目前自动驾驶早已沦为人工智能领域发展的最重要方向之一，而低精地图经常被称作自动驾驶的“千里眼”。那么高精度地图与传统地图比起有哪些有所不同？“与传统导航系统地图比起，低精地图不仅要准确地理解车道模型、道路部件、道路属性等，还要明晰地辨别出有道路交通堵塞情况、施工情况、否有交通事故等动态交通信息。”长凳科技创始人兼任CEO刘骏向记者展出了近期的研发成果，眼前的低精地图，不仅呈现了基础地图的道路形状、坡度、曲率、铺设、方向等信息，在车道线类型、车道宽度、路边地标、防护栏、道路边缘类型等方面也都有详尽的数据标示。

简单场景较慢收集信息道路动态动态改版从港珠澳大桥宣告通车到生产出有一份低精地图数据，意味着用了24小时。数据的较慢准确收集是已完成低精地图的第一步。“没收集的数据，机器什么都做不了。低精地图就依赖收集的数据生产出来。

近期研发的收集软件，可以协助收集员解决问题很多的问题。”长凳科技高级产品经理邹洋讲解，目前的收集设备在技术的研发递归上更为灵活性很快，规模化拓展配备和较慢收集制作的能力也更加强劲、地图数据改版的速度更加慢。甚至于险恶天气情况下的数据采集也并非难事。如果场景明亮什么都看到，比如在隧道里怎么办？“面临简单的立交桥、没GPS信号的超长隧道等，我们的自动化技术仍然可以自动分解路灯、指示牌等基础设施，道路标志，甚至是道路上的虚线。

有了这样非常丰富的道路信息，自动驾驶车辆在具有‘天下第一隧’的秦岭终南山隧道中也能安全性行经。”邹洋讲解。

但对于低精地图来说，一张地图已完成绘制交付给，并非代表结束，而是地图更新闭环的开始。“假如一张低精地图无法确保持续改版，那么因信息迟缓而带给的安全性风险不会持续增高。低精地图的已完成必须经过外业工作人员收集数据，再行由内业工作人员做到更进一步处置，最后通过一系列算法改版至地图中。”邹洋说道，面临大大变化的道路信息，在地图内容改版方面，长凳科技使用有所不同智能信息源互相检验的方法来提升可信度，保证低精地图的持续改版。

AI技术产生科学知识数据“一草一木”清晰可见如今在低精地图领域入局企业众多，其中少有互联网巨头，但在这个新兴的战场中，核心技术才是至胜关键。低精地图的核心技术之一就是在自动化处理过程中充分运用了人工智能技术，通过对有所不同城市场景，有所不同道路场景的深度自学和模型训练，构成大量的科学知识数据，通过人工智能系统全自动已完成辨识、特征点萃取、精准测量以及车道网络拓扑的建构。

长凳科技产品总监孙旭向记者展出了大量城市如北京、上海、广州等有所不同场景的低精地图。在这些低精地图中，道路上的各种地物，还包括车道线、地面标志，交通标志等道路设施的精准方位信息和语义信息在长凳低精地图中都获得了原始、精确的展出。在北京东五环的几座立交桥的低精地图中可以看见整个道路的形态，还包括道路上每一个车道线，甚至每个车道线的接续和中止点都被表达出来了。

“立交桥一般来说是在研究无人驾驶技术中十分有挑战的一个地方，因为一个立交桥一般不会有十几个道路的支行点，比如道路分叉点、主路入匝道、匝道入主路等。每个立交桥都非常复杂，每个分析点都是我们通过多次收集才能已完成。”孙旭说，通过AI的自动化处置技术，在展出的低精地图中，可以看见地图中某种程度传达了道路的形态，而且每一根车道线，每一个分起点的方位都准确的表达出来，这样无人驾驶汽车在车辆变化、道路变化、车道追随的时候，都可以获得精确的决策信息。

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