高精地图

供无人驾驶车辆是用的电子地图，精度达到厘米级，它是需要做到车道线级别的
地标位置的高精度。高精地图由很多类地标构成，比如地面各种道路标线，地上各种交通标志等，地标的定义现在还没有明确的标准，不同厂商从自己产品和技术需求出发，有不同的定义方式。
**高精度地图与无人驾驶**

高精地图对于无人车来说，具有非同寻常的价值：

第一，高精地图能够给无人车很多预判的空间。当无人车通过高精地图知道前方的路况和交通标识信息后，能够提前做行驶规划，保证了行车的平稳性和经济性。

第二，高精地图能够帮助无人车减少计算量。当无人车需要通过路口时，它需要提前感知前方信号灯的状态，这时高精地图就可以帮助它定位到信号灯所在的特定区域，从而有效降低了全范围扫描识别的计算量。

除此以外，高精地图将道路及周围的所有静态障碍物进行收集，减少无人车对静态障碍物的算法处理。
本车定位的高精度。高精定位有三种方式：第一种是卫星定位。多基站+差分GPS在开阔区域可以做到厘米级精度，但是城市中因为多路径效应，精度只有米；第二种是匹配定位，这种方式和人很像，观察周围环境或者地标，在记忆地图中搜索，匹配定位。结合GPS限定搜索范围，可以做到快速准确匹配。第三种是积分定位。IMU或者视觉里程计。短时间内精确，长时间有累积误差。这三种方式各有优缺点，结合起来可以做到低成本、高精度、高可靠性。

                    

                    

                    
                    
                    
导读
高精地图区别于普通电子地图，一般来说高精地图的精度要求在亚米级甚至厘米级，其所含有的道路交通元素也更丰富和细致。这就造成高精地图数据生产过程中会遇到很多普通地图没有的问题和困难，更需要有专业的测绘知识解题。
本文从现实世界到地图数据的抽象基础-坐标系着手，介绍相关领域知识，希望对大家深入高精地图领域有所裨益。
本文属于漫话地图系列，将会持续介绍地图行业一些有趣的知识点，欢迎持续关注。
【相关阅读】漫话 | 地图数据处理之道路匹配篇
1.如何定义地球
1.1 地球椭球体
众所周知地球表面凸凹不平，是一个无法用数学公式表达的曲面，这样的曲面不能作为测量制图的基准面。那么假想一个扁率极小的椭圆，绕大地球体短轴旋转所形成的规则椭球体称之为地球椭球体。
1.2 大地水准面
大地水准面是海平面向陆地内部的自然延伸形成的闭合面，由于地球重力面分布不均匀，大地水准面仍然不是一个标准的数学模型，无法作为制图表达。
1.3 大地基准面
大地基准面是设计为最密合部分或全部大地水准面的数学模式，它由椭球体本身及椭球体和地表原点间关系来定义，从而衍生出参考椭球体(参考于标准椭球体)的概念。此关系能以 6个量来定义，通常是大地纬度、大地经度、原点高度、原点垂线偏差之两分量及原点至某点的大地方位角。
1.4 参心坐标系/地心坐标系
地心坐标系是以地球质心为原点建立的空间直角坐标系XYZ，或以球心与地球质心重合的地球椭球面为基准面所建立的大地坐标系BLH；参心坐标系是以参考椭球体的几何中心为原点的坐标系。
1.4.1 常见的坐标系-WGS 84坐标系
原点：地球质心。
Z轴：BIH（1984.0）定义的地极（CTP）方向，即国际协议原点CIO，它由IAU和IUGG共同推荐。
X轴：指向BIH定义的零度(本初)子午面和CTP赤道的交点。
Y轴：和Z，X轴构成右手坐标系。
WGS84椭球体:国际大地测量与地球物理联合会第17届大会测量常数推荐值，长轴6378137.000m，短轴6356752.314，扁率1/298.257223563。
1.4.2 北京54/西安80/GCJ2000
北京54：前苏联克拉索夫斯基椭球体，是前苏联1942坐标系的延伸，原点不在北京而是在前苏联的普尔科沃。
西安80：国际大地测量与地球物理联合会推荐值(IAG75椭球体)。西安大地原点设在陕西省泾阳县永乐镇，位于西安市西北。1985国家高程基准采用青岛验潮站1952-1979年确定的黄海平均海水面。
GCJ2000：地心坐标系在我国的具体体现，和84椭球体仅有0.11mm的误差。
2 如何定义二维地图
2.1 地图投影
利用一定数学法则把地球表面转换到平面上的理论和方法称为地图投影。由于地球表面是一个不可展平的曲面，所以运用任何数学方法进行投影转换都会产生误差和变形，为按照不同的需求缩小误差，就产生了各种投影方式，如圆柱投影、圆锥投影、等角投影、等面积投影、切投影、割投影等。
 
