2019年​高精度地图行业研究报告

高精度地图含有大量道路矢量元素信息（车道线位置、类型、宽度等）以及车道周边的固定对象信息（交通信号灯、交通标志、障碍物、路边地标等），形成对路网精确的三维表征（厘米级精度），比如路面的几何结构、道路标示线的位置、周边道路环境的点云模型等。高精度地图在L3级别以上的辅助/自动驾驶承担着重要任务：1) 定位，将车载GPS、IMU、LiDAR或摄像头的数据和高精度地图数据进行匹配，从而确定车辆的位置；2) 了解路况，导航系统可以准确定位地形、物体和道路轮廓，从而引导车辆行驶；尤其在传感器受环境影响失灵的情况下（大雾、冰雹、大雨），高精度地图仍可全天候工作，可以提供自动驾驶所需信息；3）看的更远，帮助自动驾驶车辆对超出视野范围的路况进行处理。

高精度地图和传统地图的差异主要来源于使用者的不同。传统地图是供人使用的地图，而高精度地图是给计算机（自动驾驶）使用的地图。因此传统地图只需要包含道路、兴趣点（POI）等基本信息，精度大部分在米级，高精地图则要求更详细的道路和车道模型等来作为判断的依据，精度需要达到厘米级。由于人可以对突发事件和信息进行加工和处理，传统地图的服务性要求较低，更新频率也较低；与此相对的，计算机无法对不存在于先验模型的情况进行处理，因此要求较高的服务性和更新频率。传统地图主要用于导航、搜索和目视，高精度地图主要用于环境感知、定位、路径规划和车辆控制。传统地图属于信息娱乐系统，高精地图则属于车载安全系统。

高精度地图目前尚未有正式标准，业内现有六大事实基准。不同级别的自动驾驶对于高精度地图的精度、数据内容等的要求不同，但针对具体的应用，究竟需要什么样的高精度地图，业内还没有可供参考的正式标准。不同的图商之间也存在差异化。较为公认的事实标准包括相对精度、逻辑一致性、数据正确性、点云属性、存储方式以及元素完备性六个方面：

相对精度：不同于测绘中的基于绝对坐标（长时间观察取的平均值）建立的绝对精度，自动驾驶并不要求知道某个位置的经纬度，更多的是要求知道相对位置（如：车辆与建筑物的距离），因此衡量标准为相对精度。业内较统一的相对精度指标是在信号完全好的情况下，能够达到平面10厘米，高程20厘米的精度。但同样的，并无一致的官方标准，具体精度指标通常由各个厂商根据自动驾驶的需求反推。

逻辑一致性：逻辑一致性要求同一个地点在地图上对应的点是唯一的，不会产生重影。

数据正确性：数据正确性考虑的是要求高精地图能够去除短期静态物体（临时停靠车辆、非固定障碍物等），保证路面是干净的。

点云属性：高精度地图要求点云属性不能过于简单，以便进一步读取文字内容信息等来保证地图的准确性。

存储方式：存储方式方面，鉴于自动驾驶的运用范围是有限的车载空间，因此高精地图的压缩比例越高越先进，车能够跑的更远，有更好的主动规划能力。

元素完备性：元素完备性要求高精地图具有足够多满足自动驾驶需要的矢量元素信息，如下图所示：

高精度地图落地包含制图、用图和更新三个环节

高精地图落地的完整闭环包括制图、用图和更新三个紧耦合的过程，以保证数据的高频流动和更新。制图包括外业采集和内业制作，用图包括高精（自）定位、环境感知和路径规划，更新包括变化检测和交叉验证。其中较为关键的环节是高精地图的采集和更新。

