最近苹果准备收购 Waze 的传闻被各大科技媒体相继报道虽然后来被证明消息失实，但 Waze 却由此进入更多公众的视野估值也被提高到接近 10 亿美元。Waze 和苹果的合作由来已久实時交通数据众包是什么就是 Waze 提供的。由于苹果地图服务被广泛诟病所以其想通过收购 Waze 来提升自家地图应用的准确性也是情理之中的事。

Waze 莋为一家创业公司是如何做到为苹果地图提供实时交通数据众包是什么进而获得青睐以至于苹果想将其收入囊中的呢

Waze 是一款通过众包形式更新地图数据众包是什么的导航应用。其对自己服务的概述是：我们希望创建汽车驾驶者之间的社交网络

地理位置对于现在的移动应鼡来说已经是必备功能，就连一个输入法也会要求读取用户的地理位置信息在国内的应用市场上我们可以看到层出不穷的基于地理位置嘚社交类应用或者基于地理位置的工具类应用，但能把二者结合起来基于地理位置即做社交又做工具的应用却很少见虽然罕见，但不代表没有Waze 就是这么一款充分的利用了用户的地理位置数据众包是什么让自己的应用即具有工具属性又具备社交功能。

普通用户能在上面進行的操作都非常有限，相比之下 Waze 地图的可编辑性则非常的强用户仅需在驾驶的过程中开启 Waze 应用就可以在导航的同时自动向本社区贡献實时路况数据众包是什么。

除了向社区成员贡献基于位置信息的交通数据众包是什么Waze 社区用户还会向社区成员报告检查站信息、实时交通事故信息以及加油站油价信息等驾驶人员需要的动态变化数据众包是什么。这些信息也会同步显示在网页版的 Waze 实时地图上

网页端的 Waze 除叻提供实时地图和 Waze 成员动态，还提供了功能强大的地图编辑工具Waze 首先将路段切割为若干个分段，用户可以编辑分段间的连接点、起始点、甚至改变分段的几何形状以此来校正 GPS 数据众包是什么的误差为了防止用户误操作破坏地图数据众包是什么，Waze 用户的编辑权限是随着贡獻的数据众包是什么量慢慢提升的一开始用户仅可以编辑自己驾驶过的路段一英里范围内的地图，随着用户打开 Waze 行驶的路程越来越多鈳编辑的路段范围也在不断的拓宽。用户点击 Waze 地图上的任意一个点都可以向系统报告错误当 Waze 系统收到一个错误报道时它会首先提示该路段的编辑用户来解决问题。

也许看到这里你会担心依靠用户去解决地图问题的效率但显示大多数地图问题都会在报告后的一周之内得到解决。在他们的大本营——美国用户最近 30 天报告的地图问题更是得到了 100% 的解决。这让我想起曾经在参加关于互联网地图服务的线下活动時遇到有听众询问某地图产品的 PM 说：自己回到家乡时发现地图数据众包是什么远不如北京地区全面地图提供方将会如何解决？如果该地圖提供方能够建立有效的社区准则激励用户自愿的修正地图数据众包是什么这样一些相对小的城市可能会获得更快更准确的数据众包是什么更新。就像百科类站点通过众包建立人类的知识库一样Waze 证明依靠众包一样可以建立相对完善的地图信息。

Waze 已经获得了多轮融资显然鈈缺钱但是作为一家创业公司一样需要寻找适合自己的盈利模式。Waze 从车上向车下发展的业务模式确实是值得我们思考借鉴的。

Waze 发现鼡户除了搜索目的地，还有不少用户会搜索餐厅、快餐、咖啡馆、商场等消费场地超过半数的 Waze 用户会在路途中停留，而这其中 30% 的人又会選择进入商店消费

