21 世纪初，两场战争泥潭的美国，怀着无比迫切心态推进无人驾驶车辆的研发，但军方资助项目造的车笨重、缓慢且不智能，令失所望。
此后，DARPA（美国高级研究计划局）另辟蹊径，于 2004 年 -2007 年举办三场金为 100 万美元的无人驾驶挑战赛。其中，2005 年的挑战赛成为汽车机器人发展史上的临界点，五辆无人驾驶汽车使用人工识别系统，成功完成挑战赛。夺得冠军的斯坦福团队，基于激光雷达、相机和毫米波雷达构建点云地图——这是高精地图的缘起。
src=图：斯坦福大学 AI 实验室负责人及参赛团队队长 Sebastian Thrun，来源：网络
高精地图从字面上对应 标准地图 —— SD Map（Standard Definition map），业界一般把后者叫做车机地图，它是地图的汽车版。两者最大的区别在于，HD Map 是给计算机看的，SD Map 是给人看的。
抛弃定义的细微差异，我们看到随着 DARPA 挑战赛的成功举办，此后十多年高精地图获得了加速度发展，标志性事件包括：
◆ 2016 年 Mobileye 推出包含高精地图功能（路书 Roadbook）的 REM 系统，打算用 AI 为自动驾驶做众包高精地图（目前效果一般）。
◆ 2022 年百度地图整体并入百度 IDG（智能驾驶事业群组），其 C 端用户规模和 一张图 能力将为后者两大核心业务—— Apollo 汽车智能化解决方案和 ACE 智能交通解决方案——带来极大的协同效应和产业势能。
时至今日，我们认为新能源车和自动驾驶发展大超预期的势能、以及加快的政策，让高精地图处于爆发的前夜。
首先从技术层面看，高精地图能为自动驾驶提供补充、地图围栏（划定可驾驶区域）、辅助控制（坡度、曲率和横坡）、超视距规划和交通标牌辅助识别等支撑，可以让自动驾驶的安全性大幅提高。而安全，可以说是自动驾驶的第一性原则，所以我们认为高精地图是 L3 及以上级别自动驾驶的必选项。
再补充一组数据，特斯拉以及被市场视作其模仿者的小鹏汽车，自动驾驶进入匝道的成功率分别为 30% 和 80%，高精地图是两者自动驾驶方案核心差异之一，特斯拉未配备，而小鹏有配备。
明晰高精地图对于 L3 及以上级别自动驾驶的重要性之后，我们再来看新能源车和自动驾驶当前的渗透率。
2021 年，我国新能源乘用车销售 331.2 万辆，yoy（同比增长率）+181%。与此同时，全年新能源车渗透率达 15.7%，其中 12 月的渗透率为 21.3%。
这是什么概念呢？你知道吗，2020 年 11 月初，国办印发《新能源汽车产业发展规划 ( 2021－2035 年 ) 》提出 2025 年实现新能源车渗透率 20% 左右。也就是说，现实情况是新能源车渗透率提前 4 年达成目标。市场的火爆让整个产业都始料未及，上游的锂也因此供不应求涨到天上，这对车厂来说真是幸福的烦恼。
新能源车销售火爆，作为核心卖点之一的自动驾驶技术也快速应用。据国泰君安研究，截止 2022Q1, 主要车厂（蔚来、小鹏、理想、长城、比亚迪、吉利等）基本实现 L2 级别自动驾驶功能，正加速准 L3 级别自动驾驶功能的落地。
src=图：车厂自动驾驶进度（标识代表已量产，绿色代表部分量产、蓝色代表正规划实现量产），来源：国泰君安
与此同时，我们看到全球自动驾驶政策正加速，为 L3 及以上级别自动驾驶技术的落地铺路，具体而言：
2021 年 5 月联邦议院通过了《自动驾驶法》草案，自 2022 年开始允许无人驾驶汽车（L4 级）在公共道路上的指定区域内行驶。
2022 年 4 月，英国运输部修改《公路法》，允许司机在无人驾驶模式下看电视和电影等，此时汽车需保持单一车道且时速低于 60 公里。此外，保险公司将对无人驾驶汽车的事故承担经济责任。