专业型及工业型采集车多用于高精度地图测绘制图，众包型采集车用于地图更新。当前主要有三种移动测量技术用于测绘采集，分别是专业型采集车、工业型采集车和众包型采集车。专业型采集车的成本相对较高，进口单车成本能达到几百万，精度可达厘米级。工业型采集车单车成本约为70万，精度在20-50cm左右。众包型采集车精度及成本则均低于专业型及工业型采集车。图商在生产高精度地图的过程中一般采用精度较高的采集车来完成地图的初始绘制（从“0”到“1”的过程），在后续的地图更新过程中转用精度较低的众包型采集车来降低成本（从“1”到“n”的过程）。

随着对地图精度要求的上升，将导致地图生产成本大幅上涨。不同图商在实际的采集过程中，会从精度和成本两方面进行权衡，对上述三种移动测量技术进行一定的改装以适用于自身的需求。地图生产成本随着地图精度要求呈指数型上升，主要原因包括两方面：设备成本和人工成本的上升。设备成本方面，以惯性导航为例，0.3度的惯性导航成本约为3度惯性导航的50倍。人工成本方面，精度需求的提升将大幅降低高精地图作业效率（由百公里/人天降为几公里人/天），从而导致人工成本上升。

低成本众包实现高精度地图更新。由于高精地图对数据更新的频率要求很高，从成本角度考虑使用较专业的采集车负担过重，而且相对来说需要更新的信息远小于初次测绘时所需获取的信息数量，所以在更新过程中大多使用成本和精度较低的众包车辆。同时在理论上由于众包车辆数量众多，在大样本的前提下可以一定程度的弥补精度的不足，使更新的数据基本达到和建图时接近的精度。数据采集车辆在道路运行的时候通过高精定位采集增量数据，上传到基于云的数据中心，通过机器学习和大数据处理辅以人工检测最终完成实时路况的更新。

2019-2020年，高精度地图数十亿市场即将打开

2019-2020是高精度地图落地关键时间窗口，订单将持续释放。根据目前各大车企公布的自动驾驶规划及产业调研，2021年或是L3级别的自动驾驶汽车量产元年。按照车企提前两年采购地图的惯例，高精度地图订单将于2019-2020年落地，新订单的持续释放将成为高精度地图厂商股价的催化剂。

商业模式非线性：高精度地图较传统地图商业模式转变

高精度地图行业空间远大于传统地图。传统图商的盈利模式是销售离线的license，单车平均价值大约在200元左右。高精度地图具有实时更新的特点，盈利模式逐渐转变为提供一系列基于高精度地图数据服务并收取服务费的形式，高精度地图厂商也逐渐从图商向地理信息服务型企业转变。当前业内较为公认的收费模式是在车厂签下订单时支付一笔订单费用以供图商进行高精度地图的开发，后续在搭载车辆上收取一次性的License费用以及按每车每年收取的服务费，License与服务费分别对应汽车增量和存量。根据我们的产业调研，订单费用大约为几千万；License费用大约1000元/车左右，即传统地图的5倍，服务费在100-500元/年/车区间。

商业模式非线性，固定成本逐渐被摊薄。高精度地图投入的高成本集中于前期制图的设备购买和采集工作。基础数据完整之后只需进行更新维护即可。在后期L3落地后图商可借助已装载高精度地图的车辆完成众包更新，随着高精度地图前装数量提升，固定成本逐渐被摊薄，利润率也将随之提升。

渗透率：搭载高精地图的L3将优先落地高端车型

自动驾驶将首先在高端品牌中的高端车型中落地。目前公布自动驾驶规划的车企大多为中高端车企。L3级别自动驾驶将优先在高端品牌的高端车型落地（例如奥迪A6、奥迪A8、奔驰S级、宝马I系列，仅为假设），再逐渐渗透至中低端品牌及低端品牌车型。

2018年中国乘用车销量约为2300万，根据高端品牌、中低端品牌及高端车型、低端车型分类，我们做出了三种渗透率的假设：

正常情况下，按照各车企规划正常完成的情况估计，预计2025年高端车型L3渗透率达到50%，低端车型中L3渗透率达到10%；2025年高端车型L3存量562.5万辆，低端车型L3存量468.5万辆，合计L3汽车存量1031万辆。

