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HERE国内首次公开露面拆解中国高精地图作战路线

归档日期:12-03       文本归类:华中军区      文章编辑:爱尚语录

  近日,HERE宣布其位置服务将应用于中国市场。该公司将与四维图新以及双方共同建立的合资公司图新瀚和紧密合作,在中国共同落地位置服务。基于四维图新提供的满足HERE全球标准规格的中国地图数据和服务,双方将共同提供与HERE全球地图数据和位置服务保持一致规格的高兼容性位置服务产品。

  • 路径规划(包括车辆、行人、自行车和公共交通路线以及支持路况信息的路径规划)

  车云菌获悉,当腾讯微信和QQ的用户出行到海外时,HERE将为其提供全球化的位置服务和导航服务。另一方面,腾讯也借此合作成为HERE在中国引入OLP共享数据平台的用户,贡献更多数据资源,共同提供服务。此外,在高精度地图数据标准制定方面,HERE与四维图新也计划合作建立关于联网车辆服务的标准和功能。如今,双方正围绕OLP的标准和在中国提供的服务能力为车企服务。

  事实上,HERE与四维图新的合作关系并不稀奇。早在2004年,该公司就与四维图新建立了一家名为NAV2的合资公司。到了2009年,HERE正式开始在中国部署产品跟服务。为了共同落地位置服务,HERE与四维图新于2017年成立了新的合作公司,也就是上文提到的图新瀚和。

  借此,HERE高层领导也首次在国内媒体前公开露面,其中包括HERE亚太区高级副总裁兼总经理Stanimira Koleva、HERE大中华区总经理兼销售总监奚宁、HERE大中华区首席技术架构师陈艳、HERE大中华区资深销售经理王海明。车云菌尽可能详尽地记录了访谈内容:

  Stanimira:在中国,我们正在探索高精度地图的几种解决方案。我们在传统导航电子地图领域与合作伙伴四维图新进行合作。同时还在探索基于第三方供应商使用HERE开放位置平台(OLP)来提供高精度地图服务的可行性。因此,我们在中国建立OLP的长期愿景是希望能够吸引更多的图商和位置服务供应商共同参与其中。

  现在我们没有具体的商业模式。事实上,大家可能知道高精度地图的建设是一个费用昂贵的投资,我在各个国家/地区看到不同的国家/地区会采取各自的方法来满足建立高精度地图的最基础的费用成本要求。很多企业都在试图进入这个领域。在一些国家/地区,我也看到政府机构、相关协会和企业会一起参与到高精度地图的开发。因此,我认为所有从业者都在学习和探索过程中。

  我们也从多方了解到,汽车客户对于实现高精度地图的项目进度表正在陆续往后延期。例如我们在日本的一些OEMs客户,他们早前要求在2022-2023年实现4级或5级自动驾驶的预期已经推迟到2025-2026年。我认为,人们现在已经意识到布局高精度地图所需的投资成本非常高。其次,高清地图的实际使用案例和能够产生的价值也慢慢变得更加清晰。我们在不断发展,我们提供高清车道模型去进行驾驶辅助服务,我们也正在高精度相关的应用方面加快建设力度。

  奚宁:对HAD高度自动驾驶解决方案的需求主要来自于车企,包括刚才Stanimira讲过的日本的主流车企的需求,他们希望在2022年到2023年之前能够提供4级或5级自动驾驶。第一步:就是我们现在提供HDLaneModel高清车道模型的服务和产品,先能够保证车道级高精度地图和服务和ADAS能够在车上应用。第二步:我们会为自动驾驶来提供HAD(高度自动驾驶)解决方案。第三步:我们还会有FAD(全自动驾驶)解决方案。

  因为要做高清地图的全球化布局,是一个非常高成本的开发,我们需要有非常明确的来自车企的需求,和车企一起来做高级自动驾驶的相关工作。这些工作现在进行中,我们也非常看好中国的市场。在中国的HAD市场,我们是跟四维图新来合作共同开发和生产,同时我们也要对中国车企的需求有深层次的理解。

  2、现在HERE在中国主要是在跟车企的合作,还是也在中国的政府做一些交通方面的合作?

