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没有数据安全，就没有国家安全。
自动驾驶时代已经拉开序幕。除了特斯拉、“蔚小理”等造车新势力，传统汽车巨头、国内科技巨头也纷纷跨界，采取不同的方式进入“造车”领域。如果说动力电池是汽车的心脏，芯片是汽车的大脑，EE架构是汽车的神经网络，那么流淌在汽车每一个角落的数据就是汽车的血液。
作为自动驾驶的重要基础设施，高精度地图相对于传统地图有着更多维度和更加丰富的数据。2021年“滴滴事件”将道路数据和用户数据的安全问题推至风口浪尖。人们不禁疑惑，数据安全挑战下，智能汽车行业未来该何去何从？
日前，四维图新（股票代码：002405）副总裁石清华接受采访，对高精度地图的制作、数据闭环打造过程、行业生态、数据安全保障以及四维图新在高精度地图业务上的战略部署等进行了详细阐述。让我们透过专业人士的视角，清晰还原自动驾驶所依赖的地图世界，还有老牌国企四维图新在新一轮战斗中的风姿。
在电影《阿凡达》中多次出现一个场景，每次人类深入潘多拉星球，都会采集大量信息，然后加载到潘多拉腹地的地图中。而每次的战略研讨会议，也是围绕着这个立体直观的地图进行。这张地图，相当于潘多拉星球的“镜像”，而且是可量化的“镜像”。
在我们现实所生活的地球上，这样一张地图正在向我们走来。这就是自动驾驶的关键要素之一——高精度地图。
与我们日常所用的导航地图相比，高精度地图在精度、鲜度和维度上全方位进化。如果说传统导航地图是“白描”，那么高精度地图就是“工笔”，在现有图层基础上更加精细地刻画道路及附属设施，增加了车道属性、位置信息、交通标志、路边地标等静态道路信息，精度可以达到厘米级。还引入实时道路环境密切相关的动态地图数据扩展传感器的视野，更新频率达秒乃至毫秒级。
可以说，高精度地图是国家地理信息的“数字双胞胎”。有研究显示，高精度地图的数据量是普通地图的10万倍以上。地图这一国重器，是属于严格保密的存在。地图数据的泄露对于国家造成的巨大影响，从古代到近代都不乏惨痛的教训。这也是高精度地图被纳入国家安全监管范畴的重要原因。
目前来说，手机导航已经成了人们出行的必备工具。那么，在智能驾驶时代，地图市场谁主沉浮呢？据了解，车载导航在很长一段时间内受制于手机导航主要是因为车载系统更新滞后于移动终端。演进到智能驾驶后，局面将发生彻底反转。一来，汽车硬件智能化水平将全面超越手机配件，高精度地图更新速度更快；二来，高精度地图囊括更多维度的的复杂信息，和手机导航地图完全不是一个量级的概念。三来，除了精准定位、路径规划外，高精度地图还有一个重要作用，就是辅助智能汽车做出决策，是一张面向机器的地图。
人类在驾驶汽车时需要通过眼睛来识别外部的环境，再结合自身的位置进行操作。同样，自动驾驶汽车也需要透过传感器这一双“眼睛”，感知道路环境后再做出相应的决策。环境感知是自动驾驶的核心技术，也是被研究最多的部分，感知能力的好坏直接影响车辆的安全性和通行能力。
目前自动驾驶环境感知有两大技术路线，一是单车智能，以特斯拉为代表，使用视觉主导的多传感器融合方案，让你的车成为“老司机”；二是车路协同，以华为和BAT为代表，在单车智能的基础上，通过大量来自车端、路端以及云端的“高级辅助”，克服出行过程中可能遇到的各种问题，实现更加自动化的交通。
由于在核心技术、研发成本等多方面受到制约，近年来，单车智能支撑的自动驾驶商业化进程并未达到预期，车路协同的优势越发明显。在目前的主流解决方案中，L2+、L3、L4级别的自动驾驶普遍依赖高精度地图，可以有效弥补距离和视觉缺陷、消除部分传感器误差，辅助传感器提升安全冗余。达到L5级后，有了高精度地图的加持，自动驾驶也能事半功倍。
IDC数据显示，2020年高精度地图的市场规模增速高达70%。产业信息网则预计2025年国内外自动驾驶高精地图市场规模将达到89.6亿美元。作为基础数据与服务方，高精度地图跟各行各业都有结合且不可或缺，除了自动驾驶，还能应用于智慧城市、智慧交通、公安、旅游、紧急事件响应等领域，未来的应用场景必然会更加广泛。
高精度地图已经成为车企必争的高地。尽管如此，想进入这个行业并不是一件易事。2021年以来，围绕智能网联汽车信息数据的国家政策密集出台，国家监管和处罚力度不断加大。
根据2022年8月自然资源部下发的《自然资源部关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》，明确规定高精度地图测绘制作，只能由具备导航电子地图制作甲级资质的单位进行。
