坐在一輛不到 8 萬塊錢的自主品牌小型 SUV 江淮瑞風(fēng) S3 里，行駛在高速公路上，如何做到回頭率百分之百？

當(dāng)然不會是「在車屁股上栓只雞」這么接地氣的答案。實際上換來這種高回頭率的代價可能很大，比如，把它改裝成一輛高精度地圖采集車。

這個方法親測可用，因為當(dāng)我坐在百度的高精度地圖采集車?yán)铮?60km/h 的速度行駛在上海外環(huán)高速的時候，旁邊那些車?yán)锏乃緳C和乘客，都在以一種非常奇特的眼神往我們車上看。

只怪它太顯眼了：

這些瑞風(fēng) S3，由江淮汽車向百度公司交付，共計 32 臺，交付后由百度改裝成圖上的樣子，用于進(jìn)行高精度地圖的采集。為此，雙方還在百度上海研發(fā)中心進(jìn)行了一個簡短的交車儀式。

江淮是百度 Apollo 自動駕駛計劃的首批合作伙伴之一，雖然這次的儀式看起來只是「百度向江淮訂購了一批車輛」或者「江淮向百度捐贈了一批車輛」，但是百度和江淮方面都表示，在 Apollo 計劃里，雙方將會深入合作。而根據(jù)江淮的計劃，他們希望在 2019 年下半年推出自動駕駛量產(chǎn)車型，并且在 2020 年實現(xiàn) L3 的商業(yè)化運營，以及在 2025 年實現(xiàn) L4 級別自動駕駛，目前看起來，要完成這些計劃，百度 Apollo 平臺會發(fā)揮很重要的作用。事實上， 按照雙方的說法，江淮推出的自動駕駛量產(chǎn)車型，會是 Apollo 計劃開放以來的首個高精地圖自動駕駛量產(chǎn)落地項目。

而之所以選擇在上海的百度研發(fā)中心進(jìn)行這個交車儀式，最主要的原因在于，這是百度高精度地圖在全國采集、生產(chǎn)的三個基地之一。另外兩個分別是北京和廣東順德。

其實在我看來，「交車」本不是一件大事，但是百度為此營造「儀式感」的原因，還是他們想對外展示自己在高精度地圖方面的所作所為。順便提一句：也是在這個月，百度的友商高德在北京宣布和千尋位置達(dá)成「高精度地圖+高精度定位」的戰(zhàn)略合作，目標(biāo)之一當(dāng)然也是推動自動駕駛技術(shù)的商業(yè)化落地。

我們還是先把友商之間的明爭暗戰(zhàn)放一邊，我更感興趣的是，所謂的「高精度地圖」，到底是如何生產(chǎn)出來的？

百度高精度地圖的生產(chǎn)流程

百度把高精度地圖制作分為「外業(yè)」和「內(nèi)業(yè)」兩部分，共三個步驟，分別是外采、后臺數(shù)據(jù)化處理、人工驗證以及發(fā)布。

簡單地說，就是外出采集+后期處理，這和拍電影有點兒類似，前期的拍攝和后期的剪輯配合起來，才能最終生成一部能看的電影。

百度目前的高精度地圖以滿足 L3 級別自動駕駛的要求為標(biāo)準(zhǔn)，所以采集的道路場景以高速公路為主。算上這次交付的 32 臺采集車，百度地圖的采集車隊總量為 288 臺，其中具備高精度地圖采集能力的車輛約 40 多臺。

百度高精度地圖負(fù)責(zé)人馬常杰告訴 GeekCar，百度的高精度地圖采集車，單車設(shè)備成本在 100 萬人民幣左右，硬件選型和采集系統(tǒng)都是由百度自行設(shè)計開發(fā)。

根據(jù)我們的觀察，整套采集車在采集設(shè)備上包括以下幾部分：

1. 由 Velodyne 提供的 32 線激光雷達(dá)，負(fù)責(zé)采集點云數(shù)據(jù)。激光雷達(dá)在車頂呈一定角度放置，為的是盡可能多的采集道路信息而非天空信息

2. 攝像頭：負(fù)責(zé)采集前方道路影像，每秒拍攝 7-10 張照片

3.GPS：負(fù)責(zé)記錄車輛 GPS 軌跡

4.IMU

5. 由三臺單反相機+120 度魚眼鏡頭組成的 360 度環(huán)視影像采集系統(tǒng)