这些数据众包是什么信息让 Waze 可以做关联整个行驶过程的精准广告投放，在和加油站进行短暂合作后Waze 推出了独立自主嘚广告平台——Waze Ads。广告主在这个平台上投放广告后Waze Ads 广告平台会结合用户的目的地自动匹配沿途的加油站、餐馆、商场的优惠卷信息给用戶。这些广告会显示在导航地图和搜索结果里Waze 相信这些基于目的地的广告将有更大的相关度，对于广告商来说也意味着更高的转化率除此之外 Waze 还计划获取更多的用户行为数据众包是什么以期待能获得更加准确的广告匹配推荐。在这之前Waze 也已经整合了 Yelp 和 Foursquare 的数据众包是什麼到自己的应用中。

相对于国内签到得优惠卷的 O2O 模式 Waze 的方法无论对于商家还是用户来说都更轻松、更有效随着 Waze 的用户不断增多，地图数據众包是什么将会更加精准广告对象也会有更大的投递范围，整个产品之间的关联处于正向循环之中

互联网和汽车的融合已经成为两個行业的大趋势。Google、苹果、亚马逊、微软都在完善自己的地图数据众包是什么各大汽车厂商也都在积极尝试智能车载系统，像将自家的哋图服务植入车载系统内部而像 Google 则会选择直接制造无人驾驶汽车改变世界。Waze 这样的创业公司依靠众包 和 O2O 模式进入这一巨头才能玩转的行業并赢得苹果的青睐除了产品本身也离不开互联网的自由和开放精神

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今日跟咱们溝通的是众包形式下高新技能的测绘技能首要环绕四个方面来论述，榜首：高精

的技能开展趋势；第二：众包更新的理论根底和施行现狀；第三：众包更新的关键技能和施行途径；第四：存在的一些问题

首要咱们来看一下主动驾驭。在主动驾驭年代最中心的观点是要完結零磕碰的抱负交通社会车辆可以安全移动、环保节能，一起人类可以舒适愉快地移动这儿包含了三个维度：安全、环境和舒适。为叻完结这个抱负的交通社会从上世纪90年***端，轿车企业不断开展包含倒车雷达、360度环视、车道保持以及主动巡航等功用，终究的技能形状就是主动驾驭

关于主动驾驭的实践，在业界比较公认有价值的实践途径就是SAE的分级界说：从辅佐驾驭到部分主动驾驭再到高度主动驾驭以及彻底主动驾驭。业界广泛预判2020年将是一个重要的时刻节点在这个时刻节点会完结部分主动驾驭的量产，一起高度主动驾驭開端进入市场这是一条主线，可是在部分上可能还会完结分场景的施行比方场景优先的高档主动驾驭功用。贯穿主动驾驭实践的技能Φ心是感知、认知和操控不同等级的主动驾驭，对这三个中心技能的需求是不一样的

环绕着主动驾驭，可以看到主动驾驭对时空的感知需求催生了高精地图的面世高精地图一般具有以下四个特色。

榜首它供给了先验的常识，它的感知规划比现有的传感器感知规划要遠许多视觉和激光最多能达200米，但更远的当地以及视距规划外的情况传感器是无法取得的，而地图具有无限远的数据众包是什么感知

第二，地图可消除传感器的一些差错有些传感器会判别错，尽管现在这种情况越来越少了但还存在。当传感器无法辨认像金属这些凊况时经过地图可以处理，一起地图可以奉告该区域差错规划可能是多大经过一系列AI算法，可消除传感器的一些差错

第三，地图不受恶劣气候的影响在雨雪气候的情况下，简直任何传感器都失效但只要有方位信息和地图，彻底不可视的环境中也能完结一些主动駕驭功用。

第四地图可以表达传感器无法取得的部分常识，经过数据众包是什么堆集、发掘取得部分驾驭阅历的载体可集成在地图中莋为一种相应的常识传达给每一个主动驾驭终端，补偿其他传感器的一些功用

前面讲了主动驾驭和地图，信任业界朋友都很清楚这儿洅多谈一下地图的开展趋势，地图的发作有必要阅历从实践国际到搜集加工处理、数据众包是什么发布多种表达形式、用户运用再到数據众包是什么发作改变，终究回到实践国际构成地图的在实践国际的一个闭环。跟着软硬件的不断开展在地图的各个环节中，地图的搜集、加工、存储、表达和运用这几个环节都不断会有技能引进和更新

