11月20日-21日，由車云網主辦，電動邦協辦的“2019中國安全產業大會暨第三屆交通安全產業峰會”在廣東省佛山市召開。本次峰會以“安全出行 智享未來“為主題，下設新能源汽車安全專場、新技術安全專場以及智慧交通安全專場三大分會場。來自產、學、研等和出行安全相關的企業代表齊聚佛山，共同探討新四化背景下汽車行業產生的安全新問題。峰會期間，晶眾地圖副總裁兼網聯地圖事業部COO楊柯發表了主題為《停車高精度地圖》的演講。

　　以下為演講實錄：

　　感謝主辦方給我們這樣一個機會，來展示我們自己對停車尤其是對高精度地圖賦能停車這一塊的細場景或者是叫微場景的解決方案。

　　在做介紹之前，可能我先跟大家有一個互動，我想問一下大家，目前大家了解的具備圖商資質的數量，不知道大家能不能猜一猜，是一個什么樣的數字？有的朋友說是6家，我跟大家分享一下從01年的四維圖新一直截止到最近，我們有第21家，是順豐科技，他們拿到了關于甲級導航地圖的這樣一個資質，這也標志著實際上在19年的時間里面我們有21家圖商，是可以跟主機廠來進行做配套的上車的服務。

　　晶眾成立于2010年，在車路協同里面主要聚焦在路測，實際上是給政府側做智慧交通的解決方案。一個是給交通部去做相關數據的調查和配套，還有一個是給住建部，實際上就是我們今天談論的業務里面的一塊，就是面向于停車的，我們去做了大量停車基礎設施普查的業務。在車路協同里面起源于路測，現在我們發展在車測，路測我們有晶眾交通這樣一個板塊來做整個的支撐，在車測這部分來講，尤其是在今年也正如陳總講，實際上也發力在停車這個細分的高精度地圖上。

　　在2016年我們獲得了上汽產投的親睞，上汽成為了我們的一個股東，緊接著東風、江鈴，近期還有兩家知名的主機廠，現在應該是進入到了投資的環節，也就是說現在晶眾有國字頭的主機廠的投資背景。

　　我們聚焦在兩個方面，一個是以道路維度的高精度地圖為主，這里面我們主要聚焦在城市，城市完全路網的高精度地圖，再一個就是我們面向一個微場景，面向于停車這樣的一個地圖的解決方案，配合我們的引擎技術還有發布技術，解決智慧交通、智慧停車、自動駕駛。

　　高精度地圖我個人認為實際上需要有三張地圖，第一張地圖是類似于像凱迪拉克Super cruise35萬公里以上的這樣一張地圖，這張地圖實際上是在L2和L3這個層面上去解決高速路上自動駕駛的信源的問題。

　　還有一張地圖是城市道路的高精度地圖，在這個場景里面，它會有類似于像BRT的快速公交，甚至是ROBO  TAXI，當然我面向的是主機廠這一塊的一些需求，在這一塊包括之前我們跟宇通任部長這邊，也是配套了一些關于業務上的協同，相關的一些領域里面。再有一個是面向于AVP，它是一個空間物理結構的地圖，是解決L3.5到L4之間這樣的一個停車或叫做代客自主泊車的這樣一個課題。

　　在L2和L3這個層面上來講，我的個人觀點是在L2和L3，尤其在高速路里面，高精度地圖主要解決的問題是完成自定位，因為大家知道GPS是正負十之間的跳轉，并不能完成基于車道這個層面的定位，哪怕只有一條直線。

　　正如這張圖上展示，它可以通過廣告牌和燈桿之間和我車之間形成若干個三角定位，實際上就是一個簡單的定位方式，通過不斷的迭代的方式來推演出我車的位置，這個車的位置應該指的是它的縱向的定位，因為橫向我們可以通過視覺、車道線來進行約束，縱向來講我們可以通過高精度地圖，高精度地圖在自動駕駛道路維度上來講，第一個最重要的用處就是自定位。

　　另外，在城市路網里面，也是通過晶眾來進行渲染的一個效果，我們看有只小狗會溜達出來，包括我們的行人。在城市道路里，在L4這個層面上，自動駕駛除了高精度地圖，除了自定位以外，它最重要的是來輔助我們車輛來感知這個社會，實際上就是區分出靜態的物體和交通的參與者，因為我們靜態的物體也可以通過各種像素的雷達，包括我們的攝像機來經過采集激光點源的數據，形成對靜態物理世界的抽象，動態的參與者就要通過我們的系統來進行判別，所以高精度地圖在L4這個層面以上，它主要是充當去解決除了自定位以外時對環境的感知。

　　下面我們就是來正式進入到我們的課題，來分享一下，因為我早年是供職于PSP領域，實際上是做網聯化的。

　　伴隨著整個網聯的進階，實際上跟中國的整個通信的升級而升級的，早在2G、3G甚至4G時代，我們有不同的網聯形態，2G、3G的時候主要當時叫做語音通話這種形式。它當時的網聯形態主要是以呼叫中心的網聯化為主，呼叫中心解決三個Call。I call里面服務最多的是導航。在3G到4G這個階段主要是以投屏返控的技術為主，當時包括艾森哲和羅蘭貝格做了統計，用得最多的服務還是導航，所以我們認為導航服務是貫穿著整個幾個發展階段所必須的剛需性的服務，因為大家在出行過程當中也會遇到這樣的實實在在的問題，實際上真正出現的痛點應該是基于此地到彼地之間的導航。

