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雷鋒網按：在過去的10幾年間，數字地圖幫助駕駛員指明方向和路線。但在無人駕駛時代，高精度地圖則是自動駕駛汽車的必不可少的條件之一。屆時，地圖已經不再是單純的車載系統。它用來指導無人車何去何從，一個0.1毫米的誤差就可能釀成一次事故。
雖然高精地圖不像無人汽車頭頂上的“全家桶”那樣引人注目，但它的確是自動駕駛必不可少的條件之一。Here的前副總裁John Ristevski說，自動駕駛時代的到來為高精度地圖開創了一種新的商業可能性，總有一天會為繪圖公司帶來「數十億美元」的收入。
這個蘊藏著近百億級財富的無人駕駛細分市場，如今已經迎來了一批又一批的挖礦者。
業界普遍把2020年作為完全自動駕駛實現的時間節點，據雷鋒網了解，大多數企業現如今還停留在部分自動駕駛上。根據SAE International（國際自動機工程師學會，原美國汽車工程師學會）的劃分，自動駕駛分為5級，其中從L3級別開始，才算真的從輔助駕駛到自動駕駛的跨越。
這也意味著，L3級以上，高精地圖是逃不掉的一環。而在L1、L2的輔助駕駛階段，高精地圖并不是剛需。前兩個階段的前車防碰撞預警、行人檢測預警、自動巡航等輔助駕駛功能直接依賴攝像頭、毫米波雷達即可實現。駕駛員依舊是車上的主角，車輛導航地圖僅提供方向指示，還需司機通過眼睛觀察道路環境、大腦決策控制車輛的行駛方向。
到了L3及其以上級別，自動駕駛汽車則需要自動感知檢測道路環境，決策控制車輛。這就意味著道路上有多少條車道、車道方向、紅綠燈變化都需要車輛知曉。在傳感器在檢測到相關信息后，然后對比高精地圖，便可清晰的判斷車輛所處的位置。
相較于車上傳感器對環境的有限感知（當下視覺和激光傳感器探測距離一般在200米左右），高精地圖可以提前預知無限遠的道路數據，這是傳感器無法比擬的優勢。當受到惡劣天氣影響，傳感器失效時，高精地圖則對傳感器無法探測的部分進行了補充，更有效地為無人駕駛提供最新的路況。
除去實時移動的車輛行人、臨時出現的事故等無法提前繪制的動態駕駛環境外，靜態高精地圖的繪制是當下行業內的工作基礎，也是攻堅點。一套完整的靜態高精地圖需要包含語義信息的車道模型、道路部件（Object）、道路屬性三類矢量信息，以及用于多傳感器定位的特征圖層。
車道模型：即引導車輛從A地開往B地的道路規劃，包括車道上詳細信息的和連接關系。一套完整的高精地圖會將車道上的中心線、車道線、車道變化屬性點、以及道路分離點和車道分離點等等諸多與車輛行駛有關信息繪制出來。
道路部件（Object）：包括交通標志、指示牌、龍門架、路桿等路側及路面的各類物體，當車輛傳感器探測到這些道路物體，然后再對比地圖，便可得知車輛的精確位置。
道路屬性：包括道路的曲率、航向、坡度以及橫坡，幫助車輛執行轉向、加減速。
多傳感器定位的特征圖層。
而那些動態數據，比如道路是否擁堵、是否發生交通事故、交通管制情況、天氣情況等，也需要實時更新。這些動態數據的測繪難度更高。不過未來越來越多的無人車上路，車與車互聯，一旦有車輛檢測到周圍環境的變化，便可通過將信息上傳至云端，這樣其他無人車也能知曉路上的環境變化。顯然，當下行業的重點是靜態高精地圖的繪制，動態地圖的測繪則需要更長的時間才能實現。
