你过去用过的地图APP?是什么样的？?或许你认为它只能看地图，查路线，告诉你坐车在哪站下再换乘那一条线路。谁也没想到它现在已经可以用地图&APP&中叫车、订酒店、甚至是送快递了。这种「懒人式」体验或许你已在日常享受的&O2O&服务中有所体验，通常我们是选择打开不同查询周边的对应服务。可如此就面临着在手机中安装很多种不同&APP&的苦恼。那么为什么不用逆向思维的方式在地图&APP&中并入其他服务资源？百度地图从&2015&年&9&月首次对外宣布「从导航工具向服务平台」升级开始，逐渐引入其他资源，提供了更加多样化服务。百度架构调整：无人车是一个大趋势百度现在已经开始新一轮的架构调整，除了更加看重互联网金融外，以高精地图为核心的百度无人车计划也被给予厚望：结合百度的深度学习实验里积累的新技术在新的出行方式中得以实现商业变现。就在两周前，百度地图邀请极客公园进行了百度无人驾驶汽车的试驾活动。亲自体验过&Google、Tesla&等无人驾驶汽车，还参与过沃尔沃自动驾驶汽车首秀的极客公园创始人张鹏给出的评价是，这是他体验过的最「积极」的一辆自动驾驶汽车——从加速这个小细节上就能感受到百度自动驾驶汽车在前车变道后会主动「补油」，相比沃尔沃自动驾驶非常舒缓的加速过程，你更能感受到这位「司机」不呆滞。?值得一提的是，百度的无人驾驶车项目是国内唯一通过&ISO26262（汽车安全完整性水平）的全自动驾驶研究项目，虽然只是一个「α&版本」，但它却完整的跑通了从定位、高精度地图到感知、控制、甚至决策这一系列的技术配合，接下来则是技术精度要求的提高和可靠性能的进一步的提升。?百度深度学习实验室主任林元庆表示百度无人驾驶技术的核心包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。通过共享模式让整个经济高效，而在此期间，最能够实现提前布局的就是百度高精地图。用户可以通过高精地图整合的其他服务建立依赖性。?百度地图：给商户提供完整的闭环方案或许在用户端百度地图给我们最直观的体验是不仅指路，还能选择其他服务。但对于商家来说，百度地图却能给一套从营销管理到交易的闭环解决方案。?1-&优化选址：&商家可以根据百度地图提供的数据化方案优化选址，获得百度商户认证，并基于大数据进行客户分析及营销管理；?2-&低成本树立品牌：通过百度地图标注的推广形式将企业品牌推广给上亿的互联网用户，减少宣传本钱，提高品牌知名度，打造更具影响力的品牌形象。?3-&增加活跃度：入驻商家不仅能在地图上开设专属店铺、设置个性化图标、自主上传优惠，还可享受百度地图提供的商家服务、会员管理、数据分析等解决方案。?今年百度对&O2O&业务的力度之大，直接促进了出行与服务相的结合。目前百度地图已经与&Uber、去哪、万达院线等达成合作。由于背靠百度的丰富资源，百度地图在出行、物流、商业等领域开放窗口。人们可以使用地图完成出行前的定位、路线规划，出行中的导航、用车，以及到达目的地后的餐饮娱乐、订酒店、汽车加油、保养等，升级后的百度地图基于其「位置+场景」优势为用户提供包含出行、目的地&O2O&在内的一站式服务。并且也促进对接业务的交易额和流量。?通过对接百度地图，Uber&在&6&月末的日均成单量较&5&月初刚接入服务时增长&21&倍；你可以在地图中查找最近的车辆维修点享受保养，洗车等服务；十一期间，百度地图的酒店成交额达到活动前的&3.6&倍，在大理酒店节」，百度地图预订酒店网络订单量占当地在线可预订房源的&50%。?当然，明显的数据提升不仅是百度地图单纯地开放接口为商户提供闭环方案，其地图本身的使用体验也占据想当大的市场份额。本质是一个每月有&3.26亿人次的大型数据库根据百度官方所提供的资料，百度地图的路网覆盖已经超过&600公里。