高精地圖的繪制并不難，問(wèn)題在于成本。難的是如何理解環(huán)境發(fā)生的變化，并做出快速精準(zhǔn)的判斷，并與車(chē)輛進(jìn)行及時(shí)通訊。當(dāng)然，短期內(nèi)如何商業(yè)化，也是一大問(wèn)題。

圖片來(lái)自“123rf.com.cn”

高精地圖的繪制并不難，問(wèn)題在于成本。難的是如何理解環(huán)境發(fā)生的變化，并做出快速精準(zhǔn)的判斷，并與車(chē)輛進(jìn)行及時(shí)通訊。當(dāng)然，短期內(nèi)如何商業(yè)化，也是一大問(wèn)題。

在絕大多數(shù)人眼里，高精度地圖是高級(jí)自動(dòng)駕駛的核心使能技術(shù)之一。開(kāi)發(fā)這類地圖是一項(xiàng)浩大的工程，需要在資金和人才方面進(jìn)行巨大的投資。

在傳統(tǒng)地圖中，盤(pán)山公路上的黃色標(biāo)志表示前方有蛇形彎道，這很難如實(shí)地反映詳細(xì)道路狀況，但卻可以向駕駛員傳遞一個(gè)簡(jiǎn)單的信號(hào)：準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)彎道。

幾個(gè)世紀(jì)以來(lái)，地圖最本質(zhì)的作用從未改變：指導(dǎo)人類從A地到達(dá)B地。不難想象，有時(shí)過(guò)于詳盡的地圖也會(huì)礙事。加州初創(chuàng)公司Deepmaps首席運(yùn)營(yíng)官羅偉(音)表示：“你不需要過(guò)多細(xì)節(jié)，細(xì)節(jié)過(guò)多反而可能讓人迷惑。”羅先生此前曾在谷歌地圖擔(dān)任產(chǎn)品經(jīng)理。

然而，在為用戶提供信息的同時(shí)，地圖公司也同時(shí)指望用戶能夠幫自己補(bǔ)充許多缺失的部分，并時(shí)刻對(duì)變化做出反應(yīng)。畢竟，地圖的用戶是人類，地圖和語(yǔ)言一樣，是連接人類思維的橋梁符號(hào)。

自動(dòng)駕駛時(shí)代的地圖繪制

然而，這種情況正在改變。作為地圖學(xué)中的最新領(lǐng)域，專為自動(dòng)駕駛汽車(chē)?yán)L制的地圖面對(duì)的則是一類完全不同的用戶：軟件程序。與人類駕駛員不同，導(dǎo)航系統(tǒng)需要的是細(xì)節(jié)，每一條曲線、每一個(gè)凸起的路沿、每一條車(chē)道，每個(gè)細(xì)節(jié)都至關(guān)重要，而且必須達(dá)到厘米級(jí)精度。除此之外，更具挑戰(zhàn)性的是，自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)必須有能力判斷各種未知情況，并作出相應(yīng)改變。

比如，假如有棵樹(shù)倒在路上，導(dǎo)航系統(tǒng)則該如何繼續(xù)提供指引?對(duì)于人類駕駛員，這根本不是問(wèn)題，不過(guò)是抱怨幾句，然后換條路而已。但大多數(shù)軟件在面臨類似的情況時(shí)都需要非常詳細(xì)的指導(dǎo)，否則根本不知道作何反應(yīng)。

如今，新型地圖已經(jīng)成為自動(dòng)駕駛行業(yè)中的基礎(chǔ)技術(shù)之一，地圖行業(yè)也由此開(kāi)始崛起。畢竟，車(chē)輛最本質(zhì)的功能是將人或貨物運(yùn)送至目的地，而地圖可以幫自動(dòng)駕駛車(chē)輛確定自身位置以及如何到達(dá)目的地，與現(xiàn)實(shí)世界建立聯(lián)系。

新型地圖需要對(duì)城市中的每一條小街小道都進(jìn)行精確的三維記錄，這本身沒(méi)有什么難度。但更重要的是，我們還需要人工智能(AI)技術(shù)，協(xié)助車(chē)輛判斷行駛路線上可能出現(xiàn)的各種情況，并作出適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)，而且通常需要在幾分之一秒內(nèi)完成。

