日前在深圳召开的2018“新·致远”四维图新(002405,股吧)用户大会围绕未来出行、自动驾驶释放了诸多重要信号，其中重要的两点信号是，一，四维图新旗下北京四维智联科技有限公司正式成立，聚焦车联网业务。其二是，展示了京昆高速5262公里L3自动驾驶路测成果。

在这次大会中，我们或可从中窥探到自动驾驶与车联网正在迎来一个全新的阶段。

1赋能车厂，车联网迎来新变革

四维图新最早是做传统地图的，后来逐步延伸到导航地图、应用地图、高精地图、位置大数据、车载芯片、车联网布局与自动驾驶业务的扩展。

而当前四维图新成立子公司分拆业务其中一个方向是便于上市公司集中资源布局最重要的“自动驾驶”业务。因为车联网已经从信息娱乐互动、语音互动、车身联网、L3、云计算时代步入到新的阶段——自动驾驶的时代。

但当今车联网的行业现状依然不容乐观：其一是车联网占汽车行业的比例低，仅在10%左右；第二是主机厂难以单独部署车联网系统和解决方案，因为开发的周期和维护成本非常高昂；第三独立的车厂数据的价值有限，容易形成数据孤岛；第四运营能力匮乏。

从现场介绍来看，新成立的四维智联接管了其车联网业务相关的业务，包括地图数据、车联网平台、路况数据、导航、系统解决方案等，它的目标是给乘用车用户提供“共商”、“共建”、“共享”的整体车联网解决方案，当前其乘用车车联网产品Welink已有超过1500万前装订单量。

它的打法就是，从建立云平台到操作系统，地图、到导航、手车互联、内容服务、云端大数据以及语音、统一帐号以及腾讯支付体系等一整套解决方案入手，从大数据化，服务平台、OTA能力、可视化能力等层面给车厂赋能，去构建一个更好的车联网的经营环境。

四维图新本质上形成了横向一体化的软硬件生态布局体系，我们很难预测它对车联网市场会带来多大的改变，但对车企而言，如何拥抱这种市场变化，是当前需要思考的问题。

我们还观察到，它依托底层大数据与算法等核心能力，把底层的技术、数据、芯片开放出来赋能厂商，去推动ADAS的普及与车型量产。而通过“车联网”的解决方案赋能，也意味着其路上跑的网联功能的车都可以成为四维图新的传感器，形成智能网联大数据能力共享，智能网联其实是自动驾驶的前一站，这意味着自动驾驶的可行性也更近了一步。

2为了让自动驾驶落地，四维图新在高精地图上做了哪些创新？

四维图新CEO程鹏曾反复强调了all in自动驾驶。而自动驾驶的前提必须有高精地图。从普通的ADAS到全自动驾驶的过程中，对高精度的要求越来越复杂，比如把高精度地图跟传感器的信息结合就是一大挑战。

从高精地图的研发层面来看，我们发现四维图新在支撑自动驾驶服务的高精地图方面，在创新上已经走得很深了。

一方面，它是通过产业链联合制定标准——从2015年开始就独立成立了一个BU，与车厂、合作伙伴一起制定了高精度地图的国际标准和行业标准，并把高速公路的规格制定下来，完善高速的场景之后，拓展城市场景，从各种场景层面完善了高精地图的复杂度与成熟度。

其二是，从地图采集过来的数据预处理，到自动加工，变成最终的地图产品，很大程度上是通过视觉和激光点云进行自动的提取和加工。

其三，由于传统采集车无法满足高精度地图的生产与更新，四维图新拿出了一个不同层次多纬度的众包解决方案——基于车厂的智能车以及后装的传感器、摄象头等设备实现高精度的聚合，并打造了一套自动化的生产和维护的体系，针对车企和众包式的数据源建立服务接口，去提升自动化生产更新能力，支撑未来真正意义上的全自动驾驶。

其四，谈到高精度地图就少不了高精度定位。怎么把高精度地图和极光、雷达、传感器以及视觉传感器融合，一直以来是一大行业难点。

而四维图形则是从高精度卫星定位的方向去突破——建设一张覆盖全国的“增强网络”——当前天上导航卫星加起来已经超过120颗卫星，相当于3倍于标准的导航系统。

而基于卫星的高精度地图是自动驾驶是一个不可或缺的资源，通过这张网络提供的“解算中心”，可以将这种传播过程中的误差发送给终端，向更高精度的定位能力与解决方案进行突破。

它当前公布了一组高精度地图方面的数据——已覆盖全国80%高速，明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高精度地图数据及服务。当前构建的HDMS云平台能实现高精度地图从分发到数据共享回传到更新的闭环。

可以看到，四维图新试图用一些新型的方法去将高精地图作深做透，更好的支撑自动驾驶，而在自动驾驶的高精度定位技术能力之外，它还推出了自动代客泊车等基于自动驾驶能力的全新功能产品。

基于高精地图定位与自动化生产采集层面的经验与创新，是对自动驾驶非常有用的技术，因为自动驾驶的决策要依赖车辆对于环境的感知，高精地图和数据共享、精准定位，这些能力都是自动驾驶的基础支撑。

