电子地图发展迅猛，是车联网智能服务不可或缺的重要支撑，在车辆导航中，电子地图是车载导航数据基础，在车联网服务，电子地图是车联网服务关键环节，在无人驾驶中，电子地图是无人驾驶核心技术。自动驾驶技术路线由弱地图模式向强地图模式转变，从而智能汽车与自动驾驶地图也在转变，不同级别的自动驾驶对地图有不同的内容和精度要求，对高级别自动驾驶L4和无人自动驾驶L5，自动驾驶地图是必备的。
在“中国自动驾驶高精地图产业发展创新大会”中，我们请到了来自清华大学的车辆与运载学院助理研究员姜昆先生，为我们讲解了自动驾驶地图技术及标准体系的研究进展及探索。
首先姜总为我们讲解了国内外自动驾驶地图的进展。国外自动驾驶地图进展：国外通过激光雷达+摄像头、3D影像、人工智能等多种方式采集更新高精度地图数据，已经开始测试无人驾驶汽车，商业化合作模式呈现稳定增长趋势，但对高精地图地图标准化还需要不断探索。国内自动驾驶地图进展：国内主流图商采集设备通过自制或购买成熟设备自采并上传制作高精地图，自动驾驶地图格式尚未统一，暂未建立合作采集平台。主流图上采集进展目前基本相同，基本完成30万公里高速路采集，预计2020年左右完成城市道路采集。初创公司以众包制图为主。
高精地图技术的发展促进了测绘技术的变革，传统地图是人力和资金密集，以人力加工为主，高精度地图则以人工智能几乎自动化加工处理为主。
然后姜总为我们讲解了传统地图和自动驾驶地图的区别：在数据内容中需要更加的丰富性，传统地图是为驾驶员提供导航信息，而自动驾驶地图是以无人驾驶车为对象。在数据精度上需要更加的精确性，传统地图是梗概信息，精度要求低，而自动自动驾驶地图需要三维重建，精度要求高。在数据时效中需要更加的动态性，传统地图是以静态地图信息为主，而自动驾驶地图需要天气、交通、路面、路障物等动态信息。在数据应用中需要更加智能化，传统地图只参与路径规划，而自动驾驶地图则是感知、决策、控制全程参与。随后向我们展示了自动驾驶地图的技术过程。
最后姜总为我们讲解了自动驾驶主流技术路线和实践案列以及目前国家对自动驾驶地图的相关政策。在自动驾驶主流技术路线中，主要分为矢量地图技术路线、感知地图技术路线和矢量+感知技术路线3个技术路线。矢量地图技术路线：从数据采集、加工处理到数据发布，将地图数据储存为一个完整的空间数据库。感知地图技术路线：通过传感器（视觉、激光）+算法众包生产地图。基于不同的传感器生成对应的感知地图，能够快速被汽车理解，对于自动驾驶高精度定位具有关键作用，主要分为激光雷达、摄像机和毫米波雷达3大类。矢量+感知技术路线：图商与智能传感器厂商合作，感知图层作为矢量地图的补充，同时作为矢量地图众包更新的主要数据来源。
出于国家安全的考虑，我国现行法规政策对于自动驾驶地图数据采集、要素表达数据加密、数据更新、审图、发布、成果保密等方面做了诸多规定。在加密上：我国自动驾驶地图参照导航电子地图法规进行管理，需按规定加密。在保密上：自动驾驶技术试验、道路测试的地图数据不得超出范围的人员接触。在表达限制上：不得表达道路坡度、曲率半径、平面坐标、高程等。在资质限制上：高精度地图的绘制必须具有导航电子地图资质单位来承担。
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