如今，在自動(dòng)駕駛汽車(chē)發(fā)展如火如荼之時(shí)，新一代地圖的繪制已然成為了一項(xiàng)龐大事業(yè)。其中的參與者不僅包括地圖行業(yè)巨頭谷歌Waymo，還有很多初創(chuàng)公司，比如拿到風(fēng)投的美國(guó)公司DeepMind和Carmera，以及由戴姆勒(Daimler)、大眾(Volkswagen)和其他多家汽車(chē)制造商投資的歐洲領(lǐng)先地圖供應(yīng)商Here Technologies。最終，在競(jìng)爭(zhēng)中勝出的公司將有機(jī)會(huì)運(yùn)行一個(gè)全球地理平臺(tái)，追蹤并指導(dǎo)地球上大部分車(chē)輛的行駛。卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人系教授John Dolan表示：“這是一個(gè)非常熱門(mén)的研究領(lǐng)域。”

如何應(yīng)對(duì)變化

對(duì)于針對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的地圖繪制而言，最大的挑戰(zhàn)在于如何應(yīng)對(duì)變化?！笆聦?shí)上，(自動(dòng)駕駛地圖)必須是4D的?！盌eepmap公司的羅偉Wei Luo 表示：“也就是傳統(tǒng)三維外加時(shí)間維度?！睘榱嗽诘貓D中融入時(shí)間維度，所有系統(tǒng)都必須通過(guò)某種方法來(lái)收集最新數(shù)據(jù)，而且必須保證這些數(shù)據(jù)的實(shí)效性和可靠性。Waymo等公司選擇利用自己自動(dòng)駕駛車(chē)隊(duì)上的傳感器，其他公司則傾向于采用「眾包」的思路，也就是利用其他車(chē)輛上裝載的激光雷達(dá)和各種傳感器。

一旦傳感器就位，并開(kāi)始傳回報(bào)告流，數(shù)據(jù)收集部分的工作就很簡(jiǎn)單了?！澳憧梢詮囊粡埿畔⒇S富的基礎(chǔ)地圖開(kāi)始?！奔~約初創(chuàng)公司Carmera創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Ro Gupta表示：“這并不簡(jiǎn)單，但從某種程度上來(lái)說(shuō)已經(jīng)不是問(wèn)題了?！?/p>

事實(shí)上，真正構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)的正是大量數(shù)據(jù)本身。羅先生表示，每輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)每小時(shí)大約可以產(chǎn)生1PB的導(dǎo)航數(shù)據(jù)，這非常龐大，相當(dāng)于2的50次方字節(jié)。軟件必須對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，并從中找出有意義的片段，然后「決定」是否采取行動(dòng)及采取何種行動(dòng)。這將帶來(lái)非常龐大的認(rèn)知工作，需要人工智能技術(shù)的深入?yún)⑴c。

在最初階段，單單識(shí)別變化就已經(jīng)是一個(gè)挑戰(zhàn)了。隨著海量數(shù)據(jù)的不斷涌入，基礎(chǔ)地圖將持續(xù)確認(rèn)各種信息匹配無(wú)誤。停車(chē)標(biāo)志?沒(méi)問(wèn)題。左轉(zhuǎn)車(chē)道?也沒(méi)問(wèn)題。

然而，世界常會(huì)有新的變化，比如街角處的一棵松樹(shù)沒(méi)有了，出現(xiàn)了一片空地。系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)這些變化，但這個(gè)變化是否比落葉或水洼的出現(xiàn)更重要?人類駕駛員想都不用想，就會(huì)立刻認(rèn)出某片空地上停了一輛卡車(chē)。但軟件系統(tǒng)卻缺乏人類的這種經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)，因此必須通過(guò)更多線索才能進(jìn)行判斷。觀察結(jié)果有更多的數(shù)據(jù)支持嗎?類似大樹(shù)這樣的目標(biāo)曾有多少次消失不見(jiàn)呢?這種情況是否會(huì)造成任何事故或其他麻煩?會(huì)影響交通的通暢嗎?

在應(yīng)對(duì)變化時(shí)，時(shí)間至關(guān)重要。一種符合邏輯的做法是通過(guò)對(duì)傳感器車(chē)輛進(jìn)行編程，使其僅在檢測(cè)到與基礎(chǔ)地圖出現(xiàn)不符的情況時(shí)才進(jìn)行報(bào)告，從而大幅減少數(shù)據(jù)通信量及相關(guān)延遲。如果Broad Street大街上的三條車(chē)道一切如故，那又何必再報(bào)告一些沒(méi)用的信息，給系統(tǒng)增加噪聲呢?Carmera的Gupta表示，不過(guò)，問(wèn)題在于我們可能會(huì)忽視掉一些未被察覺(jué)的變化。他說(shuō)：“因而可能會(huì)丟失一些假陰性指標(biāo)。”

是否連“云端”?

