智能手机中的地图应用已经非常成熟，能够提供定位、路线规划、兴趣点推荐等功能。然而，对于自动驾驶汽车来说，这些普通的地图信息远远不够。自动驾驶汽车需要更精确、更直观、更实时的地图信息，以支持其复杂的决策过程。首先，自动驾驶汽车需要精确到10厘米级别的地图信息，以确保在各种复杂环境下的定位和导航。此外，地图还需要提供车道信息、交通标识、信号灯等语义信息，以指导车辆遵守交通规则。同时，地图还需要实时更新，以应对道路施工、交通管制等突发情况。其次，自动驾驶汽车还需要3D点云地图，以提供车辆周围环境的三维信息。点云地图可以帮助车辆进行物体检测和避障，提高行驶安全性。同时，点云地图上还需要叠加语义信息，如车道标线、行驶方向等，以辅助车辆进行决策。总之，自动驾驶汽车对地图的要求远高于普通导航，需要更精确、更丰富、更实时的地图信息。这不仅需要地图厂商不断优化和更新地图数据，也需要自动驾驶技术的发展和完善。随着技术的不断进步，相信未来自动驾驶汽车将能够更好地利用地图信息，实现安全、高效、智能的驾驶体验。
智能手机中地APP已经可以囊括一切。打开地应用，蓝色的点会告诉你身在何方。而设定好目的地后，你的路线就会浮现在屏幕上。
手机上的地确实非常好用，只需要一个简单的GPS芯片，手机就能在地上定到你的位置，误差只在几米之间。
除此之外，它还有追踪通勤习惯，推荐行车路线，提供打折信息等数百万种应用场景。
这些地上有用的语义学数据包括兴趣点(POIs)、街名和地址等。
在车上，地则会给出路径指示，比如告诉你「在某某大街右转」。
像谷歌地这样成熟的产品甚至还会包含更加细化的信息，比如车道数量，这也是你会在开车时听到「保持左侧两车道行驶」之类提示的原因。
人类使用的地是非常好的资源，但想把它编进代码却并不容易。毕竟它是人类数百万年进化的产物，是人类大脑对周边无数信息进行消化吸收的结晶。
简言之，人类的常识比计算机的模式匹配能力要强大多了。
常识的力量强大了，人类的地就无需那么精确，即使GPS无法识别其中不同，一个蓝色的小点也能保证你在驾驶时不会驶向转盘上的花坛。
在隧道里或高层建筑间，GPS信号可能会偶尔消失，但你还是能靠着常识继续驾驶，直到蓝色小点重新出现。
即使没有常识，机器的地，加上超强算力也能输出正确决策。机器人的地里「信息」更多，它能为计算机提供更多补充资源。
与人脑一样，自动驾驶汽车搭载的超级计算机也能在驾驶时进行实时决策，不过由于缺乏常识，它理解起周边环境来要困难不少。
因此，机器的地必须非常精确，其精度甚至要达到10厘米级别。
除了更加精准，它提供的信息还要非常直观，指令更是能多细就多细。
比如：
车辆当前处在哪个车道，该车道需要注意哪些交通标识和信号灯。车辆与道路的高度也非常重要，这是自动驾驶汽车在城市高架行驶时的必备数据(车辆要知道自己是不是在高架桥上)。机器的地还必须永远在线，并在GPS信号不稳定甚至彻底消失时持续为车辆提供精确信息。说到这里，什么是机器地，大家就很清楚了。
与人类不同，机器不需要精美的界面，也无需夜间模式和精挑细选的字体。
简言之，机器地就是一个信息仓库，足够机器导航使用。
周边环境的3D模型加上3D数据上的语义信息层就是自动驾驶汽车的「常识」
2、3D点云
关注自动驾驶汽车的人，对3D点云并不陌生。
点云属于空间数据，本质上来说是3D高程点的集合。
一个精准的实时3D点云地是自动驾驶汽车执行多种基本任务的必要条件：
首先，它让车辆能找到自己的位置。
任何使用激光雷达的自动驾驶汽车都会实时生成点云，将点云叠加到现有地上后，车辆就能找到自己的精确位置(即使当时GPS不可靠)。
激光雷达会实时工作，帮助车辆进行物体探测和躲避，而一个精确的点云可充当环境的基线视。
点云信息越丰富，车载计算机就越轻松，它也能分出更多算力专注于移动物体。
3、简单的语义信息：每条车道的行车路线
点云上要叠加一层语义信息，它能告诉自动驾驶汽车应该遵守什么样的规则。
除此之外，语义信息还能为车辆AI提供周边环境情况并充当这个世界的蓝。
总得来说，语义信息的层次越多，车载计算机导起航来就越轻松，毕竟前路上会出现越来越多规划好的环境。
这些语义信息包括：
1.车道标线
2.行驶方向
3.交通信号灯与标识
4.人行横道
5.马路牙子标记与泊车规则
6.「高可信路径」(最容易行驶的道路)
7.建筑工地和任何临时规则
如果能将这一层层信息都融合进去，我们就能得到一套强大的点云。
当然，到底哪些语义信息对自动驾驶行业最有用，现在依然充满变数，但未来几年这些语义信息肯定还会受到持续关注。
同时，这也意味着，商得抓紧在自己的地中添加语义信息层。
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