高德和百度做的是人類的地圖，而高精地圖公司做的是機器人使用的地圖。這兩種地圖都是幫助用戶基于地理位置做決定的工具，但它們的終端用戶差別很大。也正是由于終端用戶的不同，其類型與信息量就千差萬別。
1、人與機器使用的地圖：到底有什么實質(zhì)不同?
我們先回答一個問題：什么是人類使用的地圖?
智能手機中地圖 APP 已經(jīng)可以囊括一切。打開地圖應(yīng)用，藍色的點會告訴你身在何方。而設(shè)定好目的地后，你的路線就會浮現(xiàn)在屏幕上。
手機上的地圖確實非常好用，只需要一個簡單的 GPS 芯片，手機就能在地圖上定到你的位置，誤差只在幾米之間。
除此之外，它還有追蹤通勤習(xí)慣，推薦行車路線，提供打折信息等數(shù)百萬種應(yīng)用場景。
這些地圖上有用的語義學(xué)數(shù)據(jù)包括興趣點(POIs)、街名和地址等。
在車上，地圖則會給出路徑指示，比如告訴你「在某某大街右轉(zhuǎn)」。
像谷歌地圖這樣成熟的產(chǎn)品甚至還會包含更加細化的信息，比如車道數(shù)量，這也是你會在開車時聽到「保持左側(cè)兩車道行駛」之類提示的原因。
人類使用的地圖是非常好的資源，但想把它編進代碼卻并不容易。畢竟它是人類數(shù)百萬年進化的產(chǎn)物，是人類大腦對周邊無數(shù)信息進行消化吸收的結(jié)晶。
簡言之，人類的常識比計算機的模式匹配能力要強大多了。
常識的力量強大了，人類的地圖就無需那么精確，即使 GPS 無法識別其中不同，一個藍色的小點也能保證你在駕駛時不會駛向轉(zhuǎn)盤上的花壇。
在隧道里或高層建筑間，GPS 信號可能會偶爾消失，但你還是能靠著常識繼續(xù)駕駛，直到藍色小點重新出現(xiàn)。
即使沒有常識，機器的地圖，加上超強算力也能輸出正確決策。機器人的地圖里「信息」更多，它能為計算機提供更多補充資源。
與人腦一樣，自動駕駛汽車搭載的超級計算機也能在駕駛時進行實時決策，不過由于缺乏常識，它理解起周邊環(huán)境來要困難不少。
因此，機器的地圖必須非常精確，其精度甚至要達到 10 厘米級別。
除了更加精準(zhǔn)，它提供的信息還要非常直觀，指令更是能多細就多細。
比如：
車輛當(dāng)前處在哪個車道，該車道需要注意哪些交通標(biāo)識和信號燈。
車輛與道路的高度也非常重要，這是自動駕駛汽車在城市高架行駛時的必備數(shù)據(jù)(車輛要知道自己是不是在高架橋上)。
機器的地圖還必須永遠在線，并在 GPS 信號不穩(wěn)定甚至徹底消失時持續(xù)為車輛提供精確信息。
說到這里，什么是機器地圖，大家就很清楚了。
與人類不同，機器不需要精美的界面，也無需夜間模式和精挑細選的字體。
簡言之，機器地圖就是一個信息倉庫，足夠機器導(dǎo)航使用。
周邊環(huán)境的 3D 模型加上 3D 數(shù)據(jù)上的語義信息層就是自動駕駛汽車的「常識」
2、3D 點云圖
關(guān)注自動駕駛汽車的人，對 3D 點云圖并不陌生。
點云屬于空間數(shù)據(jù)，本質(zhì)上來說是 3D 高程點的集合。
一個精準(zhǔn)的實時 3D 點云地圖是自動駕駛汽車執(zhí)行多種基本任務(wù)的必要條件：
首先，它讓車輛能找到自己的位置。
任何使用激光雷達的自動駕駛汽車都會實時生成點云圖，將點云圖疊加到現(xiàn)有地圖上后，車輛就能找到自己的精確位置(即使當(dāng)時 GPS 不可靠)。
激光雷達會實時工作，幫助車輛進行物體探測和躲避，而一個精確的點云圖可充當(dāng)環(huán)境的基線視圖。
點云信息越豐富，車載計算機就越輕松，它也能分出更多算力專注于移動物體。
3、簡單的語義信息：每條車道的行車路線
點云圖上要疊加一層語義信息，它能告訴自動駕駛汽車應(yīng)該遵守什么樣的規(guī)則。
除此之外，語義信息還能為車輛 AI 提供周邊環(huán)境情況并充當(dāng)這個世界的藍圖。
總得來說，語義信息的層次越多，車載計算機導(dǎo)起航來就越輕松，畢竟前路上會出現(xiàn)越來越多規(guī)劃好的環(huán)境。
這些語義信息包括：
1. 車道標(biāo)線
2. 行駛方向
3. 交通信號燈與標(biāo)識
4. 人行橫道
5. 馬路牙子標(biāo)記與泊車規(guī)則
6.「高可信路徑」(最容易行駛的道路)
7. 建筑工地和任何臨時規(guī)則
如果能將這一層層信息都融合進去，我們就能得到一套強大的點云圖。
當(dāng)然，到底哪些語義信息對自動駕駛行業(yè)最有用，現(xiàn)在依然充滿變數(shù)，但未來幾年這些語義信息肯定還會受到持續(xù)關(guān)注。
同時，這也意味著，圖商得抓緊在自己的地圖中添加語義信息層。
