丰田开路,视觉高精地图+众包“春天来了”

在汽车行业为L3级及以上自动驾驶量产“准备”时，高清地图是这个等式中的一个不可缺少的环节。但为每条道路绘制这样的地图需要大量的工作。哪怕对于那些传统地图服务商而言，也都是不小的挑战。

还记得那句经典的丰田广告语吗？“车到山前必有路，有路必有丰田车”。现在，丰田要把这个理念带到高精地图行业。

大约一个月前，当丰田研究院（TRI）宣布推出一个大型开源自动驾驶地图平台(AMP)时，业内还不完全清楚丰田汽车这个雄心勃勃的计划将如何实现。

不过，从丰田每年销售的1,000万辆汽车中收集数据，引入其他共享形式的数据，并将这些数据转换成可以实时更新的高清地图，这是一项巨大的技术挑战，即便是对于丰田汽车这样资金充裕的巨头来说也是如此。

本周，随着TRI宣布地图初创公司Carmera将作为生态系统合作伙伴，从东京的一个概念验证项目开始，这个开源自动驾驶地图平台项目的“未来”变得更加清晰。

Carmera虽然不是一个家喻户晓的名字，但凭借强大的地图技术和独特的数据收集技术，它在自动驾驶技术领域一直享有很高的声誉（Voyage首席执行官奥利弗•卡梅伦最近称其为“世界上最好的地图初创公司”）。

Carmera的众包实时地图帮助自动驾驶车辆在任何给定时刻知道自己的位置。为了制作地图，该公司整合了不断更新的传感器数据，这些数据来自一个商业车队网络。Carmera的地图也有助于路径规划，这使得自动驾驶车辆能够提前获知道路状况和可能的障碍。

传统意义上，高精地图业务需要大量配备昂贵激光雷达的专用测绘车辆进行全面测绘。相反，Carmera与现有的专业车队合作，提供车队管理和其他服务，以交换实时地图数据，并专注于创建实时“变更层”，而不是制作整个基础地图数据（这也被认为是避开一些国家地图数据管制的方式之一）。

TRI相关负责人表示，正因如此Carmera非常适合AMP的模式，因为专注于城市和街区道路，而不是高速公路，在高速公路上，高清地图已经相当可靠，而且制作和更新成本较低。TRI在其新闻稿中指出，迄今为止，高精地图覆盖了全球不到1%的道路，其中大部分还是高速公路。

目前，自动驾驶地图的开发依赖于数量有限、成本高昂的专用地图绘制车辆，以及可靠的高清地图创建流程。“我们目前正在研究如何在所有道路上自动生成高清地图，这可以在全球范围内用于自动化车辆。”TRI自动驾驶副总裁曼达利•卡勒西表示。

为了实现这一目标，TRI希望能够以一种成本负担得起、任何软件开发人员都可以使用的方式，自动从匿名的主流摄像头数据中构建一个实际的车道级道路网络（而不仅仅是提取道路特征）。

为了验证这一概念是否可行，TRI和Carmera将在测试车辆上安装与丰田的驾驶辅助系统安全感知套件相同的摄像头。TRI将从这些相机中收集图像，并将其移交给Carmera，后者将利用其平台将这些图像(以及其他信息来源)转换为高清地图数据。

基于视觉的众包高精地图采集制作模式，也是目前全球主要高精地图初创公司的主要技术路线和商业模式，不过难点在于采集设备的规模和资金投入。

Carmera公司相关负责人表示，显然在目前的成本压力和激光雷达价格高居不下的背景下，使用激光雷达是不现实的（部分正在使用激光雷达的公司，更多是使用客户的指定车辆进行地图绘制，这仍然存在“鸡生蛋”还是”蛋生鸡”的问题）。而现在车载摄像头已经接近高清的精度水平。

同样作为一家开源解决方案的信仰者，上述负责人从一开始就发现丰田汽车的AMP项目开源计划很有吸引力。他表示:“如果你看看大公司，每个人都乐于将自己的工具开源，因为这些工具都已商品化，使用它们可以将你吸引到它们的生态系统中。”

但大型科技公司（比如谷歌、苹果等）永远不会开放数据。作为全球最大的汽车制造商之一，丰田汽车愿意开源数据，而不仅仅是工具，这是一个非常重要的事实。

尽管这两家公司目前专注于在东京进行概念验证试验，但TRI-AD的目标就是为量产部署技术，这是丰田当初设立这个机构的目的。

丰田公司将此次项目合作视为开发一种适用于日常汽车的自动制作和更新高精地图系统的“第一步”。

“这才是该项目真正令人兴奋的地方。”上述负责人表示：“初创公司与有丰富量产经验的公司合作非常重要，而不仅仅是研究和演示。丰田的思考问题的方式是，我们如何在世界各地的每一辆汽车上使用它。”

按照丰田的计划，一两年内大家就可以从Github下载到AMP，这个开源地图数据平台一旦启动并投入运行，丰田不仅会将公司每年销售的1,000万辆汽车产生的数据“导入”AMP，最终还会将数亿辆其他汽车的数据“充满”AMP。

每个人都可以免费使用AMP，不过作为回报，丰田希望OEM、车队、出租车公司、软件开发商与其他用户共享AMP的匿名数据。

当然，也有不少业内人士认为这背后可能会受制于政策和隐私条款的风险。不过，我们可以看看特斯拉的故事。

在去年11月，特斯拉正式宣布，该公司的电动汽车车主使用其Autopilot辅助驾驶功能行驶的里程已经超过10亿英里（约合16亿公里）。

在最近提交给美国加州机动车管理局的年度自动驾驶路测脱离报告中（尽管已经连续2年提交了零公里路测报告），特斯拉再次强调了自己通过在世界各地的实验室、测试轨道和公共道路上进行模拟测试来开发自动驾驶汽车。

这些车辆正是在正常运行期间利用“影子模式”下测试自动驾驶技术，因此特斯拉能够从数十亿英里的现实驾驶中学习开发其自动驾驶技术。

在“影子模式”中，特斯拉可以在后台运行系统，而不需要执行车辆控制，或者接收关于特别针对的道路情况的数据，以便训练系统在现实世界中的模拟表现。

至少，到目前为止，这种模式是可行的。两年前，大众汽车也曾宣布从2018年起通过新车收集数据，用于自动驾驶技术的研发。

在车主允许的情况下，大众将通过新车的摄像头获取信息。这些新车包括奥迪、保时捷和宾利等豪华车，以及大众、斯柯达和西雅特等主流品牌汽车。大众表示，由于其销量较大，从这些新车中收集到的信息将使其比竞争对手更具优势。

计划在2020年实现自动驾驶汽车商业化的丰田，正在通过这个大胆的开源项目，跳过刚刚起步的高精地图行业，这一举措可能会让在这个领域发生一些微妙变化。