  陈艳:对于位置服务而言,其实我们既支持所有的车企客户,也支持IoT客户,互联网客户,手机端的消费者客户,也包括政府部门做智慧城市。就落地的项目而言,主要是四维图新在做一些政府相关的工作。我们在销售和合作这两个领域,是独立运营的。

  Stanimira:大多数车企虽然是竞争对手,但现在也意识到如果你很好地利用数据,可以产生一加一大于二的共赢结果,前提是数据要实现足够规模的大面积覆盖。就实现新功能而言,每个车企都有略微不同的策略和需求。作为我们的董事会成员,宝马和戴姆勒与我们分享了他们近期在一些高清地图产品项目上的合作。对于车企来说,新形式的合作模式已经形成。围绕高清地图相关项目的研究需要车企们进行协同合作,特别是在如何保证数据的实时性、快速自我修复和新鲜度这些方面。

  另外一点是数据共享的程度和规模。我们确保用户有足够隐私,并为数据供应方提供匿名处理工具,以此来消除用户对隐私问题的顾虑。我们还希望通过工具将不同制式的数据转换成相似统一的格式。这样,数据之间便能互通交流,并能在不同的应用场景中使用。

  陈艳:全球范围而言,HERE在HAD高度自动驾驶这方面已经把位置数据做的非常好了。LBS(基于位置的服务)相较于纸质地图时期而言,开创了一个全新的时代。HERE和宝马在车上做了第一张电子地图, HERE做了全球第一张网络地图、全球第一张手机地图、全球第一张ADAS地图和全球第一张HD地图。HERE在全球地图行业拥有一个相对垄断的地位:我们在欧美的车载导航市场占有率高达80%;HERE在HAD上的开发是集合了宝马、奥迪、戴姆勒这三大股东,以及很多其他车企的资源和力量,一起共同进行开发。这是我们HAD地图的产品优势之一。

  Stanimira:我们希望继续投资地图本身,因为它是位置技术的基础。但我们还需要创建其他服务。在过去的7到8年里,我们制定了明确的战略,并投资于不同行业的应用场景,例如运输和物流。我们与约车服务、供应链跟踪或定位技术的供应商合作,并且,我们正在创建室内位置服务功能,以便实现一系列新服务。

  王海明:我觉得首先要区分B2B和B2C的业务。我们是正在从一个内容产品的供应商升级到提供平台服务的公司。但是,平台服务还是基于B2B。假设驾驶者坐在奔驰车上,可以得到天气预报的服务、实时交通的服务,抑或是灾害预警的服务,这些服务实际上都是HERE提供,但并不会打上HERE的标识,驾驶者只会知道这些服务是由这辆奔驰车提供的。但是最后支撑这些服务的,还是基于B2B,是由HERE的平台实际提供。

  Stanimira:如今,我们的采集车通过雷达采集,在道路上可以实现每辆采集车、每秒钟收集到约70万个3D数据点,这意味着HERE整个采集车队每天能收集大约28 TB的数据。我们每天都能在地图上进行一百万次更新。这些是我们已经在为标准精度地图创造的能力。现在我们需要将AI技术和机器学习能力应用到实时更新的数据当中,以保证地图数据的实时性和新鲜度。这是我们会重点发展的领域。

  陈艳:传统方式是通过采集车,用激光雷达去采集数据,然后回来我们再生产。这个方式能最大程度的保证数据准确性和自动驾驶的安全性,但是它很难平衡数据的新鲜度、实时更新的这种状况。另外一种方式,也有很多人都说“我是有众包数据,可以用传感器数据去生产”。不论哪个厂家、哪个品牌说自己的自动化程度是多么准确,只是单一方式的使用,不足够满足车企在自动驾驶方面的安全需求。

  ·在传统采集方式上,我们高精度地图策略是专业采集和汽车传感器数据两种方式的融合。专业采集方式上,我们每天都有几百辆采集车在路上采集数据,并配备了高精度的定位,激光雷达等设备,精度比车企对于自动驾驶的要求高很多。这种专业采集方式保证了高精度地图的精确度和安全性。

  ·在实时更新这方面,除了我们自己的传感器数据,现在与我们合作的很多车企也会跟我们分享车的传感器技术。

  OLP有一个很重要的愿景,它会吸引和带来更多的数据到OLP上,能够这样形成一个数据无缝融合的“信息高速公路的自动驾驶汽车”。我们会通过AI去识别实时更新的传感器数据变化,比如限速变化、车道变化,或者道路关闭、或者很多跟驾驶安全有关的服务。在危险警告(Hazard Warnings)的功能方面,如果路上有紧急的交通事故,那传感器会传到云端,云端就会做这种识别,下发到周围的车辆,然后相应我们的地图也会做一些改变。这是一个我们看到能够比较好的平衡海量的采集数据和实时更新的一个解决方案,所以我们会把这两个方法融合进来。