技能不断的改变可以使每个环节不断演化，进而导致新地图发作妀变在搜集端，从最开端人眼获取数据众包是什么经过各种搜集终端、搜集设备、传感器体系来获取数据众包是什么，一起从根底测繪和遥感技能变成社会化大众化搜集；在加工环节从开端纯人工处理，到AI做多元主动化的处理；在数据众包是什么存储和表达上从开端纸质载体到各种多媒体载体，从二维到三维从静态到实时动态，从图纸记录到本地数据众包是什么库再到云端，技能在不断演化茬运用端，除了根本的导航、主动驾驭的决议计划规划还会扩展到才智城市的更多其他运用。

上面讲了地图开展趋势高精度地图开展趨势会从专业测绘向众包更新开展。上图有几个的搜集办法最上面是专业测绘车，这是咱们几个图商依照功用制造它的本钱和精度都佷高，可是可以做到这种专业测绘车的很少它经过自主搜集半主动化以及全主动化出产的办法取得了高精度的矢量地图，矢量地图包含車道级拓朴、车道边线、路途区间以及ADAS数据众包是什么信息它可以满意车道级的导航功用的主动驾驭，精度和可信度高问题是本钱十汾高。

在这些专业的测绘车搜集高新技能根底上咱们以为可以出现一种Low Cost搜集车，它的本钱和精度比较低它的数量可以多一些，它会经過搜集一些精度稍低的数据众包是什么经过人工检验、数据众包是什么的差分交融等技能手段来不断地更新高精度的矢量地图。最下面昰众包车本钱最低，精度也很低我信任未来主动驾驭车许多会选用相同的设备来去做主动驾驭，优势在于数量十分大

经过数量大补償单个数据众包是什么质量精度低的问题，可经过大数据众包是什么剖析取得动态交通情报对地图比较了解的人会知道，高精地图实践仩分静态地图、动态地图许多动态信息是来自于众包车辆的数据众包是什么获取，包含拥堵、交通事故、气候等还可经过多视几许、拍照丈量、深度强化学习以及云雾核算等办法生成语义地图和特征地图，别的也经过许多数据众包是什么同享、发掘、剖析和交融来进步精度和可信度

众包车辆生成的数据众包是什么，除了生成动态的信息可以更新一部分高清地图外还生成了一些感知地图，用于主动驾馭辅佐定位

简略小结众包更新的创新和优势，首要众包更新是完结实时更新的低本钱和可量产化的计划具有一些十分显著的优势，我國大约600多万公里的路途数据众包是什么假如依照专业测绘的办法搜集，将是个天文数字因而假如有一个根底的高精度地图网，经过众包的办法来更新地图取得城市细路途数据众包是什么它将是低本钱可量产的计划。

第二在商业形式上也有新的吸引力，数据众包是什麼的运用者一起也是数据众包是什么的供给者在未来商业形式上可能会发作一些改变，跟着区块链技能的开展可能会看到新的商业形式出现。在技能上它的难度在于精度和可信度都比较低，可是跟着大数据众包是什么技能的开展以及AI技能的打破这些技能门槛会逐渐丅降，一起精度和可信度将逐渐进步

第二部分讲一下众包更新的理论根底。实践上众包的概念很早就已提出，讲三种形状榜首是UGC，鼡户原创内容这个概念来自于互联网，用户就是网络内容阅读者也是网络内容的发明者，也得到了十分广泛的运用比方维基百科、豆瓣、知乎以及抖音，每个人都可以上传和共享自己的著作都可以作为自媒体在网上活泼起来。

第二是刘经南院士提出的泛在测绘的概念传统测绘是运用丈量的仪器测定地球表面形状的地舆要素以及地表人工设备形状、巨细以及空间方位等特点。依据观测到的数据众包昰什么经过地图制图办法，向地上的天然形状人工规划绘制成地图而泛在测绘是在任何地址、任何时刻为认知环境和人而运用和发明哋图的活动，可以了解为所见即所测绘运用即测绘。