2.2 常见的几种投影方式
2.2.1 墨卡托/Web墨卡托
一种正轴等角切圆柱投影。
等角：保证对象形状不变以及方向位置正确。
圆柱：保证纬线经线平行相互垂直且经线间隔相同。
缺点：纬线间隔从赤道向两级逐渐增大，面积变形大。
Web墨卡托：Google首创，把地球模拟为球体而非椭球体，近似等角。
2.2.2 高斯投影/UTM投影
两个投影很相似，高斯投影为等角横切椭圆柱投影，前苏联、中国和德国等所采用。UTM投影(通用横轴墨卡托) 是一种等角横割椭圆柱投影，为世界上大部分国家采用。
3. 如何定义高精地图
相对于普通电子地图，高精地图采集方式发生了质的变化。从误差米级到厘米级能力提升主要源于高精采集车上更加丰富和立体的传感器设备，包括但不限于激光雷达、RTK、惯导、摄像机等，有能力反映更加精细的真实世界。
高精地图以采集车为基础，可以分为如下几个坐标系。
3.1 ECEF-地心地固坐标系
原点位于地球质心，z轴沿着地轴指向北极，y轴沿着赤道平面与格林威治子午面的交线上，y轴在赤道平面与x轴z轴满足右手法则，该坐标系一般和WGS84坐标系相互转换，属于同一基准下不同表达。
3.2 东北天/当地水平坐标系
当地水平坐标系的原点位于载体所在的地球表面，x轴和y轴在当地水平面内，分别指向东向和北向，z轴垂直向上，与x轴y轴满足右手法则，称为东-北-天（e-n-u）坐标系，相对另一坐标系(北东地)。
3.3 车体坐标系
车体坐标系原点在载体质量中心与载体固链，x轴沿载体轴指向右，y轴指向前，z轴和xy满足右手坐标法则指天，又称为右-前-上（r-f-u）坐标系
3.4 激光雷达坐标系
和选用雷达类型及安装方式有关，一般来说原点位于多线束旋转轴的交点处，z轴沿着轴线向上，其测量的点坐标是在激光雷达坐标系下的三维坐标。雷达与载体固链，通过坐标系外参和车体姿态可以得到激光点的世界坐标系。
3.5 IMU坐标系
IMU坐标系的坐标原点在陀螺仪和加速度计的坐标原点，xyz三个轴方向分别与陀螺仪和加速度计的对应轴向平行。在解算惯性导航系统中IMU与车体固链，因此在不考虑安装误差角的情况下，载体坐标系也即为IMU坐标系。
3.6 相机坐标系
以自己的光心为原点，xy一般由相平面决定，x朝右，y轴朝下建立一个局部坐标系，一般与载体固链，通过外参进行刚性变化转换。
3.7 什么是右手坐标系
右手系(right-hand system)是在空间中规定直角坐标系的方法之一，两种定义方式:
a. 把右手放在原点的位置，使大姆指，食指和中指互成直角，把大姆指指向x轴的正方向，食指指向y轴的正方向时，中指所指的方向就是z轴的正方向。
b. 如果当右手(左手)的大拇指指向第一个坐标轴(x轴)的正向，而其余手指以第二个轴(y轴)绕第一轴转动的方向握紧，就与第三个轴(z轴)重合，与之相反则为左手系。
4. 坐标系之间的转换
4.1 地学概念上的坐标转换
坐标系变换就是在相同空间点在不同椭球体下的不同坐标表达形式的数值换算，主要分为三种：
大地坐标系与空间直角坐标系的相互转换(经纬度转ECEF)。
空间直角坐标系与站心坐标系的转换(ECEF转工程)。
大地坐标系与平面坐标系的转换(经纬度转投影坐标)
4.1.1 相同基准面下的变化-经纬度转笛卡尔坐标公式
相同基准下，将大地坐标系转换为空间直角坐标系的公式为
4.1.2 不同椭球体间的变化-布尔沙七参数模型
需要7个参数
三个坐标平移量（△X，△Y，△Z），即两个空间坐标系的坐标原点之间坐标差值。
三个坐标轴的旋转角度（△α，△β，△γ），通过按顺序旋转三个坐标轴指定角度，可以使两个空间直角坐标系的XYZ轴重合在一起。
尺度因子m，即两个空间坐标系内的同一段直线的长度比值，通常m值等于1
 