　　大家可以看一下這張圖，傳統的出行服務，包括我們現在用的這些所有的出行的端點這樣的服務，實際上是此建筑物到彼建筑物之間，基于這種Road的這種導航，包括我們現在的滴滴，都是此建筑物到彼建筑物之間的。

　　我們實際上在出行鏈條的兩個端口應該是基于車位到車位，這個觀點不知道大家是否認同，因為我們可以想象一下自己的一個場景，我們每天出發實際上是從自己泊車的車位出發，到彼建筑物以后，我們要面對一個泊車的問題，所以在這里面我們會遇到一個切切實實的問題，也就是難點，這也是在交通行業也好或者出行行業里面遇到的一個問題，因為交通里面我的觀點是兩塊，今天咱們峰會的主題是叫安全。

　　安全是一個前提條件，第二是要解決出行的效率，我們面對于停車尤其是大城市，北上廣深這樣的城市，停車成為我們的一個痛點之后，如何去解決停車問題，我們要解決我們的效率問題。在左側，我們分享為主機廠賦能的這三塊的整個觀點是，第一是要增加車機的黏度。在這里面第一個是要有用戶的黏度，因為現在同質化太嚴重了，面向于導航，現在我們的導航服務被人戲稱為影音、娛樂投射屏和倒車雷達顯示屏，所以這塊屏用得不好。

　　第二個是差異化的服務，因為各個主機廠之間面向這部分的解決方案里，實際上差異化、亮點不足，我們也可以這么去，講得很直接。

　　第三個就是面向于增值服務這一塊，所以我們想推出一個類似于解決最后一公里出行閉環的解決方案，就是解決泊車位的問題，這是我們抽象的一個過程，我們深圳有個辦事處，我們同事很辛苦，開著車從深圳來到我們這個大廈，在開到大廈的時候我們用的是上午一個友商的導航系統，我們導到咱們的酒店，20米以后告訴我導航結束了，這時候我車停在哪，實際上我還原了這個場景，我要先面對一個找目的地，這是發生在手機上一個典型的互聯網應用。我們現在面對的是地上導航的問題，我們展示的是導航這樣一個過程，在地下我們還沒有一種應用可以通過電子圍欄的判斷或者俯仰角的判斷，來自動切換我的系統進程之后，展開我另外一個安卓的地下導航，我們現在需要這張圖，它可以方便我找到一個停車區域，解決我旅程焦慮的充電樁問題，我相信GoFun的謝總應該也會面臨這樣的一個問題，旅程焦慮以后，我們怎么去進行續航，我要找一個固定的充電樁，在這里面我們希望能夠達到一個效果，通過我們的技術來賦能部分，有這樣一個應用能夠展開我的地下導航，通過我的自定位技術來展現我在地下，尤其是在地下人防工程里面的導航的規劃問題。

　　最后我們還會有一個停完車以后，大家可能還會遇到一個痛點，停車場非常復雜，B1、B2、B3，我們還面對一個尋車的問題，我上述談的不是APP，我談的是一個網聯化應用，所以在這里面我們想的是通過車位的引導加反向尋車這樣一個技術來做一個微場景，解決出行的效率問題或者停車的效率問題，這是一個車位引導的過程。

　　在這里面大家會問道，你在晶眾是在做什么呢？中間這朵云大家耳熟能詳，現在叫做中臺，每個主機廠似乎都有，要么是自己進行籌建，我們現在都有很多類似于像吉利億咖通這樣的公司，他們專門去研發這樣的平臺或者是運用咱們的TSP公司去做，這里面不是我們要去做的事情。

　　首先晶眾提供一個數據開放平臺，提供若干個停車場的地圖，實際上是停車地圖，甚至叫車位地圖，這些地圖主要解決的問題是告訴你在哪里挨著電梯間更近，在哪里會有哪些車位可用，當然這個可用是有前提的，必須要跟它的停車場的運營系統之間、信息化系統之間要打穿，我們這個平臺主要起到這樣一個數據管理的作用。

　　在平臺之上我們還提供一套SDK的接口，現在有三個板塊，安卓等各個系統的板塊，這是支持的，感興趣一會大家可以在下面來進行交流。所以在這里面我們是一個輕量化的服務，以SDK這種嵌入式研發的方式，嵌到車機和手機里，完成車位有導向反向尋車這樣一個功能，那個是我們SDK的一些功能列表。

　　這是一個渲染的動畫，我們的車機的GPU渲染能達到這樣的程度，我們用了宏志總這邊的芯片，是不是能夠達到這樣？有待于測試，在這里面我們是通過單機渲染的方式，把地下的人防工程這張地圖進行了展示，這是上海家庭會，離上汽很近的一個大型生活商超，我們在這里面主要是解決地下從車位一直到我們泊位的直接導航的問題，在這里面晶眾的引擎發揮了作用，展示地下的這張圖，似乎現在21家圖商里面做得不多，第二個是導航，此地到彼地，尤其地下停車位之間的導航，這是可以做到的。第三個是定位。