关于数据采集的方式则经过单人全景与卫星影像道路提取，再经过自动化数据分析进行整合，最后落实到每个用户的应用中。提供的大数据+云端方案不仅能够实时汇报当前路况，还首创了公交车信息实时查询服务。此服务已经在全国13个城市上线，覆盖的公交线路超过了7000条。?从用户反馈的账面数据来看，百度地图凭借&3.26&亿人次的月活跃用户数量占据了市场份额的&70%。从体验上来讲，百度地图使用了双屏导航的方式在屏幕上会自动用大小窗的双屏形式显示前方路段详情和全程路况，并可随时切换大小窗口。?百度地图还在多个场景下支持&iPhone&6s&和iPhone&6s&Plus&的&3D&Touch&功能。用户可以通过重按地图图标唤醒&3D&Touch&界面，从而快捷选择「查路线」、「导航」、「搜周边」、「踩足迹」等四大常用功能。除此之外，在查询公交时，按压公交列表，也能快捷预览公交路线，并查看详情或者快速返回。下一阶段：平台化及高精地图的绘制关于未来的百度地图，李东旻的原话是：?「百度地图将不再只是指路，不再只是标注，不再只是点线面，它将变身为生活服务平台，索引服务。」?通过对底层数据、服务资源、交互方式的优化，百度地图将延伸原有的基于地图基础功能的定位、导航等功能，逐步延展至出行、餐饮、酒店、娱乐等领域，打造覆盖生活服务各方各面的&O2O&生活服务平台。&根据百度地图官方人员表示，百度旗下的&CarLife&手机车机互联，MyCar&车辆私有云等&4&种车联网解决方案已经陆续开始落地具体的车型供用户使用。并且与宝马，奔驰，奥迪等厂家开始建立合作。?在无人驾驶方面，百度也开始进行必要的高精度地图的绘制。通过采集高精度路面信息进而反馈到每一台参与路试的车辆上，进一步促进无人驾驶汽车对道路的判断理解能力。虽然百度无人车虽然还在进行路试积累经验，但在无人驾驶技术层面，百度还希望通过政府的支持，在特定的情况下「弯道超车」，加速项目进度，实现商业变现。而通过与&O2O&业务的整合协助，百度不仅为其他商户带来了客观的流量和转换率，还吸引了大多数用户保证黏性。或许在今后不久我们不仅可以用高精地图将各方面串联汇聚起来，或许还将进化为一个车载系统终端控制百度无人车进行安全行驶。就在&2016&年&1&月&16&日极客公园创新大会「未来头条」上，百度地图事业部总经理李东旻就将跟大家聊聊百度地图是如何改变人们的生活。附文：此文为李东旻在百度十周年之际的自述：?（已获得授权）「一个地图的使用者，他今天可能选择开车，调用地图的路况查询功能来看到哪条道路拥堵哪条道路畅通，规划一条最佳路径；明天可能改乘&Uber，通过地图订车后路上顺便预定个餐厅或买张电影票；后天也许还希望通过地图加油、代驾……地图在我们的生活中能发挥多大的价值？百度地图的希望是，让用户能够在地图上索引真实世界的位置、信息、甚至服务。」——百度移动服务群组事业部执行总监、百度地图事业部总经理李东旻?十年前，我从中科院去百度，需要提前查清楚通行的路线。面试的前一天，我还专门拿着手表去「踩点」，计算可能在路上消耗的时间，以免面试迟到。但是十年后的现在，北京六环已经建成通车，城市急速扩大，我却不再需要问路了。因为这十年间，电子地图突飞猛进地发展，大家不仅已经习惯相信电子地图的定位、导航和路线规划，甚至逐渐会想到在地图上买电影票、订酒店。地图的十年，不止是它自身从工具产品到服务平台的转变，更见证了中国人观念和行为的变化，承载了人们对互联网服务的想象。回首这十年，才发现变化的巨大、科技的强大。?平凡之路——关于道路采集的那些事儿一个人即使不认路，也敢大胆出门，不怕迷路；一个车主，就算不辨东南西北，也可找到目的地；甚至，许多车主开始不再主动记路，安心跟着导航走。