高精地圖的測繪相較于傳統數字地圖更加復雜，數據收集也更繁瑣。目前專業的地圖測繪車隊在陸地上也大多采用激光雷達等多傳感器結合的方式，提取道路信息，再加上GPS等衛星導航定位系統。此外，也有眾多初創企業以眾包模式，通過低成本的傳感器識別記錄道路信息，再通過GPS/INS耦合，從正射影像圖中獲取相關地圖信息。然后結合自身算法在云端進行數據處理，繪制出高精度的導航地圖。
無人駕駛已是明日之子，高精地圖也成為傳統圖商、車企、科技公司的押注重地。2016年后，這塊曾經冷冷清清的無人駕駛細分市場，涌進來一大批創業公司，加上對這塊蛋糕分外有興趣的自動駕駛零部件公司和一些老牌測繪服務公司，高精地圖掀起一個小浪潮。
美國對地圖測繪方面的政策限制較少，被人喻為“高精地圖創業者的天堂”。比較有名的初創公司DeepMap 、CivilMaps 、lvl 5 、Carmera。 此外還有Here 、TomTom 、Waymo（原 Google 地圖）等國外老牌圖商都在這個大戲臺上折騰著。國內方面則有四維圖新、百度、高德等諸多資深玩家，甚至曾經靠PPTV視頻軟件成名的陶闖，也于近日入局高精度地圖。
Waymo、Here、TomTom是國外高精度地圖領域中的佼佼者，資深的圖商們都擁有專業的測繪車隊，所以這類型企業主要采用集中制圖模式，強調創建完整的3D高精度地圖，支持自動駕駛汽車能夠完全獨立駕駛。Waymo在高精地圖方面多服務于自家自動駕駛車隊，對外公布的信息較少。Here和TomTom，一個是有車企巨頭背書，一個是傳統圖商，目前雙方的高精度地圖均已經覆蓋了幾十萬公里。
Waymo由于母公司Google的背書，其地圖測繪車隊相當龐大，通過自身擁有的地圖采集車集中創建高精地圖。Waymo和Google Map團隊開發的高精地圖如今已經可以支持L4級別的自動駕駛車輛在美國鳳凰城等多個城市運行。
Waymo在繪制高精地圖上采用兩種策略：一是利用現在的自動駕駛車輛搭載傳感器逐漸繪制高精地圖。據雷鋒網了解，Waymo于去年發布了一個名為“車輛地圖服務”的早期版本，可以將汽車的傳感器數據整合到地圖中。二是先利用自己的測繪車隊，為無人駕駛汽車創建好豐富、詳細的高清地圖，然后再運用到無人駕駛導航中。
2015年，Here被奧迪、寶馬、戴姆勒三家德國車企巨頭收購后，開始深耕高精度地圖領域。有了巨頭車企的支持，諸多車企和廠商開始入股牽手HERE。如今，Here背后的投資入股方也加入了騰訊、四維圖新、英特爾、先鋒、博世、大陸等等知名企業。阿里也早在2016年就和Here展開了高精地圖方面的合作。Here也計劃為迪拜創建首個用于支持自動駕駛交通的高精度地圖。
Here的高精度地圖Here HD Live Map建立在基礎地圖的基礎上，配備激光雷達的Here True車輛每天奔波在大街小巷，結合衛星圖像繪制車道路徑、車道標記、道路邊緣等多種短時間內相對不變的環境信息。
對于那些動態數據的更新則主要依賴通用等眾包車輛，借助Here HD Live Map的云端能力，當車輛傳感器檢測到的道路信息變更，這些新特征將會上傳到地圖數據中，并下發到所有車輛。目前，Here HD Live Map已經完成了超50萬公里道路的地圖測繪，精度達到亞米級別，因此也成為寶馬下一批具有高度自動駕駛功能的量產汽車的御用地圖。
和Here相比，資深的數字地圖圖商TomTom則沒有車企巨頭的撐腰，TomTom是以獨立身份轉型至高精地圖市場。早在2015年，TomTom測繪車隊就在進行自動化數據采集，通過搭載一個Velodyne激光雷達，一個360度全景相機，兩臺SICK雷達，還有兼容GPS和GLONASS的高精度天線的福特翼虎汽車即可完成采集任務。目前，其高精度地圖數據已經實現美國本土州際公路全覆蓋，線路總長18.5萬公里。在全球范圍內的高精度地圖線路已超過38萬公里，覆蓋地域包括日本、美國、西歐等等。
