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高精地圖起到的效果憑借定位和厘米級的地圖標注信息

而這其間，高精地圖起到的效果就是，憑借定位和厘米級的地圖標注信息，并依據實時感知到的路途狀況進行對比，能夠幫助轎車完結決議計劃和操控。
反過來也是，不論什么樣的無人駕駛轎車，如果沒有高精數字地圖更不可。即便像谷歌無人車那樣能做到徹底的本地智能決議計劃，依然高度依靠高精數字地圖+高精度定位。因為，現在還不敢幻想無人駕駛轎車跑出圖的結果。這就像小朋友不敢獨自出門，原因并非只要家長制止一樣。有了高精數字地圖+高精度定位，這意味著無人駕駛轎車所經過路面的固定障礙就不再是問題，無人駕駛轎車的使命，就能簡化為發現一切接近的動態方針。這關于無人駕駛轎車AI系統的核算才能要求大大減輕。
所以，從詳細施行層面看，江淮能夠經過與百度在高精地圖規劃以及收集作業中的協作，得到在數據精度、質量等方面都能夠到達厘米級的國際水平的高精地圖。
另一方面，高精數字地圖在精度要求之外，還要著重數據即時性，讓路上在跑的車來奉獻地圖數據更新。這就需求經過行進中的測繪轎車的雷達和車載傳感器等等收集路途信息，回傳云端后彌補、更新地圖數據。所以，百度也需求像江淮這樣的協作伙伴供給高精地圖收集用的車輛支持。
那么，百度能從跟主機廠（像現在的江淮）的協作中得到什么呢？
2016年9月百度國際大會上，L3智能轎車事業部宣告建立。與百度ADU不同，這個新部門瞄準的是現階段更具商業化可行性的L3級自動駕駛。并且，依據百度L3智能轎車事業部總經理顧維灝的介紹，L3事業部1+3形式的產品架構。這其間，高精地圖是其整個產品架構的根底支撐。
百度是期望經過敞開Apollo渠道，建立起自主收集+眾包收集（Learning Map）的高精地圖系統，從數據發現、收集、解算到云端聯網，終究到達自動駕駛轎車沿著高精度數字化的公路行進，終究形成完好的工業閉環。所以，跟主機廠協作關于Learning-Map的重要性顯而易見。
不過，關于百度來說，現在跟主機廠的L3級自動駕駛方面的協作還處在初級階段。依據顧維灝的介紹，許多主機廠有自主研發才能，僅需求本地高精數字地圖數據，與百度L3事業部的協作只包含高精地圖和leaning Map方案，還有一些主機廠的協作處于傳感器加地圖用于定位的程度。
所以，百度也急于將高精數字地圖系統盡快真實應用到自動駕駛量產轎車上面。關于高精度地圖的協作，百度也急于突破供給樣本數據并幫忙車企測驗、兩邊聯合開發的階段。

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