这种安全感还体现在初入社会的毛头小伙子们，越来越无法体会到&60&后、70&后们当年独自一人坐着火车来到陌生城市后的那种无所适从的孤独感，因为他们在下火车之前，就已经查找好下车后的公交或者交通线路，心里是放心的。人们对于两地的空间距离已经不是用原来的公里来度量，而逐渐转变为通过到达时间的方式来感知。这样的变化很大一部分来自于电子地图提供的更加精准、便利的定位、导航和路线规划等服务。可以说，基础数据能力是地图安身立命的根本。有朋友问我，地图十年最大的价值在哪里？我的回答是，用户通过百度地图看到的地方，都是我们一步一步走出来、一帧一帧拍出来的，这背后是我们十年不懈的努力和积累。百度地图的数据有很大一部分来自于一线的外采工作人员，他们或者步行、或者开着采集车走在城市或乡村的大街小巷。万一遇到不好走、或者根本没路可走的地方，采集员要么无论如何都要把采集车开过去，要么就靠人徒步背包走过去。这是一个富含酸甜苦辣的行业，有一次，我们一个外业采集人员小胖去珠峰大本营采集数据，拍回来一张非常有画面感的照片：他的背后是珠穆朗玛峰的白雪，他在前面啃着干脆面。正是数千个来自一线的采集人员的不懈努力，才有现在百度地图上一个个的基础数据。除了单纯靠人一步一步走出数据，百度地图还不断探索、使用新的技术手段。一年多前，百度地图就采用了业界首创的图像识别技术，将全景车和采集车合二为一。只需要一个人匀速地开着采集车，就能采集到高质量的全景图片，而且所有的图片都是带&GPS&信息的。数据采集回来以后，再用图像识别技术把道路上面的信息，比如人行横道、限速摄像头、违章点等等全部都从图里扒出来，更新在地图上。而这其中，自动处理的占比已经相当高。?自我革新——关于变革的那些事儿十年来，以苹果手机为代表的智能化应用直接改变了人们的生活面貌。十年前的手机只是通话工具，但是十年后的现在，用户开始学着在上边社交、娱乐、学习……「手机生活」已经成为一种生活方式，满足、也创造了新的用户需求。地图也是一样，现在的人们会直接打开地图看看附近有什么好吃的好玩儿的，或者搜索「故宫」、「外卖」等跟生活强关联的关键词。一个地图的使用者，他今天是开车，调用程序会看到哪儿拥堵哪儿畅通，规划一条最佳路径；明天可能改乘&Uber，路上顺便预定个餐厅或买上电影票；后天也许还希望通过地图加油、洗车……地图在我们的生活中能发挥多大的价值？百度地图的希望是，让用户能够在地图上索引真实世界的位置、信息、甚至服务。2015&年，百度地图开始认真思考用户需求的变迁和未来的发展：地图的未来到底是怎么样的？我们的团队进行了调研，以往排名&Top2000&的应用，与&O2O&关系并不大，然而现在却大部分都跟&O2O&相关。并且&top&2000&的&APP&中，有&70%&采用了地图的定位&SDK。今天大量的用户需求不再是简单找信息，而是找服务。在移动互联时代，网络上的信息还是标准化的，但线下服务品质千差万别——不管这些服务存在于偏远地区还是非偏远地区。我们要解决的是如何用好的方式满足你的要求，而不是简单的给你列一个信息单子。所以，地图的变革就从对传统生活习惯和消费行为的认识改变开始做起。现在，我们团队确定了这样的方向：以出行为核心，对所有包含出行及其外延的服务提供支撑，用户的出行无小事。?任性出行——关于&O2O&的那些事儿「出门就查百度地图」是现在百度地图的口号，这里的「出门」除了提供路径寻找、路径规划、路况信息、实时公交等常规服务外，还包括几个大类的&O2O&服务。车主服务是百度地图做&O2O&的重要部分，顺风车和代驾是其中的代表产品。今年，百度地图相继推出了顺风车和代驾服务，相比同样在用车市场上叱咤风云的滴滴快的来说，我们还在用技术手段跟它展开进行差异化和有针对性的竞争。例如，传统的顺风车订车模式需要用户先预约，再有附近的车去响应，但两种响应率都不太高。