LK分享|高精度地图行业研究:行业整合大幕开启,或能跑出四类生存模式

2020年10月,2020 智能网联汽车 C-V2X“新四跨”暨大规模先导应用示范活动举行,在2019年“四跨”(跨芯片模组、跨终端、跨整车、跨安全平台)的基础上增加了对高精地图和定位的支持。高精度地图/定位在ADAS/AD中的应用价值愈发凸显,未来进一步将车联网信息与高精度地图信息结合起来,整合到车载电脑里,从而帮助系统实现路线规划、驾驶决策,助力实现高等级自动驾驶。

现阶段而言,高精地图的困难之处不在于初次建图,而在于后续的维护与更新。目前业内对高精度地图需要何种更新频率还未形成统一定论,但可以明确的是,高精地图的更新不需要对所有数据进行实时更新,不同属性的要素更新频次要求不同。其中对更新频次要求最高的是动态地图层,包括车辆、非机动车、行人等实时交通状况。

但高精地图属于导航电子地图范畴,更新过程会受到相关保密规范的限制,如测绘需要取得资质,地图的表达内容、方式必须符合政策规定,数据的涉密保护、发布要求等等。

为了解决高精地图在生产更新中的合规性问题,工信部主导了车联网(智能网联汽车)基础数据服务与基础地图服务平台建设项目,引入高精地图领域的新角色Tier1.5(高精动态地图基础平台),建立OEM、Tier1(图商)与政府部门之间的纽带,具备动态数据汇聚、数据推送、服务监管支撑、数据合规处理四项核心能力,可以有效解决众包更新过程中的合规性问题。

此外,相关政策法规也在不断调整完善,为高精地图的更新提供切实可行的方案,如2020年6月发布的《测绘地理信息管理工作国家秘密范围的规定》明确了导航电子地图实测数据的保密等级要求,明确了三维模型和点云数据的保密等级要求。

BAT、服务运营商、车企抢滩高精度地图,行业整合大幕即将开启

近几年,L3/L4级自动驾驶已逐渐在不同场景示范运营,如Robotaxi、港口物流、自主泊车等,同时2020年国内L3级自动驾驶乘用车已实现量产,佐思研究发现,2020年国内量产乘用车高精度地图装机规模在2.5万套左右,主要供应商包括高德、百度、四维图新、易图通等。未来高精度地图将作为L3级自动驾驶汽车的标配,同时部分L2+自动驾驶汽车也可以选配高精度地图,预计到2025年国内量产乘用车高精度地图装机规模将超过50万套,高精地图产业进入快速发展期。

高精地图部分落地场景案例

来源:佐思汽研

高精度地图的收费模式主要是开发费用+License+更新服务费模式,相较于传统的导航地图,高精地图的单车价值大幅提升。在良好的市场前景预期下,高精地图领域陆续涌入了一大批玩家,除了传统的图商,还有BAT、华为、滴滴、京东、美团、顺丰等。

百度:将自动驾驶和高精地图同时列入战略,依托强大的生态系统,根据不同主机厂的量产项目需求提供高精地图的量产解决方案;

阿里巴巴:全资收购高德地图,对易图通进行注资(2021年易图通被箩筐技术全资收购),大力投入高精地图领域;腾讯:自建高精地图团队,旗下全资子公司大地通途早在2007年就取得电子导航地图甲级资质;同时也收购了四维图新部分股权(2020年减持部分股权);华为:旗下子公司北京华为数字技术已经在2019年取得测绘资质,2020年以来又相继与四维图新、立得空间等建立合作关系,推动采集、制作、更新高精地图数据;