第三个是群智感知是将普通用户的移动设备作为根本感知单元，经过通讯的办法構成群智感知网络然后完结感知任务分发和感知数据众包是什么搜集，完结大规划杂乱的社会感知任务

接下来咱们讲众包更新的数据眾包是什么来历和分类，可以分为四大类榜首是轨道数据众包是什么，众包、主动驾驭或其他的辅佐安全驾驭有相通的功用首要定位囿必要是一个高精度的定位来历，一般来自于GNSS+惯导的方位感知数据众包是什么以及经过SLAM或相关技能把视觉定位、高精度定位、激光雷达定位、毫米波雷达定位等定位办法进行交融得到一个交融定位的高精度轨道数据众包是什么但在轨道数据众包是什么中，单一的轨道信息價值十分低有必要构成规划效应。咱们要构成的产品首要是拓扑网和拓扑网的更新一起还包含一些动态的交通信息。

第二是图画数据眾包是什么图画数据众包是什么包含的信息量是十分大的，大部分对错结构化的数据众包是什么实践上，这些非结构化数据众包是什麼要处理成结构化数据众包是什么是要经过标定和AI算法把图画数据众包是什么变成矢量化数据众包是什么。

第三是雷达数据众包是什么雷达包含激光雷达、毫米波雷达、一些超声波雷达。激光雷达的精度十分高的本钱也十分高，这是最大的缺陷而毫米波雷达也可以掩盖一切运用，在一些场景重构方面对数据众包是什么精度的进步很有价值。一般激光雷达精度是满意的，假如运用毫米波雷达需求跟图画数据众包是什么等其他的数据众包是什么进行交融才干得到比较好且能运用的数据众包是什么。

第四是CAN数据众包是什么包含车內各个零部件在毫秒级层面上输出的数据众包是什么，这些数据众包是什么的发掘对做无人驾驭的决议计划算法有十分好的效果

环绕方財的众包数据众包是什么分类，现在国内外出现了不同计划的众包公司这些草创企业都做得十分不错，首要有两大计划榜首是以视觉為主，比方有Mobileeye、IvI5以及国内的宽带科技等企业以IvI5为例，左上角是IvI5的制图样例制造视频APP运用，向方针确定到Uber等渠道的司机用户上运用者鈳以将手机固定在轿车仪表盘上方，下载该运用并在驾驭室的启动会开端录制视频，一起搜集加速度GPS数据众包是什么驾驭员每驾驭十渶里大约可得到几美分酬劳，这些数据众包是什么终究将协助IvI5团队创立高精地图

另一种计划是以雷达为主，比方DeepMap和Civil Map等公司首要是将激咣雷达获取的点云数据众包是什么运用AI辨认路途特征，把路途边线、车道线以及一些看板的特征辨认出来树立起地图更新或直接构建感知图层。因为激光雷达价格远高视觉传感器所以它在数据众包是什么规划上是不及以视觉为主的传感器的规划，但它精度更高因而这兩种计划各有利弊。现在假如能把这两个计划交融在一起进行扬长避短可能会是比较好的计划。

这张表展现了对激光和视觉两大主流众包计划的比较激光为主的计划有本钱高、精度高的特色，中心传感器是不同线数的激光雷达众包数据众包是什么源包含激光点云数据眾包是什么或许一些数据众包是什么相片等数据众包是什么，中心处理算法包含三维建模、核算机视觉等方面输出效果有三维模型、车噵模型和地上相关要素。在以视觉为主的计划中本钱低，精度也相对低中心传感器有全景相机、单目相机、双目相机等，甚至手机相機和行驶记录仪都有可能作为它的输入它的众包数据众包是什么源是相片、视频、轨道数据众包是什么，中心算法包含多视几许、深度學习、多元语义切割等输出效果具有高精度的拓扑联系及能辨认出的交通标志牌。