2022 年 3 月 NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）发布 最终规则 ，取消对无人驾驶系统和车辆的多项常规控制要求，并允许车厂在规划公布 180 天后制造并部署无方向盘的汽车。
2022 年 4 月中国发放无人化载人示范应用通知书，也就是允许方向盘后无人，百度是首批获准企业（旗下萝卜快跑无人化驾驶出行服务）。5 月，深圳 2022 年度立法计划正式印发，其中《深圳智能网联汽车管理条例》通过三审有望年内出台，其为具备 L3 及以上级别自动驾驶车型上路扫清障碍。
从辅助驾驶（ADAS）到 L3 及以上高级别自动驾驶切换、从人类驾驶到计算机驾驶切换的时刻，高精地图实质上已处于爆发的临界点。
3）Tier1 供应商，Mobileye、NVIDIA、地平线）车厂，小鹏、蔚来、吉利（亿咖通）、上汽（中海庭）等。
从审图号（拿到电子地图制作甲级测绘资质才能制图，制图之后通过自然资源部的审批拿到审图号才能商用）的公示情况可以看到，大图商及车厂（主要是投资并购的公司）在不惜余力的上项目。自然资源部网站上搜索 高级辅助驾驶 ，2018 年 -2022 年 6 月相关审图号数量分别为 2 个、5 个、24 个、33 个和 14 个，从 2020 年开始直线飙升。
src=图：高精地图审图号，来源：自然资源部网站从时间轴推测，2020 年飙升的审图号实际上的制图时间可能要往前推一至两年，也就是说 2018-2019 年主要玩家就在加速投入，它们看中了什么？大概率是高精地图行业广阔的前景，毕竟永不眠。
有一种声音认为，高精地图虽然处于爆发临界点，但这行业只是一个小市场，容不下太多的资金。因为据华经产业研究院数据，2020 年高精地图市场规模 40 亿左右，而 2019 年一家头部券商曾推测中国高精地图未来市场天花板为 300 亿元，7 倍左右的空间。
我们认为以上预测过分保守，理由是其关键假设（1 是未来 3 亿汽车保有量，2 是单车价值 100 元）中的第二点非常不合适。100 元的单车价值是根据地图 2019 年确定的年服务费来的，而当时的高精地图处于什么阶段呢？
4）彼时地图为高精地图解决方案市场老二（第一是百度地图 29.3% 的市占率，2020 年百度地图保持第一，而地图的份额下滑至第四位）。
在那种全是成本、收入稀缺的财务状况下，地图 100 元的高精地图年费定价说是 半卖半送 也毫不为过。
从常识上看，一项创新的科技产品，低毛利率的硬件部分，在产品收入中所占的比例总是会随着规模效应的提升而降低；而高毛利率的软件部分，在产品收入中所占的比例总是会随着功能增加和技术突破带来的体验上升而提高。
L3 级别自动驾驶作为分水岭，高精地图从非必须但配置后用户体验明显提升到功能质变，其价值量会明显提升。仅就辅助驾驶阶段而言，以蔚来自动驾驶系统 NAD（NIOAutonomousDriving）为例，收费为每月 680 元，每年就是 8160 元，假设高精地图能分到 1/20，也就是 408 元，那么按未来 3 亿辆车的保有量算，高精地图的天花板就是 1224 亿元。
考虑到 L3 及以上自动驾驶价值量的提升，恐怕高精地图的天花板还至少得翻倍至 2500 亿左右，假如 2030 年达到这一天花板，则 CAGR（年化复合增长率）为 51%。毋庸置疑，很快高精地图将会成为一门超高景气度的大生意。
值得说明的是，受制于行业较高的资金门槛，以及 提前一步成烈士 （未等到行业爆发），创业公司普遍竞争力不强，罕有以身份留在主舞台上的初创公司。而主要的国外图商和 Tier1 芯片公司因地理数据安全的考虑进不来，部分 Tier1 和车厂的众包地图也因为精度原因，暂时没有太大的价值，所以中国高精地图市场在未来几年还是图商（以及收购了图商的车厂）的天下。