此外,主机厂也逐渐切入高精地图领域,在这方面国外的主机厂布局较早,主要通过收购、投资等方式完成布局。近两年中国的主机厂也开始深入这一领域,如上汽、吉利。

上汽:旗下全资子公司中海庭在2018年获得测绘资质,与东风、江铃共同投资设立的晶众地图也于2019年获得测绘资质;上汽还投资国外高精度地图初创企业Civil Maps、DeepMap,同时与Mobileye开展特征地图REM的技术合作;吉利:2019年吉利旗下吉利科技集团投资箩筐技术,促成其收购易图通51%的股权,并进一步在2021年3月完成100%股权收购,2020年10月,吉利旗下亿咖通正式获得测绘资质。吉利在高精地图的布局主要为领克即将发布的CoPilot解决方案作准备,根据规划该方案将于2021年在结构道路实现高度自动驾驶,2023年之前在开放道路实现高度自动驾驶。

在激烈的市场竞争环境下,高精地图初创企业多依赖于差异化的产品路线以建立竞争优势,例如Wayz.ai、宽凳科技、Momenta等初创企业采用以AI技术为基础的视觉方案,以此大幅降低采集和更新成本。

在高精度地图的更新方面,Mobileye的REM技术处于全球领先地位。

Mobileye大中华区总经理童立丰表示:到2025年,整个MaaS出行,全球市场将超过1600亿美金,其中有关数据的潜在市场超过700亿美元。其中高精度地图数据无疑是最大的数据金矿之一。由于法规限制,Mobileye的REM技术落地在国内会遇到障碍。

主机厂非常看重实时采集地图数据的价值。当拥有大量高精度地图数据时, 主机厂就不再是传统企业了, 而是数据和科技公司。

我们认为,高精度地图行业整合大幕即将拉开,未来将跑出四类生存模式:

(1)第一类是传统图商,比如百度、高德、四维图新等。百度和四维图新都在试图打造包括高精度地图在内的完整自动驾驶解决方案。传统图商与主机厂达成了量产合作协议,但是由于它们的高精度地图更新成本高昂,目前难以大范围铺开。

(2)第二类,与主机厂紧密合作的图商,如中海庭、晶众地图、易图通等。通过与主机厂的深度合作,可以一定程度上解决自动驾驶工程实现效率的问题。由于实力上与传统高精度地图三强差距较大,所以它们选择和主机厂深度绑定。

(3)第三类,具备自动驾驶全栈解决方案的厂商,如Momenta、华为、Mobileye等。Momenta在环境感知、高精地图、预测等环节已实现了完全数据驱动,并通过闭环自动化持续迭代升级。2021年3月,Momenta C轮融资5 亿美元的投资,由上汽、丰田和博世领投。Momenta的高精度地图模式非常靠近REM模式,同时又具备甲级测绘资质,因此受到资本的青睐。

(4)第四类,依赖于某一特定生态体系的玩家,如滴滴、京东、美团、顺丰等,主要在各自细分领域发力,绘制符合自有业务(如无人配送)需求的高精地图,所需的道路元素与主机厂的需求不同,主要包括自行车道、人行道、盲道、隔离桩等。

国内外主机厂在高精地图领域的合作布局

来源:佐思汽研

新基建风口下高精地图的应用

高精地图除了作为自动驾驶汽车的感知冗余,新基建、车路协同、智慧高速等发展浪潮也为其提供了一个更广阔的发展空间。

例如高速场景的车路协同应用,利用高精地图可以让高速公路具备预警功能,通过高精地图,海量电子围栏技术,与各种传感器集成形成的解决方案。

此外,高精地图厂商与高速公路方达成合作之后,路侧会回传大量的传感器信息,有助于实现高精地图的快速更新。

高精地图与车路协同相互结合,既能通过V2X路侧设备实现高精地图的实时数据更新,又能将来自云端的地图数据分发给车辆,给自动驾驶和辅助驾驶带来车道级的预警和决策信息。

高精地图在车路协同中的应用

来源:四维图新,佐思汽研

此外,高精地图与车路协同的结合也是未来布局智慧交通的基础,覆盖全国的高精地图数据以其丰富的数据要素、车道级定位及快速更新的特性,为道路管控、实时监测提供基础数据支撑。