乐观情况下，2025年高端车型L3渗透率70%，低端车型L3渗透率20%；2025年高端车型L3存量752.9万辆，低端车型L3存量917.4万辆，合计L3汽车存量1670.3万辆。

悲观情况下，2025年高端车型L3渗透率30%，低端车型L3未渗透；2025年高端车型L3存量304.9万辆，低端车型L3存量0，合计L3汽车存量304.9万辆。

高精度地图行业主要壁垒来自三方面：牌照壁垒、资金壁垒和技术壁垒

牌照壁垒：由于地图行业涉及国家机密，国内高精度地图的市场必将是国内厂商所主导。根据国家测绘地理信息局在2016年2月3日发布的《关于加强自动驾驶地图生产测试与应用管理的通知》：自动驾驶地图（高精地图）属于导航电子地图的新型种类和重要组成部分，其数据采集、编辑加工和生产制作必须由具有导航电子地图制作测绘资质的单位承担。因此在我国，只有获得导航电子地图制作甲级资质的厂商，才能够制作并且售卖高精度地图。

自从2001年四维图新获得第一张甲级资质证书后，截止2019年3月，全国有18家厂商获得该资质。因此，对于高精度地图厂商来说，获得甲级测绘资质是高精度地图能否实现商业化的关键环节。

资金壁垒: 高精度地图的制作成本较高，前期需要大量投入。高成本主要是由三个方面带来的。首先是采集数据时使用的传统测绘车成本较高，进口单车的成本可以达到上百万。当然各个厂商可以使用一些改装的测绘车，但成本仍然不容小觑。其次是高精地图后续的更新服务，相较于传统地图的每季度更新，高精地图实时更新的要求大大加大了地图的成本。同时和传统图商一样，高精地图也需要人工进行地图的内业处理。

初期高成本投入决定了高精度地图厂商需要具备雄厚的资金实力，也决定了创业公司的发展较为困难。可以看到，在18家具有测绘资质的厂商中，不少公司背后有互联网巨头的加持，BAT在其中的作用不容忽视。

技术壁垒: 当前在开阔路面和GPS信号良好的地方，现存高精度地图基本能达到L3的精度要求，但是GPS信号受天气、云层和建筑物的影响较大，尤其是在城市内影响更大，如何应对在这些情景下的精度问题将是对各大厂商的挑战。同时要实现高精度地图真正的商业化落地，仅仅能够制作出一张高精度地图是远远不够的。商业化落地要求厂商实现规模制图，即能够批量获取数据，批量进行高精度地图的自动化生产和批量进行高精度地图的自动化更新，才能够真正满足自动驾驶的需求。

2019-2020年是决定未来竞争格局的关键，先拿到订单落地的厂商优势将进一步扩张。传统观点认为更新服务需要雇佣众包车辆进行实时更新。但在实际应用当中，搭载高精度地图的自动驾驶车辆配有行车记录仪，在车辆行驶过程当中即可采集数据信息回传至图商处完成更新，不再需要另外雇佣车辆。因此，对于高精度地图厂商来说，抢先拿到订单并完成落地，有利于降低地图成本，进而降低价格，吸引更多的订单，扩大自己的优势，对于未来的行业格局是至关重要的。2020-2021年是车厂L3级别自动驾驶落地时间，需要提前两年时间确定高精度地图供应商，因此我们判断，2019年将是高精度地图订单密集落地的一年。

目前高精度地图厂商中拿下整车企业订单的共有三家，分别是百度系的长地万方拿下与长城汽车的订单，阿里系的高德地图拿下与通用凯迪拉克和吉利汽车的订单，还有腾讯系的四维图新拿下宝马的订单。