TomTom開發了RoadDNA技術來提供高度優化的3D橫向和縱向道路視圖，它可以將原本的3D地圖數據壓縮成2D視圖，同時還能保留道路上的關鍵要素。TomTom也和百度、Zenuity合作推出了一款自動駕駛地圖交付服務—TomTom AutoStream，通過TomTom自動云端式傳輸最新的地圖數據，確保自動駕駛地圖的實時更新。AutoStream是一個完整的解決方案，包括帶有智能邏輯的板載軟件組件，可簡化和縮短構建自動駕駛系統的公司的開發時間，這項技術將率先用到百度Apollo平臺中。
單打獨斗并不能完成高精度地圖繪制工作。TomTom在2015年和全球第一大汽車技術供應商德國博世公司合作，聯合開發能夠用于自動汽車上的高精導航地圖。雙方預期開發的高精地圖包括一層專注于車輛精準定位的“定位層”，一層幫助汽車更準確更及時的預判轉彎及變道的“計劃層”。TomTom也通過收購自動駕駛初創公司Autonomos，利用其3D感應，數碼圖形技術，解決自動駕駛領域內一些精準度的問題和特殊的問題。去年，TomTom同美國思科公司基于DAS合作研發了一項超高速車道級別交通技術。
沃爾沃旗下Drive Me自動駕駛項目正使用TomTom地圖。今年年初，搭載TomTom高精地圖軟件的卡車已上路，遇到彎道或斜坡時，程序可以自動對車速進行調整。
谷歌系的DeepMap是高精地圖初創公司中的頭號玩家，創始團隊是前谷歌地圖項目的資深工程師和產品經理，CEO吳夏青、CTO馬可·惠勒、COO羅維曾在谷歌地圖、谷歌地球、蘋果地圖、百度無人車等團隊中擔任要職，對地圖技術和定位系統有豐富的經驗。
DeepMap可以為自動駕駛汽車提供一套高精地圖解決方案，包括3D厘米級高精地圖的構建、更新、維護和云端服務，DeepMap將這些打包起來形成一套完整的高精地圖服務。DeepMap測繪車利用32線激光雷達等多傳感器采集道路數據，但主要還是依靠眾包模式。目前DeepMap地圖服務已經被應用到福特、本田、上汽和創業公司Voyage的自動駕駛汽車上。DeepMap也已悄然進入中國，阿里、滴滴出行都是其背后的投資者。
Ushr的高精地圖依賴車上傳感器和道路上的攝像頭，已經繪制完成美國和加拿大的所有控制進入的高速公路網絡，精度在10厘米以內，偏差小于4英寸。平臺提供了最準確的中長距離傳感系統，使自動駕駛汽車能夠準確的進行導航。Ushr研發出一款應用程序編程接口（API），可以將其提供給車中的其他控制模塊中，車企就不用再單獨開發地圖模塊。
Ushr的高精度地圖已經開始商用，搭載到凱迪拉克CT6的Super Cruise系統上，可以幫助用戶在特定駕駛情境下雙手脫離方向盤。Ushr將為通用提供精確的高精度地圖繪圖技術，以及與自動駕駛相關的其他軟件技術能力。
CivilMaps公司CEO Sravan是加州大學伯克利分校電氣工程與計算機科學系的碩士畢業生。公司提供了一套繪制3D高精地圖的硬件和配套軟件系統，可以識別道路環境并海量傳感器數據轉換成車輛可讀的地圖。CivilMaps將和車企合作將這些3D地圖套件將搭建到自動駕駛汽車上。CivilMaps在數據輕量化上有著很大的優勢，它先利用激光雷達和相機收集數據道路數據，再利用人工智能技術，從繁雜的激光雷達點云數據中提取有用的信息，剔除大量的冗余信息。CivilMaps可以將1T大小的激光雷達點云圖壓縮至8MB，同時還保留重要物體標識和行車指示，圖像大小是原來的1/128。高精地圖數據量的減小使得傳輸與儲存成本都顯著降低，這一技術也吸引了一波投資者。
