由蓋世汽車主辦的“2021第三屆自動駕駛地圖與定位大會”已于2021年9月13日在上海汽車城瑞立酒店隆重召開。本次會議持續一天，圍繞了高精地圖、高精定位、自動駕駛、車規級高精度導航芯片、車載AI芯片等行業焦點話題展開討論與交流。

會議吸引了線下300+，線上15000+嘉賓參會。包含千尋位置、導遠電子、北云科技、天寶科技、六分科技、美行科技、聯成開拓、西部數據等24家生態合作伙伴及EV視界、鳳凰網汽車、第一電動網、AutoR智駕、My車轱轆、OFweek維科網、Zaker、車經社、電動邦、電動汽車網、動力電池網、華夏能源網、時代汽車網、環球汽車網、汽車輕量化在線、汽車研究網、機經網、汽車與配件、汽車縱橫、有車智聯和車質網等22家合作媒體對本次會議進行了全方位的支持及報道。

（蓋世汽車總裁 周曉鶯）

大會主席、蓋世汽車總裁周曉鶯女士為大會作開場致辭。2021年中國汽車市場還是一枝獨秀，在全球經濟萎靡和經濟下滑大的背景下，中國市場跑出了漂亮的曲線，雖然7、8月份銷量整體上有些震蕩，但是大的市場表現已經遠超預期，尤其提到新能源的發展，8月份數據顯示，新能源在市場終端滲透率已經超過17.1%，增幅同比已經遠超預期。不只是新能源本身，新能源汽車更多是代表智能電動大的賽道，所以賽道發展與高清地圖本身應用也有非常強的相關，市場發展非常迅猛。

（李必軍 武漢大學教授、博士生導師）

武漢大學教授、博士生導師李必軍的演講題目是《高精地圖與感知融合定位》。高精度地圖應該說是一個重要方向，在目前定位和其他可靠性不足的情況下，用高精度地圖是自動駕駛比較好的方向。另外，在感知過程當中要充分把地圖用好，基于地圖進行傳感器，決策，調配，降低感知難度。地圖作為基礎設施，因為它有很多信息是已知的，不需要通過復雜的計算和傳感器來判斷，它相當于有上帝之眼來判斷，另外還有很多決策信息，比如說紅綠燈位置，轉彎半徑可以提前告訴、提前減速等判斷，把成本降下來，可靠性提高。所以地圖和定位應該雙向賦能，地圖和定位其實是密不可分。

（陳志平 六分科技產品總經理）

六分科技產品總經理陳志平在《高精定位在自動駕駛中的作用以及解決方案》演講中指出，六分產品藍圖底層是基礎設施，包含基準站網，云計算，傳輸網絡，往上是核心算法，比如說RTK，PPP-RTK，GNSS和INS的開發，需要和合作伙伴一起來進行。基于這些站，基于這些算法，再基于支撐體系，比如說完好性監控，信息安全，功能安全，質量體系，運維保障等方面的能力構成了我們產品的圖譜。左側是從毫米級服務，亞米級服務到厘米級服務，當然車載還是更多關注厘米級服務，中間有加速定位服務，位置數據服務，右側是終端產品，包括六分隨行，比如說定位引擎，相應監控的軟件等，最上面是應用領域，有智能駕駛，共享出行，車聯網，測量測繪，IOT終端等行業應用。

（司徒春輝 導遠電子CTO）

導遠電子CTO司徒春輝在《自動駕駛衛慣緊耦合定位》中表明相對定位用到的技術，包括主要定位的算法和多傳感器融合，包括攝像頭或者激光雷達相對定位的算法，前面那段是比較通用的GPS，IMU，輪速得到一個位置，這個精維度信息放在地圖里面就會變成相對的位置，相對車道線，相對路邊的位置，這個相對位置再跟攝像頭，跟ADAS，激光雷達做一個匹配，最終得到一個更精確的相對位置給到域控做一個局部的導航，局部的定位。

（羅躍軍博士 武漢中海庭CTO）

武漢中海庭CTO羅躍軍博士發表《高精度地圖數據上云合規性探討》的演講：近幾年來自動駕駛有著飛速的發展，L2，L3自動駕駛在新車上市的比重會越來越大，到2025年可以接近40%，再看一下新造車勢力，包括Tesla，蔚小理整個自動駕駛占比是非常高的，可以看到未來使用地理信息數據的需求會越來越緊迫。市場上自動駕駛越來越緊迫，尤其今年明年上市都非常多，而且自動駕駛會出現各種問題，未來更多是在長尾問題上要解決，那么這些都需要大量數據去收集。很多廠商都在相應的收集路側的數據，各種環境的數據，這些數據每天可以達到10Pb的數據量，這些數據都需要在云端進行大數據的訓練，包括AI駕駛自動算法更加符合各種各樣的場景，把長尾問題解決掉，這就要求合規收集各種各樣的數據上云存儲。

