追势记忆领航系统解决众包地图的瓶颈问题

上周四(5月26日)20:00，追势科技联合创始人&CTO蒋如意博士做客汽车之心直播栏目《行家说》，以《城市记忆领航-实现L3级行泊一体自动驾驶的最佳落地途径》为题给大家带来了一场干货满满的分享。

让我们一起来回顾一下部分核心内容吧!

前言

上班族们通勤用车的问题越来越凸显，每日面对的堵车、进出停车场都让人不省心，这些问题正在偷走上班族的幸福感。追势希望通过一键式通勤系统——城市记忆领航，实现从家庭停车位到公司停车场的全程自动驾驶，帮助大家解决日常通勤过程中的用车问题。这也是追势坚守以产品落地为出发点，坚持做创新的初心。

一、L3级以上自动驾驶大范围应用遇到的瓶颈——高精地图

高精地图在高等级自动驾驶系统中是必不可少的一环，但也成为了业内需要攻克的瓶颈，在城市范围内，高精地图目前的覆盖率是非常低的，例如北京不到1%，上海不到5%。高精地图现在面临的痛点是采集成本巨大，标准不统一。

现状：地图商提供的高精地图远达不到支持L3级自动驾驶的水平。地图精确度和“新鲜度”有瑕疵，尤其因为“鲜度”的更新频率太低，导致大部分以季度为单位更新的“鲜度”根本无法满足高等级自动驾驶的日更要求。

根本原因：“鲜度”无法实现日更是因为保持地图“鲜度”费用巨大。高精地图绘制和更新的方法是通过自己的采集车，收集激光雷达数据、GPS数据、摄像头数据等进行识别、融合、3D建模，最终形成高精地图。但这个方法费事、费力、费钱。

解决方案：面对高精地图瓶颈，行业内普遍认为众包地图将会是一个主流的解决方案。通用模式的众包地图，是指通过多辆具有环境感知能力的车辆，让它们一边行驶一边收集道路信息数据，收集的道路数据上传到云端进⾏数据融合，通过数据聚合完成还原度高、即时更新的行车地图。

二、追势记忆领航系统解决众包地图的瓶颈问题

通用模式的众包地图的瓶颈

地图的众包模式是未来地图更新的必经之路，各领域均在积极发力，但通用模式的众包地图目前也遇到了瓶颈：

● 地图覆盖不完整：采集车辆经过的道路数量有限，会导致地图覆盖的范围不完整。

● 地图更新“鲜度”不确定：不能确保每块区域的更新频率，除非众包车辆的密度已经达到很高水平。不然还是会出现某些区域会有车频繁经过，而某些区域却无法确保每天有车经过的情况，那么后者的更新频率就会很低，存在地图更新“鲜度”的不确定性。

● 地图验证困难：目前没有有效验证方式去判断众包地图的准确性和精准度，所以还比较难验证众包地图能否满足高等级自动驾驶的需求。

追势记忆领航的解决方案

追势的记忆领航是把通用地图的众包模式用于单车特定路线的更新，其核心方案跟众包地图一致。不同的是采用的是自车的多次单车众包模式，实现低成本的点到点的自动驾驶，拥有自己额外的优势：

● 特定路线的地图完整性100%

● 提高保鲜度——每日更新

● 优化用户体验——影子模式

以通勤路线举例：对于上下班这种特定路线来说，当你部署完后，只要每天上下班都是这条路，就能确保地图能完整地覆盖这个特定路线。并且每天都会在这条路线上行驶，这时就能不断收集和更新地图数据，实现随着一年四季的特征进行变化，道路上的语义标记也能及时更新。地图的影子模式会在后台自动识别相同的路线，进行静默建图，同时也会在后台做充分校验，直到地图完全成熟、完整时，系统才会提示用户可以使用记忆领航。

追势的低成本地图“保鲜”解决方案能实现从家庭停车位到公司停车场的全程自动驾驶，未来能实现点到点城市自动驾驶。追势认为记忆领航是众包高精地图的最快落地途径。

三、城市记忆领航(S-Navi)介绍

● 追势科技的城市记忆领航(S-Navi)利用“所见即测绘，所用即测绘”的理念，创新性的提出了车云结合的低成本众包高精地图方案，利用“单车多次”的记忆模式实现特定通勤路线的高精地图构建、验证、更新和应用，突破当前城区高精地图匮乏的卡脖子问题，进一步通过云端融合实现最终大范围的高精地图众包构建。

● 基于创新的360度多传感器感知融合技术，利用结合了传统CV和深度学习融合的结构化AI算法，突破交通拥堵和车辆加塞场景下的感知瓶颈，可以快速精准对360°环境感知。

从2022年开始，追势科技正在持续扩大在自动驾驶产品上的优势，巩固和扩大在低速产品上的领先地位;并将已有的成熟技术复制到泛机器场景。同时，也在布局城市中高速自动驾驶的行车功能，完成行车+泊车一体解决方案;预计2030年，追势科技将实现全场景的自动驾驶。

追势科技致力于从L3以上自动驾驶可落地的产品切入，边做产品创新边落地，渐进式推进全自动驾驶技术的到来。公司产品覆盖AVP，Navi和全栈自动驾驶技术。

追势科技愿景成为引领全球自动驾驶的公司，做自动驾驶领域“必须应该做的”产品创新。

追势致力于成就员工个人成就和价值实现，成为全球范围内受人尊敬、基业长青的企业。

原文标题：追势分享 | 城市记忆领航-实现L3级行泊一体自动驾驶的最佳落地途径

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审核编辑：汤梓红