自动驾驶:高精地图解析

最近国内L3级自动驾驶正迎来规模化落地潮，北汽极狐、长安深蓝等多款车型相继获批上路，多地高速与城市道路试点运营稳步推进。

随着高阶智驾从测试场逐步走向日常通勤场景，高精度地图已然成为L3级自动驾驶合法落地的底层基石。

今天重点解读 高精地图。

高精地图基本介绍

高精地图核心定义

高精地图，全称高精度地图，是专为自动驾驶系统设计的三维结构化数字地理信息产品，并非普通导航地图的“升级版”，而是一套面向机器感知、决策与控制的专用地理信息数据库。

高精地图的核心定位是为自动驾驶车辆提供高精度、高可靠、高鲜度的道路环境信息，填补车载传感器的感知盲区，是L3级及以上自动驾驶领域不可或缺的核心技术支撑。

高精地图与普通导航地图的差异

很多人易将高精地图与手机常用的导航地图混淆，误以为前者只是后者的精度升级版，实则二者有本质区别，设计初衷、服务对象和核心功能截然不同。

1）服务对象不同：人vs机器

普通导航地图服务于人类驾驶员，核心是提供路径指引，呈现人类易识别的简化信息，无需精细细节，驾驶员可自行补充观察。高精地图则服务于自动驾驶系统，核心是提供精准全面的结构化道路数据，便于机器快速读取决策。

2）精度标准不同：米级vs厘米级

这是二者最直观的差异：普通导航地图为米级精度，误差5-10米，足以满足人类驾驶员需求，可通过视觉修正偏差；高精地图则需达到厘米级精度，避免哪怕1米偏差引发安全事故，保障车辆精准定位。

3）内容侧重不同：导航指引vs环境感知

普通导航地图侧重道路骨架与导航指引，重点呈现“从A到B的路线”，简化或省略车道细节等信息；高精地图则全维度呈现道路环境，重点说明“道路是什么样的”，涵盖车道参数、交通标志坐标等，为自动驾驶系统提供核心支撑。

4）更新模式不同：被动更新vs主动高频更新

普通导航地图以被动更新为主，周期1-3个月，仅更新重大变化。高精地图采用主动高频更新模式，结合多渠道采集与AI技术，确保地图信息与实际道路同步，规避信息滞后的安全隐患。

目前，众包更新是高精地图更新的确定方向。它是以大规模量产乘用车为采集终端，利用车载传感器实时采集道路环境数据，经云端AI自动化处理，实现高精地图低成本、高频次、广覆盖的实时更新模式。

高精地图的核心数据构成与分级

1）核心数据构成

高精地图的数据主要分为三大层面，相互补充，为自动驾驶系统提供全方位道路环境信息支撑。

首先是静态数据层，它是数据量最大、最基础的环节，记录了道路中长期不变元素，包括道路几何、附属设施、交通控制设施等数据，精度要求最高，需专业采集与严格校验，是精准定位的核心基础。

其次是动态数据层，记录了道路动态变化元素，包括实时交通流、临时交通事件、交通信号状态等，核心要求是实时性，需多渠道实时采集更新，支撑车辆实时决策。

另外，元数据层记录了地图自身信息，包括精度、更新时间、版本号、合规信息等，保障地图可靠性与合规性，为地图更新管理提供依据。

2）高精地图分级

低级别高精地图适配L2级辅助驾驶，精度处于厘米级下限，以核心道路几何数据和基础交通标志为主，支撑基础辅助驾驶功能，无需复杂语义与高频更新。

中级别高精地图适配L3级别的有条件自动驾驶场景，精度在±5厘米内，涵盖完整道路几何、语义及基础动态数据，支撑高速等特定场景自动驾驶，具备基础高频更新能力。

高级别高精地图适配L4级及以上自动驾驶，精度±2厘米内，涵盖全场景数据，支撑全场景自动驾驶，具备分钟级甚至秒级更新能力。

每天更多热点赛道（AI算力、半导体、机器人、商业航天等）会发布在行业情报站，包含原创的 图文+视频+报告，欢迎加入（每日1v1推送）。  👉🏻产品说明

点击预览捷哥的行业情报站

捷哥的行业宇宙

《图解100个产业链》作者

《图解100个商业模式》作者

高精地图核心技术

高精地图的制作与更新，离不开多项核心技术的支撑，其中最关键的技术主要包括三项，分别支撑数据采集、语义提取与高频更新。

高精度采集技术

高精度采集技术的核心是激光雷达与RTK-GNSS的融合应用。

激光雷达能够精准捕捉道路元素的三维坐标，分辨率高、抗干扰能力强，是高精地图采集的核心设备；RTK-GNSS能够实现厘米级的实时定位，确保采集数据的空间坐标准确无误，结合IMU能够弥补卫星信号中断时的定位空白，保障采集过程的连续性。