实践上众包是未来地图更新的必经之路，所以在各個领域都有不同的厂商在发力从技能途径上讲，有激光和视觉两大方向榜首，有许多整车厂以及OEM厂商现已开端在做；第二互联网巨頭如Google、百度、阿里现已在重视并开端发力；第三，许多出行和物流效劳商也在做Uber、滴滴、京东等；第四，典型的图商如here、四维、百度、高德，包含咱们在内及新式草创公司许多的新草创的技能，都奉献不少包含civilmap、deepmap、lvl5等等。

咱们来看一下众包更新的关键技能和完结途徑咱们以为依据端、管、云构建的数据众包是什么生态体系，终端首要是传感器、本地的核算才干以及高精度定位通讯首要是管，担任数据众包是什么传输和信息安全；云端需求有AI大数据众包是什么处理、地图生成和构建高精地图的众包首要是分为两个部分：智能感知终端，即端的感知才干还有高精度地图云，在云端做高精度的交融和更新处理

在终端层面上会有哪些作业呢？这幅图首要展现了轿車所能运用的绝大部分传感器激光雷达、差分GPS、惯性导航、一些其他的传感器，包含路侧单元传感器、身体生理传感器（如检测疲劳驾馭）及温度、湿度、风向传感器等这些传感器能完好地获取人体以及车辆的本身情况，不只可以发掘自车情况的数据众包是什么也能鼡于主动驾驭，仍是未来动态地图众包更新的一个来历比方经过丈量车辆雨刮的运用情况以及频率，可以直接了解该区域气候情况在終端方面，咱们的首要任务首要是高精度的交融定位假如咱们需求轨道数据众包是什么，那么咱们期望这个轨道数据众包是什么至少是汾米级的定位精度经过差分GPS和惯导可以取得一些方位，再经过交融定位的办法去生成精准的轨道。

传感器除了获取轨道数据众包是什麼和相关的车辆数据众包是什么之外算力也十分重要。它要将传感器所取得的数据众包是什么进行核算或辨认成咱们经过众包云端可以運用的一些语义地图传感器实时发作的数据众包是什么量十分大，在现在的通讯情况下把这些数据众包是什么传给云端，通讯压力很夶一起许多的数据众包是什么在云端将会被糟蹋。因而终端需求必定的核算才干进行开始的数据众包是什么对齐和处理例如感知特征辨认和地图要素矢量化，这些处理需求同步传感器的时刻以及合理的调度和优化资源现在国际上比较好的终端开发渠道是NVIDIA的Jetson

终端最开端Φ心是定位，还需求感常辨认它首要需求图画数据众包是什么的感知，最好的办法是运用AI深度学习的处理办法本质就是将非结构化图畫数据众包是什么转化为结构化数据众包是什么，包含辨认的特征、物体的品种、方位和姿势等等非结构化数据众包是什么，比方行车記录仪的视频数据众包是什么包含数据众包是什么搜集、数据众包是什么压缩和数据众包是什么存储；而终究的结构化数据众包是什么，包含了开始辨认的效果如交通标志的辨认效果、车道线等。

关于转化的进程都是深度学习来做的。咱们所需求样本的练习进程以及針对性的样本模型信任咱们都比较了解这些作业了，我就不展开讲了

这儿也简略地阐明一下，在做深度学习时首要需求标示，需求┅些标示的数据众包是什么来进行终究的推理和运用这些标示的作业是由许多的人工和半主动化的办法来完结的，有的可以运用开源的數据众包是什么集来练习也有模型可以主动地生成部分的数据众包是什么，包含人工的挑选用来表明对错的一些标识这些作业在业界吔有专门的公司会帮咱们来做。

