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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