背靠ICT企业的图商,如高德、百度、华为、四维图新等相对更有机会参与新基建,如四维图新所开发的V2X-DMP(车路协同动态地图服务平台),实现了高精地图与车路协同之间的关联应用。

佐思汽研发布《2021年高精度地图产业研究报告》,重点覆盖研究了以下问题:

1、高精度地图基础技术、产业政策法规标准;

2、高精度地图市场规模和竞争格局、商业和付费模式;

3、高精度地图行业面临的主要技术问题及发展趋势,例如众包更新方案及合规、数据融合/校正、高精度地图与V2X融合应用等;

4、OEM对高精地图的需求,OEM与高精度地图厂商的合作模式及展望;

5、国内外主要高精度地图厂商、初创企业、技术供应商的分析研究。

《2021年高精度地图产业研究报告》目录

01高精地图基础技术

1.1 高精度地图概述

1.1.1 自动驾驶用高精度地图分类

1.1.2 高精地图的组成

1.1.3 高精地图的作用

1.1.4 高精地图与定位融合拓展应用场景

1.2 高精度地图包含的主要元素

1.2.1 不同等级自动驾驶用高精地图需要的道路要素

1.2.2 NOA功能对高精地图要素的要求

1.2.3 Hands Free功能对高精地图要素的要求

1.2.4 L3级自动驾驶对高精地图的要求

1.2.5 L4级自动驾驶对高精地图的要求

1.2.6 中国主要图商高精地图采集要素

1.2.7 国外主要图商高精地图采集要素

1.3 高精度地图生产技术

1.3.1 高精地图生产方法

1.3.2 SLAM 技术生产高精地图

1.3.3 视觉 SLAM建图

1.3.4 激光雷达SLAM建图

1.3.5 主要图商/技术供应商高精地图生产方法对比

1.3.6 主要图商高精地图生产过程

1.4 高精度地图的数据更新

1.4.1 高精地图数据更新频率

1.4.2 主要厂商高精地图数据更新方案

1.4.3 高精地图的更新方案

02高精地图政策标准及市场现状

2.1 高精度地图相关政策

2.1.1 政策对高精度地图产业发展的支持

2.2 高精度地图相关法规

2.2.1 高精度地图相关法规要求

2.2.2 高精度地图测绘法规

2.2.3 高精度地图表达内容的法规

2.2.4 高精度地图审核法规

2.2.5 中国高精地图法律法规动态

2.2.6 高精度地图法律法规发展趋势

2.3 高精度地图相关标准

2.3.1 高精地图数据标准团体

2.3.2 中国高精地图标准制定情况

2.3.3 自动驾驶地图与定位工作组工作计划

2.3.4 高精度自动驾驶地图未来应用及更新:标准需求体系

2.4 高精度地图市场规模

2.4.1 2020年国内自动驾驶车辆配置高精度地图的装机规模估算

2.4.2 高精地图市场规模

2.5 高精度地图企业竞争格局

2.5.1 高精地图领域产业链分布

2.5.2 高精地图竞争现状

2.5.3 传统图商面临挑战,正在寻求积极转型

2.5.4 图商与图商/技术供应商之间协作共赢

03高精地图面临的主要问题和技术趋势

3.1 高精度地图的众包更新技术

3.1.1 低成本采集+SLAM算法

3.1.2 纯视觉+深度学习+SLAM算法

3.1.3 云+端形成更新闭环

3.1.4 高精地图技术趋势:众包更新维持地图"鲜度"

