種形態(tài)。而在使用過程中的事實標準，大家是永遠不會公開出來的?！?/p>

這就像圖商把產品提供給寶馬奔馳，雖然給的都是國際通用標準格式，但上了寶馬的車，就已經完全不是以前的樣子，數據一部分會存儲在云端，一部分會在車上。

而對于高精地圖來說，其作用范圍更大，承擔的任務更重：

既然傳感器實時采集的數據需要被加工后轉到決策系統(tǒng)中進行比配，而每家車廠或科技公司都有自己不同的決策大腦。

那么，這個大腦在決策時用何種特征進行匹配分析更快，一定需要對數據格式做出改動，找到最匹配的模式。

因此，每家都會有自己的壁壘和專利，無一例外。

「這意味著，一種通用格式是絕不可能行得通的?！顾J為，獨一無二的決策系統(tǒng)，決定了每家一定需要獨一無二的高精地圖。

「因此，我們先選擇做一個高精地圖工具提供者?！?/p>

這樣看來，高精地圖市場參與者之間的「大矛盾」，恰恰為像數字綠土這樣在傳統(tǒng)測繪領域積累了豐富經驗的技術方案集成商，以及具備傳感器融合技術優(yōu)勢的無人駕駛公司們，切開了高精地圖市場成本與資質圍欄的一角。

無論如何，對于優(yōu)勝者來說，這將是一個利潤可觀的市場。X

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