我們都知道，傳感器和高精度地圖是其中兩個*的基礎要素。隨著自動駕駛等級增加，對高精度地圖的數據供應商們有了更多要求。那么高精度地圖又是通過什么方式采集的呢？
在高德位于昌平的數據中心，這些問題得到了解答。
兩種不同的采集車
高德汽車大客戶業務總、自動駕駛技術專家阿榮告訴我，高德計劃在今年底完成超過28萬公里的全國高速自動駕駛級別(HAD)高精度地圖的制作，以及全國國道/省道的ADAS級別高精度地圖數據采集；2017年底，ADAS級別數據擴展到超過30個城市主干路，HAD級別向國省道和主要城市內部擴展。
PS：ADAS級別高精度地圖精度大約在50cm級別;HAD及以上高精度地圖精度大約在10cm級別。
為了獲取這些數據，高德目前有兩種采集車，分別用于采集ADAS及HAD精度要求的高精度地圖數據。
用于采集ADAS級別高精度地圖數據的采集車，車頂安裝有6個CCD攝像頭。其中5個攝像頭以圓形環繞，頂部一個單獨的攝像頭，每個像素都是500萬，總計3000萬像素。車內副駕駛的位置有用于采集數據的顯示屏，機箱在后備箱位置，用于儲存和處理數據。
而用于采集HAD級別高精度地圖數據的采集車，頂部則是通過裝配2個激光雷達(位于后方)和4個攝像頭(兩前兩后)的方式來滿足所需要的10cm級別精度。兩種方案搭配，能夠完成標牌、障礙物、車道線等道路信息的三維模型搭建。高德的工作人員告訴我，這輛車的造價超過了800萬人民幣，上面搭載的RIEGL三維激光掃描系統也是目前級別zui高的產品。
當然，這兩種車采集到的數據只是作為基礎。道路信息是不斷更新的，并且，隨著自動駕駛程度的提高，會對實時性有更高要求。
利用眾包的力量 高精度地圖數據的采集如果只靠采集車完成，需要投入的精力顯然太大。畢竟采集只是*步，后續的更新維護同樣重要。
高德給出的解決方案是通過自身和眾包的方式同時進行。自身不用多說，高德采集車的數量會不斷增加，覆蓋范圍也會逐漸往更具體、復雜的道路覆蓋。
除此之外，阿里的菜鳥物流車、神州專車等半社會化的商用車也會成為高精度地圖數據的采集源。而高德的高精度地圖數據，也可能會優先應用在物流、環衛等路線較固定的商用車場景中。
UGC也會是高德的高精度地圖數據來源。在高德的計劃中，未來會有很多類似后視鏡、行車記錄儀等帶攝像頭的后裝硬件，都能向高德回傳帶有道路數據的照片，作為高精度地圖數據的補充。
除此之外，車輛上逐漸增加的傳感器，包括激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、陀螺儀、雨水傳感器等，都能夠回傳包括道路狀況、天氣狀況等高精度地圖必須的信息。
當然，這需要高德本身有處理這些數據的能力，目前他們也在進行基于圖片數據分析的深度學習（例如路牌、限速等標識的自動識別），并且已經取得了大量數據。隨著樣本量的增加，識別精度也會不斷提高。
通過自身
＋第三方的數據結合的方式，高德想要盡可能提高高精度地圖的度及實時性。目前來看，這確實是一個不錯的想法。不過想要真的實現的話，還需要有更多的投入，包括技術、資本等等。