4.2 三维空间变换相关的一些概念
4.2.1 欧拉角/欧拉旋转
旋转步骤：
物体绕全局的z轴旋转α角。
继续绕自己的X轴（也就是图中的N轴）旋转β角。
最后绕自己的Z轴旋转γ角。
详细介绍：
https://www.matongxue.com/madocs/442.html
4.2.2 万向节死锁
沿着机身右方轴（X）进行旋转，称为Pitch 俯仰。
沿着机头上方轴（Y）进行旋转，称为Yaw 偏航。
沿着机头前方轴（Z）进行旋转，称为Roll 桶滚。
详细介绍: 
https://blog.csdn.net/AndrewFan/article/details/60981437#
 
4.2.3 旋转矩阵
任何维的旋转可以表述为向量与合适尺寸的方阵的乘积，最终一个旋转等价于在另一个不同坐标系下对点位置的重新表述。
推导过程：
https://blog.csdn.net/TOM_00001/article/details/62054572
 
4.2.4 旋转向量
向量旋转公式最早由 Rodrigues 提出，用一个三维向量来表示三维旋转变换，该向量的方向是旋转轴，其模则是旋转角度，设旋转向量的单位向量为 r，模为θ，三维点p 在旋转向量 r 的作用下变换至 p′
 
4.2.5 四元数
四元数优势：
解决万向节死锁（Gimbal Lock）问题。
仅需存储4个浮点数，相比矩阵更加轻量。
四元数无论是求逆、串联等操作相比矩阵更加高效。
相关资料
四元数与三维旋转：https://krasjet.github.io/quaternion/quaternion.pdf
理解四元数：
https://www.qiujiawei.com/understanding-quaternions/
四元数的可视化：
https://www.bilibili.com/video/av33385105
5. 坐标系转换关系
6.关于坐标系的一些周边
6.1 EPSG 欧洲石油测绘组织
European Petroleum Survey Group:成立于1986年，它负责维护并发布坐标参考系统的数据集参数，以及坐标转换描述，该数据集被广泛接受并使用，通过Web发布平台进行分发。
SRID:OGC标准中空间参考系统的唯一ID， https://spatialreference.org/
 
6.2 WGS 1984 Web Mercator
EPSG:3785 EPSG在2008给Web Mercator 设立的WKID，但是这个坐标系的基准面是正圆球，不是WGS 1984，存在了一段时间后被弃用。
EPSG:3857 EPSG为Web Wercator 最终设立的WKID，也就是现在我们常用的Web地图的坐标系，并且给定官方命名WGS 84 / Pseudo-Mercator
OPENLAYER:900913 Web Mercator已经成为Web地图领域的事实标准，尽管这个坐标系由于精度问题一度得不到官方认证，Google为Web Mercator 任性地制定了这个ID。
 
6.3 ProJ.4
Proj.4是开源GIS最著名的地图投影库，许多开源软件的投影都直接使用了Proj.4的库文件。该项目遵循MIT license，用C语言编写，由USGS的Gerald I.Evenden在1980年代创立并一直维护到退休，目前有C、Java 、Python、JS等多语言版本维护。功能主要有经纬度坐标与地理坐标的转换，坐标系的转换，包括基准变换等。
7. 参考资料 
无人驾驶中的坐标系
https://zhuanlan.zhihu.com/p/59743409
空间坐标与投影系统
https://cveo.github.io/2018/07/26/coordinate-projection/
如何理解3D动画中的欧拉角以及死锁 https://www.matongxue.com/madocs/442.html
如何形象地理解四元数
https://www.zhihu.com/question/
刚体在三维空间的旋转
https://blog.csdn.net/MulinB/article/details/51227597

                

