車載AR導航之戰，真正打響了。

前幾天，高德地圖和達摩院達成合作，共同推出車載AR導航。

根據高德方面的說法，該產品借助高德地圖專業的交通大數據和車道級導航引擎，以及與達摩院合作共建的圖像識別AI技術能力，將真實的道路場景與虛擬的導航指引有機結合，給駕駛員帶來更直觀的實景導航體驗。

據悉，高德地圖車載AR導航產品將首批適配在智能后視鏡上，在硬件條件相對較差的場景中做能力驗證，并逐步拓展至硬件條件更好，用戶體驗更佳的儀表盤、車機中控屏、車載HUD等場景中，形成多場景使用的落地能力。

為了弄清高德地圖車載AR導航的體驗究竟如何，車云首先對產品進行了體驗。

高德地圖車載AR導航

一種更直觀的導航體驗

眾所周知，AR（Augmented Reality，增強現實技術）是一種創新的交互方式，近幾年在科技圈熱度極高。在汽車領域，AR技術的運用也始終在被探索和驗證，導航便是其中最直觀的一種應用路徑。

從技術上說，與傳統地圖導航不同的是，車載AR導航首先利用攝像頭將前方道路的真實場景實時捕捉下來，再結合汽車當前定位、地圖導航信息以及場景AI識別，進行融合計算，然后生成虛擬的導航指引模型，并疊加到真實道路上，從而創建出更貼近駕駛者真實視野的導航畫面。

車載AR導航體驗對于用戶而言最大的變化而言，是“直觀性”。

目前的導航雖然綜合體驗也已經達到了相當的高度，但在一些特定場景，比如環路多岔路的復雜路況，前方多路口的拐彎場景等，用戶仍需要更長時間的理解和思考成本，這些時間成本很有可能導致錯過關鍵路口。相信不少用戶都有過在高速上錯過路口，迫不得已繞行十幾甚至幾十公里調頭的尷尬。

車載AR導航解決了這一問題。AR增強現實技術的支撐下，導航的指引體驗變得更加直觀，懸浮于路面上的“大箭頭”，將虛擬與現實結合，直觀的告訴用戶下一秒該干什么，向哪里變道、往哪里轉彎，用戶不會在因為思考反映時間而走錯道，大幅降低了用戶對傳統2D或3D電子地圖的讀圖成本。

在車云的體驗過程中，高德地圖車載AR導航主要可以優化以下幾種體驗場景：

首先、前方路口的轉彎提醒。

在此前的導航體驗中，用戶經常聽到和看到的轉彎提醒是類似“前方350米右轉”，但其實在這350中，實際上包含幾個右轉路口，甚至在臨近350米的330處，還有一個右轉路口，這就很容易導致錯轉。但是，在高德地圖AR導航的體驗中，這350米前進的過程里，AR箭頭效果在不需要右轉的路口前會始終壓在直行道上，只有到即將右轉的路口才會提醒用戶變道，右轉，并且始終有箭頭形成強引導，用戶只需要跟著鋪在路面上的箭頭走，沒有錯轉的可能。

高德地圖車載AR導航的變道提醒顯示

其次、復雜岔口的直觀引導。

此前的導航體驗還有一個劣勢，就是復雜岔路口的引導，用戶往往在收到一個“右轉”指令后，會發現前方有多個右轉路口，到底走哪條？在高德地圖AR導航的相關場景中，用戶體驗就變得友好多了，因為整個經過復雜岔口的過程，AR虛擬識別箭頭會無縫貼合在真實場景的道路上，用戶同樣只需要跟著箭頭走，就可以進入正確路口。

高德地圖車載AR導航的復雜路口方向指引

第三、駕駛安全的相關提醒。

另外，高德地圖車載AR導航還能夠對過往車輛、行人、車道線、紅綠燈位置以及顏色、限速牌等周邊環境，進行智能的圖像識別，從而為駕駛員提供跟車距離預警、壓線預警、紅綠燈監測與提醒、前車啟動提醒、提前變道提醒等一系列駕駛安全輔助。在車云的實際體驗中，這些場景的使用率很高。

高德地圖車載AR導航可識別前方車輛并提醒

體驗背后的核心技術支撐

體驗升級背后，技術要求頗為復雜。

車云從相關業內人士處了解到，車載AR導航雖然有不少企業正在嘗試，但由于涉及到圖像識別、虛擬融合算法、地圖數據等多方面綜合技術能力，再加上車載環境本身的使用場景復雜，市面上產品的體驗普遍不盡如人意。那么，高德地圖車載AR導航為什么可以？