　　這是車位引導的一個過程，實際上是一個反向，方便我們再去找我們的停車位，這個微場景可能能解決一些，尤其是我們一些商務人士，面對于停車這種比較大條的人，能解決找車的問題。這樣就達到我們的閑時利用，包括無縫連接的過程，實際是網聯化里面的一個細分場景里面的微創新。這是反向尋車的過程，也是SDK來進行賦能，通過平臺之間來進行調動這樣的一個過程。

　　這是我們系統的一個切面圖，廠端上這部分來講是面臨著部分改造，目的實際上是可以來支持我們的APP場景，但是APP場景我們目前也是正在去做相關主機廠這種攻堅克難的研究，但是現在發現光靠單車的智能似乎在解決這個問題上現在還為時尚早，我們今天談論的主題實際上是網聯化的找車位的問題，在這里面通過硬件去告知IMU，IMU是我們的一個剛需，他是做關于導航的統計的，在這里面我們是有一定的規格和標準的要求，不再增加主機廠硬件的前提下，來完成軟件的定義。

　　未來如果和第三方系統，大家也知道明年ETC，有一家公司叫金益科技，我們還是非常看好這家公司的，實際上就解決了一個支付入口的問題，這部分也是尤其是中國大陸互聯網公司必爭的入口，停車結算的這樣一個場景，甚至可以跟未來的商超之間的終極出行的目的地之間來進行互動，所以我認為主機廠尤其在運營側可能大家需要思考的問題。

　　晶眾作為圖商來制作整體的地圖的賦能，在這里面我們是提供了地圖還有相關的定位的計算的算法，平臺我們是通過數據不斷地迭代，因為大家都知道5G時代來臨以后，它的特點是高帶寬、低時延，廣告大家可能都看到了，北京協和醫院的一個外科醫生在給一個伊斯坦布爾的小孩做外科手術，這是典型的場景。3G、4G時代大家是很難去想象有這樣的場景出現的，在這里面我們還充分地利用了現在OTA空中升級的技術，來完成對HDMAP尤其是地下地圖和我們地上地圖之間的這種更新和調動，因為很多地圖，他談的是邊緣計算，我們這個高精度地圖在5G應用以后，它肯定是一個協同與邊緣計算相結合的，邊緣是一張底圖，原來的更新是通過光盤這種方式來進行更新，那個方法已經過時了，未來可能有很多路邊的控制單元里面有此路段的地圖，在這里面我們可以做到通過文件拆分系統里面的這種更新來去更新地圖，對于停車來講也是如此的。

　　這是我們的一組數量，這個數量實際上就是看看是否能夠配套你的APP，因為我認為陳總是一個APP方案商里面非常優秀的，我在這里面分享一組數據，到今年年底，實際上今年已經達到了6千個，我們做了大數據，這個大數據是上汽的營銷公司我們聯合去統計的，出行熱力熱點里面的數據，符合中國內陸APP場景要求的停車場只有8000個，我們今年已經封閉了6千個，滿足了APP要求，當然這是上汽的企業級標準標準問題是APP里面面對的。

　　明年我們大概能做到兩萬，這是晶眾在高筑墻，廣積糧的過程，實際上我們主要是配套數據，也希望能給越來越多的很好的企業做到配套，這是我們的愿景，我指的是我的停車場的數量，這是我在這個層面上來講去做的一個簡單的分析，因為這個部分的算法是每個企業里面，尤其軟件的核心競爭力，在這里面我們總的原理是通過車內的BCM包括我們的輪速、轉向，還有我們現在已有的硬件的前提下來獲得這部分的數據，來做了一個融合的算法，包括我們現在跟一些很不錯的供應商之間來打通這種數據融合的算法，通過一個時間窗來上傳數據，以后來做這種計算，跟我們的軟件、地圖之間形成了虛擬定位的配合。這樣我們在各個的拐點、相關的固定間隔的拐點上設置了我們的定位點，來完成不斷糾偏的過程。

　　這是我們需要的一些技術指標類的數據，尤其是面向經緯度。這里面只是一個列表和展示，目前1.0版本已經做完了，目前最新的是在做2.0版本。

　　這里面是給上汽的出行公司配套了3.8萬臺的出行的服務，包括很多出行公司，雖然我們也是在去做這個方面的探討，一個是還車問題，如何讓他精準地還車，第二個就是你要提高他的效率，解決我們里程焦慮以后的續航的問題，這是去導充電樁，他們現在下了4萬臺的訂單，這部分我們已經走到商業化里面了。

　　這個是給上海虹橋的樞紐，我們有一個P9、P10，這是通過自定位二維碼的方式，這種方式也比較常見，這里面展示的是關于地圖的，因為晶眾做這部分地圖的成本是行業的1/10到1/8，以上就是我的演講，謝謝！