阿波罗商业模式初显：江淮采集车加盟，百度构建国内最大高精地图车队

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随着江淮汽车32辆汽车的补充，百度地图高精度地图采集车的数量将达到全国最大规模

百度地图与江淮汽车的合作将不仅局限于高精度地图领域，还将围绕自主驾驶展开多重合作

2019年，百度地图将与江淮汽车一起推出第一批l3自动驾驶汽车

截至今年年底，百度的高精度地图完成了30万公里国家高速公路和主干道的采集

百度的高精度地图数据处理效率目前为30-50公里/人/天。为了在2019年达到国家主干道的高覆盖率，它将升级到80-100公里/人/天

百度地图由人工智能授权数据预处理，自动化程度为90%

在国家法规允许的情况下，百度地图将考虑未来高精度地图数据从许可业务模式向逐步开放的过渡

今年7月，百度利用阿波罗计划吸引了产业链中许多公司的注意力，包括汽车公司、一级汽车公司和自动驾驶技术公司。

在这个宏伟的计划中，自动驾驶能力和资源，包括定位、感知、规划和高精度地图，将逐步开放，这将成为百度打造生态的资本。然而，对于这场不明朗的棋局，百度如何重振旗鼓，确立自己的定位和生存的商业模式，一直是业界讨论的焦点。

随着百度江淮汽车高精度地图采集车交付仪式的发布，以及双方在自动驾驶方面的深入合作，这些有待时间证明的东西现在出现了。

8月29日，百度江淮汽车高精度地图采集车交付仪式在百度上海R&D中心举行。江淮汽车向百度交付了32辆锐锋s3汽车，帮助百度收集高精度地图。据百度称，到目前为止，百度地图高精度地图采集车的数量已经达到中国最大规模。

据雷锋说。除了提供高精度的地图采集车，JAC新志佳还将与百度在自动驾驶的更多方面进行合作。

百度智能车事业部总经理顾在讲话中表示，双方的合作将超越高精度地图采集，在自主驾驶研发领域开展长期交流，并于2019年推出三级自主驾驶生产模式。这也是百度自宣布开放阿波罗平台以来第一批大规模生产的里程碑。

高精度地图的行业流程首次曝光:人工智能数据处理，自动化程度超过90%，高精度地图是阿波罗云服务的重要组成部分。通过此次交付仪式，百度首次开放了上海R&D中心高精度地图办公区，展示了百度在高精度地图方面的标准化生产流程。

据百度高精度地图主管马介绍，高精度地图在阿波罗计划中扮演着非常重要的角色。阿波罗架构分为四层，第一层是车辆平台层，第二层是应用层，第三层是软件平台层，第四层是云服务层。高精度地图是云服务层的核心数据，起着重要的基础驱动作用。

这个基本角色包括什么？它可以简单地概括为三个方面:

首先，高精度地图是自动驾驶的透视。高精度地图打破了传统传感器的视线范围，可以从更广的视角提供准确的位置信息。

第二，高精度地图是自动驾驶的透明镜子。在实际驾驶中，汽车遮挡等场景会影响摄像机和激光雷达的环境监测。高精度地图可以提供及时和准确的信息，以协助决策。

第三，高精度地图是自动驾驶的安全官。高精度地图是道路信息的精确描述，包括数百个属性，如车道线、路缘和箭头。这些数据为自动驾驶提供了必要的决策支持。例如，对于绿化带或金属护栏的属性记录，一旦有危险，汽车宁愿与绿化带相撞，从而造成最小的损失，这是一个帮助决策的高精度信息的过程。

百度将高精度地图的具体制作过程分为四个环节:外部采集、自动处理、人工修改和发布。

从百度展示的进口车辆的外观可以看出，这些车辆配备了四种类型的传感器设备，即摄像头、激光雷达、imu惯性导航设备和gps天线。

马常杰告诉雷锋。(公开号码:雷锋。新志佳认为，百度参与基于深度学习的图像识别技术的数据预处理是百度占据高精度地图数据比例尺优势的关键。根据百度的数据，通过系统的自动标注处理，高精度地图数据标注的自动化程度达到90%。其余部分将在人工修改的室内链接中进行检查和更正。

当被问及目前百度高精度地图的覆盖范围和生产效率时，马常杰告诉雷锋。新志佳认为，目前百度高精度地图的采集和室内处理主要集中在高速等主干道上，室内处理效率达到30-50公里/人/天，在一些复杂的匝道场景和很多路标的情况下，会对处理效率产生一定的影响。

为了在今年年底前实现覆盖全国高速和主干道的高精度地图数据的生产目标，百度将逐步将高精度地图的处理效率提高到80-100公里/人/天，以满足国家主干道网的云服务和高精度数据的高效更新。

，马说:“为了实现阿波罗计划在2020年支持城市道路高速和自动驾驶的目标，我们的数据生产效率需要与高速信息替换和广泛的数据覆盖相匹配”

据百度称，未来，高精度地图数据的实时性将成为该领域的终极命题。在这方面，除了利用已收集的数据继续训练算法和提高自动处理的效率外，百度未来还将依靠多源遥感数据处理、云服务中心和数据中心组成的智能地图平台实现分钟级更新。

数据先行，百度阿波罗开始商业化。在正式发布近两个月后，百度阿波罗终于与高精度地图数据合作，并与汽车公司等产业链中的企业开始了首次商业化探索的尝试。

百度表示，目前其开放的高精度地图数据将主要包括车道线、车道箭头、路缘石、护栏、标志等属性信息。未来，随着自动驾驶汽车对道路信息的精细化要求越来越高，百度也将以更细致的方式扩展其高精度数据的属性，从而赋予汽车公司和科技公司等自动驾驶汽车以权力。

在提供高精度数据的同时，百度还开发了基于高精度地图的车辆自主定位应用，利用单目摄像机配合高精度地图实现自主定位。马告诉雷新志佳，该定位方案将与高精度地图数据一起提供给阿波罗平台合作伙伴。

最后，当被问及百度在众包模式下的高精度地图思维时，马表示，百度地图应用一直在尝试众包数据采集模式，数据是否可用，是否符合国家资质仍是一个有待讨论的问题。

未来，百度阿波罗生态系统中的汽车公司将成为众包百度高精度地图的数据源。在制定相关国家标准的部分，百度也在讨论未来高精度地图的运营模式。时机成熟时，百度地图可以考虑将高精度地图数据从许可经营模式过渡到逐步开放。

百度高精度地图的研发最初始于2013年，其独立研发和大规模生产能力使百度的高精度地图在行业中具有成本优势。未来，随着自主驾驶技术的成熟，百度希望利用高精度地图等数据资源和功能来推动自主驾驶的大规模生产。

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