汽车从驾驶辅助到无人驾驶，从感知到决策、控制、架构、车联网、信息安全、自动驾驶地图、标准法规和测试验证，有很多关键技术需要突破。我今天在所有共性关键技术里面重点就讲我们自动驾驶地图这部分内容。

首先来看一下自动驾驶地图和智能汽车的关系。针对5个级别的自动驾驶，L1-L2级ADAS系统，最多使用亚米级的ADAS地图就可以了，地图只是一个选项。到L3级自动驾驶，除了ADAS地图，可能会用到HD MAP，但不是必须的。但如果是到了L4级自动驾驶，厘米级高精度自动驾驶地图则是必须的。到L5级自动驾驶，自动驾驶地图不仅是必须的，还必须是实时自动更新。

我们再看一下车载电子地图的发展历史，从上世纪80年代电子地图产生，地图的精度是在一百米左右。到上世纪的90年代，随着卫星定位系统的发展，地图精度得到大幅度提高,精度提升到5米到10米，本世纪初开始出现ADAS的map，地图增加了道路的坡度、曲率等，到2012年后，开始出现高精度的自动驾驶地图。与传统地图相比，自动驾驶地图不仅是位置和形状精度大大提高，更为关键的是地图结构、内容及体系都发生了巨大的变化，地图从给司机使用，变为给自动驾驶的计算机使用。

自动驾驶地图应该是什么样子？这是去年我们自动驾驶技术工作组提出的一个7层模型，与日本的四层模型相比，我们的模型更加完善。在这个模型里面，传统的道路级的地图数据在里面依然是很重要的一层，也就是说传统路网数据是自动驾驶地图的一部分，在此基础上，要有高精度的车道级数据。在此基础上，要有一层高精度的道路环境3D数据，此外还需要有一层数据兼容实时的环境感知信息，叫动态障碍物层。第七层信息，与驾驶员相关，部分与驾驶决策相关的信息会存在地图里。传统地图可能每公里只是几十K的数据，但是到自动驾驶地图的时候，每公里可能是几百兆，当时1G的数据量。数据更新的频率也发生了很大的变化。传统的路网数据是按月来更新的，动态交通信息是按分钟来更新的。将来自动驾驶地图真正要更新的时候将是按秒来计算的。

自动驾驶地图是智能汽车决策的关键数据基础。整个智能驾驶地图我们可以看做是一个超级的地图容器，它本身也是一个巨大的传感器，它会把所有的感知信息融合在自动驾驶地图上，形成一个虚拟的行驶环境，在虚拟的行驶环境里面进行感知、认知和理解，进而根据车辆动力学来规划出自己的行驶的路线，再把行驶的路线变成车辆运动的轨迹，再把这个轨迹变成它的油门，方向盘和刹车的信号，在控制车辆的行驶，实现车辆的自动驾驶。所以我们可以看到在这个过程中，自动驾驶地图是非常重要的，是整个自动驾驶大脑的核心。

下面给大家介绍一下中国自动驾驶地图的进展。近年来，地图产业涌入了很多的新的进入者，除了传统的图商，新增了很多新的创业企业，互联网企业、汽车零部件企业以及整车企业。根据我们工作组的调研和统计，国内百度、四维和高德等几家传统图商在自动驾驶地图的发展过程中还是领先的，起着主导的作用，整个地图数据的制作加工上面也是处于领先的。目前这三家图商，自动驾驶地图基本都采集了30万公里左右，覆盖了高速路、大城市的环路。预计在2020年左右可以覆盖主要的城市道路。在数据的采集加工制作方面，这几家图商除了进口一些高精度采集设备以外，基本上也都具备自主开发测量设备的能力。从地图数据的加工上，地图的自动化加工技术和能力也得到了大幅度的提升，AI技术在地图加工中发挥了重要的作用。

最后给大家介绍一下我们自动驾驶技术工作组的一些工作。在2018年4月份，在中国汽车工程学会协会和智能网联汽车联盟的支持下，成立了自动驾驶地图工作组。工作组由学会、协会和联盟指导，清华大学和国汽牵头组织，目前成员单位已经有38家企业，包括整车企业，零部件企业，图商。工作组的一个重要任务就是对接ISO，欧洲的OADF和NDS，以及日本的DMP。推动中国自动驾驶地图标准和产业应用的发展。在地图工作组成立后，我们启动了三个方面的课题研究：一个是自动驾驶地图的标准体系，一个是自动驾驶地图政策法规如偏转问题，一个是中国自动驾驶地图的技术路线图。在过去的一年中我们开了两次的工作组的内部会议，举办了两次大的学术交流活动，在工程院、学会和协会的支持下，与国家政府部门就有关自动驾驶地图测绘及出版发行、插件和偏转等问题进行了探讨交流。由于保密原因，中国的车载地图使用过程中有很多的限制，地图数据精度是有限的，而且是经过加密偏转的，同时地图数据中没有高程和曲率等信息，而这些信息对自动驾驶是非常重要的。