高德高精度地图"成本价供应"背后的逻辑解构

高精地图理应是一门“好生意”，高德为什么宣布不靠它赚钱？

“高德将以成本价为合作伙伴提供高精地图，不依靠高精地图获利”。

在几天前的高德“高精宣言”媒体沟通会上，高德地图汽车事业部副总经刘浩面对媒体关于其商业化的疑惑，再次明确给出了回答。

在此之前，高德正式宣布将对高精地图服务进行升级，并以成本价格提供标准化高精地图，与合作伙伴分享研发和商业化的成果，加速自动驾驶进程。

一石激起千层浪。

众所周知，高精度地图作为支撑L3以上级别自动驾驶技术的“另一只手”，已经逐步成为车企的必需品。与此同时，高精地图采集、研发和商业化方面的成果相比传统地图而言，技术壁垒更强，综合成本更高，理应是一门“好生意”，而高德此时宣布不靠这个生意赚钱，放弃车企与图商之间“卖数据赚License费”的商业模式，难免让人疑惑。

高德究竟想干什么？

基础设施

在谈高德此次宣布以成本价为合作伙伴提供高精地图之前，我们首先再明确一下高精度地图现阶段的价值。

从刚刚结束的上海车展来看，车企在自动驾驶领域的发展路径已经越来越清晰，而2021-2022年也已经明确被定义为主流汽车制造商L3级自动驾驶量产车型的大年，车云此前通过“10大车企的L3级自动驾驶路线图”一文做了详细阐述。

自动驾驶级别越高，对高精度地图的需求越强。

为什么这么说？众所周知，目前车辆的自动驾驶解决方案中，大多是依托传感器和控制系统，即传感器探测周围环境，控制系统进行数据处理并控制车辆完成整个行驶过程。

从技术角度而言，这一方案有一定的局限性。自动驾驶级别越高，一方面对传感器的要求更高，包括摄像头、毫米波雷达和激光雷达，这其中涉及到搭载成本问题；另一方面，传感器搜集的数据量越大，对于融合计算的能力就越强，这对于车辆本身来说也是挑战。

对应着上述困难，高精度地图就有了用武之地。

要知道，普通导航地图的精度在5m左右，只描绘了道路的位置和形态，没有反映道路的细节信息，无法准确知道车辆所在位置。高精度道路导航地图的绝对精度要求优于1m，相对精度达到10-20cm，包含了车道、车道边界、车道中心线、车道限制信息等非常丰富的信息，甚至道路形状、坡度、曲率、铺设、方向，以及诸如高架物体、防护栏、树、道路边缘类型、路边地标等大量目标数据也均有覆盖。

因此，在高精度地图的辅助下，车辆在进行自动驾驶决策时，除了可以依托传感器搜集的数据进行实时计算外，还可以依托高精度地图。因此，高精度地图就好像一支“外部的手”，从另一个维度优化和解决问题。

举个实际的例子，高德高精度地图领域与凯迪拉克Super Cruise的合作，后者之所以可以实现在高速公路上高级别的自动驾驶体验，主要得益于传感器+高精度地图的双重感知。从技术上看，当自动驾驶车调用高精度地图时，等于提前对所处环境有了精准预判，优先形成了行驶策略，而摄像头和雷达以及控制系统的作用就可以放在突发情况的监控上。因此，高精度地图能力，为自动驾驶感知层面补缺了最后一块拼图。

背后逻辑

事实上，早在2016年10月，高德就曾宣布免费为合作伙伴的自动驾驶测试提供高精地图数据。在车云看来，此次进一步宣布成本价为量产版车辆提供高精度地图，实际上是一种延续：高德从骨子里，不希望高精地图成为一个赚钱的生意。

这里面有两层逻辑需要问为什么：

第一是高德为什么要这么做？
第二是高德凭什么能这么做？

先来看“为什么”？

过去很长一段时间内，车企与图商之间，更多是围绕地图数据的买卖关系，车企决定导航形态，找到图商买地图数据，图商拿钱走人。在这种模式下，价格体系不透明，每家车企的License费用不同，且大家各有各的小算盘，各方力量的博弈，数据体系封闭。

车云曾与一位业内人士沟通，目前有部分地图领域人士认为，因为高精度地图数据采集难度高，成本高，因此在向车企收取License费用时应该高于传统地图数据，“5000-10000是曾有过的讨论标准”。但从我们获取到的信息来看，高德此次以成本价提供高精度地图数据，“承诺标准化高精地图每车年费价格不超过100元”。

降幅之大，超过预期。当然，天下没有免费的午餐，高德也有自己的诉求。

在高德看来，在新的历史时代中，将不再存在靠出售地图数据生存的图商，只会有动态大数据服务商。怎么理解？

简单来说，即不通过直接卖数据挣钱，而是基于大量的数据整合，形成基于数据的服务，用服务链接更大的价值。

因此，高德现在希望的，是能与车企一起，形成数据合力。这其中的逻辑清晰：当车企与高德合作，采用其低成本高精度地图数据后，其就能够相应的获得该车企旗下产品的车辆传感器采集的数据。这些行车数据在不断积累的合作中渐渐增长，不断叠加，丰满地图精度，最终再通过高德反哺给全汽车行业。

对于车企的数据，高德的需求也很明确，不需要涉及车辆、车主相关的个性化数据，而是与地图领域更相关的道路状况数据，包括道路的实时变化情况和特征等等，后者并不属于隐私数据，而更倾向于公共资源，有开放的条件。

再来看“凭什么”？?

对于高德而言，策略背后需要承载压力，很大程度同样来自于成本，而高德之所以可以敢这么多，主要依托背后的体系化能力。