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近年来，自动驾驶汽车飞速发展，不仅能够通过雷达测量与下一辆车的距离，还可通过激光雷达传感器发出的激光脉冲来测量周围的环境。但对于自动驾驶汽车而言，最重要的不是它所能够探测到的东西，而是它事先就知道它所需要经过区域的具体情况。

因此，机器人所需要的就不仅仅只是一张地图了，原因在于这些汽车需要对周围的环境进行三维显示，并且需要不断更新并将数据精确到厘米。所以，如果没有更好的3D地图，那么想要实现被大肆宣传的自动驾驶汽车革命就会慢得多。

测绘地图技术的重要性

在机器学习算法中，最关键的一步就是数据的收集。通过数据收集，不仅能够为现在技术提供发展动力，更重要的是可以通过收集物理知识，来培养下一代新型汽车。而研究人员也希望，最终的信息基础层不仅仅适用于运输和物流行业，也还可以促进增强现实技术的发展，并应用到任何机器人、无人机以及汽车上面。

然而，想要实现这一期望，第一步要做的就是为自动驾驶汽车开发有效的数字测图技术。曾经营Google Maps，是Google Earth创始人之一的地图测绘专家Brian McClendon说：“这是一个非常棘手的问题。”

他认为，这些地图之所以对自动驾驶汽车非常重要，不仅因为其可以提供地理位置信息，更重要的是因为“它减少了自动软件为了识别周围环境所做的工作量”。

▲Google Maps前负责人Brian McClendon

此外，他还表示，他们通过将实际环境与地图预测的环境进行比较，可以将自动驾驶汽车注意力集中在不同的事物上，使其可识别行人或自行车。

与此同时，去年，自动驾驶汽车研发领域的投资达到了历史的最高水平。随着资金的大量增加，数字测图技术也在不断地进行完善。像Civil Map、Deep Map以及Lvl5这样的初创公司，也已经吸收了来自谷歌、苹果、特斯拉等巨头的测绘工程师，其融资也已经超过4000万美元。

相比于创业公司，自动驾驶汽车研发巨头都拥有自己的测绘系统。如Alphabet公司拥有Google Maps、Google Earth、Google Street View 以及导航应用程序Waze。其测绘能力就被认为是Waymo的一项关键优势，而Waymo也已经完成了超过400万英里的自动驾驶测试。

因3D地图的复杂性，是否将其称为“地图”，在业内引发激烈争论。之所以说它复杂，原因在于其所需要收集的信息要包含几个层次的内容：人行道、建筑物以及树木的物理位置；道路标志和交通信号灯以及自动驾驶汽车该遵守的交通规则，如观察限速等。此外，准确性问题也非常重要，即使是非常微小的变化也会产生影响，如每年要移动几英寸的大陆板块。

对此，DeepMap首席运营官罗伟直言用地图一词描绘它是不准确的。他更倾向于将其看作是一个可以为汽车提供周围环境的软件。DeepMap的创始人James Wu则将这些地图描述为能够使机器人定位其自身位置的“大脑的一部分”。

移动定位平台Here的制图负责人Ralf Herrtwich说：“作为自动驾驶汽车的“集体记忆”，我倾向于将其看作是地图。”他开玩笑说：“这就像一个教授自动驾驶汽车的驾驶学校。”

▲Here公司的汽车地图主管Ralf Herrtwich

数字测绘技术所面临的困境

不管将其称作什么，数字测绘技术对于自动驾驶汽车而言肯定是非常重要的，但其制作也面临着诸多挑战。

1、数据难题

目前，自动驾驶汽车领域竞争激烈，而数据收集仅是这场竞争中的一部分。当穿越街道时，一辆自动驾驶汽车就能够收集1TB的数据，这些数据足以填充1400张CD。通过汽车传感器收集到那么多的详细信息，如果是通过互联网进行传输，其工作效率就会非常低。

现在很多公司必须将这些数据从一个硬盘驱动器转移到另一个上面，这个过程有时候被称为“人力网（sneakernet）”，因为工程师开玩笑说通过硬盘驱动器进行信息传输就好像自己在传输信息一样。

地图测绘创企Civil Maps的首席执行官Sravan Puttagunta说：“很多公司都不知道该如何存储他们的数据，这也是为什么自动驾驶车辆需要进行地理围栏的原因。它们不能适应存储在汽车内部的数据，所以它们只能局限在部分区域内。”

