圆满召开 | 2024第六届智能驾驶地图与定位大会

2024年5月22日，由盖世汽车、武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室联合主办的2024第六届智能驾驶地图与定位大会在上海圆满落幕，线上线下同步进行。

随着自动驾驶技术的迅猛发展，高精度地图与定位技术已经跃升为智能汽车的关键驱动力。高精度地图凭借高精度、高丰富度和实时性，为L3及更高级别的自动驾驶系统提供了至关重要的道路信息。然而，成本、覆盖范围和数据鲜度等挑战，限制了其在城市NOA领域的大规模应用。

在此背景下，2024第六届自动驾驶地图与定位大会将聚焦地图与定位关键技术、发展方向与最新行业标准，从高精地图数据处理、GNSS模组化技术、高精度IMU、P-Box组合定位系统、SD pro地图等细分领域切入，邀请来自产、学、研不同领域的多位嘉宾，共话地图与定位技术对自动驾驶落地的助推作用，推动高精度地图与定位技术的创新与发展。

本次大会特别感谢感谢北云科技、MCT毫厘智能、美行科技、OxTS（牛津技术解决方案有限公司）、导远电子、瑞声科技、快克智能、司南导航/钦天导航、际上导航科技、北京里尔诺、适途科技等19家生态合作伙伴的大力支持。

中国乘用车市场简析&欢迎致辞

国内乘用车市场遵循技术引进、自主创新发展和快速崛起三个阶段，2001-2010年保持高速增长。进入2018年以来，国内整体市场呈现结构性调整和稳定增长。

盖世汽车CEO周晓莺谈到，现阶段，车企是否向电气化转型决定其在中国赛道上未来有没有，而智能化水平则决定消费者的体验好不好。成熟市场里，品质更优变得更加重要。汽车产业是一个重安全的产业，应提供更加安全可靠的产品，而非偏快消的汽车，确保消费者得到优质体验。

当前市场正持续呈现多元化新现象，包括新技术的迭代、商业模式的创新以及车企与生态链伙伴的深度融合，同时营销手段也日趋丰富。车企领导积极拥抱直播与IP化，以用户为中心，重塑销售模式。从传统的经销商渠道转向APP与直销，客户问题能够直接反馈至企业核心，极大地加速了响应与产品迭代的速度。为适应这一变革，供应链及相关维度必须紧密合作，共同应对市场的新挑战。

周晓莺 | 盖世汽车CEO

感知、地图与定位：构建智能驾驶的三大支柱及挑战

高精地图作为系统平台和自动驾驶车辆的大脑，融合车联网信息和感知信息，直接参与车辆控制，输出导航决策。其在智能驾驶中所起的作用可以分为不同的层次。

武汉大学资源与环境科学学院系主任、教授应申提到，高精度动态地图模型包含四大层次：静态数据层（路网系统）、道路实时信息层（拥堵、事件）、车辆自测及周围状态层、用户模型层。此模型整合了静态、动态和用户信息，全面覆盖人、车、路，特别关注出行要求如舒适度，不仅为现有测路仪提供基础，也支持智能驾驶决策。

另外，智能驾驶的三大支柱为地图、定位和信号。其中，车路云系统通过信号提供确定性，以弥补感知的不确定性。然而，智能驾驶仍面临如天气变化等随机、不可控的“变数”，这些挑战涉及技术、伦理、道德、安全及交通有序性。因此，智能驾驶的发展道路仍充满挑战，需要持续努力和创新。

应申 | 武汉大学资源与环境科学学院系主任，教授

自动驾驶高精地图发展趋势展望

2024年1-3月L2级及以上智能驾驶装机量已达194万套，渗透率达到43%。从功能来看，领航辅助功能（NOA）渗透率增速明显，已经突破5%。

对此，盖世汽车研究院高级总监王显斌谈到，在20万以上车型中，L2级自动驾驶的标配率已近90%，未来增长潜力主要集中在20万以下车型。从当前车展及供应商的技术方案看，纯视觉及高性价比传感器解决方案的推出，将加速20万以下车型导入辅助驾驶功能。

