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高精度地图让“无人驾驶”走得更远

赛迪网 2016-10-05 11:38  我要投稿
导读:无人驾驶的核心技术之一就是高精度地图,只要提高地图精准性,不仅能避免很多事故的发生,还能为无人驾驶创造更多商业模式和市场空间。

最近,百度地图曝光了地图采集车的最新设计,试图采集更为全面的地图信息,提高定位精度。上个月,搭载Yun OS for Car操作系统的“上汽阿里”互联网汽车面世,也号称是“互联网汽车”概念的首次落地。可以看到,“无人驾驶”已成为市场关注热点,多家车企、互联网企业和图商争相入局。

高精度地图让“无人驾驶”走得更远

但是无人驾驶技术仍旧不尽完美。前段时间的特斯拉无人驾驶事故虽已平息,但回想起来还是心有余悸。类似事故也给抢夺“无人驾驶”风口的众多巨头以警惕,无人驾驶的未来发展首先要“出入平安”,其次还需将产业盘活、打造全新商业运营模式,以此让无人驾驶“走得更远”。

业内人士认为,无人驾驶的核心技术之一就是高精度地图,只要提高地图精准性,不仅能避免很多事故的发生,还能为无人驾驶创造更多商业模式和市场空间。

高精度地图为“无人驾驶”保驾护航

其实,基础驾驶、ADAS(高级驾驶辅助系统)和无人驾驶都需要地图导航的帮助,但是对地图精度的要求却是越来越高。普通地图的定位精度在5-10米左右,而这对无人驾驶来说仍旧误差太大,其需要精度在10-20厘米的“高精度地图”。在如此精准的导航下,人们可以准确找到建筑物的每个大门,从而避免“你在我对面,我却找不到你”的尴尬囧事。

高精度地图不仅能提供精确位置导航,还能在无人驾驶遇上雨雪天气等极端天气时,全面分析路况、预测前方可能出现的危险,从而让车辆知道“我在哪,前方路况是什么,如何到达”。

在业界,许多图商也在不断提高地图精度、强化运算能力和平台,以此打造“更高精度”地图。今年7月,四维图新全资收购杰发科技,把产业链延伸至“汽车芯片”的关键环节,而且由此形成“高精度地图+芯片+算法+系统平台”的自动驾驶核心能力。在此基础上,已推出了包括传统地图、动态内容、云端服务、操作系统、手机车联方案在内的基于车联网的解决方案。

在布局无人驾驶方面,四维图新相关负责人解释道,高精度地图中包含车道数量、车道线类型、车道宽度、等车道相关的属性信息,通过这些信息完成车道的横向定位,通过视觉处理、雷达技术、定位技术,结合已知车道数量换算出汽车行驶的车道,这些都可以保证无人驾驶车辆在视线不佳的条件下安全、准确完成驾驶任务。

高精度地图让“无人驾驶”走得更远

安全上路、平安归来是“无人驾驶”的基础要求,而在此之上的商业模式创新和运营是长远发展所必需思考的。可以看到,当今人们对机车的定位已不再是简单的出行工具,更希望把社交、娱乐、生活的全部需求一次完成,因此拓展无人驾驶服务链十分重要,必须实现“人、车、生活”合一。

高精度地图能够准确记录出行数据、实时采集出行信息。我们都有过这样的经历:当我们路过某些商圈时,手机上会收到相关的推广、营销消息。或者,在我们离开某个商圈之后,手机上还能定期收到类似营销消息。这是商家对人们出行数据加以分析后实现的,而其中依靠的正是高精度地图对出行地点的准确记录,所以高精度地图对未来无人驾驶的意义远不止“导航”这么简单。

对于兼具互联网公司和图商两种“基因”的高德地图来说,目前似乎利用高精度地图获得更多数据背后的信息、打通互联网产业服务闭环显得更为重要。借助高精度地图记录的出行数据知晓用户常去的地点,从而可以分析用户兴趣点(POI)和用户偏好。这可以为众多商家的商业精准营销和线下推广提升准确率。这是高精度地图在“用户画像”的一个重要应用,也是互联网图商对无人驾驶需求的一个挖掘。

高德地图在数据挖掘上确实有很多动作,但是在哪些市场细分领域切入无人驾驶也是互联网企业“走得更远”所需要考量的,目前高德并未明确表示下一步具体规划,可能对于互联网企业来说,切入以技术为主导的产业略微有些难度。

无人驾驶未来怎么走?

从以上分析可以看到,高精度地图首先保障无人驾驶“出入平安”,其次借用出行数据拓展商业新型商业模式,接入互联网产业链,甚至可以在未来完成O2O服务。前景似乎一片光明,但是由于无人驾驶仍处于发展变化中,我们必须冷静思考每一步的走向,避免“一招下错,满盘皆输”。

另外,无人驾驶市场中,究竟是面向车企的B2B市场更广阔,还是面向大众应用的B2C市场更广阔?对市场的把握和界定直接关系到布局无人驾驶的成败,也决定了企业的商业模式和业务方向。

对于传统、尚未完成转型的图商来说,大多会选择“B2B2C模式”,但中间一环就是汽车厂商,所以最大问题是地图数据“变现”不直接,无人驾驶的商业运营多少受到限制。其实,这种模式是传统图商一直采用的商业模式,其实并不是在布局无人驾驶领域后才出现的,这也是传统图商在转型之前所面临的通病。当传统图商布局无人驾驶和与车企合作开发车载导航时,他们会选择把部分高精度地图数据会出售给车企,让车企根据自身需求分析用户偏好,打造地图数据的生态环。

和车企合作并以此实现数据变现的方式除了不够直接之外,今后很难再次或多次“变现”。类似“一次性”的数据变现很难实现长期的商业运营,所以传统图商的数据变现的价值还有很大挖掘空间。

在解决之道上,传统图商如果把无人驾驶的商业模式从“B2B2C”模式走向“B2C”模式,直接向用户收费,会大大提升“变现”速度,盘活商业运作。

对互联网公司来说,以其擅长、也较为成熟的B2C模式布局无人驾驶看似是最稳妥的方式。这能让地图数据直接用于第三方应用,从用户付费中让数据直接“变现”,的确弥补了“B2B2C模式”的不足。但在无人驾驶的“蛋糕”中,企业必须找到适合自身发展的细分领域,明确切入无人驾驶的市场角度,一味贪多只能事倍功半。

对此,应该抓住无人驾驶催生的汽车金融、汽车后市场等新机遇。如果能专注某一细分领域,整合线下资源、拓展线上用户、提升用户体验,定能找到无人驾驶和B2C模式的最佳契合点,在资本的“寒冬”中等到春暖花开。

”自动驾驶不是单纯一家企业可以实现的,更多需要政府交管局的介入。先是车联网,再是自动驾驶;Tesla事故就是现实的例子:如果全部联网,就可以预判前方车辆,警示提醒,发现前方障碍车甚至可以强制停车“,四维图新相关负责人谈到。在无人驾驶的未来发展中,需要从技术升级、延伸产业链、打造车联网和提升用户体验等多方面下功夫,合纵连横才能走得更远。