據三菱方面介紹，最大的不同點于其系統的“差異化提取”技術，能夠自動識別與上次繪制的地圖中不同的、或者說變化了的地方，進行繪制。這樣一來，系統只傳輸和更新變化了的路況信息，而不是每次都要將海量的高精度地圖數據重做，這將大大提高傳統意義中高精度地圖的繪制效率，同時降低資源投入和成本。

在通往自動駕駛實現的道路上，其中的障礙之一，就是極端天氣，例如雪。

2015年，谷歌公開承認，盡管自動駕駛汽車武裝了各式各樣的高精度傳感器，仍舊逃不掉變幻的天氣條件下對道路的繪圖和導航難題。曾經，為了攻克雨天路況，谷歌Waymo團隊為攝像頭傳感器加裝了雨刷，但全面實時地掌控路況還是很難。

日前，一家公司邁出了更遠的一步。

有趣的是，方案的源頭并非專注自動駕駛的技術企業，也不是車廠，而是日本老牌電器公司三菱電機（Mitsubishi Electric，ME）。

可以想象，雪天對于自動駕駛系統需要感知的路面車道線、標識等信息將帶來“災難性”的毀滅。就像給路面蓋上一層白色毯子，雪會覆蓋掉非常多的輔助車輛安全駕駛的信息。而三菱電機開發的技術路徑，則是通過“位置信息增強”算法，用GPS數據糾正由天氣情況對路面探測造成的影響。

幾乎所有人都聽過三菱電機的名字，在日本，自上世紀80年代起，三菱電機因其電視機和錄像機產品線成為當地家喻戶曉的品牌，如今這兩條產品線已經停產，三菱電機的核心業務轉向機器人等工業自動化產品，以及AI產業鏈。

時間追溯到今年3月召開的德國漢諾威國際信息及通訊技術博覽會（CeBIT），三菱電機發布了基于AI的移動繪圖系統（Mobile Mapping System，MMS）。據雷鋒網·新智駕了解，MMS利用攝像頭和其他傳感器創建“高精度動態3D地圖，用來提供道路和周邊物體信息”。

官方介紹，這個繪圖系統的傳感器能夠被集成到任何普通家庭乘用車車身，并創建點云圖。激光在掃描障礙物的同時，系統會依托三菱的AI技術對反射得到的數據進行繪圖。據悉，通過在駕駛途中使用激光雷達、攝像頭和GPS傳感器，系統的實時繪圖精度已達到10cm甚至更高水平。三菱電機希望，這個系統未來能被應用在自動駕駛，甚至更多場景中。

通過車載傳感器進行實時高精度地圖數據生成，這其實并不是什么新技術了，三菱電機有什么不同呢？據雷鋒網新智駕了解，利用三菱提供的算法和傳感器硬件裝配，MMS系統能夠比以往繪圖系統的地圖生成速度快10倍，并且成本更低。

據三菱方面介紹，最大的不同點于其系統的“差異化提取”技術，能夠自動識別與上次繪制的地圖中不同的、或者說變化了的地方，進行繪制。

這樣一來，系統只傳輸和更新變化了的路況信息，而不是每次都要將海量的高精度地圖數據重做，這將大大提高傳統意義中高精度地圖的繪制效率，同時降低資源投入和成本。

當然，因為搭載的傳感器與市面上的繪圖系統并無差異，MMS系統也不可規避地面臨雪天探測失靈的繪圖難題。為了攻克這個技術難點，三菱開發了一種名為“厘米級增強服務”（CLAS）的定位手段，它基于日本準天頂衛星系統（QZSS）實現，而三菱電機是這個國家級項目的主要政府承包商。

CLAS補足了MMS的技術空缺。具體而言，CLAS從衛星獲取數據，基于地面傳感器識別車輛位置，然后再利用“位置增強”算法進行一些誤差糾正。通常而言，衛星精度在10米左右，而CLAS的算法能夠將這個數字進一步優化到厘米級。

近期一個關于自動駕駛的分析報告指出，自動駕駛技術具備可行性的前提是，車輛對周邊環境的感知精度應保持在25cm以內。而據CLAS給出的數據，其水平精度12cm，垂直精度24cm。

所以總的來說，將MMS 3D繪圖系統與更精確的位置感知相結合，一定程度上，自動駕駛系統可以不需要識別車道線來進行駕駛決策。據雷鋒網了解，目前三菱已經成功利用MMS系統訓練車輛在雪天繞開了圓錐路障，公司也計劃在此基礎上做更深度的測試研發。

CLAS的實地測試始于9月19日，官方表示，該服務將于2018年4月全面開放。盡管CLAS能夠與MMS整合，有望加速日本自動駕駛汽車的技術落地。不過據了解，初期CLAS服務將主要用于為日本的駕駛員、行人和相關商業業務提供更精準的定位導航。