AI语义提取技术

AI语义提取技术的核心是深度学习算法的应用。通过训练专门的AI模型，让机器能够自动识别点云数据与影像数据中的道路元素，实现车道线、交通标志、护栏等语义信息的自动提取与标注，大幅提升语义提取的效率。

高频更新技术

高频更新技术，核心是差分更新与多源数据融合技术。差分更新技术能够只更新道路变化的部分，无需更新整个地图，大幅降低更新的带宽与算力消耗，实现快速更新。

多源数据融合技术则能够整合专业采集、路侧感知、车载上报等多渠道的数据，快速识别道路变化，确保更新的及时性与全面性。

高精地图市场规模

根据贝哲斯咨询的报告数据，全球自动驾驶高精度定位市场规模不断扩大，未来几年将保持高速增长。预计2025年全球自动驾驶高精度定位市场规模约为150亿美元。

（图片来源：新浪财经，数据日期：2025-2）

国内市场方面，参考AI车库、中商情报网数据，高精地图在智能驾驶领域具有不可替代性，2024年中国高精地图市场规模达到50亿元左右。中商情报网预测2025年中国高精地图市场规模达65亿元。

（数据日期：2025-12）

高精地图行业核心痛点

成本居高不下，规模化推广受阻

高精地图的采集、制作及更新成本极高，专业设备投入、数据处理、合规校验等环节成本不菲，高频更新更需持续投入人力物力，导致其应用范围受限，难以规模化推广，也增加了自动驾驶车辆制造成本。

合规门槛较高，数据安全压力大

作为地理信息产品，高精地图受严格监管，企业需具备相应测绘资质，数据需进行涉密处理；同时，数据采集范围扩大带来隐私保护压力，如何平衡数据安全与高效利用成为重要挑战。

更新效率与地图鲜度难以平衡

自动驾驶对地图鲜度要求其实是非常高的。但道路环境变化频繁，高频更新会大幅增加带宽、算力及成本，如何在保证地图鲜度的同时控制资源消耗，实现二者平衡，是行业亟待解决的难题。

高精地图行业代表性企业

第一梯队（全球头部，商业化成熟、份额领先）

HERE（荷兰）：德系车企控股，全球高精地图龙头，提供厘米级实时地图与车路云一体化方案。

TomTom（荷兰）：全球首批商用高精地图厂商，主打 Orbis Lane Model，服务全球主流车企。

百度（中国）：Apollo 生态主导，AI 大模型驱动制图，国内 NOA 地图市占第一，覆盖 360 + 城。

四维图新（中国）：甲级测绘资质，全栈高精地图能力，车路云一体化方案获头部车企认可。

高德（中国）：视觉众源感知领先，自动化制图高效，高动态导航覆盖广，ADAS 地图渗透率高。

第二梯队（区域 / 技术领先，快速扩张）

华为（中国）：ADS 3.0 融合高精与众包，动态层实时更新，车路云一体化方案落地能力强。

腾讯（中国）：地图 + AI 融合，开放平台完善，NOA 地图市占国内第二，适配多场景智驾。

Waymo（美国）：谷歌旗下，3D 高精地图技术顶尖，仅内部自用，支撑 L4 自动驾驶车队。

Momenta（苏州）：深度学习自动标注，众包更新高效，高阶自动驾驶方案获多家车企青睐。

CivilMaps（美国）：点云压缩技术突出，轻量级高精地图，适配车端低延迟实时处理。

易图通（中国）：老牌图商，甲级资质，高精地图覆盖广，商用车与 Robotaxi 领域优势明显。

第三梯队（技术特色 / 细分领先，规模待扩）

宽凳科技（中国）：激光雷达采集技术深厚，众包更新模式创新，覆盖范围快速扩展。

中海庭（中国）：上汽背景，专注车规级高精地图，服务上汽系及头部新势力车企。

晶众（中国）：江铃 / 东风 / 上汽投资，聚焦商用车高精地图，重卡领域渗透率高。

DeepMotion（中国）：AI 驱动动态高精地图，轻量级方案，适配城市 NOA 与 Robotaxi。

航天宏图（中国）：卫星遥感 + 地图融合，时空大数据能力强，侧重智慧城市与智驾场景。

（公开资料整理，行业研究分享，勿做投资建议）

每天更多热点赛道（AI算力、半导体、机器人、商业航天、固态电池等）会发布在行业情报站，包含 图文+视频+报告，欢迎加入。  👉🏻产品说明

（END）

 - 作者介绍 -

联系方式：jaydata888

捷哥的行业宇宙

《图解100个产业链》作者

《图解100个商业模式》作者