即便是在测试阶段，只要安装了卫星导航定位装置和摄像头、激光雷达等传感器，且采集道路及环境坐标、影像和激光点云等数据，都是测绘行为，应当按照测绘法律法规进行管理。由此可见，车企无论采样哪种自动驾驶方案，都会对周围环境发生“测绘”这一行为。
取得导航电子地图甲级测绘资质，成为进入高精度地图行业的第一重门槛。对于没有甲级测绘资质的车企、服务商及部分智能驾驶软件提供商等企业，只能选择与有资质的图商合作，才能够保证数据合规安全。但与有资质的企业合作，车企也有担忧。
一方面，包括华为、百度等具有甲级测绘资质的企业不乏下场造车，当他们在对外推广高精度地图业务或更深一步的数据合作时，车企难免会有数据安全以及数据所有权的顾虑。
另一方面，自动驾驶算法同高精度地图深度绑定。在高级自动驾驶方案中,摄像头、激光雷达等传感器数据需要与高精度地图深度融合。仅有测绘资质而缺乏造车经验和技术实力的，很难支撑车企的自动驾驶布局。
由于能拿到地图服务牌照且有实力从事智能网联研发的企业并不多，未来竞争范围并不大。但激烈程度并不低，入围企业在技术研发上都颇具实力，是强者之间的对决，目前百度、四维图新、高德是业内公认的头部玩家。
在已有牌照的企业中，四维图新是少有的国资背景的第三方图商，且在高精度地图与传感器数据的融合处理能力、自动驾驶算法能力和硬件集成交付能力拥有丰富经验，或将扮演重要角色。
自动驾驶时代，由于需要借助激光雷达、摄像头等各种传感器感知道路环境，车端数据量指数级上升，需要庞大的数据库和算力来支撑。
Garner估计，每一部自动驾驶联网车辆每天至少产生4TB数据。当自动驾驶汽车大规模量产之后，其数据量将呈PB级到ZB级的增长，十分消耗车企在数据获取、存储和计算上的资源。接入云服务成为各大自动驾驶玩家不约而同的选择。
据业内人士介绍，从工程实现来看，自动驾驶的数据采集流程与高精度地图有异曲同工之妙。高精度地图制作第一步是自动成图，在采集车上加装摄像头、激光雷达、MCU等传感器，采集数据后上传到云端，然后进行云上的算法感知，生成底图。据了解，当前四维图新已经完成20万公里以上的数据覆盖，即将完成全国120个城市的主干路网覆盖。
第二步是实时更新，要想让高精度地图保证高鲜度，就必须持续采集数据。车辆在接收云端分发高精度地图的同时，也会将实时位置、车身姿态、驾驶行为、各类传感器数据等回传给云端。云中心对这些实时数据进行深度挖掘分析，从而对高精度地图进行有效更新。
自动驾驶汽车收集道路环境信息同样基于“测绘行为”，需要图商做数据安全的“看门人”。只不过自动驾驶在采集数据之上，诞生的是自动驾驶的感知算法，构成了自动驾驶的闭环。自动成图和自动驾驶两大数据闭环，成为四维图新角逐自动驾驶领域的“杀手锏”。
四维图新对汽车智能化都有着清晰的认知和充分的准备，基于近20年积累的地图数据底座优势和云端一体化服务能力，已经建立了符合国家安全标准的“数据—采集—分发”全链条服务体系。公司已经与宝马、戴姆勒、大众、沃尔沃、福特等多家核心外资企业，以及造车新势力、科技巨头企业签订合作协议，帮助车企基于合规方案搭建自动驾驶数据中心，并负责其数据管理服务。商业模式实现从传统License模式向基于“合规+地图+算法+定位”强耦合云SaaS服务的转变。
对于高精度地图在自动驾驶中扮演的角色，石清华副总裁提出了四维图新的思考。他指出，每一家厂商的自动驾驶方案不同，对地图的具体需求也有所不同。四维图新将根据各厂商自动驾驶独特算法和应用需求，定制属于它们的专属地图，帮助客户打开差异化竞争赛道。
总体来看，汽车数据安全迎来强监管，手握高精度地图牌照的四维图新，相当于拥有了通向未来广阔市场的入场券。公司卡位“底图+更新+定位”等关键环节构筑高技术壁垒，同时，凭借国资背景、第三方独立图商以及全生命周期数据服务工具链，成为多家国内外头部车企、造车新势力和产业链参与者进军自动驾驶领域的首选合作伙伴，形成了较强客户黏性。随着智能汽车日趋成熟，暴露出来的数据安全隐患日益突出，四维图新有望在这场汽车安全“保卫战”中发挥更大作用。
自动驾驶是百年汽车工业史上又一次伟大的经典转移,将激活、重塑和创造万亿级市场。高精度地图只是四维图新整体战略布局的一角。公司已经形成“云—芯—驾—舱”全栈布局，打造“数据+芯片+系统平台+算法”核心能力闭环，为角逐汽车智能化浪潮积攒了充足的实力。自动驾驶，未来已来！(CIS)
