任何想在這個世界上最大的汽車市場銷售無人駕駛汽車的企業，都必須找到當地地圖合作伙伴，而這些地圖是保證他們的車輛正常行駛的關鍵。

而隨著Waymo在中國上海開始建立其在中國市場的第一個據點背景下，很多業內人士紛紛猜測，誰會是Waymo在中國部署自動駕駛車輛的地圖合作伙伴？

在目前中國僅有的14張甲級導航地圖資質牌照下，許可制度限制了國外企業在中國的“肆意擴張”。而四維圖新（騰訊支持）、阿里巴巴旗下的高德地圖及百度正在進行市場爭奪。

今年宣布進入中國市場的凱迪拉克Super Cruise，為了實現其能“解放雙手”的高速公路智能駕駛系統，選擇了高德地圖進行合作。

早在2015年高德已經開始了這項工作，目前他們已經完成了超過30萬公里的高速公路高精度地圖制作。

而四維圖新也將在明年年中之前為繪制15萬公里的高速公路圖（包括每條交通車道和出入口匝道）。

四維圖新預計今年將首次從德國一家豪華汽車制造商那里獲得高清地圖的訂單，該公司還與戴姆勒、奧迪旗下的地圖公司HERE合作，制定與所有汽車兼容的數據標準。

鑒于本地圖商的“天時地利人和”優勢，Mobileye也于今年初宣布和四維圖新達成戰略合作。雙方將基于國內道路信息，共同開發用于Mobileye自動駕駛的REM（Road Experience Management，路網采集與管理）系統。

目前，Mobileye的REM系統可以達到10cm級別的高精確度，這已經足以應付L3級甚至L4級自動駕駛的運轉。

而政府對安全和關鍵數據訪問的敏感度促使高精地圖行業變成了中國企業的“內斗”，當然背后則有不少海外技術公司的“助力”。

“全球汽車制造商正在認真對待高清地圖，在精度和深度方面對中國的高質量地圖數據有著巨大的需求，”業內人士表示，“這對我們來說是一個很大的激勵，讓我們相信我們經過這么多的努力和投資所從事的工作是有意義的。”

百度在2013年收購了一家總部位于北京的初創企業，獲得了自己的地圖許可證，此后又啟動了阿波羅項目。但此前數年，相比四維圖新和高德在前裝地圖服務市場的份額，百度地圖此前更多服務于終端消費者，比如手機版本百度地圖。

“在中國，許可證在這個領域是個巨大門檻。”一位業內人士表示，高清地圖可能是百度未來在自動駕駛領域最大的利潤來源之一。

當然，中國本地汽車制造商也已經早有準備。上汽集團通過參股、和武漢光庭成立合資公司，并采取控股的方式間接獲得了地圖牌照。此外，上汽集團還是海外高精地圖初創公司Deepmap的股東之一，后者提供高精度（厘米級）、低成本的地圖和定位解決方案。

今年，HERE宣布其在中國、日本和韓國的合作伙伴已聯合起來，從2020年起達到全球高精地圖道路數據的統一。

并且，通過他們的OneMap聯盟，這些公司將使任何OEM更容易部署世界級的地圖，以幫助自動駕駛車輛安全有效，同時聯盟面向全球新的戰略合作伙伴開放。

當然，對于目前高精地圖來說，面向真正意義上的L3級及以上自動駕駛，仍然存在不小的瓶頸。

定位和映射（SLAM）算法是自動駕駛最關鍵的技術之一。從車載傳感器實時收集的數據與基于云的高清地圖數據之間的協調提供了汽車接近地標的虛擬圖像。

目前，HD矢量地圖可以支持前方200米動態加載本地化和冗余感知數據，同時通過把傳統的三維信息（維度、經度和高度）轉換為網格化數據，也可以從根本上節省數據流對帶寬的要求，并減少了對存儲容量的要求。

這允許精確地確定與其他道路使用者的位置和關系，SLAM技術對計算能力和數據傳輸提出了很高的要求。比如，對于實時執行，延遲必須小于10毫秒，這需要在車輛上進行高性能計算。

除了標準和政策限制，在高精地圖領域，高昂的建圖成本限制了地圖的更新頻度和活性。

國內初創公司DeepMotion（深動科技）通過比對行車環境信息與現有地圖中的數據，云端可以整合判斷來自不通車輛上傳的數據，排除誤報，完成更新。在數平方公里的測試規模下，其解決方案從車端提交信息到云端完成整合的時間是分鐘級。

此外，DeepMotion在算法設計上要采用一些消費級的傳感器以降低整個設備的成本；同時還要提升算法的自動化程度，減少技術人員的介入。

此外，高精定位也是高精地圖的一大制約瓶頸。在做精準定位的時候，對于一輛全自動駕駛汽車來說不是傳統的輔助駕駛（全自動駕駛一般是L4級），對于精準定位要求達到10厘米以下。

這種對精確度的要求要非常的實時性，不能有些路段達到10厘米以下，有一些地段就只能達到15厘米，或者速度一提升又不能達到這個標準了，這個對于自動駕駛是不能接受的。

對于真正的自動駕駛來說，我們衡量高精地圖精度分兩個維度：一是地圖本身的精度，二是通過高精地圖對自動駕駛的汽車實時精準定位的精度，業內對產品的要求是都要控制在10cm以內。

對于自動駕駛感知系統來說，它對高精定位有什么要求？需要對現實世界要有非常精準的3D模型重建，在3D模型重建的時候精度要達到5-10厘米。

比如，路上如果有三個信號燈，你的高精地圖數據里如果缺了一個，你就少了三分之二。但自動駕駛對錯誤的容忍度就是0。因為一旦有一個錯誤，都有可能造成誤差，這對高精地圖的制作挑戰就非常大。

其實高精地圖本身也有類似的等級設定，從數據的精確度和豐富度來講，業內把高精地圖也劃分為三個等級，分別是L2級、L3級和L4級。

目前，大家看到的比較常見的地圖提供商，他們做的高精地圖，其實是給ADAS用的，業內稱為ADAS Vector Map。L3級高精地圖，也稱為Vector Map、Intensity Map、Objects Map。而真正適配于L4級的高精地圖，業內稱為Occupancy Map。

同時，對于高精地圖來說，如果實時更新的速度做不到的，它的可用性和規模性就會受到一定的限制。