一夜之間，高精地圖成為了自動駕駛領域的“關鍵詞”。
仿若埋在角落里好多年不起眼的明珠，這一刻高精地圖終于退卻塵埃閃耀原本的光芒。據相關機構預測，全球高精地圖產業的市場規模在2030年有望突破200億美元，國內潛在市場規模為300億元。隨著人工智能、自動駕駛的發展，未來高精地圖將在多個領域中的場景顯示出重要威力，與此同時，廠商們早已開始“布局謀篇”希望通過高精地圖贏得“天下”。
對于大眾而言，關于地圖的印象除了紙質地圖外，熟知電子地圖則是在智能手機流行之后，手機與駕駛場景相結合的電子地圖導航成為了人們日常生活的標配，也就是這一階段，互聯網“大佬們”紛紛擠進了這個賽道。
2011年百度率先推出百度地圖手機版，又在2013年收購長地萬方正式入局，以免費的方式打敗了高德，讓地圖這一服務成為了百度流量獲取的重要入口。一戰落敗的高德在2014年4月被阿里巴巴收購，一個月后，騰訊豪擲11．7億元入股四維圖新，就這樣中國最知名的互聯網御三家全部入局，地圖＋科技帶來巨大變革下，圍繞著地圖的首戰已經走向終結。
這時恰逢自動駕駛、人工智能在全球悄然萌芽。2016年AlphaGO大戰職業圍棋選手李世石獲勝，讓人工智能自此名聲大噪，爾后越來越多的人工智能技術、產品開始落地走向人們的生活，自動駕駛日新月異發展、進行路測、試運營．．．．．．地圖仍以導航服務影響著人們日常生活，近年來隨著資本、企業、自動駕駛的發展它才被真正開始關注。
第二次地圖＋科技的浪潮來了。
2018年初，國內專注于眾包高精地圖的科技創企寬凳科技宣布完成A輪數億元融資；同年高精地圖公司DeepMap先是在7月宣布獲得6000萬美元B輪融資，又在11月宣布Generation Investment Management參與其B輪融資，有平臺認為B輪融資完成后該公司的估值將提高到4．5億美元。
今年7月，華為透露正在申請導航電子地圖制作的甲級資質，隨后在8月發布了AR高精地圖。
這一次自動駕駛、人工智能的浪潮下，局面更加復雜了。
如果要探討高精地圖問題，那么首先要了解的是我國對于地圖測繪資質的審核背景。地圖行業涉及國家機密，因此企業繪制地圖必須具備相關資質，而一直以來國內對于該資質的把關都非常嚴格。
2014年國家測繪局印發修訂后的《測繪資質分級標準》，當中要求申請資質測繪單位需要同時達到通用標準和相應的標準，具體包括：大地測量、測繪航空攝影、攝影測量與遙感、地理信息系統工程、工程測量、不動產測繪、海洋測繪、地圖編制、導航電子地圖制作、互聯網地圖服務。審核監管力度的增強和門檻的提升，對于想要進入這一領域的企業來說難度極大。
因而從2001年四維圖新拿到第一個導航電子地圖制作（甲級）資質至2019年以前，全國僅僅只有16家單位擁有這項資質。不過隨著自動駕駛政策在國內的進一步放開，在地圖測繪資質上，國內的準入門檻似乎也有松動的趨勢。
今年以來，自然資源部已經分別在1月份和5月份向寬凳科技與晶眾信息發放了甲級測繪資質。7月5日，自然資源部網站公布了包括華為在內的7家企業申請導航電子地圖甲級測繪資質的審查公示。相較于以往平均每年才能有一家企業獲得該資質，今年顯然已經實現了突破。
那么，高精地圖究竟對于自動駕駛而言有多重要？地圖＋科技的第二波浪潮在原本提供導航服務為主的電子地圖上帶來哪些改變？在技術層面又會面臨哪些挑戰呢？
高精地圖緣何如此重要？
眾所周知，自動駕駛背后的邏輯是感知、決策和控制。感知即通過攝像頭、雷達等傳感器獲取駕駛環境信息，譬如附近的車輛、行人、物體等各類信息；決策即系統根據感知環節獲取的信息，整合并做出最恰當決策，然后下達命令；控制則是在感知、決策之后，系統下達命令通過軟件算法實現對汽車各個維度的控制，比如剎車、右轉、變道等。
