细算起来，电子地图行业在中国发展已有近20年的时间。虽然各类采集、制图技术持续在发展，但图商的整体商业模式并未发生太多改变：按照国家的保密管理规定和作业标准自行测绘，以地图本身为产品进行销售。

王雪坤从毕业起就投身电子导航行业，2010年进入四维图新，一路做到总监，但始终保持着对行业的冷静思考。虽然四维图新作为老牌图商地位稳固，但面对地图以外更广大的市场空间，总显得心有余而力不足。

传统地图生产周期长，客户质疑地图更新不及时，王雪坤想用众包的方式解决新增道路更新问题，通过实验已验证准确性，但上级一句“数据从哪来”又把王雪坤顶了回去。彼时车联网刚起步，只有很少的车辆搭载T-box，而主机厂也不会开放数据给图商。

到2014年时，四维图新已经开始发力高精度地图，包括车道、地物等都被纳入地图信息范围。精度提高的同时，如果实时性仍然得不到提高，地图质量会很差。

这时，王东明打来电话，谈到后装设备已有相当的渗透率，行车记录仪、车机都装备了SIM卡，数据来源和实时性的问题都迎来了解决的时机，二人决定开始自己做，极奥科技就此诞生。

既要达到实时性要求，又要保证数据质量，极奥科技创造出特有的“后装众包+专业众包”解决方案，从采集到绘图，精准围绕需求，以技术支撑效率。

首先仍然是数据收集的问题。

极奥的众包线分为两条，一条是后装众包，合作后装硬件厂商，利用行车记录仪等广泛采集实时数据，作为鲜度支撑。目前后装众包车辆共有近千万辆，每天产生近3亿公里的数据，几小时就可以覆盖一遍全国道路。

另一条则是通过专业众包车辆，作为精度支撑。专业众包车配备自主研发的高精度采集套件，双目摄像头加双频天线，精度可达5到10厘米，三到五天可以覆盖一遍全国道路。

如此，后装众包车持续不断地发现道路变更，再以专业众包车丰富数据维度，鲜度和精度两个核心问题都能迎刃而解。

数据收集完成，高效的图像处理同样重要。

利用人工智能对图片进行语义识别，以及通过图片解算重构三维空间，技术上都不算困难，真正难的是同时处理大量的数据。王雪坤认为，比拼众包模式的能力，核心价值就在于降低端上成本，提高云端处理能力，大数据领域的高并发处理能力，更是核心中的核心，这也是极奥团队凭借多年经验所积累的技术优势。

另一方面，如何捕捉有效图片，遴选出有价值的信息，也是减少数据回收，降低端上成本的手段，同样需要丰富的实践经验做支撑。

极奥将人工智能嵌入采集到出图的各个环节，能够达到90%以上的自动化率，最终再通过自动化和人工双重检查，实现全天候、全光照、全场景95%以上的识别率，每公里地图的生产时间降低至几十分钟，实现小时级更新。

时至今日，一提到高精度地图，人们立刻就会联想到自动驾驶。

在自动驾驶应用场景中，高精度地图可以视作一类传感器，对于降低车端硬件传感器成本大有帮助，也是近年来高精度地图投融资火热的重要原因，但王雪坤认为，自动驾驶场景的实际规模增长很慢，只盯着自动驾驶的高精度地图未来将面临残酷淘汰。

极奥给自己的定位是“以高精度地图为基础，高精度地图服务为核心”，关注的是整个地理信息产业新生态，提出高精度地图不应该只为自动驾驶服务，而应该覆盖全行业。

实际使用场景中，存在大量传统地图尚未解决的用户痛点。

物流行业中，限重、限高、限宽、卡车专用道、卡车限行等都是传统地图未能涵盖的关键信息。出行服务中，自动查验车辆停放规范，交通改造规划中，结合车道、车流和停车数据综合分析，都需要借助高精度地图才能实现。

物流运输车辆和出行服务车辆与广大乘用车相比，市场规模远不能及，是被传统图商忽略的场景，却也是自动驾驶最有希望首批落地的场景。极奥从数据服务抢先切入，紧随自动驾驶改造进程，将一步步渗透，最终成为辐射全行业的高精度地理信息服务公司。

近期，爱分析专访极奥科技联合创始人兼CTO王雪坤，就极奥科技业务发展和高精度地图行业趋势进行了探讨，精彩内容与读者分享。

爱分析：行业中有观点认为后装设备的数据质量不高，是这样的吗？

王雪坤：首先是这样，行业中没有谁像极奥一样见过这么多数据。现在有接近一千万辆车这么多的数据，没有处理过，是没有发言权的。

实际的情况是，其实任何一个值，都是一个观察值。我们做地理信息的人都有这样一句话，观察值越多，得出的值就越趋近于真实。

也就是说，用激光雷达也好，用其他传感器也好，扫一遍得出的值绝对是不真的。多扫几遍，观察值越多，越趋近于真实，这是从理论上说的。如何用技术把这么多的观察值拟合出真值，是从技术角度上需要解决的问题。