（孫海鵬 千尋位置網絡有限公司交付中心技術總監）

千尋位置網絡有限公司交付中心技術總監孫海鵬在《智能汽車高精度定位量產最佳實踐》中指出高精度定位在智能駕駛中應用分別由自動駕駛，V2X車路協同，智能座艙。隨著自動化和智能化程度越來越高，高精度定位和融合定位因為全天候絕對定位的特性扮演了必不可少的作用。V2X場景很好應用的方向就是解決交通的運行效率，提升交通的安全，而且它是基于全局視角的方式，可以依賴于高精度定位，用于后續決策判斷的信息。針對點對點的導航也是私家車在智能座艙里面非常重要的功能，而定位的準確性，連續性，可靠性也直接決定了用戶定位的體驗。隨著智能駕駛從L2，L2+發展到L3及更高級以上，駕駛行為更多交由機器進行接管，機器承擔職責越大對各方面的能力提出更高要求，隨之而來對高精度定位也提出了精準、可靠、安全，但是機器需要比較量化、精準被它理解的指標，總結下來，對于可靠性和安全性也要有對應的完好性指標和可用率，尤其是復雜場景下，希望能夠讓慣導融合精度保持一定的精度，并且在經過短遮擋情況下位置保持連續性，這些標準被證明可以滿足高級別自動駕駛的要求。

（呂旭光 百度智駕地圖業務部技術經理）

百度智駕地圖業務部技術經理呂旭光的演講主題是《自動駕駛地圖與定位的趨勢與解決方案》。現在汽車智能化趨勢加速比較明顯，自動駕駛作為汽車自動化最關鍵的組成部分，它的市場化在逐漸加快，從今年1月份到5月份數據可以看到，具備L2級別以上市場市場滲透率在快速的增長，去年10月份國家也發布了智能網聯汽車路線圖2.0，預計2025年L2及L3以上市場銷售占有率將會達到50%，L4級自動駕駛也將會逐步推向市場，預計2030年具備智能駕駛能力汽車的銷售會超過90%。從如上信息可以看到，無論是市場和終端客戶的反饋也好，還是國家對整個行業的頂層規劃也好，智能駕駛實際上已經成為整個汽車行業決勝的關鍵。

（向為博士 北云科技CEO）

北云科技CEO向為博士帶來了《車規級高精度組合導航芯片與深耦合算法》的分享。高精度組合導航是智能汽車未來必備的傳感器，可以作為地圖，激光雷達，攝像頭等定位方式有效的補充，特別是在這些場景下，激光雷達需要很豐富的環境特征和大量的點云數據或者特征數據，所以對測繪要求比較高，但是很多二線城市可能沒有這些地圖。在封閉場景可能有些地圖，但是在公共道路上缺少這些數據。而視覺定位對環境要求也比較高，在逆光條件下定位精度會大幅度下降，包括下雪濃霧等，所以高精度組合導航就可以彌補這部分。高精度組合導航還可以降低對點云地圖的實時性要求。高精度定位和高精度地圖相結合，還可以有效提高駕駛體驗，包括提前預判閘道，拐彎，危險道路，識別紅綠燈所在位置，能夠降低對于視覺算力的要求。因為RTK定位可以反向校準IMU參數，可以讓IMU要求降低。組合導航，衛星導航，慣性導航結合，是所有傳感器失效時的最后屏障，無論是視覺、激光、其他導航都需要接受外部導航，而慣性導航是全自主導航，所以以前經常用在潛艇和導彈上面，現在我們用在汽車上面可以作為自動駕駛最后一道安全屏障，在所有傳感器都失效情況下還能保持精度。

（康健 沈陽美行科技有限公司深圳分公司總經理）

沈陽美行科技有限公司深圳分公司總經理康健的演講題目是《基于位置服務的模塊化定制》。3G普及之前，被稱之為傳統IVI，軟件框架基本固定，各應用相互獨立，同一類APP在功能上沒有明顯區別，定制方向主要是增加一些新的APP或者優化HMI或者對部分APP的UI/UE進行調整。現在在智能駕艙主要給駕駛員感知的，在通信技術進入4G之前的狀態。這個是當時比較普遍的界面，歸根到底總結來說就是三大剛需：導航、音樂、電臺，其他只是錦上添花。3G-4G過渡提到了車聯網概念，那個時候其實談的特別多，大部分本地應用轉為在線，這個時候APP是從移動互聯轉移過來的，并沒有實際針對車載去做深度的開發。此時定制方向是語音、內容和更好的視覺效果，這塊比之前多了一個剛需“語音”，就是對車主操控的幫助，當然語音不能完全算是功能型的剛需，功能型剛需還只是三個：導航、音樂、電臺。那是不是停留在上一個階段就可以了？不是，至少從我們角度來分析還可以做的更好一些：

