日前，江淮汽车向百度交付了数十辆瑞风S3汽车，助力百度高精地图采集。百度已组建国内最大规模的高精地图采集车队，随着高精地图采集车的投入，目前百度部署在全国的地图采集车已经超过280辆，其中包括40多辆高清采集车。同时，百度对外展示了高精地图标准化生产的全流程。此次高精地图采集活动上，百度和江淮汽车首次对外透露了清晰的合作规划。
据介绍，百度将为江淮汽车提供包括高精地图、自定位、环境感知、决策规划等自动驾驶关键环节的综合解决方案，双方将于2019下半年推出自动驾驶量产车型，顺利通过验收后即可面向市场展开大规模量产。
据了解，为了给汽车自动驾驶提供精确的位置数据，目前自动驾驶领域主要采用视觉摄像头、激光雷达、高精度地图等方式来实现。TE Connectivity执行副总裁兼首席技术官Rob Shaddock此前对搜狐科技表示，使用镜头或多个镜头进行全息成像的弊端，在于其会受到不同光线的影响而发生事故，例如之前特斯拉的事故就是由于阳光射入镜头，使镜头无法识别前方的卡车导致的。另外，视觉镜头还会受到阻挡物的影响，因为光线它是不会直接穿过去，不像激光有一定的扫平能力。为了实现真正的自动驾驶，汽车需要备齐激光、传感、镜头以及雷达等元件，随着业界布局的展开，这些元件的价格预计很快就会有很大的下降，并加快无人驾驶汽车的快速发展。
百度高精地图负责人马常杰介绍，与其它方式相比，自动驾驶汽车驾驶过程中使用高精地图，主要有三大优势：第一，高精地图是自动驾驶的“千里眼”，能够让汽车提前知晓位置信息，精确规划行驶路线；第二，是自动驾驶的“透视镜”，在摄像头看不清或雷达检测不到的地方，高精地图能及时反馈数据；第三，可充当自动驾驶过程中的“安全员”，能精确识别交通标志、标线等上百种目标，提前做出准确判断和决策。
马常杰对搜狐科技表示，百度高精地图拥有三大核心优势：精细化程度高、自动化生产效率高以及覆盖广。在精细化程度方面，百度高精地图可以对现实道路上的几乎所有物体实现三位重建，精细刻画道路上的交通标志、车道线、护栏路沿等上百种要素和属性，相对精度达0.1-0.2米，达到业界最高水平。在生产效率方面，百度开创了将人工智能技术广泛应用于地图数据生产的先河，依托模式识别、深度学习、三维重建、点云信息处理等世界领先的技术，百度高精地图数据自动化处理程度超90%，能自动识别包交通标志、地面标志、车道线、信号灯等上百种目标，准确率高达95%以上。在覆盖广度上，百度拥有国内规模最大的采集车队，构成完全自主化的软硬件采集平台，将于年内实现全国高速和城市快速路的全面覆盖。同时，依托多源感知数据处理、云服务中心和数据中心等构成的Intelligent Map平台，百度高精地图可以实现分钟级的更新。
据搜狐科技了解，预计2017年百度高精地图采集量将达到30万公里，覆盖全国高速和城市快速路。马常杰对搜狐科技称，虽然目前百度高精地图还无法覆盖城市复杂道路，但通过目前采集的高精地图数据，可以为百度Apollo计划积累数据并训练算法。另外，由于高精地图需要后继不断进行更新，百度方面也在进行技术研发，以保证后继高精地图数据能够快速更新。马常杰同时透露，百度也将与江淮等企业共享数据，不断增加高精地图的覆盖范围，并将地图数据用于自动驾驶的试验。
