高精地图 高精地图 HDMap 在无人驾驶中属于令人又爱又恨的角色，近年来业内各方势力也围绕 “ 是否使用 HDMap ” 也展开了激烈的讨论。目前来看，包括 Apollo、蔚来、理想、小鹏、Momenta在内的众多公司，都使用了语义地图（Semantic HDMap）。
HDMap 与普通的导航地图SDMap 相比，精度更高，包含的信息更全。SDMap 一般只能达到道路级精度，而且不会提供车道线、路面标志等具体坐标；而HDMap 一般能达到分米级别精度，包含有准确的车道线、红绿灯、标志牌、路面箭头，甚至有些高精地图标出了车道线虚实属性变化点、车道线分叉点、合流点等。 在自动驾驶中使用 HDMap 的优点显而易见：
高精度：分米级别、甚至特定场景厘米级别的精度，能够给定位和规控模块提供非常靠谱的先验信息，大幅度的降低了算法难度，也降低了出事故的概率；
高丰富度：HDMap 具有相当丰富的信息量，一般来说包括道路、车道、车道线、路面箭头、停止线、栅栏、交通标志牌、交通灯等要素，地图中包含以上地图要素的几何、属性、颜色、拓扑关系等，另外可能还会有车道变化点、道路曲率、道路坡度等。
成本：高精地图图商一般会用价格昂贵的采集车建图，一个传感器可能就上百万，其他的还有人力成本；除了建图过程，地图的传输和维护也需要一定成本；
覆盖度：中国很大，地球更大，HDMap 不能像 SDMap 那样做到那么高的覆盖度。虽然高德等图商宣称已覆盖中国所有高速，但城区的覆盖依然是个大难题。随着无人驾驶的落地，应用场景逐渐从高速走进城区，在没有高精地图覆盖的路段只能抓瞎。这也是怎么回事很多公司在城区开放的无人驾驶都仅局限于一小段，例如上海的嘉定安亭、北京亦庄，因为只有这些路段有 HDMap；
鲜度：道路上情况多变，尤其在中国，修路、摆锥桶是家常便饭，指望高精地图及时反馈这些变化是不太容易的。第一次建好了地图，后面怎么持续维护地图才是大难题。很多无人驾驶公司需要面临的一个实际问题是，当高精地图信息和感知信息不一致时，相信谁？怎么判断是高精地图没及时来更新，还是感知出错了；
法规：地图是敏感信息，尤其是高精地图。在中国甚至 SDMap 都是要经过加偏的（国测局加偏，火星坐标系）。地图甲级资质国内目前就几家，而近年来国家也收紧了资质评审，能提供高精地图服务的图商不会太多。另外，中国是不允许售卖带有高度信息的地图的，这对六自由度的位姿估计是很不友好的。
国内能提供高精地图服务的，除了腾讯、高德、百度、四维图新、中海庭等大图商，还有宽凳、deepmotion（已被小米收购）、觉非等体量小一些的图商。 在法规方面，近期自然资源部放出了一些利好消息，但推进速度还是不能太乐观。
众包地图 以 Mobileye 的 REM 为先驱，国内外各无人驾驶公司也都在推进众包建图的路线：收集大量车流轨迹信息或单车 SLAM 建图结果，在云端融合为准确的语义地图，并用众包建图的结果更新、修补已有的 HDMap。
众包建图的技术路线能在很大程度上弥补上述高精地图的缺点：不用维护成本昂贵的采集车，转而利用量产车上低成本无人驾驶设备，用数量弥补质量。 目前国内无人驾驶算法公司(Momenta)、新势力（蔚小理）、芯片公司（地平线）、图商（百度）等，均有众包建图的能力，甚至有些面向量产落地的众包建图团队的规模已经相当大。 华为秦通组在ICRA2021 发表的 RoadMap 比较有代表性：将多辆车单车局部建图的结果上传到云端进行融合、压缩，得到准确的轻量化语义地图，后续的车辆在线下载该地图，基于该地图进行 6Dof 定位。
华为众包方案RoadMapPipeline 听上去很美好，但众包地图方案也面临着几项很现实的挑战：数据安全、政策法规、用户隐私。尤其是数据安全问题，在滴滴事件发生后更为敏感，隐约中划出一条禁止触碰的红线。 除此之外，众包建图在技术层面也面临着很多长尾 case 难以处理的困难。
导航地图 导航地图SDMap是目前最常见的地图形式，早已在我们的生活中普及多年，例如平时开车会用的百度地图、高德地图。 SDMap 相比于 HDMap 的优点是：
精度低：通常只有道路级精度，达不到车道级精度，难以满足下游规划控制的需求；
信息少：一般没有具体的车道线、路边沿的几何信息，也没有红绿灯、标志牌的准确位置信息，这些对定位和规划控制来说是较大的挑战。
