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| 本文作者： 思佳 | 2017-04-25 21:56 | 專題：沙龍 · 構建智能駕駛系統的關鍵 |
雷鋒網新智駕按：4月24日，雷鋒網新智駕聯合MMC在2017年上海車展舉辦“構建智能駕駛的關鍵”主題沙龍，本文來自武漢光庭信息技術股份有限公司CTO羅躍軍的分享。光庭位于日本的子公司負責人是日本KIWI協會（日本導航地圖格式委員會）的創始人，基于這種了解，羅躍軍分享了日本導航地圖、高精度地圖以及自動駕駛項目的戰略演變細節。
*武漢光庭信息技術股份有限公司CTO羅躍軍在上海車展新智駕&MMC沙龍現場
介紹日本高精度地圖戰略演進之前，先介紹一下KIWI。KIWI，是一項日本導航地圖格式標準，由角田政一創辦的KIWI協會編制。1997年，KIWI_1.0版本發布，2004年成為國標，2005年成為ISO世界標準。
KIWI_1.22版本，是目前全球導航地圖應用最廣泛的標準之一。在中國，大部分車廠的導航系統原型是基于KIWI_1.22。NDS是另一個導航地圖的重要標準，NDS協會于2008年在德國成立，發展迅速，目前已經接入了一些歐系車廠的高精度地圖標準化平臺。
在這個背景下，可想而知，KIWI的發展目前與日本的自動駕駛戰略密切相關。
2013年，日本啟動了名為SIP（戰略性創新創造方案）的項目，它是由日本內閣政府推進的日本復興計劃，其中自動駕駛是它的核心之一。
2015年，該項目開展了自動駕駛的靜態數據調研，數據模型基于日本電子地圖協會（DRM）的基本款框架，由日本知名圖商Pasco主導調研。
2016年，在靜態基礎數據的調研結果基礎上開展動態地圖數據調研，專門成立了由車廠、圖商等產業鏈上下游合資成立的“Dynamic Map”動態地圖公司，對動態地圖數據用例、要素內容與定義展開討論。
截止至今，動態地圖平臺端的調研成果初見成效，下一步是進行車載端應用規格標準制定，此時KIWI協會憑借在物理存儲格式上積累的經驗，加入SIP項目組，著手動態地圖基礎數據在車載物端的規格導入。
日本對高精度地圖標準的制訂，能夠追溯到2000年。而到了2010年，才開始真正開展高精度數據表達的研究，并發布DRM21，同時開展數據預演。
而在去年，由三菱、Zenrin主導的一些圖商、車廠成立動態交通地圖公司（Dynamic Map Planning）。這個時間點，代表日本動態高精度地圖開始走向產業化。他們的目標是在2020年，也就是東京奧運會之前，實現日本高精度地圖的覆蓋。
SIP是由被日本內閣政府推進的國家級科技創新項目，其中自動駕駛系統構建也自然是國家戰略的一部門。所以，個中從課題的調研到政府、企業 、協會、團體、民間的協調，都由SIP統籌。
項目架構上，由內閣府秘書處領頭，下屬包括警察廳、總務省、經濟產業省、國土交通省。他們的分工如下：警察廳負責基礎設施建設；總務省負責車車通訊、車路協同的研究，經濟產業省負責衛星定位、智能識別技術研究；國土交通省負責一些調研工作，其中有一個推進委員會，主席是豐田的資深專家。
推進委員會下屬包括三個工作組：系統實用化組、國際合作組，以及下一代城市交通組。其中最核心的是系統實用化工作組，自動駕駛系統開發的主要工作由它承擔。今年以前，它已經完成動態地圖架構和商業模式的設計，包括車路協同、車車通訊的預演和研究。一年之后，它的主要工作是實用化驗證，即城市道路、高速道路的動態數據，以及自動駕駛的實際應用情況的驗證。
因此，對比我國，日本在高精度地圖、自動駕駛等理論化的方向與我們是很相像的。不同的是，日本涵蓋面相對更廣泛，它考慮了社會的接受度、國民的理解，又考慮了一些故障性能臨界值的測試以及信息安全等。總而言之，它是圍繞產業化來做這些事，目前我國的一些研究還停留在標準化等一些基本工作。
在高精度地圖應用上，需要業界對自動駕駛對地圖的需求達成共識。規格方面，需要對地圖內容、構造、精度、國際合作等方面達成共識。如剛才提到的“Dynamic Map Planning”公司，是各個車廠、圖商聯合成立的合資公司，站在國家意志成立，第一件事就是要將對高精度地圖的需求達成共識。這方面值得學習。
日本的高精度地圖戰略，是由日本智能交通（C-ITS）和自動駕駛兩大領域整合的。
要做好整個高精度地圖、動態地圖以及自動駕駛的戰略，不僅僅在自動駕駛領域，還包括智能交通。這一點和中國是很像的。我們在研究智能網聯汽車時，就是把車聯網和自動駕駛結合在一起來研究。
在日本同樣如此，它將車載端、手機端，包括路邊設施、基站、云端全部聯合在一起，形成一個統一的通信網絡來規劃高精度地圖戰略，打造智能交通和自動駕駛車輛統一的數據共享平臺。
日本高精度地圖的產業模式如下。
（1）數據來源——DM（“Dynamic Map Planning”）。通過地圖供應商的點云數據采集、航空影像數據，以及政府道路管理機構的交通情報、路邊設施的實時交通情報。將所有數據源匯總，目前由日本“Dynamic Map Planning”合作執行。
（2）DM基礎數據。基礎數據包括靜態數據和動態數據。靜態數據，包括道路級、車道級網絡等日常導航地圖中的常見數據。準靜態數據，按小時更新。動態數據，按分鐘更新。實時數據，按秒更新。
靜態地圖包含真實地物，即通過測量技術，如激光點云、遙感數據得到，稱為真實的數據；同時還有虛擬的數據，比如現實中不存在的路口，仍需要規劃出車線的，稱為虛擬的數據。這兩種數據都是靜態的，也是我國發展比較好的數據形態。
在此基礎上，有動態的數據。靜態數據與動態數據間，需要一個位置的參考基準。即通過基準位置（CRP），建立靜態數據和動態數據之間的關聯關系。
以上數據由政府牽頭統一采集，屬于合作領域。
各個圖商在基礎數據之上，構成一個競爭領域，即圖商附加數據。這些數據全部給自動駕駛車輛使用，同時車輛返回軌跡數據、道路感知數據給圖商，構成閉環。
目前，日本積極在國際導航地圖數據標準中爭奪話語權。也尋求國際合作，今年年初，日本主導的SIP宣布與德國自動駕駛評駕標準進行相關領域的測試合作。
這一切，都指向2020年東京奧運會，他們將完成自動駕駛從L3到L4等級的過渡，這就是日本在高精度地圖、動態地圖以及自動駕駛的國家戰略。
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