我国交通强国建设和智能交通创新发展战略任务的高速推进对地图行业提出了更高要求,打造更高精度、高鲜度、高丰富度地图数据的智能化生产能力成为助力自动驾驶安全落地乃至智能交通发展的关键课题。

此前,行业普遍采用的是分系统独立制作后再进行道路相互关联的方式来进行标准地图、车道级地图、高级辅助驾驶地图和高精地图等不同精度等级的地图数据生产。然而,传统的多套生产系统模式存在三大问题:首先,在数据使用方面,因为不同生产系统所采用的生产工艺和流程各有不同,应用方想要按照统一的方式来使用数据,就会相应增加其使用成本,影响应用体验;其次,在数据质量方面,不同精度等级的地图数据独立更新,也会带来数据不一致的质量问题;最后,从数据生产效率来看,多套生产系统并存也会带来重复投入的资源浪费。

基于此,百度地图通过多种AI技术、工艺流程及生产平台的融合创新,推出了行业首创的一体化地图数据AI大生产平台,率先打造出标准地图(SDMap)、车道级地图(LDMap)、高精地图(HDMap)数据的标准化统一生产系统,攻克了不同精度等级地图数据一致性的关键难题,通过AI自动化能力的深度应用,大幅提升地图数据精度、鲜度和丰富度。

举例来看,如果现实世界某个路段的车道数量从2个车道变为4个车道,高精地图和标准地图都面临数据更新的需求。在此之前,高精地图的更新依赖专业采集车,采集周期通常较长。而在标准地图中同样包含车道数量这一要素信息,与高精地图数据采集相比,标准地图数据更新的来源更多、时效更快,但由于两套系统是分别进行数据生产的,标准地图快速更新的优势无法同步扩展至高精地图。

如今,通过百度地图一体化地图数据AI大生产平台,可有效统一高精地图和标准地图数据的生产架构,实现车道数量信息的“一次操作、同步更新”,充分利用多源资料的不同优势,保障数据最优质量。

除了能保障数据生产的效率和准确性,百度地图一体化地图数据AI大生产平台在应用层面也具备广泛的适用性。百度地图一体化地图数据AI大生产平台可“一张图”实现面向C/B/G多端产品的定制化输出,针对车企等行业客户不同的应用需求,也能够通过一体化的平台服务实现标准化准入。

目前,百度地图打造的一体化地图数据AI大生产平台已支持标准地图数据和车道级地图数据的融合生产,预计2022年内将全面实现标准地图、车道级地图、高精地图数据的标准化统一生产,有望将高精地图数据生产效率提升100%以上,将成为保障自动驾驶安全落地、智能交通发展、助推交通强国建设必不可少的基础设施。

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