之前也介绍了，在依赖的高精地图的自动驾驶方案受到法规、成本等因素的影响，推进受限时，主流玩家们纷纷将目光投向了 SDMap，也就是接下来要说的轻地图方案。轻地图方案轻地图：SDMap+/HDMap-对于量产自动驾驶来说，高精地图还是太“重”了。
往前数五年，包括小鹏、华为在内的很多玩家都基于高精地图跑通了高速路段和小部分城区路段，放出了漂亮的 demo。但随技术的演进和商业化步伐的加快，城市 NOA 的交付成了头部玩家们角逐的重点，曾经真香的高精地图却成为大规模量产落地的最大障碍。于是轻地图方案应运而生。
这里说应运而生其实不严谨，因为轻地图方案其实不是什么新东西，例如马斯克很早就明确说特斯拉不用高精地图，原因还是上面说的覆盖度、鲜度、成本这些，（特斯拉只在标注环节用了高精地图，FSD 实车运行只接入了导航地图） 轻地图方案指的是不用重量级的 HDMap，而是基于轻量级的 SDMap，或是基于处于 HDMap 和 SDMap 之间的地图形式，结合单车强大的感知能力，实现自动驾驶。
轻地图方案期望摆脱高精地图的枷锁，降低对地图的依赖程度，相应的对单车感知能力的要求也大幅度的提升。也正是因为近年来视觉感知技术的进步，才使得“轻地图、重感知”的路线称为可能，而这其中 Transformer 和 BEV 方案功不可没。 其实直到今天，大多数玩家的主线项目普遍还是高度依赖高精地图的，毕竟没高精地图连 Demo 都很难做出来，没 demo 融不到钱公司都活不到轻地图这一天。即使有不少公司走众包地图的路线，严格意义上也还是高精地图，只是用众包的方式去生产地图而已。
2022 年，在地图法规收紧，和感知能力增强的双重背景下，轻地图重感知路线又成为大家竞相追逐的香饽饽。 22 年 9 月毫末在AIDay 大喊重感知，轻地图的口号。小鹏在的 XNGP 也宣布不再依赖高精地图。23 年 3 月元戎发布了不依赖高精地图的智能驾驶解决方案 DeepRoute-Driver 3.0，从视频上看效果十分好。理想 23 年的城市 NOA 也明确表明了不依赖高精地图理想掀起“上车潮”、重感知轻地图 2023 年开启城市 NOA 元年理想 23 年的城市 NOA 也明确表明了不依赖高精地图。华为在 4 月发布不依赖高精度地图的高阶无人驾驶系统，搭载在问界 M5 上。
除此之外，蔚来、地平线等头部玩家内部也有相当的资源投入轻地图路线，很多公司在宣传时讲的都是导航地图 SDMap，但实际应用大概率还是会在SDMap的基础上添加一些 HDMap 中的重要信息，称之为 SDMap+ 或 HDMap-（一般叫前者，听上去好听点）。单纯只用 SDMap，对城市 NOA 来说还是不太现实的。
目前国内各公司在轻地图方案上也都还在探索阶段，也可以预测到会遇到重重困难，离量产落地还有一定距离，作者觉得轻地图、重地图的争论还没有到盖棺定论的时候。23 年年中到 24 年年初，是多家公司承诺的无 HDMap 城市 NOA 交付日期，我们拭目以待。
随着汽车越来越电气化和自动化，慢慢的变多的汽车数据被数字化，但对这一些数据的使用少之又少。而要在严苛的汽车应用环境中诊断和发现缺陷以及构建理解这一些因素的功能安全性更是一个巨大挑战，如何以变应变？我们来看看头部半导体和测试厂商的大佬们怎样解读。 无人驾驶：巨大的挑战和机遇 无人驾驶是不可避免的趋势，但汽车最重要的是安全可靠，实现这一目标需要整个价值链很长时间的努力，不可能一蹴而就。 国家仪器公司运输市场负责人Jeff Phillips认为：“如果人们期望的安全可靠意味着零事故，那无人驾驶就不会发生。我们正真看到车辆测试在街头上演，也会看到失效的发生。另一方面，如果将其与人类驾驶员作比较，我们已看到科技对安全性和减少车祸的
挑战机遇共存，汽车半导体以变应变 /
据报道，从半导体到电动汽车(EV)电池，韩国的人才流失在各个行业都越来越明显。 国际管理发展研究所(IMD)最近宣布，在63个国家中，韩国去年的人才流失指数排名第43位，得分为4.00,2015年韩国以3.98分排名第44位，2016年排名第46位，得分3.94分，2017年排名第54位，得分3.57分。同样，韩国在去年的全球人才竞争力指数中排名第33位，得分为62.32。尤其值得一提的是，在工作吸引力和员工积极性方面，韩国分列第41位和第61位。 由于韩国的人力管理系统运行不善，工业模式迅速转变，慢慢的变多的韩国人选择在半导体、汽车、化工、信息和通信技术、造船等许多行业的外国公司。 例如，电动汽车电池管理系统工程师去