Civil Maps正试图通过简化地图数据来处理这个问题，以便更容易进行管理，但目前还没有单一的行业标准。此外，生成这些地图所需的人工智能还远未完善。因而人们通常需要检查地图上的标签，评估是否需要更新，并分析测试过程中汽车出现错误的原因。

正在为AI提供人力培训的Scale API公司的工程师Alexandr Wang说：“谈到AI，还有一件事没有真正提到，那就是如果想要真正的发挥这项技术的作用，那背后需要多少的人力？如果这些公司试图生产自动驾驶车辆，他们就需要雇佣一群人来仔细的测试这些地图，就像如今的Google Maps一样。”

2、制作地图，需要不断地进行更新

地图是依据现实环境而制作出来的，但现在社会处于飞速发展阶段，无时无刻都在发生变化，那么想要制作地图，就需要不断地进行更新，以便为汽车提供最新的信息。

该行业还处于深度分散状态，对于高清的3D地图没有明显的通用标准，各家公司也不会对外分享任何数据，因为他们认为这是重要的专有信息。

DeepMap的吴先生表示：“每家公司都在试图开发自己内部的高清地图，以便满足自动驾驶汽车需求。但是，没有数据共享，那么一切都需要重新发明，这就浪费了大量的资源。这也可能是阻止自动驾驶汽车成为商品的原因之一。”

而且，由于上述原因，公司想要进入新城市时，就需要重建地图。每个城市也有不同的驾驶规则，这也意味着制作的地图需要不断进行调整。Scale API公司的王先生表示：“公司必须在进入每个地区时都要重做软件。”

3、隐私监管带来的技术问题

随着社会的发展，人们越来越重视自身的隐私问题。而高清地图的制作者必须处理这些隐私问题。如一些房主以隐私为由，坚持要求Google Earth将其房子的形状从地图中清除，并且Google Street View 也对车牌和人脸进行了模糊处理。虽然这些图像只是被用来与机器人的大脑进行通信，但是其所包含的高度细节也可能会引起隐私倡导者的警惕。

▲旧金山的激光雷达地图显示的这项技术所捕捉到的细节

市场竞争激烈，高清地图或将成未来重要收入来源

对专业3D地图的新兴需求，促成了Here、TomTom等卫星导航设备制造商以及DeepMap等新兴企业之间的竞争。尽管创企只关注自动驾驶汽车的地图制作，但Here和TomTom相信，即使在大规模应用于自动驾驶汽车之前，高清地图也将非常有用，因为它将有助于开发先进的驾驶员辅助技术。

TomTom的自动驾驶主管Willem Strijbosch表示，无人驾驶汽车所需的地图与当前地图APP不同，因为它们不仅仅用于导航，还需要提供安全关键功能。

他还补充说：“与传统地图相比，另一个不同之处在于不能够使用GPS作为在地图上进行定位的唯一手段，因为其对于自动驾驶汽车而言并不够精确。”

此外，传统汽车制造商认为，高清地图将在未来几年成为收入的重要来源。Herrtwich先生表示：“这就像电视发展的演变历程一样，从传统电视到高清和4K，一旦发展起来，就不会走回头路。我们将会看到未来销售的大部分都是具有高清分辨率（HD）的地图。”

业内人士认为，在该行业中，整合的浪潮不可避免。TomTom的Strijbosch先生说：“在该领域中的公司数量是不符合经济效益的。想要发展数字测绘技术，固定成本非常高，所以只有少数几个玩家才有资本来发展该技术。”

未来发展方向：逐渐应用到其他领域

即使有诸多难题需要解决，但更广泛的技术部门对3D测绘潜在的发展前景非常感兴趣，希望它能够应用到其他技术领域。目前该领域正在收集最完整的数据，而一旦收集完成，它将对诸如增强现实等需要完美世界地图的技术起到重要的作用。

一些业内人士也认为，一旦自动驾驶汽车落地应用，那么其他类型的机器人也将会配备测绘软件。对此，王先生表示：“我认为所有的机器人都将效仿，并开始朝着自动驾驶汽车的方向发展。最终，我们未来构建的每个机器人都将配置同一套传感器。”

但研究人员预计，自动驾驶汽车最终可能会减少对地图的依赖，因为其激光雷达传感器的改进足以让它们驾驭相应的环境。当然，这些地图对于确保早期自动驾驶汽车的安全性也是至关重要的，乐观主义者则希望这种技术最终能够超越这一点。

原文来自：Financial Times