而我们现在正在做基于地图的场景体验，也就是实时响应的顺风车。除了场景化建设以外，地图还为其他的&O2O&产品或者平台提供&LBS&支持。在百度内部，做&O2O&的除了百度地图，还有手机百度、百度糯米等。我们内部的业务组件及用户订单都是相贯通的，后台也是统一的。用户可以在百度地图或者手机百度里看见自己在百度各类应用中下的全部订单。现在百度地图上也能订电影票、能团购、订酒店，用户出行到任何一个地方都不再需要提前准备，到了当地打开地图，就可以找到当地的服务，使用百度地图上连接的包括百度外卖、百度糯米、百度电影等&O2O&服务。正是这些努力，让现代人出门可以不用提前做规划，因为无论身处哪一个地方，只要打开地图，就能自动定位用户的位置，让用户自主地选择附近的包括加油、餐饮、团购、酒店、电影票等一系列的服务，只要一个手机，就可以随时随地地「任性」出行。这样的数据也帮助品牌和商户做到更完美的智能匹配。以车险为例，当百度地图将车主车辆的速度、行驶习惯等数据，和保险公司处理车险的经验和道路能力结合，就可以出现这个场景：当用户出了车险以后，保险公司的专人专车前来处理，能自动定位车主的位置，并为赶过来的处理人员进行路径规划，非常便捷。?智能出行——关于无人驾驶的那些事儿人们越来越互联、手机越来越智能，让人们对于汽车的想象发生了变化，无人驾驶已经从科学想象变成一个所有人都相信会在未来十年内实现的科技。实际上，无人驾驶汽车是在一个三维世界里开车，车前有两个扫描的雷达，框出障碍物。这需要高精地图、无人驾驶技术、车辆平台三方面的支持。高精度地图的定位精度是要达到厘米级别的，这就要求在采集道路数据的时候使用高精度的采集设备。百度在无人驾驶车辆技术方面投入很早，拥有国内最精准的高精地图。目前，百度车联网产品中已有百度&CarLife&手机车机互联和&MyCar&车辆私有云落地并量产，车主可以在车载屏幕上一边免费使用百度地图、一边听着喜马拉雅&FM&的最新广播剧。未来的愿景是，比如用户正在开着集成了&My&Car&服务的车，用着百度导航，车快要没电了或者没油了，百度导航就能干预他，主动提示附近有一个加油站，「您要不要去加油？」回答「是」，就开过去了。从导航工具，到思考升级，到布局&O2O，到畅想未来的无人驾驶，百度地图的十年不止是自身服务内容和定位的转变，实际上潜移默化地影响了人们有关出行的观念、态度、想象和未来，更见证了城市的高速变迁和经济的迅速变化。很难想象，仅仅十年的时间，人们对「陌生」和「熟悉」的观念已经变化成：只要地图能够到达的地方，就不是陌生地；只要地图能提供的服务，就可以省去排队和等待的时间……在下一个十年，地图还将见证、或带给用户哪些变化？是否可以直接实现无人驾驶的未来？这样的未来，让人拭目以待。
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成为中关村在线微信好友高精度地图是重点 快速了解百度L3事业部【图】_行业_新闻_电动邦
高精度地图是重点 快速了解百度L3事业部
高精度地图是重点 快速了解百度L3事业部
百度L3事业部的重点是高精度地图的采集制作，精确到20厘米以内。
[电动邦 行业资讯] 作为互联网一线企业的百度已经踏上车辆智能互联和自动驾驶这趟快车，L3事业部是其中非常重要的一个部门，你知道它正在做什么吗？
1. 百度L3事业部是做什么的？
百度把自动驾驶的分为4个阶段，L3实际上就是专门负责Level 3第三阶段的部门。
L3属于高级驾驶辅助，主要目标是协助汽车厂商实现自动驾驶的智能化升级，实现一定程度的自动驾驶，比目前的AutoPolit更进一步。
2. 百度L3的核心技术是什么？
Learning Map。