爱分析：自动驾驶场景感知方面，双目摄像头采集的信息能否一定程度上替代激光雷达？

王雪坤：对于做摄影测量的人来说，它的根基就是双目。

双目摄影测量在做传统测量时怎么做？您应该见过全站仪，做基础地理信息测绘人扛的一个设备，这里拍一张，定好点拍一张搬走，搬到50米外放在那再拍一张。同样的水平线上，两次曝光前面形成一个焦点，这就是可以测量的。摄影测量之后的结果也是解算，这样的工作对于我们做地理信息的人来说是基本工作，没有难度。

难度是什么？如何同时处理大量信息，如何把这个设备铺设下去。众包这件事情，尤其像我们从专业众包这条线来说，两个核心问题，如何降低端上成本，如何提高云端处理能力，这是我们最核心的价值。

双目精度到底能到什么程度？我们拉到1.5米的基线，在600米范围内可以做到5到20厘米，在近距离精度会更高。现在做L4级自动驾驶的企业，也都不知道到底要多少精度。现在一个未知的情况下，能多也就多一点。

如果自动驾驶L4级改装成本比一辆车都高，是没有办法做最终推广的，降低成本就是地图的第一个作用。另一方面，地图作为先验知识，必须存在。

车企需要探索基于地图如何做，把传感器成本降低。我们跟很多车企做的项目里面，只用我们的方式去做，有一个成本控制的对比。原来用了8个雷达，砍掉几个，换了摄像头，成本也降了很多。大家都是处于在这个层面上共同研究的过程。

爱分析：高精度地图应用在不同场景会呈现怎样的形态？

王雪坤：其实从形态上来说都是一致的，高精度地图，不是可见地图，其实是一个数据库，我们称之为时空智能数据库。

极奥通过整合“地理信息+交通+人工智能”的技术优势，打造了国内首家人、车、路、交通、自然五维一体的“时空智能数据库”，实现了对高精度路网数据、高精度地物数据进行以小时为单位的更新。里面有时间维度，有空间维度，更多的很多智能性的，该沉淀下的智能性的先验知识全部沉淀下来。

但是形态上来说，都是一个库，大家解决的问题从现在角度来说还是不变：三件事，很哲学的问题，“我是谁？我在哪？我要到哪去？”。其实地图就是在解决这个问题，“我是谁？我现在站在这个位置在哪？周边有什么？我到哪去？A点到B点，有多少cost？”其实是所有地图，包括自动驾驶也在解决的，很哲学的问题。

其实每个行业解决的核心问题也还是这三个问题，物流也是要解决这样的问题。物流可能更关注的是cost，自动驾驶可能更关注的是周边安全，但是在真正实际应用过程中，不同行业要有不同数据补充进去。

对于物流来说，有更多的维度，地面的情况、油耗情况，在这个天气下怎么更多地派单，或者能更省油，节省轮胎等等。其实是在使用不同的数据维度，也就是我们对地图的分层。

爱分析：高精度地图在智慧城市方面有哪些应用？

王雪坤：比如说公交车改道方案。

北京可能更简单一些，因为路都是横平竖直的。上海的路非常复杂，改了一条公交车专用道之后，有一些车道怎么从双向改成单向？怎么去导流？整体的公交车专用改道方案，还有上海的PDR停车场遴选，什么地方可以建停车场，这些数据也是精确到车道的数据，跟高精度地图有关，又有很多的社会化数据做支撑，这跟我们的众包大数据有关。

之前跟地方政府做了很多这样的合作，再往下挖还是对于城市的改造，交通的改造，车流的信息，跟我们紧密相关。甚至包括高德、阿里的城市大脑，也在跟我们讨论是不是可以一起来打造这样的生态。我们也在跟一些小的地方政府做类似这样城市大脑的智慧城市改造项目。

爱分析：图像处理有哪些过程？

王雪坤：图像处理分两条路：一条语义，一条解算。

语义就是通过人工智能来提取车道线、地物，通过人工智能把地物、车道标志、标线去识别出来。

解算就是做三维环境的重构，把一张一张的二维图片拟合起来，变成三维图片，这样产生观测值。我知道这里有一个什么东西，而且又知道它的观测值，有它的坐标点，这就是地图了，是这么一个过程。