下面分步驟介紹：

1. 采集

而在車內(nèi)的副駕駛位置，是一臺負(fù)責(zé)控制采集設(shè)備的電腦系統(tǒng)，用來讓采集員實時監(jiān)控采集情況。

對于采集員來說，他們的日常工作就是開著采集車以 60-80km/h 的速度在高速公路上平穩(wěn)的行駛，每天至少需要采集 150 公里的高精度地圖數(shù)據(jù)。

在駕駛采集車的過程中，他們需要不斷的確認(rèn)采集設(shè)備是否處于正常工作狀態(tài)，同時還得根據(jù)天氣和環(huán)境情況選擇不同的攝像頭參數(shù)預(yù)設(shè)，但是總體來說，外采工作對于采集員的技術(shù)要求并不算非常高。當(dāng)然，因為設(shè)備昂貴，所以他們會比較擔(dān)心采集車在夜晚的安全問題。

對于這些采集設(shè)備來說，讓他們處于同一個「坐標(biāo)系」下工作，是非常重要的，也就是所謂的「多傳感器標(biāo)定」。而這些設(shè)備綜合起來的數(shù)據(jù)量，一般在一公里 1GB 左右。

馬常杰說，這些采集來的數(shù)據(jù)除了可以用來生產(chǎn)高精度地圖，還可以為百度的識別算法提供訓(xùn)練和測試樣本。這有助于高精度地圖自動化生產(chǎn)能力的提升。

2. 自動融合、識別

采集到的這些每秒 10 幀左右的圖像，會由電腦進(jìn)行自動的識別和融合。簡單的說，就是把 GPS、點云、圖像等數(shù)據(jù)疊加到一起，然后進(jìn)行道路標(biāo)線、路沿、路牌、交通標(biāo)志等等道路元素的識別。

另外，諸如同一條道路上下行雙向采集之后造成的數(shù)據(jù)重復(fù)問題，也會在這一步里被自動整合，剔除重復(fù)內(nèi)容。

這一步，相當(dāng)于視頻制作里的「粗剪」，只不過，這不是由人工完成的，而是一個自動化步驟。

3. 人工驗證、發(fā)布

這一步是需要人工完成的，屬于內(nèi)業(yè)操作。因為自動化處理不可能做到百分之百的準(zhǔn)確，所以得再進(jìn)行一輪人工驗證，相當(dāng)于視頻制作的精剪、輸出成片階段。

在百度上海研發(fā)中心，有一些員工就在做高精度地圖人工驗證的工作。他們需要從云端下載需要驗證的路段數(shù)據(jù)，然后把自動處理之后的高精度地圖數(shù)據(jù)和對應(yīng)位置的圖像信息作比對，找出錯誤的地方并進(jìn)行更正。比如，如果系統(tǒng)把一個限速牌錯誤識別成了 60km/h，而實際是 80km/h，這時就需要進(jìn)行人工修正。

馬常杰說，每個員工每天能修正的數(shù)據(jù)量在 30-50 公里左右。

這些修正后的數(shù)據(jù)不會保存在本地，而是需要上傳到云端。最終的高精度地圖成品，也會通過云平臺進(jìn)行下發(fā)。

總體來說，百度認(rèn)為自己在高精度地圖領(lǐng)域具備三個優(yōu)勢：

車隊規(guī)模大& 覆蓋廣：擁有全國最大的高精度地圖采集車隊，覆蓋 30 萬公里的全國高速及城市道路

精細(xì)化程度高：可以精細(xì)刻畫上百種道路要素和屬性

生產(chǎn)效率高：自動化處理程度達(dá)到 90%+

為什么百度要著重宣傳高精度地圖？

自從 Apollo 計劃發(fā)布以來，圍繞它的技術(shù)路線、商業(yè)模式等問題，就有不少的討論。不少人的疑問都是：百度說了那么多，但是 Apollo 計劃實際執(zhí)行起來到底怎么玩？

通過和江淮合作，我們能得出一個信息：在 Apollo 計劃實際落地的過程中，高精度地圖會扮演重要的角色。通用的 Super Cruise 就是利用高精度地圖實現(xiàn)高速公路自動駕駛的一個典型案例，類似的方案，相信也會被其他的整車廠所效仿，如果國內(nèi)的自主品牌們都選擇這條路徑去走，那么對于百度、高德、四維圖新這些圖商們來說，就是一個相當(dāng)大的利好了。

另一個層面上，百度把高精度地圖看做是是 Apollo 云端服務(wù)的核心數(shù)據(jù)，這個重要性也可見一斑。

總之，國內(nèi)圖商對于高精度地圖的大力推廣，也在一定程度上意味著，國內(nèi)自動駕駛落地的進(jìn)度正在加快。

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