故名思议，这两个英文单词翻译成中文就是&地图学习&，但是这个Learning的是一般的Map，是高精度地图。
百度L3部门借助百度地图反馈的数据，通过车辆的行走轨迹来生成更详尽的地图路径；
通过搭载在车辆上的摄像系统，自动识别记录各种的路障、交通标识、灯杆等道路设施，再经过人工的后期修改和复审，与上面提到路径轨迹共同合成高精度地图。
3. 高精度地图的精度多高？
高精度地图会精确到每一条车道，误差控制在20厘米之内，我们现在使用的导航地图大概精度在15-20米。
4. 高精度地图什么时候会实际应用？
高精度地图的部分采集工作从两年前就开始了，实际就是用的用户使用手机百度地图的返回数据。
至于高精度地图什么时候能联动车辆的自动驾驶功能推向市场，这不是百度决定的，最终还是要看厂商的匹配能力和规划进度，百度扮演的更像是一个幕后工作者的角色。如果乐观点预测，到2018年可能会有相应的落地化车型推出。
5. 目前百度L3有哪些产品？
已经落地的产品包括CarLife、CoDriver和MapAuto。
CarLife是一套车机解决方案，跟苹果CarPlay类似，实现手机和车机互联映射，最有用的功能就是把手机地图映射到车载屏幕上，目前已经有不少车型支持CarLife。
CoDriver，百度推出的一款集行车记录仪和车载导航等功能的车内后视镜，核心功能是语音识别。我实际体验过这款产品，语音识别很好使，但功能无亮点，人机交互体验很差（比如地图字体过小），只是相当于把一台手机放在了车载后视镜处而已，或许它在第二代产品上有所优化。
MapAuto是专门的车载地图，希望它能针对车机使用有一些优化，此前高德早已推出相应的产品。
目前国内外很多车企都在与百度进行深入合作，比如展示过的自动驾驶汽车就是和百度技术联合开发。百度L3事业部的重点就是高精度地图的采集制作，更重的角色是一位幕后工作者，现在来谈论它似乎有些为时过早，但百度想告诉大家，他们在很认真的做地图，并致力于改变下一阶段的汽车生态。我们不只是建设一个普通企业网站，更提供有价值的思想和方案，一战网一定要求在企业老板的参与下结合我们自身的互联网思维和经验，做出一个不光好看的更能赚钱的网站！[]
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自动驾驶中的高精度地图究竟是什么，有什么用？
原标题：自动驾驶中的高精度地图究竟是什么，有什么用？
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　　今年美国一辆特斯拉MODEL S在开启了自动驾驶的模式下发生车祸，导致驾驶员死亡，这也是自动驾驶技术应用以来第一起己知的导致死亡的车祸。
　　据事后的事故分析，当时这辆特斯拉MODEL S自动驾驶处于开启状态，车辆行驶在一条双向、有中央隔离带的公路上，此时一辆对向行驶的拖挂车在特斯拉MODEL S前方左拐。在逆光的影响下，特斯拉MODEL S的传感器都没有成功的检测出前面出现的是一辆拐弯的拖挂车，从而导致车辆直接相撞。由此可见，单纯的使用雷达，摄像头，Lidar这类传感器感知是有一定的局限性，探测的范围是有限的，一旦感知错误，没有发现目标，或者发现得不及时，悲剧就有可能发生了。
　　那么假如在车上安装的传感器的所能感知的范围之外，也就是常说的超视距范围外，如果有一张辅助的高精度地图呢。
　　我们可以提前500米就知道前方有个路口，
，而且是个三岔路口，并且知道这个路口的形状，有两条车道，甚至有可能知道，这个路口经常有大型拖挂车通过，知道以上这些信息后，自动驾驶车辆的决策系统就在靠近路口的时候要求车辆需要提前减速，并且知道靠左行驶会更安全，所以也可以提前变换到左车道来，在结合道路的航向以及当时时间和天气，车辆也可以适当的调整摄像头的曝光参数以降低逆光的影响，等等，也许有了这些信息，这一类的事故就可以避免。