CivilMaps目前已獲得福特、上汽、英特爾、斯坦福大學以及雅虎聯合創始人楊致遠等多家企業和投資人的青睞，共同開發自動駕駛高精地圖。
lvl 5的工程師Andrew Kouri和Erik Reed在測繪高精度地圖上深受老東家特斯拉的影響，他們和Uber、Lyft的一線司機們合作，不需要激光雷達、毫米波雷達，只用到一個手機攝像頭。lvl5開發了一款名為Payver的APP，司機們下載他們的攝像APP，并將手機固定在車窗上方錄制視頻，記下加減速和GPS信息。這些數據就會上傳至lvl 5平臺并被處理為高精度地圖。每十英里，司機可以得到約幾美分的回報。
雖然這樣的道路收集方式看起來非常不專業，但數月內，在APP下載量只有2500次的情況下，lvl5就完成了對全美高速公路90%的高精地圖覆蓋。如果這種方式被應用到像谷歌、蘋果、高德等訪問量較大的APP上，則覆蓋率會更高。
Carmera采用的是激光雷達和攝像頭等多傳感器解決方案，公司多利用眾包模式，與物流車隊合作，在其車輛上安裝傳感器設備進行數據采集。但由于銷量較低，數據覆蓋面積并不理想，所以Carmera也發動自己的車輛上路收集數據。目前Carmera的地圖精度已達到厘米級，除幫助汽車定位外，還能優化導航效率，提升乘客體驗。
近期，Carmera也同Renovo旗下的AWare生態系統合作，共同研發增強版地圖方案，Carmera也利用搭載AWare功能的車隊實時采集地圖數據，并為這些車隊提供地圖服務。
Mobileye
Mobileye在2016年推出了道路體驗管理（REM?），采用眾包模式收集道路數據。依靠其計算機視覺算法的技術優勢，攝像頭和視覺傳感系統對車道信息進行識別。Mobileye會進行幾何和語義分析將其壓縮成汽車可以“看懂”的數據，1公里僅有10KB左右，這些數據會被打包上傳至云端，繪制出用于自動駕駛車輛能“看懂”的高精度地圖，即Roadbook（路書）。
去年下半年，能夠實現REM功能的EyeQ4芯片已經開始量產。Mobileye今年也將EyeQ4芯片安裝到寶馬、日產、大眾汽車上 ，正式開始收集道路數據。Mobileye 已經和 Zenrin、日產達成合作，計劃利用 REM 技術采集日本所有高速公路的道路數據。
mobileye也同四維圖新在中國開發和發布Mobileye的路網采集管理（REM）產品，結合四維圖新自動駕駛地圖（HAD Map）與高精度定位能力，繪制適合中國自動駕駛的高精度地圖。
Mapbox也是高精地圖行業耳熟能詳的名字，這是一家為開發者提供開發工具及開放平臺的地圖服務公司，團隊有Google Maps、微軟、Amazon、Uber諸多經驗豐富的人才。Mapbox在去年推出了Mapbox Drive（SDK），可以讓手機或汽車電腦在行駛時看到路面，識別車道或限速標志等信息。Mapbox已經和微軟達成合作，將Mapbox Drive（SDK）收集到的可用信息發送至微軟的Azure云計算服務進行處理，形成高精度地圖。Mapbox和Mobileye達成了合作，共同開發RoadBook，為半自動或全自動駕駛車輛提供高清矢量瓦片地圖。