一起标示的类型咱们可以分为物体等级标定、物体特点标定以及物体像素等级的标定，可以依据实践的需求来进行挑选

接下来咱们看一下管端，众包数据众包是什么不可能都在终端完结因而它需求把数据众包是什么传到云端，在管端首偠是通讯通讯方面咱们可以看几个数据众包是什么,首要是原始感知数据众包是什么，假如要把原始数据众包是什么全部传到云端在高速公路经过SLAM或其他特征提取后大约是50兆/公里，假如要将十分完好的激光点云往上传一公里大约都需求一个G的数据众包是什么，而整个全國高速估量得要TB级了,因而云端是不需求这么庞大的数据众包是什么的咱们只需求将矢量化的数据众包是什么往上传，矢量化的数据众包昰什么在高速公路根本上每公里可以做到10KB的数据众包是什么量

在管端，除了通讯还需求重视数据众包是什么传输的协议。现在首要盛荇的协议是ADASIS协议一起还需求重视它的信息安全，未来的5G和V2X的开展也会给通讯带来革命性的改变

上图的下面有两幅小图，可以看到车跟車之间的通讯、车和路以及车和人之间的交互的数据众包是什么这些都会成为咱们未来新众包数据众包是什么的来历，可以用于实时交通信息的数据众包是什么获取

接下来咱们要看看云端要。在云端首要运用AI机器学习以及大数据众包是什么处理等技能，从海量众包数據众包是什么中取得有用的信息为高精度地图的生成和构建做准备。对不同类型的众包数据众包是什么处理办法会不一样。对轨道数據众包是什么咱们要遵照经典的数据众包是什么发掘的办法包含数据众包是什么清洗、配准、发掘等进程。发掘的算法也有许多在左媔咱们也写了许多算法，咱们可以去了解一下包含类似界说算法、以时刻聚焦的轨道聚类。

在进行机器学习和大数据众包是什么清洗处悝之后就可以进行构建地图了。上图是地图生成和构建的根本流程咱们将得到辨认出的路途边线的形状以及地物类的方位特点，这是咱们的输入可是这并不是咱们所说的高精度地图，咱们还要进行专业化的地图生成和构建其间包含点线交融、形状点一次构建、拓扑構建，在这个根底上再进行形状点二次构建，增强它的几许形状使二阶愈加润滑，并核算出它的斜度曲率然后再构建出车道的模型鉯及静态标志交融等多个进程。

其间拓扑构建指的是路途和车道间的连通性联系车道模型构建中需求依据形状的信息生成高精度的斜度、曲率和ADAS数据众包是什么。

接下来咱们谈一下众包测绘存在的一些问题首要是以下几点：

榜首是传感器数据众包是什么来历和规范；

第②个是众包测图与更新的行政许可，也就是方针门槛；

第三是众包数据众包是什么的质量和精度

首要，传感器数据众包是什么交融还存茬着许多问题传感器的品种许多，功用的差异十分大传感器的数据众包是什么格式不一致，多传感器数据众包是什么交融技能仍存在著一些技能壁垒而在技能壁垒方面，可以有以下几个问题榜首，还没有树立起一致的交融理论和有用广义交融模型及算法；第二对數据众包是什么交融的具体办法，现在的研讨还在开始阶段尽管有一些比较好的效果，但我觉得它还有很大的开展空间；第三还没有佷好地处理交融体系的容错性和鲁棒性的问题，尽管大数据众包是什么交融包含深度学习是概率性的问题可是咱们还无法量化它的鲁棒性。

第四相关的二义性是数据众包是什么交融的首要妨碍以及数据众包是什么交融体系中的规划也还存在着许多实践的问题。第五在仩传协议方面，现在会针对已有的车联网车辆数据众包是什么上传协议首要用于车辆间动态信息的交互，需求针对众包制图方面扩展协議内容尽管here在国际上也有一个Sensoris是相关的协议，可是这并不是一个一致的规范国内也在做一些规范化作业，在规范化安排方面咱们几個图商在国家的指导下，将会构成一些规范化的作业

别的一个问题是方针问题。实践上众包数据众包是什么的搜集是有一些方针的。盡管没有清晰的行政许可可是依据测绘法对策行为的界说：企业性质的大规划带GPS和不带GPS的地舆数据众包是什么搜集都归于测绘行为，数據众包是什么需求由甲级导航电子地图资质的图商来搜集处理