　　那么我们这里提到的高精度地图，又究竟是什么呢？
　　所谓的高精度地图，实际上是和我们现在已经普及的普通导航电子地图做比较来说的。
　　而所谓的高精度，实际上一方面是说高精度电子地图的绝对坐标精度更高，
，所谓绝对坐标精度指的是地图上的某个目标和真实的外部世界的事物之间的精度。另一方面，高精度地图所含有的道路交通信息元素更丰富和细致。
　　普通的导航电子地图的绝对坐标精度大约在10米左右，由于是辅助驾驶员做导航使用，外加上GPS设备的定位精度也在10米左右，
，所以这样的精度对整体来说影响不大。而应用在自动驾驶领域的高精度地图就不行了，自动驾驶汽车需要精确的知道自己在路的什么位子，
，往往车辆离马路牙子和旁边的车道也就几十厘米左右，所以高精度地图的绝对精度一般都会在亚米级，也就是1米以内的精度，
，而且横向的相对精度（比如，车道和车道，车道和车道线的相对位置精度）往往还要更高。并且高精度地图不仅有高精度的坐标，同时还有准确的道路形状，
，并且每个车道的坡度，曲率，航向，高程，侧倾的数据也都含有。
　　普通的导航电子地图会描绘出道路，
，而高精度地图不仅会描绘道路，更会描绘出一条道路上有多少条车道，会真实的反应出道路的实际样式，
，比如真实道路在某些地方变宽了，那么高精度地图中的道路数据也是变宽了，而某些地方因为汇合了而变窄了，高精度地图也是一样。另外，每条车道和车道之间的车道线是什么样子的，是虚线，是实现还是双黄线，线的颜色，道路的隔离带，隔离带的材质，
，马路牙子什么样子，什么材质，甚至道路上的箭头，文字的内容，所在位置都会有描述。另外为了自动驾驶的考虑，诸如每条车道的限速，推荐速度也需要一并提供。而像人行横道，
，道路沿线的看板，隔离带，限速标志，红绿灯，路边的电话停等等，这类我们通常统称为交通参与物的绝对地理坐标，物理尺寸以及他们的特质特性等也都会出现在高精度数据中。
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　　据事后的事故分析，当时这辆特斯拉MODEL S自动驾驶处于开启状态，车辆行驶在一条双向、有中央隔离带的公路上，此时一辆对向行驶的拖挂车在特斯拉MODEL S前方左拐。在逆光的影响下，特斯拉MODEL S的传感器都没有成功的检测出前面出现的是一辆拐弯的拖挂车，从而导致车辆直接相撞。由此可见，单纯的使用雷达，摄像头，Lidar这类传感器感知是有一定的局限性，探测的范围是有限的，一旦感知错误，没有发现目标，或者发现得不及时，悲剧就有可能发生了。
　　那么假如在车上安装的传感器的所能感知的范围之外，也就是常说的超视距范围外，如果有一张辅助的高精度地图呢。
　　我们可以提前500米就知道前方有个路口，而且是个三岔路口，并且知道这个路口的形状，有两条车道，甚至有可能知道，这个路口经常有大型拖挂车通过，知道以上这些信息后，自动驾驶车辆的决策系统就在靠近路口的时候要求车辆需要提前减速，并且知道靠左行驶会更安全，所以也可以提前变换到左车道来，在结合道路的航向以及当时时间和天气，车辆也可以适当的调整摄像头的曝光参数以降低逆光的影响，等等，也许有了这些信息，这一类的事故就可以避免。
　　那么我们这里提到的高精度地图，又究竟是什么呢？
　　所谓的高精度地图，实际上是和我们现在已经普及的普通导航电子地图做比较来说的。
　　而所谓的高精度，实际上一方面是说高精度电子地图的绝对坐标精度更高，所谓绝对坐标精度指的是地图上的某个目标和真实的外部世界的事物之间的精度。另一方面，高精度地图所含有的道路交通信息元素更丰富和细致。