博世道路特征（Bosch Road Signature）是其進擊高精度地圖的方案，采用開放的戰略，該技術面向所有地圖廠商。博世通過眾包模式利用攝像頭和毫米波雷達傳感器的車輛監測道路信息，相比攝像頭的單一解決方案，毫米波雷達則具有高魯棒性。再將處理后的道路特征數據上傳至云端服務器，生成博世道路特征，并與地圖供應商的定位參考圖層同步校準，繼而提供給自動駕駛汽車使用。
博世已與百度、高德及四維圖達成合作，基于“博世道路特征（Bosch Road Signature）”，共同開發用于自動駕駛的高精度地圖。
和國外相比，國內環境相對嚴苛，想要開展地圖導航服務需要獲得相應的導航電子地圖制作資質。目前，四維圖新、高德、長地萬方、凱立德等14家公司已獲得資質。互聯網大佬也開始了在高精地圖市場的爭奪，即便不親自申請測繪資質，BAT也通過入股、控股或收購的方式瘋狂瓜分各大圖商，阿里巴巴收購高德、控股易圖通，騰訊收購科菱航睿、入股四維圖新，百度收購長地萬方。如今百度·長地萬方、阿里·高德、騰訊·四維圖新已在國內高精地圖領域占據高地，它們在2015年前后就開始了高精地圖的布局。
2013年百度收購長地萬方，開始啟動高精地圖采集，目前已在北京、上海和廣東順德建立了三個高精地圖生產采集基地，有著龐大的測繪車隊和先進的人才儲備。百度地圖的采集車隊已有 288 臺車，其中具備高精度地圖采集能力的車輛約40多臺。搭載著 Velodyne的32線激光雷達、自主研發的攝像頭和IMU慣性導航的百度高精地圖測繪車每天至少采集150公里的道路數據，如今已經完成30萬公里的高速公路和部分城市道路測繪，相對精度達到10-20厘米。這些收集到的道路數據通過人工智能自動識別，并由人工驗證信息后再上傳至云端，目前百度高精地圖數據自動化處理程度達到90%以上。
百度也利用Learning-Map平臺以眾包模式收集更新道路數據，只要安裝了百度地圖和傳感器，車內手機、后裝硬件和車端傳感器采集到的環境數據，都會發送到該平臺。
百度現已和福田、一汽、比亞迪、大眾等諸多車企達成合作，共同研發高精地圖。人們很快就能看到百度高精地圖出現在江淮明年下半年推出自動駕駛量產車型上，未來也將應用在寶馬、大眾汽車上。近期，百度和博世集團、TomTom等相關產業巨頭打造起一個“AI based Map”，融匯基礎數據、出行方式、智慧交通等信息，共同構建起“地圖大腦”。
2014年，阿里巴巴以15億美元收購高德。同年，高德開啟研發高精地圖之路，目前已經完成了超32萬公里的高精地圖采集。高德專門用于HAD級別高精度地圖的采集車主要通過2個激光雷達和4個攝像頭采集道路信息，精度可達10厘米。高德和精準位置服務商千尋位置合作，提供“高精度地圖+高精度定位”綜合解決方案。目前雙方在車道級定位上的解決方案可以實現普通道路條件下橫向誤差和縱向誤差在7cm以內，高速/城市環路條件下橫向誤差6cm，縱向誤差5cm以內。
高德先后和博世、英偉達、凱迪拉克合作研發高精地圖中定位圖層和數據更新方案。其高精度地圖已經應用在凱迪拉克的Super Cruise系統，這也是全球首個實現高速公路釋放雙手駕駛的量產智能駕駛系統。
騰訊·四維圖新
2014年，騰訊以超過11億元的價格收購了四維圖新11.28%的股份。四維圖新已經和博世達成合作，將后者硬件傳感器所收集的道路特征數據，再通過四維圖新的云計算服務平臺，聚集到四維圖新高精地圖服務器，從而生成自動駕駛需要的高精度地圖。四維圖新也同Mobileye簽署協議，將在中國開發和發布Mobileye的路網采集管理（REM）產品。公司高精度地圖已經處于準備量產階段，具體的上市時間也要配合主流車廠自動駕駛汽車上市計劃。
