9月13日，由盖世汽车主办的2021第三届自动驾驶地图与定位大会隆重召开。本次大会旨在聚集汽车地图定位行业杰出的技术专家分享自动驾驶地图定位领域最新的应用情况、现实挑战、创新理念及未来技术趋势等。下面是易图通科技（北京）有限公司副总裁，自动驾驶产品研发中心总经理羊铖在此次大会上的发言。 
易图通科技（北京）有限公司副总裁，自动驾驶开发中心总经理 羊铖
大家下午好，我来自易图通，负责易图通自动驾驶产品和研发。首先我简单介绍一下易图通公司，易图通是国内最早的一批图商之一。我们从导航电子地图做到ADAS地图，并于五年前成立了自动驾驶部门，致力于提供高精地图和自动驾驶相关的数据、应用与服务。
今天有幸听了很多业界大咖从各个角度分享了地图与高精定位的内容，对于我个人来说获益匪浅。现在我从另一个角度分享一下关于高精地图在V2X方面的应用。
V2X是一个非常热的话题，说到V2X其实有非常多方面可以探讨，我们会讨论V2X通讯方式、比如C-V2X，也会讨论V2X各种应用方式、比如V2X、V2R、V2P等，也会讨论到V2X各种技术，包括路端RCU感知、车端OBU应用等等。今天我重点和大家讨论一下高精地图在V2X领域的应用方向。
自动驾驶究竟是会走单车智能路线？还是走车路协同路线？我个人认为：首先单车智能是毋庸置疑的，我们一定是需要一个非常聪明的车；但是在自动驾驶发展过程中，由于技术条件或其他限制，在这个过程中车路协同也变得越来越受到重视。特别是在中国有政府的大力支持、有产业界各家公司的投入，V2X路线可能是更适用于中国的自动驾驶发展路径。我个人认为V2X真正要落地，全球最快也只有中国能做到。
单车智能有其局限性，首先算力方面的局限性会带来一些安全问题。其次，单车智能在ODD方面受限较大，也就是自动驾驶功能只能在某些特定场景下开启或者达到一定的等级。再次，经济成本问题，如果要把单车智能做得非常好的话，在成本方面会有较大的压力。
而车路协同可以说是单车智能非常好的一个弥补，通过车路协同可以解决单车智能不能解决的问题。在环境感知方面可以协同，使得车辆获取比单车智能感知更多的信息；在控制执行环境也可以对车辆行为进行干预和补充；在计算决策环节也可以增加车与车，车与路之间的系统性决策。简单来说，车路协同可以给自动驾驶一个全局视角（上帝视角），对某些场景下的决策有非常大的帮助。人-车-路-云协同车联网新基建体系的建设，促进汽车和交通服务的新模式、新业态发展，最终的目的就是安全、高效、低成本、落地更快。
下面我想说一下高精地图在V2X中的作用。车路协同其实是一个非常复杂的体系（系统），从终端侧到路端边缘侧、云端再到最终的应用，是一个非常复杂、庞大的体系。我对高精地图在这个系统中的作用定义是“架起设备和应用之间的桥梁”。可以这么说，V2X应用有非常多方面，一旦涉及到非常精确的、比如说车道级应用，包括车道级的行为或者动态信息，如果没有高精定位以及高精地图，其实是很难与最终应用联系起来的。包括在云端V2X服务器，最终决策大脑，边缘侧服务器，也包括在终端上，其实都需要有这么一张高精地图来架起各个设备、感知结果及最终应用之间的桥梁。只有把高精地图应用在V2X系统中，这个应用才有意义，或者说需要精确定位的应用才能真正的用起来。
这是介绍自动驾驶和V2X结合的架构，这里简单说一下。从单车感知会通过传感器（摄像头、激光雷达）输入环境感知的信息，然后生成聚类和循迹模块，包括占位图的模块。另外通过V2X路侧感知到的信息，作为自动驾驶系统感知输入其中一个来源，在全局规划模块会叠合信息输入的结果，输出给局部规划模块，通过决策系统融合输出控制的结果用于自动驾驶车辆最终的控制。