可以看到，经过界说对众包数据众包是什么的搜集有着极大的约束。导航或主动驾驭轿车搜集车端带GPS数据众包是什么都归于测绘行为假如GPS数据众包是什么需求加工成图，需求有资质的企业来进行数据众包是什么的搜集和加工；假如GPS数据众包是什么用于对接监管渠道需求经过有资质的图商对数据众包是什么进行办理和监管。关于不带GPS的数据眾包是什么比方印象、视频等，假如是大规划的、企业性质的搜集也归于测绘行为因而这并不是一切的人、图商或许车厂可以搜集的領域。

还有愈加严格的方针监管包含根底地图出产、地图数据众包是什么存储、地图更新、地图出书出售等等各个环节都需求有资质的約束。经过资质可以看到对众包更新会有很大的约束，可是这对未来的主动驾驭以及众包更新来说是一个大的趋势国家将主动驾驭作為一个战略开展方向，我信任在未来的方针约束方面国家会有必定的考虑的。

终究来看众包更新存在的一些技能上的瓶颈首要在于众包的制图才干，它是不是真的可以到达咱们所期待的众包更新榜首，数据众包是什么质量与掩盖规划终端设备数量是密切相关的咱们偠想取得众包更新的数据众包是什么，条件是有许多的、可以彻底跑的相关众包车辆从搜集端来看，为了确保精度每条车道上最好可鉯有必定的掩盖，一般情况下10遍左右当然有更多是最好的，因而在众包地图中它必定要有满意大的用户量，这可能就会出现鸡生蛋和疍生鸡的进程

在数据众包是什么内容上，咱们需求一个完好的车道体系网络不但仅仅一个车道边线和中心线，还需求得到它的拓扑联系包含虚拟连接线；众包数据众包是什么在精度特点上还有点短缺，在右下角的图上咱们可以看到有些当地的虚实线有开裂、有些地粅的标识不精准以及路口内虚拟连接线有穿插等等，这些问题都会导致在精度方面的问题

尽管未来咱们会取得一些精度和特点上有点短缺的数据众包是什么，但咱们期望可以像之前说的以专业的搜集数据众包是什么为基准，与众包数据众包是什么经过在精度方面的交融鉯及贝叶斯过滤算法等等技能去进步精度跟着技能的开展，精度也会逐渐进步在未来，经过这种办法肯定可以满意咱们数据众包是什麼更新需求

以上就是跟咱们共享的内容，咱们有什么相关的问题咱们可以一起来评论。谢谢咱们

宋河海-上海卡达克-高档研讨员

1、众包测绘的高精地图精度等级在多少厘米？

2、与装有激光雷达的专业测绘车比较存在的优势和劣势？

：1.众包数据众包是什么来历有许多种不同传感器触及的众包数据众包是什么精度也会不同，算法也会影响终究精度现在咱们的众包更新还在POC的阶段，咱们会依据需求挑选鈈同的交融计划一起也在研讨一些更好的传感器，在本钱和精度方面可以平衡的传感器中进行选用经过深度学习、多视几许的办法，終究得到的精度可以满意咱们对主动驾驭的需求具体的数据众包是什么会依据终究选型来定。

2.众包的优势在前面的PPT现已讲过跟专业的噭光雷达丈量车比，本钱较低数据众包是什么来历十分丰富，一起本质性十分好；劣势是精度比较低处理睬愈加杂乱。

高精地图对现勢性的要求

：高精地图对现势性的要求其实就是主动驾驭对高精地图现势性的要求。当然要求是现势越高越好，这样高精地图就可以莋为主动驾驭中置信度最高的传感器但这个要求一般很难到达，特别是大规划区域内因而为了完结众包更新的方针，需求咱们经过众包的办法来显现业界对现势性方面有相应的分类，有静态地图和动态地图依据不同的数据众包是什么品种区分，比方动态的数据众包昰什么包含在路口的人和车之间的动态信息需求经过V2X的办法以秒级展现在地图上。

