授權費+數(shù)據(jù)服務費：自動駕駛時代 對智能地圖的動態(tài)更新要求更高

近期，《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》(以下簡稱《戰(zhàn)略》)發(fā)布，對產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)閉環(huán)各環(huán)節(jié)提供了頂層指導與發(fā)展路徑，對于智能汽車行業(yè)以及相關企業(yè)的發(fā)展來說具有空前意義。

《戰(zhàn)略》要求構建的道路交通地理信息系統(tǒng)快速動態(tài)更新和在線服務體系，與四維圖新的全新盈利模式不謀而合。

面對未來的智能汽車場景，作為核心在線傳感器，智能地圖與傳統(tǒng)地圖相比最大的區(qū)別和價值，在于它可以實現(xiàn)高頻次的甚至實時的動態(tài)更新。

四維圖新自動駕駛地圖包含上百種地圖屬性要素，精度在20厘米以內(nèi)，高空間抽象層次對制圖效率和更新效率提出了巨大的挑戰(zhàn)。

早在自動駕駛地圖產(chǎn)品設計之初，四維圖新著眼于自動駕駛各個級別對于地圖鮮度的需求，與國內(nèi)外頭部車廠、合作伙伴開展了針對數(shù)據(jù)合作的聯(lián)合研發(fā)，一方面通過數(shù)據(jù)協(xié)作與更新策略機制的建立，打通地圖數(shù)據(jù)更新處理分發(fā)技術通道，另一方面與全行業(yè)積極攜手共建數(shù)據(jù)生態(tài)。

四維圖新自主研發(fā)的地圖學習更新體系(Map Learning)，有策略的對更新任務進行調(diào)度、分配、執(zhí)行，并基于機器學習的數(shù)據(jù)配準分類算法、數(shù)據(jù)聚合識別算法等，對來自車廠、UGC、合作伙伴的多源傳感器數(shù)據(jù)進行智能處理，精準檢測、變化處理，并通過HDMS平臺實時分發(fā)，滿足車廠對數(shù)據(jù)快速動態(tài)更新與在線服務的需求，已獲得了車廠高度的價值認同。

另一方面，這樣的產(chǎn)品兼容性設計，以及數(shù)據(jù)動態(tài)更新的內(nèi)在需求，將直接改變智能地圖在未來的盈利模式。

在導航地圖時代，圖商采用收取一次性授權費(Lisence)的盈利模式，在智能汽車時代將轉變?yōu)楦沙掷m(xù)的、包含所有存量自動駕駛車在內(nèi)的“授權費+數(shù)據(jù)服務費“的模式。這一變化已經(jīng)在四維圖新與寶馬簽署的國內(nèi)首個用于 L3及以上自動駕駛系統(tǒng)的自動駕駛地圖量產(chǎn)訂單上有所體現(xiàn)，而以寶馬為序幕，四維圖新也在與多家國內(nèi)外頭部汽車廠商、系統(tǒng)商及華為這樣的合作伙伴保持密切合作。

以2019年為例，中國總體乘用車銷量為2144.4萬輛，這其中搭載前裝導航的車輛為471.77萬輛，前裝導航裝配率僅為22%，但在智能汽車時代，地圖的滲透率將大幅提升，加之盈利模式的改變，將催生一個潛力無窮的市場，正向激勵著四維圖新在內(nèi)的行業(yè)中每一個玩家以優(yōu)質的創(chuàng)新產(chǎn)品解決方案迎接智能汽車時代的機遇與挑戰(zhàn)。

《戰(zhàn)略》中指出，鼓勵企業(yè)建立開源開放、資源共享合作機制，而除了產(chǎn)業(yè)間合作，四維圖新同時也在積極配合，推進技術合規(guī)等方面工作落地。