高德地圖車載AR導航相關產品負責人告訴車云，由于高德地圖與達摩院機器智能領域視覺智能實驗室（以下簡稱“達摩院視覺實驗室”）合作，雙方的能力形成了合力，并未產品帶來了背后的三項核心技術儲備。

第一、車道級導航能力。

毋庸置疑，這是高德地圖的核心能力，憑借著多年的積累，目前高德地圖已經擁有了十分豐富的道路和交通大數據，例如道路里程覆蓋820萬+公里，道路屬性信息超過400種，實時路況覆蓋全國360多個城市和所有高速公路，并實現分鐘級發布。

值得注意的是，在數據和技術儲備的過程中，高德形成的車道級導航的能力正是AR導航體驗得以保障的基礎能力。試想，如果沒有底層的車道級導航數據支撐，AR導航也不可能準確的小箭頭鋪設在精準的車道上。

第二、圖像智能檢測與識別能力。

與地圖數據一樣，圖像檢測與識別能力也是AR導航得以成型的基礎能力。

從高德地圖AR導航來看，這部分能力輸入主要來自于兩個方面，第一是高德地圖與達摩院視覺實驗室共同合作，后者的基礎能力輸出；第二則是高德地圖本身的圖像團隊能力。

據悉，高德地圖的圖像團隊已經成立多年，一直深耕于地圖數據領域，積累了上百萬公里的實際道路場景數據，憑借計算機視覺和深度學習技術能力，屢次在文字識別和衛星影像分割等國際競賽中奪魁。此外，達摩院視覺實驗室在國際最大的自動駕駛計算機視覺算法集KITTI上，也曾囊括過三項道路場景分割任務的第一名。

因此，在雙方合作達成后，圖像算法技術的儲備比較豐滿，可對車輛、車道線、紅綠燈位置&顏色等道路場景進行智能的圖像檢測、分割、識別與追蹤。

第三、AR融合算法能力。

在圖像識別的基礎上，高德地圖的車載AR導航解決方案，還能夠對定位、地圖導航、道路交通大數據進行融合運算，并把導航信息在實景圖像上實時渲染呈現，提供精準的沉浸式的導航體驗。

以轉彎路口為例，由于路口缺乏車道引導線，單純基于圖像識別，并不能提供最好的用戶體驗。而高德地圖根據AR融合算法，可循著路口轉彎的角度調整引導線的弧度，從而對車輛實際轉彎軌跡做出準確引導。這點在車云的實際體驗中也表現的比較明顯。

高德地圖車載AR導航

未來將完成多場景布局

從目前的情況看，高德地圖AR導航產品將首批適配在智能后視鏡上。

車云從高德方面獲悉，后視鏡只是第一步，在這一硬件場景下做好技術能力驗證后，后續會逐步向車機、儀表盤、HUD等硬件過度，而由于上述硬件的硬件條件更好，例如屏幕更大，顯示效果更好等因素，高德地圖AR導航的車載體驗會越來越升級。

值得注意的是，在復雜的駕車場景與較快的行駛速度下要實現快速、準確的圖像識別，往往需要極大的計算資源，而后視鏡產品和當前大多數車載設備的硬件性能普遍不高。為了能保證產品體驗，高德地圖與達摩院視覺實驗室共同研發和采用了多任務學習、模型量化、遷移學習等深度學習的技術手段，提高模型運算速度和優化效果，從而實現了眾多不同場景的實時檢測和識別。這也意味著，擁有了這些技術能力，高德地圖的車載AR導航方案可以兼容眾多低成本設備，適用于更多載體。

高德地圖車載AR導航 未來的可能場景

根據高德的計劃，在AR導航的商業落地模式上，會采用前裝后裝共同推進的模式，前期后裝為主，后期逐步衍生到前裝方案中。從某種意義上說，這和高德地圖車機版的商業化路勁相似。

今年3月底，高德正式發布高德地圖車機版（AMAP AUTO）3.0，產品體驗進一步升級，彼時的數據顯示，截至2017年底，在前裝領域，高德地圖車機版已登錄20余個汽車品牌的超過200款車型?？梢钥隙ǖ氖?，在增加了AR導航的能力之后，高德在于車企進行深度前裝合作的籌碼又增加了不少。

這里既包括高德本身的強產品力，高德導航車機版的產品體驗，高出市面上絕大多數產品，而AR導航的到來則會進一步賦能；另一方面在于阿里體系帶來的強想象力，包括電子商務、大數據營銷、云計算等為車企的綜合賦能。

據悉，高德方面已經開始與不少車企進行了關于AR導航合作的接洽，用戶真正可以在車內使用高德AR導航的日子，也許并不遙遠。