图商是当前高精地图行业的主要玩家，其通过自建车队采集数据制图是比较成熟的生产模式，单车成本在 100 万元以上，包含 INS 惯导、激光雷达、相机和激光扫描仪等设备。
这种数据收集和更新的模式在精度上没问题，主要考量的是成本。中国公路里程已达 528 万 km（高速 16 万 km，国省县 100 多万 km，其它 400 万 km），做到季度更新的线；按博世对自动驾驶时代永久静态数据按月更新的设想，这个设置得乘以 12，最终需要大量的车辆和人力（采集团队和数据标注 / 补缺团队）才能完成工作。
1、制图及与成本的性价比，简单来说就是谁能以低成本拿到更精确、更新鲜的数据，谁就将占据优势；
一张图 是指自动驾驶从 A 点到 B 点的过程中，标准地图会给出一条行车路线给自动驾驶系统。标准地图确定路线后，自动驾驶系统会根据静态 / 动态高精地图再规划一条更为精细的路径图，包括哪个地方并线，以多少车速行驶会一路绿灯，哪个地方需要出匝道等，哪个地方临时超视距应急反应等等，最终完成一次行程。
而所谓 真 · 一张图 ，是指自动驾驶应用在一张图上完成的同时，生产也实现一张图。传统的生产方式是分系立制作后再以道路相互关联的方式来进行不同精度级别——标准地图 ( SD Map ) 、车道级地图 ( LD Map ) 和高精地图 ( HD Map ) ——的地图数据生产，更新会造成数据先后不一致，影响应用体验，甚至是安全性；以及多套生产系统并存的重复投入。
百度地图今年三月首创 一体化地图数据解决方案 ，实现上述 3 种地图统一生产，大幅节约了成本，以及提高地图质量（解决不同精度等级的地图数据更新，带来的数据不一致问题）。
不仅如此，百度地图整体并入 IDG，其 C 端用户规模和 一张图 能力将为后者两大核心业务—— Apollo 汽车智能化解决方案和 ACE 智能交通解决方案——带来极大的协同效应和产业势能。Apollo 汽车智能化解决方案包含智驾、智图、智云和智舱，其中智图指的就是包括标准地图、高精地图和动态孪生地图的百度地图。ACE 智能交通解决方案中 车路云图 四大支柱亦包含百度地图。
src=图：Apollo 汽车智能化解决方案，来源：百度 IDG 路演 TTP具体而言，自动驾驶的生态有助于百度地图构建正反馈，拉开与竞争对手的差距。百度地图可输出国民级出行工具的流量入口和 一张图 能力作为重要的增长底座及核心成功要素，拉动萝卜快跑、apollo 汽车智能化解决方案和 ACE 智能交通解决方案的增长，商业化落地又直接创造现金流和数据，能让百度地图变得更好。
以上百度地图的正反馈逻辑，只有今天才讲得通，因为过去百度地图有部分业务是游离于 IDG（智能驾驶事业群）之外的，而本次百度地图整体装进汽车事业群，组织变革将其各项能力与集团禀赋捏成一个整体，则预示着自身新周期的。基于以上分析，我们制作了一张高精地图玩家竞争力分析的图片，如下所示。
src=图：高精地图玩家竞争力分析，来源：锦缎研究院面向未来，我们认为地图的商业模式将泛化，机器人化。
具体而言，以神经网络大脑和 AI 地图技术为底层，衍生出汽车型机器人，扫地机器人和 Robotaxi 等；四足动物型机器人，动力公司的机器狗等；人型机器人，英国科技公司 Engineered Arts 的产品 Ameca 等全场景生活及工作服务级机器人等商业模式。人工智能及大场景了高精地图的新篇章，未来天高任鸟飞。测试你前世死因
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