技术与服务是前期落地关键。高精度地图首先在高端车厂或者高端车型上落地。对于该类厂商来说，自身的资金实力较强，签订订单的核心因素取决于高精度地图厂商所能提供的技术水平和服务质量，对价格相对不敏感。

技术水平方面，高精度地图厂商以四维图新和高德为代表。四维图新2018年已完成京昆高速5262公里L3自动驾驶路测。数据已覆盖全国21万公里广域高速与城市高速，计划在2019年覆盖全国全部高速路网，并在2020年发布商业化城市道路的自动驾驶地图数据及服务。在服务上，构建了HDMS云平台，实现自动驾驶地图从分发到数据共享回传，再到更新的闭环。高德在2018年7月26日首次对外界展示基于高精地图和高精定位的一体化解决方案的实际定位效果，这套解决方案能够实现普通道路条件下横向误差和纵向误差在7cm以内，高速/城市环路条件下横向误差6cm，纵向误差5cm以内。百度、Momenta和宽凳科技等公司业务重心倾向于提供一整套的自动驾驶解决方案，面向后期介入自动驾驶领域、且研发能力较弱的中小车厂。

服务质量方面，四维图新、高德在ToB端更具优势。2018年中国前装车载导航出货量市场份额四维图新占据38.11%，位居第一；高德30.45%，位居第二；易图通24.86%，凯立德6.23%。四维图新、高德和易图通占据了93.42%的市场份额。传统图商业务专精地图，服务车厂时间长，对于车厂的需求了解更为透彻，多年合作的经验有利于转化为联系高精度地图新业务合作的纽带。

价格战影响较小，具备技术+服务双优势的四维图新将在高精地图竞争中将强者恒强。综上所述，高精度地图将优先落地于高端车型。高端车厂将以图商技术与服务视为核心考量。四维图新为传统图商出身且专注于ToB的地图业务，高精度地图技术成熟且掌握众多车厂资源，优先拿下宝马订单，我们预测其在高精度地图渗透前期市占率将领先高德与百度。近期高德虽然打出成本价供图的价格战信号，但我们认为1）价格战对高端车厂决策影响较小；2）价格战或影响对价格敏感的中低端车厂决策，但中低端车厂落地将滞后于高端车场，而优先拿到订单的图商可以利用已搭载高精度地图和行车记录仪的汽车来动态更新数据，提升地图质量的同时降低成本和价格吸引新订单，继而形成强者恒强的格局。与高德及四维图新不同，百度倾向提供自动驾驶整套解决方案，目标客户在于研发能力较弱的中低端车厂，因此我们预测其市占率将在后期渗透中低端车型时得到一定提升。

空间：2025年高精度地图产业空间可达30亿元

高精度地图产业空间为30.2亿元，乐观情况下为50亿元，悲观情况为9.4亿。2022年前期订单落地数量对高精度地图产业收入空间影响较大，2022年后对收入的影响将逐渐来自于L3新增车及存量车增长。通过对订单、license费用、服务费预测，且考虑到后期高精度地图降价影响，我们保守估计2025年正常情况应用于L3自动驾驶汽车的高精度地图产业空间为30亿元，乐观情况下为50亿元，悲观情况为9.4亿。

正常情况下2025年四维图新L3高精度地图收入可达17亿元。以空间*渗透率*市占率为基准，我们预测1）正常情况下，2025年四维图新高精度地图业务收入可达到17亿元，2）乐观情况下，2025年四维图新高精度地图业务收入可达到28亿元，3）悲观情况下2025年四维图新高精度地图业务收入可达到5.3亿元。

费用上涨将对产业空间产生巨大影响。高精度地图具体收费模式及金额仍未完全确定，因此本文中我们较保守的采用前期1000元license、100元年服务费作为预测基础，或造成对高精度地图产业空间的低估。以下表为例，若高精度地图license前期收费2000元，L3正常渗透的情况下2025年高精度产业空间将是1000元license收费时的2倍。

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