                    
高精地图价格大战一触即发？ 


4月11日，高德地图在北京发布“高精宣言”，表示将以成本价格向合作伙伴提供标准化高精地图，平均每辆车年费不超过100元。 


高德此次升级的全要素高精地图，数据维度涵盖高精道路模型、高精车道模型与高精定位模型三大类的67项具体要素，能够满足L3级别自动驾驶的需要。 


高德此次升级的全要素高精地图，数据维度涵盖高精道路模型、高精车道模型与高精定位模型三大类的67项具体要素，能够满足L3级别自动驾驶的需要。 


值得注意的是，为什么高德发布的高精地图仅是L3？ 


对此，高德地图汽车事业部副总经理刘浩表示，“在所有的谈过的汽车合作伙伴中，有超过90%的人在谈L3，虽然目前它还存在一些争议，但我们不能跨过L3直接去谈L4、L5，而实际上L4、L5在中国很难落地。” 


商业模式：每年每辆车100块钱的成本价格 

作为加速自动驾驶商业化进程的重要一环，高德宣布将以每年不超过100块钱的价格来推广高德精准地图在自动化驾驶方面的应用，并保证一年有4次更新。 


同时，随着后续搭载辅助驾驶、自动驾驶功能车型规模的不断增加，高精地图成本下降的红利也将完全回馈给合作伙伴。“以前我们报过价的合作伙伴，如有高于这个价格，我们会重新报价。”刘浩表示。 


高德称这100块钱仅是他们的成本价格，主要用于信息采集、质量检测、运营维护等方面。刘浩表示，“高精地图不应是获利的工具，而应是行业发展共建共享的基础设施。”他还表示，在已有的合作客户中，高德没有收到任何一起负面的反馈。 


此外，阿里生态的物流配送、车路协同、城市大脑等业务，都为高德的高精地图研发提供了重要的落地场景支撑。高德地图高精地图事业部副总经理徐强表示，在此基础上，高德得以在高精地图领域积累大量的实际经验，从而不断降低高精地图的采集和更新成本。 


那么，每年每辆车100块钱的成本价格是什么水平？ 


据雷锋网了解，目前图商向车厂提供的高精地图通常都在500元-700元左右。而高德要以近乎友商10%的价格提供高精地图。 


对此，高德地图汽车事业部副总经理江睿告诉雷锋网新智驾，高德不希望高精地图成为少数拥有测绘资质的企业获利的工具，而要让高精地图成为推动行业发展共建共享的基础设施。 


其实，此前高德就透露出高德的高精地图技术发展将经历三个阶段。 


第一阶段的关键词是高精数据，其核心是建立能够满足商业化需求，实现高精地图数据采集和更新的流水线。 


第二阶段的关键词是融合定位，重点是利用高精地图数据及环境信息，实现基于差分和高精惯导、航位推算等手段的高精绝对定位能力，以及基于视觉识别、点云匹配等手段的高精相对定位能力。而高德与千寻的合作，就是实现融合定位的关键一步。 


第三阶段的关键词是动态信息，重点是在实现了精准定位的基础上，为自动驾驶提供动态、实时的数据服务，比如动态交通信息、智慧红绿灯等交通设施信息、施工等临时或突发信息等。基于这些动态信息，高德的云端交通大脑不仅能实现不同交通参与者的全局最优调度，更能为每个自动驾驶用户带来更舒适、安全的乘坐体验。 


但是，当高德说高精地图成本是100元时，市场也将面临两个问题： 


高德为什么能把成本降到百元？ 

按照成本价提供高精地图，高德如何在该模式支撑业务发展以及盈利？ 

在高德地图高精地图事业部副总经理徐强看来，高德希望以成本价支持车厂尽快落地自动驾驶场景，这样会有助于高德提升数据生产模式，毕竟随着自动驾驶技术的普及会产生大量数据。 


也就是说，高精地图的商业应用模式取决于场景的选择。阿里生态的物流配送、车路协同、城市大脑等业务，都为高德的高精地图研发提供了重要的落地场景支撑，从而不断降低高精地图的采集和更新成本。 


此外，刘浩认为目前已经到了L3自动驾驶商业化的关键时期。 


根据各家车企的战略规划，2020-2022年将会有大批L3自动驾驶汽车正式商业化量产，而此前的两年则是最为关键的时期。 


如果高精地图成为企业获利的工具，必然导致如果自动驾驶的整体价格居高不下，最终结果将是用户难以承受，而延缓整个自动驾驶行业的发展步伐。 


高精地图价格大战？ 

早在2016年，高德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，助力自动驾驶商业化落地。 


去年9月，高德宣布与吉利在高精地图领域展开全面合作，高精地图商业化再下一城。 


江睿透露，“截至目前，高德已与近30家客户展开高精地图相关合作，超过100个项目正在稳步推进。”高德正在积极探索将动态交通大数据方面的能力优势与高精地图深度融合，推进自动驾驶的发展。 