在交通事情上以一分钟为单位；而路途的变更会以┅小时或一天为单位来进行更新数据众包是什么。总归依据数据众包是什么情况以及数据众包是什么内容的不同，更新的现势性要求也會有不同

王维-高德-测验开发工程师

众包测绘也归于测绘行为，是否契合当时测绘法的要求假如不符，出路在哪里

：这个问题我在PPT有講过，众包测绘在我国也归于测绘行为现在有两种办法，榜首是以图商为根底来躲避对资质的需求；第二是要等国家开放方针

邓庆明-武汉大学-地舆信息体系

怎样让私家车供给众包数据众包是什么，众包数据众包是什么规范怎样拟定?

：私家车可以供给众包数据众包是什么方才咱们谈到国外的IvI5公司选用的奖励形式，手机录下视频上传依据拍照的底层来付费。别的一个可能是咱们未来的一种协作形式咱們供给数据众包是什么然后享用更多人供给数据众包是什么后的效劳，然后取得效劳这是在互联网上的一种形式。在规范化这一块方才吔说到众包数据众包是什么的规范现在在国际上会以欧洲为主导，包含ADASIS等和Sensoris一些规范在我国，一些智能网联轿车联盟以及刚成立的主動驾驭地图作业组也即将开端一些规范化的作业

simon-北斗星通-体系业务总监

众包地图现在大都计划将其作为高精度地图的日常更新和补偿，呮要这一种效果

：现在，高精度地图在主动驾驭的运用中仍是以面向机器为主，但在往后的一些仿真环境树立城市的精细化办理方媔仍是可以运用的，运用这些高精度地图展现合作VR、HUD、全息投影等各种新的出现办法可以给咱们带来很好的体会。在一些不发达的区域吔会有很好的运用比方在肯尼亚、苏丹、南非等，当地人还用短信、视频或语音的办法来搜集和修改GPS然后完结地舆信息的搜集。

总归众包数据众包是什么可以在才智城市或许在政府或在城市土地办理、城市环境监控、生物多样性等方面都会起到很好的效果。而现在咱們咱们首要谈的仍是用于高清地图以及用于主动驾驭领域

吴强-高德-前端开发工程师

众包测绘如何处理设备精度带来的肯定精度缺乏的问題？今后地图数据众包是什么标准是面向人仍是面向机器

：众包测绘的肯定精度是会有缺乏，众包测绘的原理是依据海量数据众包是什麼的发掘它是以数量来补偿肯定精度的缺乏，实践上在PPT里面也讲到经过数据众包是什么发掘以及差异感知，假如主动化程度或许算法還不行可能还需求人工修正等办法来进行数据众包是什么的更新。可是跟着高精度传感器技能和数据众包是什么发掘技能以及AI技能的开展是可以处理精度方面的一些问题的。咱们以为地图首要是面向机器的，是用于不同程度等级的主动驾驭可是在未来，除了机器去叻解地图之外咱们还期望地图可以给人一些进行交互的界面，作为人机交互的界面之一因而我觉得，地图现在是给机器看的未来会逐渐让人也可以运用。

任-邮政研讨院-研讨员

请问怎样才干参与众包有什么要求。大型物流车队可以吗

：假如能有大型的物流车队来参與众包，当然是最好的了要求是它需求一些高精度的传感器，包含定位设备单目或许双目视觉设备，现在比较好的是Mobileye的EyeQ4假如可以有高精度的激光雷达是最好的，实践上这些设备对物流车队来说，也是一个比较大的投入更好的挑选是它经过这些设备能取得一些它所需求的功用，比方辅佐驾驭、节能安全等相关的功用这样对物流车队来说会有比较好的投入。

王雷-春风雷诺-ADAS工程师

当时市场上众包形式处于什么阶段？现已上路搜集了吗

：前面也说过了，现在众包形式咱们还在POC阶段都是在实验的阶段，咱们会在部分的路途上用自己拼装的众包车辆进行数据众包是什么的搜集