V2X云控平台会提供行驶安全类的决策，包括通行效率类的决策、以及可视化的管理和其他的信息服务，把这些实时信息发送到路侧MEC设备和边缘计算平台，供车端包括导航的应用以及自动驾驶的应用，还会融入很多动态信息服务于V2X架构。
涉及到V2X在网联自动驾驶的典型应用场景，其中包括协同感知、协同决策、协同控制三个方面，针对不同场景会有不同应用方向。在开放场景一般路况，有超视距感知和盲区感知；在协同决策方面，有车辆状态、道路状态等；在协同控制方面，有协作自适应巡航、车道级管控等。应该说V2X是单车智能一个非常好的补充，提高了单车智能的感知能力、决策能力和控制能力，这都比单车智能做的更好。
涉及到单车和V2X感知优劣势分析，我为什么说这两种方式是互相补充的过程呢？因为单车也好，V2X也好，在感知方面其实各有优劣势。
从单车感知优势来讲：可以非常高频率的进行环境感知，在短距离内会有比较高的物体定位精度，而V2X最大优势就是超视距的感知；另外可以利用更多的数据源获取更多的信息，不仅是刚才说的传统意义上的传感器，V2X可以融合更多的感知信息源。
从劣势方面来看：单车感知距离有限，比较容易受到环境条件干扰，比如说雨雪天气会有遮挡影响等。再有就是传感器成本高，要做到高性能感知是需要高成本传感器的，V2X的劣势就是检测频率相对低一些，受通讯影响，可能会有丢失信息的情况，对于物体位置信息和聚类信息并不如单车做的这么准确。
我们从弯道案例来看：原始状态是没有任何提示的，大家在弯道上就可能出现超速甚至事故。现在在弯道上会有一些危险警告标识，告诉大家这边是急弯或者危险易发生区域，再进一步从标识牌进化到通过闪烁提醒驾驶者弯道情况。那么把V2X应用起来，还可以通过路侧RSU和车载OBU给到用户非常精细化、人性化的提示，甚至可以直接给自动驾驶车辆的决策系统信息输入。比如在靠近弯道边缘时提示紧急刹车，弯道建议用50km/h通过。如果车辆本身是特殊车辆，那么在重心高或者满载情况下还可以给到个性化的建议，比如行驶速度30km/h安全通过。V2X和地图结合以后，可以做到非常个性化、精细化的提示，不仅仅给到用户，甚至给到自动驾驶决策系统。如果需要精确到某一条车道，这就需要和高精地图，高精定位结合起来进行应用。
这里是另外一些例子，来说明V2X和高精地图结合起来，在特定的应用场景，特别是车道级应用场景可以给到自动驾驶车辆提供更好的决策输入。比如说禁止超车警告，可以通过V2X感知在不同车道上车辆的情况，给单车智能超车的决策机制。而由于车端有高精地图，在做决策的时候也可以做到车道级的决策行为。
现在展示的是2017年我们和华为在做的一个V2X结合高精地图实现红绿灯提示的案例。大家知道路口每个红绿灯控制的方向是不一样的，而每个人在通过这个路口时，关于直行和右转所关注信息也是不一样的，通过把高精地图信息发送到车辆，并根据车辆行进方向给予行驶速度建议。比如说到这个红灯还有20秒，建议按照20km/h的速度，到路口时就会变成绿灯顺利通过，这就是V2X结合高精地图非常好的案例。
这个例子是V2X场端智能结合，V2X在AVP方面的应用。现在AVP有单纯依靠单车智能的，也有单纯依靠场端智能的，而我们看好的是场端和车端结合的方案。简单来说，就是通过场端来获取全局的感知，另外做一些全局的规划，然后通过V2X和车端结合以实现AVP的功能。这样可以降低车端的开发和成本压力，另外也可以把场端的优势充分发挥出来。我们目前也在和一些停车场运营商在做这方面的尝试，看看怎么样才能寻找到一个场端改造成本不太高，且能降低车端的成本压力的方案。