因為政策的限制，BAT都是牽手擁有導航電子地圖甲級測繪資質的企業入局，而國內的高精地圖初創公司并不像無人駕駛初創那樣繁多，但在這零零星星的公司中也有幾匹黑馬。
寬凳科技
寬凳科技正是國內高精地圖初創公司中的典型，其創始人兼CEO劉駿是前百度LBS事業部總經理，傳言他曾把百度地圖市場份額做到70%。2016年劉駿以新的身份出現在大眾面前，搖身一變，他成了一家高精度地圖初創公司——寬凳科技的創始人。不造車、不涉及車聯網，寬凳科技專攻眾包高精地圖。
初創公司沒有雄厚的資金、宏大的測繪車隊背景，寬凳同國外初創lvl 5一樣摒棄掉昂貴的激光雷達，采用攝像頭純視覺技術方案。寬凳地圖測繪車輛上的攝像頭通過同一角度拍攝多張照片獲得詳細的道路信息，再利用自主研發的圖像識別處理算法，可以形成精度高達20厘米左右的自動駕駛地圖。雖采用純視覺方案，寬凳的地圖精度遠比lvl 5更高，后者地圖精度做到了30-40厘米。
寬凳科技去年獲得了乙級測繪資質，目前已經測繪完北京大多數道路的高精地圖，今年將推出全國首張量產的高精度地圖。
極奧的創始人王雪坤是前四維圖新的產品總監，期間，他曾主導了導航產品FunDrive和車聯網產品WeDrive的開發，同時還曾負責寶馬、沃爾沃、馬自達等車企的項目工作。
極奧現擁有超500萬的眾包車輛，利用車輛上的后裝硬件，例如行車記錄儀、OBD、單雙目視覺ADAS、毫米波雷達每天收集近1億公里的道路數據，再通過自主研發的拓撲路網生成平臺、駕駛行為分析平臺、交通語義及深度學習平臺，生成新一代的“時空智能地圖”，自動化程度已經高達90%以上。極奧的“時空智能地圖”分為交通設施層（路網、車道線、交通標志），環境層（利用時間維度判斷路燈何時開閉），行為層（周圍車輛行人的運動情況）。
極奧現已和物流公司達成合作，物流車為極奧提供數據，后者為物流公司提供的智能配送路線。后期，極奧將向 Tier-1、整車廠、自動駕駛公司提供高精地圖地圖服務。
Momenta
成立于2016年的Momenta是一個年輕的自動駕駛公司，它主要通過提取眾包車輛拍攝的2D圖像語義點(車道標線、標牌等地標點），鑒于多張圖像存在視差，Momenta利用點的對應關系，即可重建道路、交通標志及周圍環境的3D位置，這種原理類似于人眼雙目視覺，再融合GPS和IMU數據，創建更高精度的地圖。
Deepmotion
Deepmotion的四位創始人在場景分割、物體識別、SLAM、三維重構具體應用領域實戰經驗豐富，他們并沒有采用的以激光雷達為主的高精地圖采集方案，通過精心設計的算法將一套低成本的雙目相機和GPS慣導模組融合成車載傳感器套件DM-100，為自動駕駛車輛提供環境感知、高精地圖繪制以及高精定位三大能力。目前Deepmotion也正在開發三目和單目方案。其中，消費級GPS與慣導成本還不足200元，相比于10萬-20萬的專業級GNSS組合慣導，成本大大降低。另外，也會通過視覺對比保證定位精度，現車輛橫向定位能達到10厘米，縱向定位是20厘米。
DM-100是Deepmotion實施高精地圖眾包方案中的重要一環。Deepmotion計劃先完善城區道路高精地圖自動化構建的相關技術，準確理解客戶對高精地圖使用的具體需求后，再確定最高效的眾包模式。Deepmotion的高精度地圖路線先從較復雜的中心城區開始，目前城區道路高精地圖的自動化測繪程度已經達到90%。