据外媒报道，日本汽车零部件制造商丰田合成（Toyoda Gosei）宣布，向总部在日本山形县（Yamagata Prefecture）的初创公司IMUZAK（在光学设计和评估方面具有优势）来投资，以加速开发适用于无人驾驶汽车的内外饰模块。 无人驾驶技术的发展有望增加配备了传感功能和人机界面功能的零部件的需求，具传感功能的零部件能够识别附近车辆或行人以及道路配置等周围环境，而配备人机界面功能的零部件能轻松实现车与人的交流。考虑到这一趋势，丰田合成在其前格栅、座舱和方向盘等内外饰产品中集成了传感器和其他电子部件，多年来，丰田合成都是此类产品的领先供应商。该公司表示，其新模块化产品将使用新技术，而且将结合安全舒适的功能和美观的设
随着物联网进入边缘分析和无人驾驶领域，对于更高频宽和更低延迟的需求日益提高。全球嵌入式市场闪存和内存解决方案提供商研华科技，宣布推出业界首款宽温8TB NVMe SSD产品——SQFlash 920系列，为高性能应用保驾护航，助力无人驾驶应用。 无人驾驶配备了大量的传感系统，比如：GPS 接收器、激光雷达、超声波传感器，以及高清摄像头等，在一辆自动驾驶汽车中，摄像头每秒生成20-60MB数据，雷达每秒最多生成10KB，声呐每秒10-100KB，GPS将以每秒50KB的速度运行，激光雷达的工作速度则是每秒10-70MB之间……把这些数字相加，每台无人驾驶车辆每天将生成约4000GB数据。 未来智能汽
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全无人驾驶一直是汽车圈津津乐道的一个线G技术商用化，全自动驾驶的落地貌似离我们仅一步之遥。今年6月份，滴滴出行在上海首次向公众开放自动驾驶服务，更是刺激了一大批全自动驾驶爱好者的神经，大肆的媒体宣传及称赞，坚定了大家对全自动驾驶技术落地的信心。 全自动驾驶，顾名思义就是仅依靠车辆配置的硬件设备及控制系统软件实现车辆载人无固定使用场景从一个目标点自动行驶到另一个目标点。在如今的日常生活中，已经随处可见类似设备的布设，在工业园、学校、医院等固定场所，经常可以看见无人配送车工作，很多人称之为“全无人驾驶”，可是这真的就是“全无人驾驶”吗?前面所说的全无人驾驶，在这个场景下有几个方面依旧没有实现，那就是“无固定场景”及“载人”
Mobileye荣获两大行业研究机构“无人驾驶领导者”评级 在知名研究机构Guidehouse Insights和ABI Research近期对无人驾驶供应商进行的竞争力评估中，Mobileye均位居榜首 一辆搭载了Mobileye无人驾驶软硬件的蔚来ES8无人驾驶出租车 2023年3月2日，耶路撒冷——近期，Mobileye被两家知名研究机构Guidehouse Insights和ABI research同时评为无人驾驶汽车技术开发领域的领导者。 在评估自动驾驶领域的几大科技公司时，Guidehouse Insights自动驾驶系统排行榜和首份ABI Research发布的自动驾驶汽车平台报告都认为，Mobile
领导者”评级 /
日前，福特汽车公司总裁兼首席执行官Mark Fields在圣诞节前的一次媒体活动中向外界表达了未来福特的主要创新发展领域，其分别为汽车的移动性、自动驾驶、车载互联、使用者真实的体验以及车辆性能等5个方面。Mark Fields还表示虽然2014年对于福特汽车公司来说是收获颇丰的一年，但是其更期待福特可以在2015年实现更大的突破。其相信福特公司通过对自身产品、人员、工厂和技术上的持续性投入，再加上整个汽车行业发展的大背景，到2015年时福特将在整个税收、定价能力、营业利润率以及收益率方面相较2014年取得阶段性的突破。 整个汽车行业在全球的税收总额将在未来的5年中实现1万亿美元的增长幅度。Mark Fields表
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