所以，高精地圖作為自動駕駛提供道路環境信息的重要來源之一，可以說是自動駕駛的基礎，也是必要組件。與普通提供導航服務的電子地圖不同，高精地圖具有更高的精準性、地圖包含元素詳細、可實時更新等特點。精準性方面，普通地圖的誤差在10m——15m，高精度地圖的誤差要求為≤10cm ；地圖要素方面，高精度地圖包含的要素有汽車位置、路標、行人、物體乃至交通信號燈等。不僅如此，普通地圖并不需要具備實時更新的能力，但高精度必須能夠實時更新道路交通數據、街景數據，從而才能實現自動導航、提供最優化的路徑規劃。
這對傳統圖商和新入局者提出了更高的要求。成本投入方面，無論是傳統的電子地圖繪制還是如今高精地圖繪制，圖商都需要采購大量的采集車去各地采集數據，這需要投入大量的資金。而這只是地圖繪制的一個環節，此外還包括對采集到的數據進行處理、交叉驗證、更新等。
對于BAT、華為亦或者滴滴這類企業來說資金必然不是難事，而對于一些初創型企業來說，前期資金投入顯然是很大的挑戰，因此也有部分企業以“曲線救國”的方式選擇和主機廠、出租車隊等合作來完成地圖的繪制。
伴隨著人工智能技術的發展，目前在行業中也有AI企業利用深度學習、大數據處理等應用到高精地圖的后期處理方面，這極大的提升了數據標準、數據處理、數據補缺等方面的效率，同時也能夠降低部分人力成本支出。不僅如此，圖商為了降低成本也會在高精地圖初始繪制的時候采用高精度采集車，后續的更新中采用精度較低的眾包型采集車完成。
實時更新是關鍵因素
除了成本之外，對于當前的高精地圖廠商而言，最需要解決的難題是實時更新，而這也將決定未來高精地圖市場的格局。眾所周知，高精地圖主要應用的領域就是自動駕駛，對于L1、L2級別的自動駕駛來說，主要承擔的是輔助角色，在感知、決策、控制等方面能夠起到一定的作用，但駕駛的核心仍是人而非某一技術。L3、L4、L5級別的自動駕駛顯然在感知、決策、控制等方面要求更高，我們以自動駕駛最終的目標完全的自動駕駛來看，駕駛的核心是依靠各個軟硬件組合的技術。要想保證技術不出差錯，支持自動駕駛技術實現最基礎的感知環節的高精地圖至關重要。
而駕駛環境每一秒都在變化，實時更新的高精地圖能夠捕捉到非常多的信息，進而能夠為自動駕駛的智能大腦做出決策、控制提供準確的信息。同時，實時更新的高精地圖也能夠捕捉到道路擁堵、車禍等信息，從而可以提醒其他汽車避開這一路段，以此解決道路擁堵問題，并且能夠幫助整座城市在節假日等高峰期進行出行規劃。
那么問題來了，如何實現高精地圖的實時更新？實時更新為何又是影響高精地圖格局分定的關鍵因素呢？
其實高精地圖在完成初始繪圖之后，實時更新非常重要，而圖商搭載高精地圖和行車記錄儀的汽車來捕捉道路信息，動態更新數據。因此率先獲得車廠大量訂單的圖商在這場“實時更新戰”中將占據有利地位。另外更加有優勢的無疑是滴滴這類共享出行平臺。這類平臺旗下擁有大量的、跑在全國各地的汽車，并且其已經要求旗下司機安裝行車記錄儀，因此滴滴顯然能夠獲取海量的數據，這對高精地圖實時更新顯然是非常有利的。
不過滴滴這類平臺將更大的目標放在自動駕駛上，對于主流的高精地圖廠商而言，眼下的一兩年內馬太效應會非常明顯，獲得更多訂單的企業將在實時更新、售價等多個方面具備優勢，吃到更多的蛋糕，而訂單較少的企業則可能會遭遇洗牌。
但是對于整個高精地圖行業而言，截至目前高精地圖的盈利模式、應用場景仍然處于一個探索期，除了自動駕駛之外，高精地圖是否還有更多的應用場景、盈利模式能否多樣化、低成本會一直是競爭的重點嗎？
或許隨著行業的崛起，問題的答案將會逐漸清晰。