王显斌还指出，轻地图并非意味着完全不需要地图，而是对地图的精度和依赖进行了优化。对于智能汽车，导航地图仍是必需。轻地图的理念在于通过其他传感器或惯导系统来弱化对高精度地图的依赖，并增强对特定场景（如红绿灯）的感知能力，以满足智能驾驶的高阶需求。

王显斌 | 盖世汽车研究院高级总监

地图助力智能驾驶走入下半场

目前低阶智能驾驶已接近普及，智能驾驶的竞赛正逐步进入下半场——高阶智能驾驶的角逐。在这一阶段，地图作为高阶智能驾驶的核心支撑部分，通过不断的迭代更新，成为智能驾驶走入下半场的重要驱动力。2023年，随城市NOA功能规模化应用，多家OEM和L2++智驾域控厂商提出“重感知轻地图”的口号，形成新的市场风向。

北汽研究总院自动驾驶感知科长张洋谈到，目前量产的高精地图以静态地图为主。高清地图未来将在静态图层上叠加动态图层。高精地图的终极形态——“车辆协同”，即采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，从而形成安全、高效和环保的道路交通系统。

张洋 | 北汽研究总院自动驾驶感知科长

汽车高精度定位的技术趋势

北云科技创始人兼CEO向为谈到，汽车领域高精度定位正呈现出三大显著趋势：一是P-Box向P-MOUSE发展，实现高精度定位和天线一体化；二是智能驾驶全球化需求推动定位技术向L-BAND或PPP服务发展，追求单芯片整体解决方案；三是随着L3自动驾驶研发推进，功能安全成为高精度定位的重要考量，满足L3对定位的功能安全要求。

汽车高精度定位技术的应用不仅局限于智能驾驶，同样适用于座舱及其他领域。在座舱内，高精度定位结合LBS服务和车道级地图，能够显著提升用户体验。随着高精度定位及高精度地图成本的降低，这一技术有望在未来成为汽车的标准配置，进一步提升用户的驾驶和导航体验。

向为 | 北云科技创始人兼CEO

众源加速全场景智驾落地

智能驾驶场景中仍存在诸多复杂场景亟待解决，如复杂路口定位失效、路口前车道选择失效、相似路口方向选择失效等，将随着用户使用频度提升进一步扩大。

美行科技市场与生态总监康健谈到，为应对以上挑战，美行结合大量智能汽车地图应用实践，研发量产级时空数据众源系统，为智能驾驶发展提供助力。系统具备超视距、先验性、自扩展、高鲜度、可融合、可进化、可降本增效、可确权交易等特点，不仅推出各类场景智驾功能，更重要的是持续的体验提升。用户的真正规模化使用和数据闭环的建立，才能共同驱动智驾体验提升。

康健还指出，不管有图还是无图、重图还是轻图、是全局地图还是道路特征，用于车端定位还是云端训练，没有非此即彼，适用即是最优。

康健 | 美行科技市场与生态总监

数据驱动、软硬结合，开启绝对定位与姿态感知的新时代

毫厘智能（MCT）是专注于智能时空感知芯片和解决方案的创新公司。

MCT毫厘智能 CEO郦可提到，在智能驾驶领域，大语言模型在座舱域的应用、端到端感知网络在视觉层面的使用、生成式人工智能如ChatGPT的崛起，以及闭环仿真技术的落地是行业的显著趋势。尤为重要的是，数据的获取方式正由传统的采集向生成转变，这一数据驱动的趋势在其他传感器领域已十分明显。

高精度地图的演进也备受关注，从高精度到轻量、再到无图、直至端到端，地图方案不断演进，其中，定位技术和姿态感知能力对于提升中国L2+智能驾驶汽车的可靠性至关重要。当前，定位感知时代正由芯片+离线算法向数据+AI的闭环演进。

郦可 | MCT毫厘智能 / CEO

智能驾驶定位系统规模化应用技术

上汽集团定位算法主管工程师邢丽博士认为，智能驾驶定位技术的发展趋势可以用9个字来概括：靠卫星、重视觉、轻惯导。星定位除了采用大家熟知的RTK服务外，还会使用到成本相对较低的RTD，以及采用星基增强技术、覆盖全球的PPP-RTK服务。