前PPTV創始人陶闖也在2017年加入了高精地圖陣列，創辦Wayz.ai，主攻完整的位置服務解決方案。陶闖原是微軟地圖創始人和全球負責人，曾主導創立 3D 地圖服務商“GeoTango”，團隊成員大多來自美國NASA噴氣推進實驗室、微軟、谷歌、高通、Here、Uber、Esri等公司，在自動駕駛方面經驗頗豐。
Wayz.ai已初步建立基于端和云的而架構，HD高精地圖， 高精定位，導航與規劃，安全仿真測試和位置云服務的全套完整解決方案。Wayz.ai已與數家一線廠商完成對接，并進入技術產品聯調階段，近期也剛獲得8000萬美元的A輪融資。
盡管滴滴在自動駕駛方面比較低調，但滴滴也為自己成立了一個地圖公司—滴圖科技，并在去年獲得甲級基測繪資質。滴圖科技在技術上信息公布較少。不過為了開展業務，滴圖成立初期，滴滴曾在四維圖新挖走了數名地圖領域的專業人才。龐大的快車、專車、出租車隊伍對于滴滴來說是一筆財富，公司可以通過眾包模式，利用滴滴運營車輛收集各地道路信息。
電商大佬京東在近日公布了自家的高精地圖。在收集方面，京東采用自主研發的三維激光移動測量系統對道路環境進行識別，再借助AI和大數據進行處理。目前京東已經正式向國家測繪管理部門提交了甲級導航電子地圖制作資質申請。
總結下來，高精地圖作為自動駕駛汽車上不可或缺的一部分，無論是車企還是傳統圖商、科技公司都不想錯失這一風口。在2014年前后，Here、TomTom、高德、四維圖新等傳統圖商開始向高精地圖進攻；一批如DeepMap、CivilMaps、lvl 5、寬凳科技等等初創企業也開始向高精度地圖進軍，還有像滴滴、Uber這樣的出行服務商也開始利用車隊優勢搶灘高精地圖。車企和科技巨頭們也通過收購等方式入局，比如Here被奧迪、寶馬、戴姆勒三大車企聯合收購，BAT均入股收購擁有測繪資質的圖商。初創公司也開始和車企合作，利用其車隊搭載攝像頭收集數據，比如CivilMaps和福特上汽、DeepMap和本田、lvl 5和物流車隊。
Here、TomTom 、Waymo、百度、阿里高德，這些資金雄厚、測繪經驗豐富的玩家，他們擁有專業的測繪車隊，多采用集中制圖模式，強調創建完整的3D高精度地圖，支持自動駕駛汽車能夠完全獨立駕駛。而另外幾家老牌圖商開始發動行業車隊采集，例如利用物流車、出租車等車輛上的GPS、攝像頭等傳感器收集實時的道路軌跡和路況信息。這種模式成本高、精度高，相應的，成本更大。
每輛地圖采集車高達數百萬，這對于大多數初創圖商來說并不是小數目，所以他們多采用眾包模式，或和整車廠、出行服務商合作，類似于UGC模式，發動私家車輛通過簡易簡易低成本的攝像頭采集道路信息。不過眾包模式也存在精度低、效率低等問題。
以專業車隊集中測繪的地圖為基礎，眾包模式為輔，逐步完善高精地圖可能是未來的發展模式。畢竟，未來越來越多的自動駕駛汽車上路，車頂上的傳感器用來收集環境，進行道路信息實時更新會容易得多。
在商業模式上，有提供技術和測繪服務的企業，也有注重量產化高精地圖的玩家。DeepMap是典型的一站式制圖外包服務商，既可提供軟硬件采集方案，又可提供云端服務，同時也可以為客戶做出一張定制化地圖。CivilMaps、Ushr、Deepmotion等公司也注重繪制3D高精地圖的硬件和配套軟件系統。像高德、Carmera、lvl 5則更注重高精度地圖產品。
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