1、相同的APP移動互聯的黏性遠大于車載互聯；2、充分考慮車內場景，根據車內本身場景結合開發應用；

3、實現服務找人；

4、內容的設計和HMI的設計同樣重要，要車主樂意去用；

5、要考慮應用之間的融合；

6、和車密切相關的才可以做到真正的運營，所以在提高車主滿意度的同時不是加載多少東西給他，還要做好主機廠能做到的運營。

（尹飛濤 Trimble天寶公司中國區自動駕駛總監）

Trimble天寶公司中國區自動駕駛總監尹飛濤帶來的分享是《自動駕駛中的高精度組合導航定位技術》。采集完地圖之后，再把這個地圖放在這輛車上，車開出去的時候掃描回來的點云進行匹配，它可以達到8-15公分的精度，這個精度在有些場景里面是足夠用了，哪些場景呢？建議客戶在相對封閉的場景，相對車速比較低的場景可以達到比較好的效果，比如說港口、礦山、農業機械、工程機械、機場、工廠，特別是頻繁有GPS，又進入GPS受遮擋和完全失去GPS輔助的情況下面。現在在很多行業，特別是礦山和工廠應用的比較多。

（羊鋮 易圖通科技（北京）有限公司副總裁，自動駕駛開發中心總經理）

易圖通科技（北京）有限公司副總裁，自動駕駛開發中心總經理羊鋮談到了《高精地圖在V2X領域的應用》。V2X也是一個非常熱的話題，說到V2X其實有非常多方面或者非常非常多的話題，我們會討論V2X通訊方式，比如說CV2X，也會討論V2X各種應用方式，比如說V2X，V2R，V2P等各種各樣的應用方式，也會討論到V2X各種技術，包括路端RCU感知，車端OBU的應用。應該說單車智能是有其局限性的。首先是安全問題，由于單車智能感知的局限性，包括算力方面的局限性等會帶來安全的問題。第二，單車只能在ODD方面受限比較大。我們在說高等級自動駕駛，對于自動駕駛等級的區分很重要一點就是ODD，就是自動駕駛功能只能在某些特定場景下開啟或者達到一定的等級。第三，經濟成本問題，因為如果要把單車智能做的非常好的話，在成本方面會比較大的壓力。而車路協同可以說是單車智能的一個彌補，我個人覺得并不是說是一個替代，這并不是完全不同的兩條技術路線，而是通過車路協同解決單車智能不能解決的問題，作為單車智能的一個補充。首先在環境感知方面可以協同，使得車輛獲取比單車智能感知更多的信息。另外在控制執行環境也可以協同，對車輛行為進行干預和補充。在計算決策環節協同，可以增加車與車，車與路之間的系統性決策。簡單來說，車路協同可以給自動駕駛一個全局視角，對某些場景下的決策是有非常大的幫助。人-車-路-云協同車聯網新基建體系的建設，促進汽車和交通服務的新模式新業態發展，最終的目的就是安全、高效、低成本、落地更快。

（嚴怡辰 上汽智己地圖導航&融合感知產品經理）

上汽智己地圖導航&融合感知產品經理嚴怡辰的演講內容是《用戶視角下地圖感知融合的應用實例探討》。現在這個節點我們處于第三代電子導航，那未來電子導航會發展成什么樣子？導航一開始出現是帶著非常強的產品訴求在里面的，用戶思想是我在哪里？我需要去哪里？以怎樣的方式去？第二代電子導航里面出現了探索的概念，用戶可以發現周邊的興趣點，可以做更多探索活動。第三代電子導航是希望最好有一個東西帶我去看到這個地方，而不需要我自己再做很多事情。經過這么多年的發展會帶有更多的娛樂性，從比較嚴肅的產品變成了需要有趣的一個方面。大概可以看得到現在導航的需求是在不斷升級迭代的過程中，導航也會擁有理性和感性一面。我個人會把它簡單粗淺的定義成理性層面還是偏向于軟件定義汽車，需要更加偏科技，它是整車智能和車聯網服務的關鍵輸入。感性層面是提供生活服務與娛樂屬性的信息入口。我們看得見的在下一代做法里面，感性和理性從我個人的角度來說，它需要做一些深度融合的，需要把感性技術科技和生活體驗真正的結合起來，導航承載的可能更加炫酷的，從2D到3D世界轉變過程當中，在真實的世界鏡像里面看到更多真實的點和更多生活服務的信息。

（車國興 地平線生態發展總監）

地平線生態發展總監車國興為我們帶來的演講主題為《車載AI芯片，助力自動駕駛地圖信息安全》。圖商也好，自動駕駛也罷，都會做自己的地圖定位能力，我們都會把這個能力往外賦能，因為我們有自己的芯片和算力，有自己之前積累的內容。如果按照能力發展來說，高精地圖眾包成本，就是說這個車構造的成本會越來越低。一個案例是ADAS+前視行車記錄儀，高精地圖建圖，拿出來給到合作伙伴，他們做一個參考設計。左邊是定位、建圖，前視ADAS。最下面可以看到芯片加上攝像頭，這個攝像頭就是跟ADAS復用的。為什么高精地圖眾包成本會越來越便宜？就是因為這個，攝像頭ADAS已經用了，算力其他能力也都用了，解算出來結果，本來就是給自動駕駛用的，那這個結果出來再給到高精地圖眾包的時候就是衍生產品，這也是屬于跟圖商合作最根本的底