可以看出，当前四维图新在高精度定位、算法、芯片、大数据等关键节点布局，一方面推动解决自动驾驶的基础性难题，一方面它为自动驾驶的落地与路测打下了基础。

3路测验证自动驾驶场景感知、预测与解决方案层面的新突破

四维图新的自动驾驶的路测也是对整个自动驾驶的可行性的一次试水与探索。在去年Waymo的对外公开测试中，其自动驾驶汽车并没有完全掌握在“Castle"模拟测试区所学的所有驾驶技能。

尤其是在没有司机的情况下，该自动驾驶汽车仍无法通过安全上路测试。对此有评论认为，如果非要说此次测试证明了些什么，那就是目前的自动驾驶汽车仍有很多东西需要学习。

早前交通部发言人吴春耕也指出自动驾驶路测的短板：尚未形成覆盖不同等级自动驾驶的完整测试体系；已开放的测试道路和测试场景有限；自动驾驶汽车利用传感器对于整个空间环境的感知能力还是不够。

但从四维图新这次5262公里的路测来看，历时20天，无重复路段，单日最长无接管里程达到600公里，从中看到四维图新在逐步在化解自动驾驶上路的场景预测与感知、定位层面的难题。

在路测背后，在上述提到的高清地图定位等能力支撑之外，四维图新其实还在四大创新能力的加持。

其一是大数据与云服务平台，前面提到其数据已覆盖全国21万公里高速，未来将发布商业化城市道路的自动驾驶地图数据及服务。

在大数据层面，它一个重要的创新是通过AI来驱动服务——即通过将多元化的用户数据、场景与环境数据结合以及与滴滴腾讯等外部企业合作，智能化计算出实时道路交通与拥堵状况，这对车联网与自动驾驶提供很好的价值数据支撑；而在服务上，HDMS云平台能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。

其二是ADAS解决方案的创新。在发布了140万公里ADAS地图数据的同时，四维图新全新发布了ADASMap2.0与高级驾驶辅助系统及自动驾驶解决方案，以新一代高精鲜ADAS地图数据，赋能OEM厂商、系统商，能提供行业更安全、更高效的驾驶环境。

其三是融入人工智能技术的新型AR导航实现了对场景的预测能力提升。具体的场景包括前车跟随、识别、对物体的判断。

其四是在车联网业务布局上，研发出了基于历史数据的分析到动态导航车流趋势，已经做到30分钟的预测，对路况的分析与预测能力升级。而这些创新的能力结合传感器进行大数据分析，未来的自动驾驶场景预测能力已经相对更为完善。

自动驾驶的未来最终都是要商业化量产。如今四维图新在自动驾驶路测秀肌肉，目的显然是应对商业化来临时更好地投入其中，这一切都在为未来自动驾驶的场景与基础设施铺好了路。

4全产业链布局，自动驾驶的时间风口会提前吗？

总结可知，四维图新在“数字地图+车联网+自动驾驶+大数据+芯片”五位一体的关键技术布局已经初步完成，并组成一个完整、开放、可支撑各种不同的自动驾驶行业的角色的平台。四维图新也成为了独立于车企的“硬资源“与硬技术的拥有者。

如果从通信领域与智能手机行业找一家公司来类比的化，四维图新更像是布局底层关键技术与行业解决方案的华为公司——它将自身打造成了汽车行业的华为。

从当前四维图新的战略来看，短期的增长依赖芯片和导航业务，中期的增长点是乘用车、商用车，长期是高精度地图、高精度定位、自动驾驶，而更大的价值利润在长期业务。

在中长期的业务布局中，四维图新更像是在围绕着自动驾驶的技术与生态奇点而做各种研发准备，它从应对自动驾驶车辆生成的海量数据以及为定位感知、安全、互联及娱乐等技术解决方案支持层面，有相对创新性的突破与思考。

从路测成功来看，它在自动驾驶领域的护城河正在缓慢建立起来。当前从苹果、Uber、百度等巨头到戴姆勒、宝马等传统车企与蔚来等造车新势力都在押注自动驾驶。而5G时代的到来，则能进一步的大幅提升自动驾驶车辆的安全性。

因为5G技术将允许远程设施内的技术人员对自动驾驶车辆视频录入及车辆诊断进行实时评估并接管车辆的操控。

四维图新的业务布局思路其实就是顺势而为——观察未来趋势延展自身的业务向纵深扩展，联合产业链力量布局创新型的解决方案与关键技术，投入各种资源建立门槛与护城河。某种程度上说，汽车品牌迎来了打破技术壁垒、实现弯道超车以及向数字化转型的新机会。

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结语

四维智能CEO景慕寒说到，每十年都会经历一个大的技术进步。从1998—2008年是PC时代，2008—2018年是移动互联网时代，从2018年到下一个十年是自动驾驶的时代。

但如果回顾过去的时代变革，诸多技术变革临界点的来临都是在行业解决了关键技术之后，由行业第三方厂商在平台与系统层面的推动带动产业链的加入，最终完成生态系统的搭建与技术极点的突破。四维图新的全产业链布局与路测成功，能推动国内自动驾驶的时间风口提前到来吗？我们拭目以待。