某地图经销商汽车事业群副总经理（以下简称不知名人士）认为，与传统地图多从地图经销商自身采集数据不同，高精地图的数据来自多方面（比如车企也可能会响应（将数据传输给显卡经销商），可以孵化出多种商业模式，等待企业去探索和探索。在高速场景下，很多企业的解决方案不仅消除了高精度地图的同时，还能实现高精度定位（取消高精度RTK），降低系统成本20%以上。

我们遇到的基本上没有人抱怨J3不能用作泊车停车系统，因为他们一般使用座舱域的GPU来渲染图像，将环视图像数据分割成两部分，然后全部传输去J3的路。另一个传输到座舱内的GPU。

1、华为高精地图招聘

特斯拉提到，他们利用了低精度地图中车道线的几何/拓扑关系、车道线的数量和宽度以及特殊车道属性等信息，并将这些信息与视觉感知的特征信息一起整合进行编码。生成车道线Dense World Tensor，并给予后续的Vector Lane模块。九章智家在近期的行业交流中也了解到，真正影响Mapless技术落地的最大难点是——的调控，大部分企业的调控方案都是基于高精度地图，没有任何间隙。

2、腾讯地图和高德地图哪个准确

此外，36氪的报道还提到，去除高精度地图意味着自动驾驶系统对车道线、可通行区域等的获取结果变得更差。比如车道线的准确度没有那么高，识别距离也变短了。因此，下游决策和控制环节必须具备掩盖感知误差的能力，这对决策和控制环节提出了更高的要求。高精度地图定位也是如此。无论是未来封闭道路上的高速辅助驾驶，还是城市道路上的辅助驾驶，拥有高精度地图和高精度定位，都将大大提高安全性和舒适性。

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腾讯高精地图产品总监顾晓峰和四维图新副总裁黄维源均认同这一观点。如此恐怖的实时视觉感知甚至带有一丝黑魔法的味道。如下图所示，这些道路连接拓扑并非来自地图。证据是，在观看实际视频时，随着车辆的未知角度和可视范围的变化，这些连接不是静态的而是不断微调的。

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不依赖高精度地图，纯视觉自动驾驶是非常困难的，但这就是人们的驾驶方式。因此，信奉至上原则的特斯拉FSD采用纯视觉、不依赖高精度地图（仍会使用标准精度拓扑图）的方案。

AI Day的分享比CVPR更详细。这里可以看到三个方面的改进： 1、最左边基于原始光子计数（Photon Count）的传感器图像作为模型输入，无需经过ISP等常见的图像预处理方法，根据特斯拉之前的分享，可以增强系统在弱光和低能见度条件下超越人眼的感知能力。