综合来讲在所有的应用中，高精地图是一个桥梁，不管是场端应用，车端应用，或者场端车端结合应用，都需要高精地图把这些应用结合起来。
另外V2X也可以提供高精定位信息，今天上午有很多业内的伙伴做了高精定位相关的分享，不管是通过地基增强也好，还是通过PPP技术解决高精定位问题，其实V2X自然而然就可以解决这个问题，原理就是最简单的基站定位原理，路侧有很多RSU可以帮助做这个定位，这也是其中一个应用方向。
此外V2X路侧设备也可以作为高精地图更新来源。今天我们讨论的议题是高精地图与高精定位，而高精地图很关键的一点是怎么样解决地图更新的问题，在今天上午分享中大家提到了通过车辆众包更新，其实通过V2X路侧设备同样可以作为高精地图的更新来源，我们目前在做这方面的探索和尝试。它对于高精地图来说有一个很重要的图层，这些图层就需要用户行为和大数据，我们可以通过车端数据的积累来做这样的图层，同时通过V2X路侧设备同样可以做这个事。我认为无论是通过车端也好，通过路端也好，都可以做这事，我们也在做这方面的尝试。
V2X信息提供路径重规划功能，简单来说，V2X可以提供更加精准的全局规划的信息。易图通近两年也做了一些关于高精地图在V2X方面的项目应用，包括通过路侧球形摄像头毫米波雷达做路侧感知等。我们做的主要是高速公路的数字底座，包括电子围栏、提供高精定位服务、高精地图、最终可以应用于事件推送，应急联动，高速信息反馈设施，我们一直在尝试怎么样把高精地图和V2X应用更好的结合起来。
现在大家看到的是我们做过的具体项目应用，从数据采集到中间数据处理，我们提供一些能力的输出，最终提供二三维一体化综合展示服务，包括车道级信息的发布。
这里是我们做的一些产品，包括通过雷摄联动发现高速公路突发异常情况，通过V2X与高精地图的结合，给到车端用户一个车道级的信息提示，同时也包括云端大屏的管理。
最后我想概括介绍一下，我们易图通公司在做些什么、有哪些能力。首先我们能提供的产品服务分为三层，最下面是数据服务层：因为易图通是一家大数据服务商，所以数据服务是我们最核心的业务以及最核心的产品。这里面包括ADAS Map和HD Map，当然我们也会针对不同的应用场景对地图做进一步更加详细的划分。在软件服务层方面：公司可以提供地图引擎、提供EHP，主要用于地图盒子的应用场景，另外针对现在转向AD域控，我们也可以直接提供SDK，这样就可以更加灵活地、提供更符合OEM需求的地图引擎服务。我们还可以提供数据编译，包括NDS和Opendrive数据编译，提供高精定位服务，比如DR融合，多传感器融合。
在云端服务层：易图通高精地图生产线就是在云端做的、以便把地图的闭环打通，除此之外也在做车端的众包更新，我们的目的就是利用量产车辆上自动驾驶车辆已有的传感器来完成地图更新的闭环。
我们会在车端就把高精地图所需要的矢量数据进行提取，发送到云端以后再进行地图比对、优化、对齐等工作，最后通过地图生产线再下发给车端形成完整的闭环。
现在大家看到的是地图产品线矩阵，针对不同的自动驾驶等级，我们的产品线也相应有所区分，另外针对不同开放程度的应用场景，我们也做了产品线的划分。
我们认为短期内或者未来3-5年内，重点产品是L2+产品，就是目前的NOA类产品，在这个方面我们有HD Minus等产品来对应相关需求。
最后，也非常想借此机会感谢行业内的合作伙伴们。自动驾驶是一个非常复杂的产业链，没有哪一家公司能把整个产业链都覆盖完整。我们非常依赖于优秀的合作伙伴，包括今天参会的导远、地平线、美行等，在以往合作中我们合作的非常愉快，也希望今后我们能和在座的伙伴们有更多、更深入的合作，大家共同把自动驾驶这个产业做得更好。
今天我的分享就到这里，谢谢大家。