但是，高精地图是自动驾驶不可缺少的配件和服务。在通往全自动驾驶的路上需要解决的问题仍然很多。 


例如，如何降低成本，让用户愿意买单；技术成熟度能否与市场需求匹配，解决用户痛点；如何完成验证，至今没有一家车企或科技公司可以让一辆自动驾驶汽车在真实道路上跑完300万公里，这需要大量的时间和成本。 


不过，据雷锋网(公众号：雷锋网)了解，主机厂客户对高精地图的质量要求极高，而低成本众包的方案在这一方面仍然是个挑战。例如纯摄像头单一采集方案对采集例如坡度、横坡、准确的曲率、应付遮挡等可能还需要更多考验才能获得业界的广泛认可。 


其次，不同的自动驾驶方案可能需要不同的更新频率，众包无论在需求还是在实现上都需要进一步考量。 


高德方面举例道，目前高德支持菜鸟平台上每日过亿包裹的智慧物流配送，为菜鸟提供了包括高精度地图在内的诸多服务。未来，菜鸟平台上每天将实现10亿包裹的运转量，其中包括倚赖高精地图服务的无人物流，成为高德高精地图重要的商业应用场景。 


同时，如果能通过降低高精地图服务价格，来推动自动驾驶车辆普及，降低自动驾驶车辆的使用成本，这样也会间接降低菜鸟平台的物流成本，对整个阿里集团来说也是一笔不小的收入。 


虽然按照高德方面的说法，丰富的商业落地场景给高德带来了独特的竞争优势。 


但是，高德此次这份宣言，不仅仅是向高精地图，以及自动驾驶行业投下了一枚重磅炸弹，更是让从业者思考到底什么才是真正可行的自动驾驶商业模式。 


这或许意味着，影响自动驾驶的高精地图价格大战即将发生。 



        
        
                
    

                    
高精地图价格大战一触即发？ 


4月11日，高德地图在北京发布“高精宣言”，表示将以成本价格向合作伙伴提供标准化高精地图，平均每辆车年费不超过100元。 


高德此次升级的全要素高精地图，数据维度涵盖高精道路模型、高精车道模型与高精定位模型三大类的67项具体要素，能够满足L3级别自动驾驶的需要。 


高德此次升级的全要素高精地图，数据维度涵盖高精道路模型、高精车道模型与高精定位模型三大类的67项具体要素，能够满足L3级别自动驾驶的需要。 


值得注意的是，为什么高德发布的高精地图仅是L3？ 


对此，高德地图汽车事业部副总经理刘浩表示，“在所有的谈过的汽车合作伙伴中，有超过90%的人在谈L3，虽然目前它还存在一些争议，但我们不能跨过L3直接去谈L4、L5，而实际上L4、L5在中国很难落地。” 


商业模式：每年每辆车100块钱的成本价格 

作为加速自动驾驶商业化进程的重要一环，高德宣布将以每年不超过100块钱的价格来推广高德精准地图在自动化驾驶方面的应用，并保证一年有4次更新。 


同时，随着后续搭载辅助驾驶、自动驾驶功能车型规模的不断增加，高精地图成本下降的红利也将完全回馈给合作伙伴。“以前我们报过价的合作伙伴，如有高于这个价格，我们会重新报价。”刘浩表示。 


高德称这100块钱仅是他们的成本价格，主要用于信息采集、质量检测、运营维护等方面。刘浩表示，“高精地图不应是获利的工具，而应是行业发展共建共享的基础设施。”他还表示，在已有的合作客户中，高德没有收到任何一起负面的反馈。 


此外，阿里生态的物流配送、车路协同、城市大脑等业务，都为高德的高精地图研发提供了重要的落地场景支撑。高德地图高精地图事业部副总经理徐强表示，在此基础上，高德得以在高精地图领域积累大量的实际经验，从而不断降低高精地图的采集和更新成本。 