3.2 高精度地图如何实现多源数据的融合

3.2.1 搭建服务平台实现不同众包数据源的融合

3.2.2 云端完成众包数据融合

3.2.3 设置交叉关联图层实与ADAS数据的融合

3.2.4 高精地图数据融合方面存在的问题

3.3 高精度地图如何验证数据的正确性

3.3.1 众包更新数据正确性的验证

3.4 高精度地图的合规性

3.4.1 高精度地图面对的一些法规限制

3.4.2 高精度地图合规化数据服务

3.4.3 探索众包更新的合规性

3.4.4 探索属地下发与测绘众包模式

3.4.5 打造高精度动态地图基础平台

3.5 高精度地图落地商业模式

3.5.1 主要厂商可提供的服务

3.5.2 高精度地图与高精定位技术融合为ADAS提供技术支撑

3.5.3 利用高精地图数据提供自动驾驶仿真云服务

3.5.4 商业模式

3.5.5 实现商业化落地的场景

3.5.6 高精地图商业变现

3.6 高精度地图如何与V2X融合

3.6.1 高精地图在V2X中的应用

3.6.2 在V2X-DMP上实现数据存储

3.6.3 高精度地图将成为V2X发展的基础设施

3.6.4 V2X将助力高精地图实现毫秒级响应

3.6.5 高精地图与V2X融合应用完成多场景服务

3.6.6 高精地图与V2X相互协作

04OEM与图商的合作模式

4.1 OEM关注的高精地图参数指标

4.1.1 自动驾驶对高精度地图的需求

4.1.2 OEM关注的高精度地图指标

4.2 合作模式

4.2.1 图商提供基础内核,与OEM达成深度合作

4.2.2 图商依托生态合作伙伴提供高精地图和自动驾驶的整合

4.2.3 OEM自主布局高精地图

4.2.4 图商为OEM提供专有数据处理平台

4.2.5 图商为OEM提供自动驾驶地图引擎

4.3 主要OEM的高精地图搭载方案

4.3.1 国内外主机厂在高精地图领域的合作/投资布局

4.3.2 广汽自动驾驶量产车搭载的高精地图方案

4.3.3 小鹏自动驾驶量产车搭载的高精地图方案

4.3.4 通用搭载的高精地图方案

05国内外图商研究

国内图商

5.1 高德地图

5.1.1 公司简介

5.1.2 地图数据采集

5.1.3 定位方案

5.1.4 基于高精地图和高精定位的一体化解决方案

5.1.5 高精地图技术路线图

5.1.6 高精地图合作/应用

5.2 百度地图

5.2.1 高精度地图业务

5.2.2 Apollo高精地图文件结构

5.2.3 数据采集

5.2.4 AI自动化高精地图生产线

5.2.5 专业测绘+众包的数据更新方式

5.2.6 高精地图业务发展规划

5.2.7 百度打造高精地图差异化服务能力

5.2.8 百度高精地图生态及合作伙伴

5.3 四维图新

5.3.1 高精度地图发展历程

5.3.2 主要高精地图产品

5.3.3 HD Ultimate

5.3.4 HD Pro

5.3.5 HD Lite

5.3.6 四维图新高精度地图整体解决方案

5.3.7 面向L5的数据驱动开放平台

5.3.8 高精地图数据采集及更新方案

5.3.9 四维图新高精度地图产品优势

5.3.10 四维图新高精度地图相关合作

5.3.11 高精地图覆盖情况

5.4 腾讯地图

5.4.1 公司简介

5.4.2 高精地图业务

5.4.3 高精地图解决方案

5.4.4 高精地图生产方法

5.4.5 高精地图发展策略

5.5 立得空间

5.5.1 公司简介

5.5.2 提供ADAS地图数据定制采集服务

5.5.3 大数据生产平台

5.5.4 地图数据更新

5.5.5 地图服务平台

5.6 易图通

5.6.1 公司简介

5.6.2 高精地图产品

5.6.3 高精地图生产

5.6.4 高精地图应用

5.6.5 高精地图云平台

5.6.6 合作/应用

5.7 Momenta

5.7.1 公司简介

5.7.2 高精地图技术路线

5.7.3 高精地图商业战略

5.7.4 高精地图在Mpilot Parking中的作用