此外，新型地圖的更新還牽扯各種各樣的數(shù)據(jù)管理問(wèn)題。例如，哪些地圖數(shù)據(jù)應(yīng)交由車(chē)輛自己解讀，又有哪些應(yīng)該上傳至基于云的人工智能系統(tǒng)進(jìn)行判斷?

從一方面，云可以同時(shí)從多個(gè)來(lái)源接收信息，將其與歷史模式進(jìn)行匹配，并提供更多的智能功能。然而，盡管超高速5G蜂窩網(wǎng)絡(luò)預(yù)計(jì)將在三年內(nèi)得到普及，但數(shù)據(jù)的傳輸依然無(wú)法避免延遲問(wèn)題。更重要的是，由于網(wǎng)絡(luò)連接很難得到100%的保證，因此自動(dòng)駕駛汽車(chē)也必須配備車(chē)載系統(tǒng)，從而具備在不聯(lián)網(wǎng)的情況下對(duì)變化進(jìn)行判斷，并做出適當(dāng)反應(yīng)的能力。

在早期階段，大多數(shù)地圖公司都會(huì)選擇將部分區(qū)域當(dāng)作樣本，進(jìn)行新型地圖開(kāi)發(fā)。很自然，很多公司都把精力集中在正在進(jìn)行自動(dòng)駕駛測(cè)試或已經(jīng)開(kāi)始提供相關(guān)服務(wù)的區(qū)域。比如，Waymo和Deepmap均在亞利桑那州和加利福尼亞州的部分地區(qū)投入了很大精力。

Carmera則已經(jīng)與一些貨運(yùn)公司簽訂了合作協(xié)議，目前正在與紐約、舊金山和佛羅里達(dá)州的老年村進(jìn)行地圖建模，而這些地區(qū)都是其合作伙伴正在提供自動(dòng)駕駛穿梭巴士服務(wù)的區(qū)域。Here Technologies公司則是一個(gè)例外，這家公司憑借與多家主流歐洲汽車(chē)制造商的關(guān)系，可以通過(guò)這些制造商出售的數(shù)十萬(wàn)輛汽車(chē)上的傳感器，收集歐洲和北美地區(qū)的匿名數(shù)據(jù)。

現(xiàn)階段的營(yíng)利也很重要

對(duì)于一些獲得風(fēng)投的創(chuàng)業(yè)公司而言，業(yè)務(wù)發(fā)展的時(shí)機(jī)也非常重要。盡管這些公司現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始大量砸錢(qián)，但全自動(dòng)駕駛汽車(chē)(也就是SAE 4級(jí)和SAE 5級(jí)自動(dòng)駕駛汽車(chē))的廣泛普及可能要到十幾年以后，甚至更久。因此，這些創(chuàng)業(yè)公司也在為他們的下一代地圖尋找過(guò)渡期的市場(chǎng)。HereTechnologies產(chǎn)品營(yíng)銷經(jīng)理Mattew Preyss提問(wèn)到：“在過(guò)渡期中，我們?cè)撊绾卫眠@些數(shù)據(jù)來(lái)幫助駕駛員?”

Preyss表示，下一代地圖將為Waze、谷歌地圖及TomTom等當(dāng)下主流導(dǎo)航服務(wù)提供有力補(bǔ)充，時(shí)時(shí)為駕駛員提供最新路況和路線修正信息。更重要的是，這些地圖還可以提供如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)或?qū)ふ臆?chē)位等一系列全新服務(wù)，以音頻和畫(huà)面的形式為駕駛員提供詳細(xì)的路線信息。與以往一樣，只要同時(shí)牽涉人類駕駛員和地圖，我們就必須面臨一個(gè)永恒挑戰(zhàn)——如何讓地圖為駕駛員提供更多有用信息，但同時(shí)剔除可能分散駕駛員注意力的細(xì)節(jié)。

現(xiàn)階段，讓人類駕駛員繼續(xù)參與新型地圖繪制還有一個(gè)重要作用——地圖本身可以學(xué)習(xí)人類駕駛員是如何對(duì)數(shù)據(jù)做出反應(yīng)的，進(jìn)而將更多人工智能處理能力分配在行車(chē)路線的中需要車(chē)輛立即做出反應(yīng)的重大變化上。在未來(lái)十年中，我們?nèi)祟愸{駛員也將“教導(dǎo)”導(dǎo)航系統(tǒng)，使其真正做好取代我們的準(zhǔn)備。