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拼价格、抢落地订单,2019年地图厂商“圈地”自动驾驶

时间:2019-09-19 17:37:26  来源:第一财经

如果说六年前的百度和高德地图大战,争夺的是移动时代的流量入口,那么时至今日,一场关于自动驾驶的新战役正在地图领域打响,大数据背后的商业模式变革和超百亿的市场空间,使得这场新战役更激烈也更长久。

订单密集落地

“自动驾驶未来五到十年会逐渐量产和商业化,这个方向已经形成了行业共识。”四维图新CEO程鹏表示。作为老牌地图厂商,四维图新从2017年开始向自动驾驶解决方案提供商转型。

程鹏告诉第一财经,起初做自动驾驶更多是为了验证自动驾驶地图是否可行,但在做系统的过程中发现,有很多东西需要完善,例如专业高精度的定位、产品的性价比等,在这个过程中逐渐形成了感知、决策和规划等自动驾驶相关能力,所以最终拍板向自动驾驶解决方案提供商转型。

从2019年半年报来看,在净利润下跌、传统业务趋稳的背景下,四维图新高级辅助驾驶及自动驾驶业务增长强劲,实现营业收入4831.44万元,同比增长140.83%,虽然业务体量还不足够大,但市场空间可期。

对于厂商而言,伴随L3级自动驾驶汽车逐步量产普及,前装导航地图由选配品转变为供自动驾驶系统使用的标配品,长期渗透率存在数倍提升空间。而作为导航产业的核心,高精地图更大的吸引力在于可以改变传统图商的商业模式。

“原来导航、软件、地图、芯片加起来,一辆车全生命周期也就付费几百元,现在服务是动态实时的,变成了每年几百元的概念。”程鹏举例说道。四维图新高级副总裁孟庆昕也曾告诉第一财经,在自动驾驶领域,地图将不再是传统导航地图的一锤子数据买卖(License),后续更需要数据服务收费的模式(Service),单价+年费也让高精地图的价格保守预测将提升10~20倍不等。

同样盯上这一市场的,除了拥有地图业务优势的高德和百度,其他车企、科技公司和创业新秀也开始入场。目前,全国拥有甲级测绘资质,即可以合法制作高精地图的企业有19家,除了四维图新、高德、百度外,还包括滴滴子公司滴图科技、上汽子公司中海庭、自动驾驶创业公司宽凳科技、Momenta等。

对于高精度地图厂商来说,获得甲级测绘资质是能否实现商业化的第一要素。但手握“船票”之后,抢先拿到落地订单才是打开市场的关键。国泰君安证券研究分析认为,2019~2020年是高精度地图落地关键时间窗口,订单将持续释放。

根据目前各大车企公布的自动驾驶规划及产业调研,2021年或是L3级别的自动驾驶汽车量产元年。按照车企提前两年采购地图的惯例,高精度地图订单将于2019~2020年落地,新订单的持续释放将成为高精度地图厂商股价的催化剂。

今年初,四维图新与宝马在自动驾驶方向联手,签署了面向L3+自动驾驶系统的自动驾驶地图订单,据悉2021年配备四维图新自动驾驶地图的BMW iNEXT将正式问世。而百度系的长地万方拿下与长城汽车的订单,高德地图则拿下与通用凯迪拉克和吉利汽车的订单。无疑2019年成为高精度地图订单密集落地的一年。

量产背后的挑战

市场前景的确诱人,但高精地图的大规模商用仍面临两大挑战。

首先是如何降低高精度地图的量产成本。高精度地图投入的高成本集中于前期制图的设备购买和采集工作。现阶段高精度地图的制作还无法做到完全自动化水平,人工的数据标定依然占据重要成分,导致量产成本高昂,而且生产成本随着精度的上升而提升。

从技术路线来看,各家的打法也有所不同。百度更偏向于提供自动驾驶整套解决方案,在车辆上安装激光陀螺仪、定位设备、各种传感器设备等,用传感器探测技术来增加精度,但研发投入也比较高。

高德则发起价格战,宣布将以“成本价”提供标准化高精地图,每辆车每年使用费用不超过100元,其技术路径主要是依靠稍微低精度的传感器+高精度的地图与定位。

四维图新与高德地图路径相似,采取“高精地图+AI”的方式来降低成本。今年6月,四维图新以搭载4个16线激光雷达、2个长距毫米波雷达和1个自主研发视觉感知算法的单目摄像头的低成本、轻量级自动驾驶解决方案,拿到北京市自动驾驶路测T3级牌照。据透露,这一解决方案成本大约是友商的二分之一。

程鹏认为,目前各家的自动驾驶技术路线都不一样,有些重度依赖激光雷达、有些重度依赖视觉,现阶段多传感器和多种技术路径互为冗余,可以减少误差,但也要考虑成本问题,十万的车花一百万装传感器,是消化不了的,所以一定有一个逐渐从高端到中低端量产的路径。

“传统产品可以说AI提高了效率,提高了用户体验,但在自动驾驶领域里,没有AI根本不行。”程鹏表示。他认为,如今自动驾驶的传感器包括激光、雷达、摄像头、毫米波等,以往一个季度才发一个版本,有三个月的时间调整传感器,现在变成了毫秒,没有AI的地图精度出不来、更新频率上不来、公路安全级别就达不到。

高精地图大规模商用另一大挑战在于如何保证地图的鲜活度。高精地图包含静态和动态两层数据,静态数据包含车道中心线、车道边界线、参考点、虚拟连接线等,而动态数据包括天气、地理环境、道路交通、自车状态等需要动态更新的数据。在业界看来,动态数据才是未来高精地图竞争的关键。

程鹏表示,四维图新目前在L4上面临更大的压力,例如地面道路如何维护还没有非常完美的解决方案。“面对中国900万公里的道路,如何保证每一条路实时发现它的变化,实时变成一个数据库、地图,实时发布到每一辆车、每一部手机、每一个IOT设备,这是未来十年面临的重大难题。”


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