未来智驾定位将更加重视视觉，利用BEV模型构建实时局部地图，与底图匹配实现精确定位，并且视觉还能多功能服用。而在惯导方面则会降低依赖度，通过其它传感器辅助。随着“重感知，轻地图”方案的不断推广，在底层地图数据基础上建立自定义图层，成为一个主流发展趋势。

邢丽博士 | 上汽集团定位算法主管工程师

朗歌智驾地图与周天智能体系

朗歌科技有限公司成立于2021年，致力于地图数据采集、生产体系的建立和运营。依托吉利上千万量产车和吉利各出行平台的上百万运营车辆全天候采集数据，通过深度学习、图像识别、三维视觉、智能机器人地图构建技术以及基于此的大数据云，打造多元数据采集、数据加工、数据产品化、数据服务化全链路的智能地图数据平台。

据朗歌科技智驾算法部负责人杨川介绍，朗歌智驾地图数据模型独具四大涂层，其中基础层与更新层凭借吉利量产车数据，构建高精度基础与高效更新机制，为智能驾驶赋能。OEM运营图层与智驾经验涂层，则通过量产车反馈的轨迹等数据，共创经验速度与引导线，并涵盖动态ODD数据，提升智驾安全性与可用性。杨川主要围绕朗歌智驾地图产品、周天数据智能体系、智驾真值标注服务、车道级导航系统进行了详细说明。

杨川 | 朗歌科技智驾算法部负责人

低成本地图强势赋能，加速自动驾驶实际应用场景加速落地

极氪汽车导航专家杨度谈到，在自动驾驶初期，实时感知能力较弱，高精地图成为实现自动驾驶的“拐杖”，完备的地图要素助理NOA发展，但是成本和鲜度问题无法满足更广泛的自动驾驶需求。随着BEV+Transformer等算法以及占用网络的普及，车端实时感知能力增强，对地图的依赖成都降低，车辆仅需要车道拓扑、坡度曲率等关键信息。未来，实时感知能力继续提升，对地图的依赖度继续下降，只需要SD导航地图提供全局导航规划与交通规则，禁入规则等先验信息。

硬件成本降低、地图依赖减弱，算法复杂度增加成为地图定位新趋势。定位置信度将会与环境感知深度结合，来提升定位的准确性和可靠性。智能驾驶仍需依赖高精地图提供的道路元素和拓扑信息，但更多会用局部定位和感知。

杨度 | 极氪汽车导航专家

导航地图与人机共驾场景的结合

蔚来汽车导航应用团队负责人&专家、应用软件研发刘昆仑认为，导航数据对自动驾驶的引导作用至关重要。蔚来汽车的导航数据不仅包含路线规划信息，引导自动驾驶车辆按预设路径行驶，还包含提前变道决策所需的数据。

此外，蔚来汽车的EHB数据服务为自动驾驶提供前方2-3公里的道路几何结构、道路形状点及地图线速等信息，助其实现提前变道和预减速。车道线信息则帮助自动驾驶系统决策变道时机和可行驶车道。实时交通信息则实时更新拥堵和道路时空信息，进一步提升智能驾驶体验。

在定位匹配方面，蔚来汽车将地图的实时定位结果与自动驾驶系统的定位服务相互校验，确保定位的准确性。此外，蔚来汽车内部通过以太网实现智驾系统和侧方系统间每秒上百赫兹的数据交互，日数据量约5兆，确保系统间的信息流通。

刘昆仑 | 蔚来汽车导航应用团队负责人 & 专家，应用软件研发

小型高性能、低功耗IMU和GNSS/INS产品在测绘和高精度定位领域的应用

霍尼韦尔自1914年起便开始涉足导航和自动驾驶领域，凭借百余年的技术积累，它已成为航空惯导技术的先驱者。霍尼韦尔始终保持着技术迭代与创新，持续领先于自动驾驶领域。

霍尼韦尔公司航空航天科技集团亚太区商务与通用航空业务总监周建宇对霍尼韦尔的导航和自动驾驶产品展开详细介绍。HGuide O360 是一款适配高阶自动驾驶需求的板载INS/GNSS导航产品。将板载IMU和GNSS接收机的数据与其它传感器（DMI, DVL等）融合，以提供可靠的、鲁棒的导航服务。O360可以轻易的与激光雷达对接，并且进行了特别的设计以适配大范围的载具平台。