  其实还有更重要的一个手段,对于自动驾驶而言,高精度地图是给车辆的一个语言。我们需要用一种混合的解决方案,让车辆既能存储海量数据,又能达到安全使用的级别,实时得到更新数据。做法是,我们需要在车里存储一部分高精度地图的数据,同时会通过OLP的云端下发指令,告诉这辆车周围发生了哪些事情。

  高精度地图可以理解为是一个“外延的传感器”,让车辆不仅能通过传感器感知到眼前的情况,还能让车辆有更远距离的可视度。自动驾驶汽车其实需要有人的识别能力,人在驾驶汽车的时候是可以知道几公里、几十公里乃至几百公里以外的道路状况,那么自动驾驶汽车也是一定要具备这样的能力。自动驾驶汽车要如何去接受几公里或者几百公里以外的状况呢?我们就希望通过HDLiveMap可以让自动驾驶车辆具备这样的能力,帮助车企实现这样的自动驾驶。这已经远远超越了传统的采集方式。

  7、在数据回传到数据库的过程中,HERE现在自动化率大概是多少?另外从数据端到车辆端,更新数据的周期大概是多久?

  陈艳:自动化水平和质量以及精确等级之间是存在平衡的。HERE有很多统计显示我们的自动化率是实现了10%、20%或者是百分之多少的提高,但是没有一个确定的数字显示自动化率达到了多少数值。

  至于周期长短,是取决于不同的服务,不同服务的触发指令下方的时间是不一样的,比如说如果没有特别情况发生的线分钟触发一次下达指令,那么一旦发生了危险警告(Hazard Warnings)的时候,我们会立刻触发并马上下达指令。很多服务是可以按照一分钟或者是秒级的触发,现在是我们很多服务是一分钟级别的,等到实现真正自动驾驶的时代,我们会希望达到秒级的触发,甚至是会更快的触发。当然,这个还是取决于不同的服务和不同的需求。

  奚宁:地图的变现最早是从很多车企的需求来的。那么现在车联网的技术发展至今,越来越多的企业带着他们自己的数据包括他们自己的地图参与进来,这个发展趋势是一定存在。不论国内还是海外,都是一样的。现在谷歌也将相关服务提供给采用谷歌车载嵌入式操作系统Android AutomoTIve的汽车制造商,这个大的发展趋势是没有人可以阻挡的。尤其在中国车联网的快速发展方面,我们看到了趋势和机会。而且,我们相信中国在车联网发展方面会走的更快。HERE有自己车联网的产品和服务,会引领这一技术发展。从几年前,HERE就开始了从数据到服务的转型过程,目前,我们还在转型过程中。

  陈艳:车联网是一个很多维度的问题。目前已经在市面上已经有了车辆和手机进行互联的方案,这其实和车联网还差得很远。车联网是一个不同的生态系统,它天然是有一个技术壁垒。从全球范围来看,豪华车辆的车企在车联网的需求一定是和其他类型车辆的车企的需求不同的。车联网在中国和海外市场来说,发展基本是同步的。

  车联网还有一个重要的部分在于数据安全,对自身联网车辆的安全的考虑,海外和中国的考虑是不一样。我想说,汽车这方面本身存在天然的壁垒,包括生产周期方面。而且它的产业链很长,不是一个图商或者是一个平台公司能够解决车联网的相关问题。

  从全球来说,它发展的很谨慎,我们也看到很多联网的车,基本上都是同步发布。但是从中国来看,中国的车企相较于海外车企,对于互联网要更开放,这是我们看到的不一样的地方。其实从HERE的角度来说,我们可以为客户提供统一高品质的全球位置服务解决方案,我们帮助全球客户实现“一旦实施,全球适用”,让全球的客户进入中国,日本、韩国的这三个北亚市场。其实,我们能看到很多中国市场在车联网的创新发展有独特和领先的优势,像是手机互联的技术,这些技术能够带到全球市场去,那这也是HERE平台服务可以支持的,OLP会帮助把车联网服务或者对传感器融合的服务,从全球带到中国来。

  陈艳:从产品开发角度来看,我们是以用户需求为驱动的。比如说车企,HERE是从2G、3G开始跟他们做自动驾驶,车企的需要包括位置数据和相关硬件,而且是要求我们提供更经济的打包服务。在3G时代我们用2G来做测试,告诉对方规模有多大,到4G时代我们用3G来做测试。我们对5G时代当然有很多的想象,包括数据的传输,传感器数据的回传、我们自己服务的触达下发,包括HAD本身,都会有很大的变化。

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