乘着自动驾驶的东风，国内高精度地图行业逐渐进入发展快车道。在L3级自动驾驶技术的驱动下，高精度地图技术已广泛应用于无人驾驶位置感知和路径规划。
随着高精度地图行业的快速发展，该领域的所有企业都想通过大规模生产来争夺市场。在此背景下，高精度地图市场的大规模生产博弈日趋激烈。
高精度地图的黄金发展期即将到来
自2013年BAT开启地图大战以来，国内数字地图行业开始逐渐崛起。近年来，AI、大数据、卫星定位、自动驾驶等技术的爆发，使得高精度地图在数字地图市场的主流地位更加凸显。
比如在市场上，2020年智能汽车行业产销量的大幅增长，进一步打开了市场对高精度地图的需求。比如在L3级及更高级别的自动驾驶技术应用中，高精度地图所具备的环境信息数字化能力，可以将高速公路等场景的地图信息直接传达给智能汽车，实现部分替代激光雷达的作用，可以大大节省自动驾驶技术的应用成本，进一步推动自动驾驶的商业化。
在技术应用方面，卫星定位系统的进步也为高精度地图产业的发展提供了强大的动力。近年来，随着格洛纳斯， GpS、北斗等定位系统技术的不断升级和进步，民用导航误差直接降低到10m以内，为高精度地图的开发提供了底层技术支撑。
此外，AI、5G和大数据技术的进步也从数据生产等方面提高了精准地图的精度。在这种情况下，高精度导航地图成为行业内企业拓展市场的竞争焦点。
在此背景下，国内市场对高精度地图的需求不断增长，市场规模不断扩大。根据中信，证券研究部的数据，2020年全球高精度地图市场规模将达到21.15亿元，预计2030年全球市场规模将超过200亿美元，未来增长潜力巨大。
巨大的市场潜力很快吸引了一批新创企业进入，并与BAT等巨头展开竞争。这些新创企业进入市场后，国内高精度地图行业的量产游戏开始升级。
开始大规模生产游戏
在中国高精度地图市场的争夺战中，量产是各企业“抢滩”高精度地图的关键。自百度拉开高精度地图自由争夺战的帷幕以来，对高精度地图比例尺的需求变得越来越迫切。
随着免费成为高精度地图行业的主题，行业内的企业被迫通过拓展其他商业模式来盈利。然而，对于行业内大规模生产的布局，早期进入的初创公司如BAT和宽凳选择了完全不同的模式。
具体来说，BAT在高精度地图数据的采集上采用了集中制图的量产模式。比如百度采用的“激光雷达高精度地图人工智能控制系统”路线，就是利用配备激光雷达、IMU、GNSS等设备的专业采集车，将环境信息转化为地图数据，阿里、腾讯基本都遵循这种制图模式。
而极奥，宽凳和其他初创公司则采用了众包制图模式。在这种模式下，制图企业通过与汽车厂商等汽车相关行业合作，将地图数据上传到云端，再通过大数据技术分析完成地图制作。
相比之下，这两种绘图模式各有利弊。BAT采用集中式制图模式，在数据精度和准确度上表现较好，但其制图成本极高，仅一台基础采集车的成本就达到1000万元，需要极大的资金支持。初创企业采用的众包绘图模式具有周期短、灵活性高、成本相对较低的优点，但也存在数据混乱、准确性差等缺点。
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目前测绘企业通过小比例尺测绘生成局部高精度地图，仍是行业主流的测绘方式。然而，这种绘图模式在实际应用中面临许多问题。
第一，制图的效率。在自动驾驶和落地过程中，上千万的道路测绘往往耗费测绘企业极高的成本。目前分米级测绘车每天可以完成500公里的道路测绘，而厘米级测绘车每天只能完成100公里的道路测绘，这意味着测绘企业要想快速扩大测绘规模，必然要花费难以估量的时间和资金成本。
第二，场景应用的问题。在汽车实际行驶过程中，障碍物、网络通信不稳定等不利条件会造成卫星定位误差，使地图导航产生误差。但是在路况复杂的情况下，这种误差会对汽车的正常行驶产生较大的影响，极大地阻碍了高精度地图的应用。
第三，更新问题。在车辆上使用高精度地图时，更新页面是至关重要的一步。在实际驾驶过程中，路况复杂多变，突发情况多，需要实时更新高精度地图，以保证驾驶效率和安全。然而，在实际应用中，高精度地图的及时更新往往比较困难。
由于这些问题，制约了国内高精度地图产业的规模化发展。然而，面对市场上的诸多问题，宽凳， 高德地图等企业也在用自己的方式解决这些问题。
离量产还有多远？
在自动驾驶行业的推动下，高精度地图在市场上得到广泛应用，市场潜力也越来越大。在这种背景下，各企业推动行业规模化越来越迫切。
但BAT、宽凳， 极奥等企业也在积极应对行业规模面临的效率和更新问题。比如资金实力雄厚的BAT，也在通过众包制图模式提高制图效率。目前，高德阿里地图实现了工业车辆和公共车辆的数据采集模式，不仅可以加快高德地图的市场拓展，还可以缓解高精度地图更新延迟带来的问题。
采用众包制图模式的初创企业，通过引入专业采集车，应用大数据技术，可以解决数据准确性问题。一方面，像宽凳这样的业内新创企业也开始建立自己的专业采集船队，以提高制图数据的准确性。
另一方面，新创企业已经开始通过AI和大数据技术突破众包模式下数据准确性的瓶颈。例如，中海法院执行副总经理罗跃军，曾表示，众包模式下的很多数据准确性问题，都可以通过高精度传感器技术、数据挖掘技术、AI等技术手段来解决。据悉，目前，中海法院通过AI技术的应用，大幅提升了地图精度，正在解决高精度地图的批量生产问题。
可见，大规模生产高精度地图的障碍并非不可逾越。这个问题解决后，国内自动驾驶行业也将从中受益，高精度地图行业也有望更上一层楼。但从目前高精度地图行业的发展现状来看，行业要想实现真正的规模化，还有很长的路要走。