那么，每年每辆车100块钱的成本价格是什么水平？ 


据雷锋网了解，目前图商向车厂提供的高精地图通常都在500元-700元左右。而高德要以近乎友商10%的价格提供高精地图。 


对此，高德地图汽车事业部副总经理江睿告诉雷锋网新智驾，高德不希望高精地图成为少数拥有测绘资质的企业获利的工具，而要让高精地图成为推动行业发展共建共享的基础设施。 


其实，此前高德就透露出高德的高精地图技术发展将经历三个阶段。 


第一阶段的关键词是高精数据，其核心是建立能够满足商业化需求，实现高精地图数据采集和更新的流水线。 


第二阶段的关键词是融合定位，重点是利用高精地图数据及环境信息，实现基于差分和高精惯导、航位推算等手段的高精绝对定位能力，以及基于视觉识别、点云匹配等手段的高精相对定位能力。而高德与千寻的合作，就是实现融合定位的关键一步。 


第三阶段的关键词是动态信息，重点是在实现了精准定位的基础上，为自动驾驶提供动态、实时的数据服务，比如动态交通信息、智慧红绿灯等交通设施信息、施工等临时或突发信息等。基于这些动态信息，高德的云端交通大脑不仅能实现不同交通参与者的全局最优调度，更能为每个自动驾驶用户带来更舒适、安全的乘坐体验。 


但是，当高德说高精地图成本是100元时，市场也将面临两个问题： 


高德为什么能把成本降到百元？ 

按照成本价提供高精地图，高德如何在该模式支撑业务发展以及盈利？ 

在高德地图高精地图事业部副总经理徐强看来，高德希望以成本价支持车厂尽快落地自动驾驶场景，这样会有助于高德提升数据生产模式，毕竟随着自动驾驶技术的普及会产生大量数据。 


也就是说，高精地图的商业应用模式取决于场景的选择。阿里生态的物流配送、车路协同、城市大脑等业务，都为高德的高精地图研发提供了重要的落地场景支撑，从而不断降低高精地图的采集和更新成本。 


此外，刘浩认为目前已经到了L3自动驾驶商业化的关键时期。 


根据各家车企的战略规划，2020-2022年将会有大批L3自动驾驶汽车正式商业化量产，而此前的两年则是最为关键的时期。 


如果高精地图成为企业获利的工具，必然导致如果自动驾驶的整体价格居高不下，最终结果将是用户难以承受，而延缓整个自动驾驶行业的发展步伐。 


高精地图价格大战？ 

早在2016年，高德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，助力自动驾驶商业化落地。 


去年9月，高德宣布与吉利在高精地图领域展开全面合作，高精地图商业化再下一城。 


江睿透露，“截至目前，高德已与近30家客户展开高精地图相关合作，超过100个项目正在稳步推进。”高德正在积极探索将动态交通大数据方面的能力优势与高精地图深度融合，推进自动驾驶的发展。 


但是，高精地图是自动驾驶不可缺少的配件和服务。在通往全自动驾驶的路上需要解决的问题仍然很多。 


例如，如何降低成本，让用户愿意买单；技术成熟度能否与市场需求匹配，解决用户痛点；如何完成验证，至今没有一家车企或科技公司可以让一辆自动驾驶汽车在真实道路上跑完300万公里，这需要大量的时间和成本。 


不过，据雷锋网(公众号：雷锋网)了解，主机厂客户对高精地图的质量要求极高，而低成本众包的方案在这一方面仍然是个挑战。例如纯摄像头单一采集方案对采集例如坡度、横坡、准确的曲率、应付遮挡等可能还需要更多考验才能获得业界的广泛认可。 


其次，不同的自动驾驶方案可能需要不同的更新频率，众包无论在需求还是在实现上都需要进一步考量。 


高德方面举例道，目前高德支持菜鸟平台上每日过亿包裹的智慧物流配送，为菜鸟提供了包括高精度地图在内的诸多服务。未来，菜鸟平台上每天将实现10亿包裹的运转量，其中包括倚赖高精地图服务的无人物流，成为高德高精地图重要的商业应用场景。 


同时，如果能通过降低高精地图服务价格，来推动自动驾驶车辆普及，降低自动驾驶车辆的使用成本，这样也会间接降低菜鸟平台的物流成本，对整个阿里集团来说也是一笔不小的收入。 


虽然按照高德方面的说法，丰富的商业落地场景给高德带来了独特的竞争优势。 


但是，高德此次这份宣言，不仅仅是向高精地图，以及自动驾驶行业投下了一枚重磅炸弹，更是让从业者思考到底什么才是真正可行的自动驾驶商业模式。 


这或许意味着，影响自动驾驶的高精地图价格大战即将发生。