5.7.5 Momenta高精地图合作伙伴

5.8 中海庭

5.8.1 公司简介

5.8.2 中海庭高精地图业务

5.8.3 中海庭高精度地图产品服务

5.8.4 中海庭高精度地图更新

5.9 京东物流

5.9.1 公司简介

5.9.2 高精地图业务

5.9.3 高精地图生产过程

5.9.4 高精地图应用场景

5.10 其它国内图商

5.10.1 智途科技高精度地图业务

5.10.2 丰图科技高精度图业务

5.10.3 华为高精度地图

5.10.4 滴图科技

5.10.5 美大智达

5.10.6 亿咖通高精地图布局

国外图商

5.11 Here

5.11.1 公司简介

5.11.2 高精地图业务

5.11.3 Here HD Live Map

5.11.4 ADAS地图

5.11.5 Here高精地图制作

5.11.6 Here高精地图数据更新

5.11.7 Here高精地图战略布局

5.11.8 Here高精地图在华布局

5.11.9 合作

5.12 TomTom

5.12.1 公司简介

5.12.2 TomTom地图业务

5.12.3 高精度地图数据采集

5.12.4 高精地图绘制

5.12.5 地图服务AutoStream

5.12.6 合作

5.13 Zenrin

5.13.1 Zenrin高精地图业务

5.13.2 Zenrin的合作伙伴,发展规划

5.14 其它国外图商

5.14.1 Waymo高精地图

5.14.2 Increment P

06高精地图相关技术公司研究

6.1 Mobileye

6.1.1 Mobileye高精地图业务

6.1.2 REM技术流程

6.1.3 REM降低地图生产维护成本

6.1.4 REM在全球的进展

6.2 Dynamic Map Planning

6.2.1 公司简介

6.2.2 DMP动态地图

6.3 极奥科技

6.3.1 公司简介发展规划

6.3.2 核心优势

6.3.3 高精地图业务

6.3.4 高精地图在物流领域的应用

6.4 地平线

6.4.1 地平线高精地图业务

6.4.2 NavNet方案和商业模式

6.4.3 合作

6.5 宽凳科技

6.5.1 公司简介

6.5.2 高精地图技术方案

6.5.3 宽凳高精度地图特点

6.6 DeepMap

6.6.1 公司简介

6.6.2 融资情况及主要产品

6.6.3 3D高精度地图技术方案

6.6.4 众包数据融合方案

6.6.5 高精地图商业化路径

6.6.6 业务合作

6.7 Civil Maps

6.7.1 公司简介

6.7.2 3D地图技术方案

6.7.3 高精地图绘制方法

6.7.4 主要产品

6.7.5 业务合作

6.8 Carmera

6.8.1 公司简介

6.8.2 自动驾驶3D地图解决方案

6.8.3 地图数据采集方式

6.8.4 合作

6.9 Wayz.ai

6.9.1 公司简介

6.9.2 业务布局

6.9.3 提供三种服务

6.9.4 高精度地图业务

6.10 Ushr

6.10.1 公司简介

6.10.2 高精地图业务进展

6.11 DeepMotion

6.11.1 公司简介

6.11.2 高精地图技术方案

6.11.3 高精地图特点及优势

6.11.4 发布 支持L2+的高精地图

6.11.5 DeepMotion视觉高精定位技术应用在重卡领域

6.12 Mapbox

6.12.1 公司简介

6.12.2 高精地图业务

6.12.3 合作

6.13 晶众地图

6.13.1 公司简介

6.13.2 主要产品

6.13.3 高精地图业务

6.13.4 高精地图业务规划

6.13.5 室内高精地图应用

6.13.6 合作

6.14 Netradyne

6.14.1 公司简介

6.14.2 高精度地图业务

6.15 其它

6.15.1 Mapper.ai

6.15.2 Atlatec

6.15.3 博世高精地图系统

6.15.4 迪路科技

文章来源:佐思汽车研究