　　普通的导航电子地图的绝对坐标精度大约在10米左右，由于是辅助驾驶员做导航使用，外加上GPS设备的定位精度也在10米左右，所以这样的精度对整体来说影响不大。而应用在自动驾驶领域的高精度地图就不行了，自动驾驶汽车需要精确的知道自己在路的什么位子，往往车辆离马路牙子和旁边的车道也就几十厘米左右，所以高精度地图的绝对精度一般都会在亚米级，也就是1米以内的精度，而且横向的相对精度（比如，车道和车道，车道和车道线的相对位置精度）往往还要更高。并且高精度地图不仅有高精度的坐标，同时还有准确的道路形状，并且每个车道的坡度，曲率，航向，高程，侧倾的数据也都含有。
　　普通的导航电子地图会描绘出道路，而高精度地图不仅会描绘道路，更会描绘出一条道路上有多少条车道，会真实的反应出道路的实际样式，比如真实道路在某些地方变宽了，那么高精度地图中的道路数据也是变宽了，而某些地方因为汇合了而变窄了，高精度地图也是一样。另外，每条车道和车道之间的车道线是什么样子的，是虚线，是实现还是双黄线，线的颜色，道路的隔离带，隔离带的材质，马路牙子什么样子，什么材质，甚至道路上的箭头，文字的内容，所在位置都会有描述。另外为了自动驾驶的考虑，诸如每条车道的限速，推荐速度也需要一并提供。而像人行横道，道路沿线的看板，隔离带，限速标志，红绿灯，路边的电话停等等，这类我们通常统称为交通参与物的绝对地理坐标，物理尺寸以及他们的特质特性等也都会出现在高精度数据中。
　　除此以外，普通的导航电子地图和高精度地图的一大区别在于，普通的导航电子地图是面向驾驶员，供驾驶员使用的地图数据，而高精度地图是面向机器的供自动驾驶汽车使用的地图数据。
　　普通的导航系统基于普通的导航电子地图提供基础道路导航功能，包括由A地到B地的路径规划，车辆和道路的定位匹配，用于查询目的地的POI检索，在结合地图显示和道路引导的功能等，而作为驾驶员的人类是具有提取信息、关联信息、过滤信息、视觉判断的能力，结合导航系统提供的这些相对粗略的信息就足够完成日常的导航和驾驶的需要。可是作为自动驾驶车辆来说，无法完成诸如联想，解意，信息整合等工作，也许有一天人工智能足以匹敌人脑，但目前还远达不到人脑的高度，所以必须提供精细的地图信息。因此高精度地图就需要具备辅助完成实现高精度的定位位置功能，道路级和车道级的规划能力，以及车道级的引导能力。相反现在的高精度地图，因为所含盖的信息量太过丰富了，如果给驾驶员直接使用，反而会带来干扰。
　　在这里还要顺路提一下，介于普通的导航电子地图和高精度地图之间，还有一种应用在ADAS（主动安全场景）的地图。这种地图的的精度一般在1-5米左右，它是在普通的导航电子地图的基础上进行了扩充，比如在道路上补充了一些坡度，曲率，航向的一些辅助信息，另外也涵盖了车道数量，车道宽度的信息，并且道路的精度和形状信息更加的准确，只是这些信息的精度都和高精度地图有一个数量级的差别。这种地图在自动驾驶车辆的感知传感器足够丰富的时候也是能支持自动驾驶而使用的，而他的大部分应用场景主要是为了主动安全使用的。
　　下一次，我们将会在ADAS和自动驾驶两个层面分开介绍如何来使用高精度地图。
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　　7 大院长齐聚新智元智库院长圆桌论坛
　　2016世界人工智能大会技术论坛特设“新智元智库院长圆桌会议”，重量级研究院院长7剑下天山，带来最前沿的AI研究动态、剖析技术发展趋势。
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知名IT评论人，曾就职于多家知名IT企业，现是科幻星系创建人
未来在这里发声。
新媒体的实践者、研究者和批判者。
立足终端领域，静观科技变化。深入思考，简单陈述。
智能硬件领域第一自媒体。