先看语义。人工智能这一块，我们可能跟自动驾驶公司的思路也不一样。我们会关注每一个刚性物体，就是像标志、标牌、柱状物体，还有各种地上的线。做自动驾驶的公司只要把线勾出来就可以，一条直线铺过去。对我来说，我需要知道每个线的形状外延，然后通过形状外延，精确知道每个点的位置，包括井盖，也是一样的内容。这些是语义的结果。

有了语义结果之后做三维重构，我们叫解算。解算就是用我们众包采集的一堆图片拼装起来，形成三维的图片结果，精度是很高的，出来的结果也相对更完整，可以看到坡度、曲率、高度、涵洞，涵洞高度全部都是可测量的，每个点都是XYZ三个坐标，这样从高精度地图角度来说，就可以解读了。这就是用众包来做高精度地图的流程。可能有些人会质疑出来的图怎么样，其实质量是一样的。

爱分析：专业众包车是哪种类型的车？

王雪坤：一般是物流车，在路上经常跑的车也有。主要是一些商用车，加上一些国家的，还有一些道路养护车，以及一些测绘院所的闲置测绘力量，都是我们在使用的。

爱分析：从采集到图产出的过程中，哪些环节需要人工检查？

王雪坤：每个环节都会检查，环节间都会有检查。现在检查环节也在考虑如何用自动化的方式去替换。现在再提高自动化率就是替换人工检查这部分。有大量积累在这里，就可以前后匹配对比的，就会降低很多工作量。

这两年其实还是在建立base lay（基础层），当我们的base lay可信之后，就可以通过跟base lay的比较来完成最后的检查。

爱分析：常规检查都要看哪些问题？

王雪坤：所有的属性都要检查，包括地图200多种属性，接近300种地物，几十类交通参与者，11个大类、300多个小类的交通场景，全部要通过检查。目前在全天候、全光照、全物候场景下，识别率达到了95%以上，场景识别率达到100%。

当然检查过程也是有自动化的，整个完备性、逻辑性是自动化的，但人也会再看。出来的地图和位片再叠加，叠加之后看位片整体形状处理以及处理结果。对于语义的结果，有一些低可信度的识别结果需要人工再来复查，这些点上有人工会参与进来。

爱分析：现在的覆盖范围是怎样的？

王雪坤：数据上是全国覆盖的，但是我们不做全国。

我们做一个类比，传统图商的地图就是干粮，它放三个月才会再做下一个饼，这一个饼得吃三个月，所以得一直放着，三个月能产生销售就产生销售。但对于我来说，我们地图像水果似的，实时性要求很高，所以一会儿就坏了，一会儿就滞后了。所以基本上是有主机厂下单了，我就开始做，基本是这样的模式。

爱分析：需求集中在哪些地方？

王雪坤：还是大城市，北上广深，需求还是集中在中国超一线和一线的十几个城市里面。然后还有全国三十万公里高速，是大家都在要的。全国G字头高速16万公里，G+S字头高速是32万公里，这些是大家持续关注的。

爱分析：主机厂对高精度地图的需求是在哪个阶段？

王雪坤：从L2的验证，到L3的准备，还有L4的研发都有。

爱分析：国际品牌和新造车品牌会有什么差别吗？

王雪坤：国际品牌的想法其实非常hard core（硬核），其实很多东西很难实现，如果跟它聊通了之后，会觉得它的想法非常非常牛，非常有前瞻性。但是它的研发难度很高，而且很多需求开出来之后我们就知道为什么他不找传统图商了，就是很多跟我们的核心价值有关。我们这么多众包车，这么快速的生产能力，我们的最核心价值在国际品牌的需求中会得到体现。

新造车品牌的想法非常天马行空，比如他们想用用户手机帮你完成很多事，他们更接地气，有很多的新的idea，研发难度可能不高，但是产品角度非常有可玩性，非常有互联网思维。

反倒最无聊的是中间的合资和自主品牌，但是他们需求量最大，两端伺候好之后，中间这一块非常好复制。无论是POC还是量产，我们的验证项目，或者说是有量产计划的项目，都是一个接着一个的状态。

爱分析：对未来有哪些规划？

王雪坤：我们的大目标是做一个大的生态，所以我们并不会说自己是高精度地图商，这个格局就显得小了，我们的格局还是很大的。

包括去年年底软银投资了我们，也是因为看好我们这样的大格局。软银自己在整个自动驾驶和物流，包括在整个出行领域中，有很大的布局。我们在这个布局中占了很重要的一环。

我们自己也希望对整个社会创造出一些积极价值，基于这样的信念才出来创业。