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当一辆自动驾驶汽车观察这个世界时，它会捕捉到许多细节。它配备了雷达来测量与旁边汽车的距离，摄像头来捕捉街道上的彩色影像，激光雷达传感器会发射激光脉冲来测量周围环境。然而，对于任何自动驾驶汽车来说，最重要的部分并不是它看到了什么，而是它事先对于它经过的路段有多少了解。

为了行驶顺利，自动驾驶汽车需要一张详细的地图，这张地图不仅要包含三维信息，还要不断更新，精确到厘米级别。这些车辆在行驶过程中每天会产生超过1TB的数据，足以填满1400张光盘。然而，由于数据量巨大，将这些详细信息上传至网络并不经济。

因此，公司通常需要人工将数据从一个硬盘转移到另一个硬盘，这个过程有时被称为“人力网络”，因为工程师们戏称硬盘传输的速度比步行快。

数据收集是获取实体世界知识的竞争的一部分，这些知识可以用于训练新一代的自动驾驶汽车。研究人员希望，这些基础信息不仅能用于交通和物流，还能用于增强现实技术的发展，成为能够被所有机器人、无人机或汽车使用的现实世界的模拟。

然而，实现这种可能的第一步是为自动驾驶汽车开发有效的数字地图技术。繁琐的数据存储只是困扰许多硅谷最聪明的工程师的众多技术问题之一。没有更精确的3D地图，自动驾驶汽车革命的实现将会慢得多。

布莱恩·麦克伦登，曾负责运营谷歌地图并联合创立谷歌地球的前谷歌高管，现在担任地图初创企业DeepMap的顾问。他表示，这些地图对于自动驾驶汽车非常重要，不仅是因为它们提供了地理位置信息，还因为它们减少了自动驾驶软件识别周围环境所需的工作量。

通过将实际环境与地图中的预测进行对比，这些地图可以帮助车辆集中注意力在不同的点上，例如识别行人或自行车。

过去一年，自动驾驶汽车研究领域的投资达到了创纪录的水平，用于改善地图绘制的资金也大幅增加。多家初创企业如Civil Maps、DeepMap和Lvl5吸引了来自谷歌、苹果和特斯拉的地图工程师，这些公司已筹集超过4000万美元的资金。

与此同时，大型自动驾驶汽车公司都拥有自己的地图系统。例如，Alphabet的地图绘制能力被认为是其自动驾驶汽车部门Waymo的一个关键优势，后者已经完成了超过400万英里的自动驾驶测试。Alphabet旗下包括谷歌地图、谷歌地球、谷歌街景以及追踪实时交通状况的导航应用Waze。

由于3D地图的复杂性，业界就是否将其称为“地图”产生了激烈的争论。收集的信息可以分为几个层次：物理位置（如人行道、建筑物和树木）、道路标志和交通信号灯，以及汽车应该如何行驶。准确性至关重要，即使是微小的变化也会产生影响，例如地质板块每年移动几英寸。

DeepMap的首席运营官罗维表示：“用‘地图’这个词来形容它是不准确的。”她更倾向于将其视为一个能够为汽车提供周边环境信息的软件。她的同事、DeepMap创始人吴夏青则将其描述为自动机器人“大脑的一部分”，让它能够理解自己的位置。

Here的自动驾驶地图主管拉尔夫·赫尔威奇表示：“我倾向于将地图看作所有自动驾驶汽车的‘集体记忆’。”他开玩笑地说：“这几乎像是一个培训自动驾驶汽车的驾校。”

制作这些地图非常困难。大量数据和持续更新的需求都是难题。许多公司不知道如何存储他们的数据，这导致了自动驾驶汽车被“地理围栏”限制在特定区域。

Civil Maps正在尝试简化地图数据以方便管理，但至今没有单一的行业标准胜出。此外，生成这些地图所需的人工智能还远非完美。往往需要人力来检查地图上的标签，评估是否需要更新，以及分析试驾过程中汽车出现错误的原因。

为AI提供人力培训的Scale API公司的工程师亚历山大·王表示：“关于AI真正没有提到的一件事是，要让这项技术真正发挥作用，背后需要多少人力？”

“当这些公司试图生产自动驾驶汽车的时候，他们需要一大群人来检查和仔细标记这些地图，就像以前的谷歌地图一样。”

另一个挑战是行业的深度碎片化。对于高精度3D地图没有明显的通用标准，各家公司也不会共享数据，因为它们认为这是重要的专有信息。

“每家公司都在努力开发自己内部的高精度地图解决方案，以便满足自己的自动驾驶汽车需求，而这没有规模效应，”DeepMap的吴夏青说，“这就像在重新发明车轮，浪费了大量资源。这也可能是阻止自动驾驶汽车成为商品的原因之一。”

由于各家公司不共享地图数据且使用不同的标准，他们不得不为每个新城市创建新的地图。亚历山大·王表示：“在某些地区这将耽误部署。”

每个城市的驾驶规则不同，意味着软件需要进一步调整。亚历山大·王说：“进入每个地区都不得不重做软件。”

对专业3D地图不断扩大的需求，导致了Here与卫星导航设备制造商TomTom等老牌企业与DeepMap等新兴企业之间的竞争。尽管这些初创公司专注于面向全自动驾驶汽车的地图，但Here和TomTom相信，即使在自动驾驶汽车大规模推广之前，高精度地图也将非常有用，因为它们将有助于开发先进的驾驶员辅助技术。

TomTom的自动驾驶部门主管威廉·斯特里博施表示，无人驾驶汽车所需的地图与当前地图应用不同，因为它们不仅仅用于导航，还需要“承担安全关键功能”。

“另一个不同之处在于你不能再用GPS作为在地图上进行定位的唯一手段，”他补充说，“因为这一全球定位系统对于自动驾驶汽车而言并不够精确。”

传统汽车地图绘制商认为，高精度地图将在未来几年成为重要的收入来源。

“像电视的发展一样，从传统电视到高清和4K，一旦发展起来，就不会走回头路，”赫尔威奇表示，“我们认为，未来我们销售的大部分地图都将是高精度地图。”

业内人士也同意整合浪潮不可避免的说法。“看看这一领域公司的数量就知道这不符合经济学，”TomTom的斯特里博施说，“固定成本非常高，所以只有少数公司能笑到最后。”

监管方面可能出现的反弹将加剧该行业面临的技术问题。正如谷歌地球的推出使得一些房主以隐私为由坚持要求将他们房产的影像从地图中抹去、谷歌街景对车牌和人脸进行模糊处理一样，高精度地图绘制者也必须应对隐私方面的担忧。

曾在奥巴马政府时期担任运输部长的安东尼·福克斯表示，绘制地图以及在不同车辆之间共享信息是政府应该更多介入的两个领域。“在这些问题上，需要有严肃的行业-政府互动，”他说，“这不仅仅是绘制地图，这关系到网络安全等领域，一辆车中发生了什么可以而且应该共享。”

即使存在这些保留意见，更广泛的技术领域也对3D地图潜在的衍生产品感到兴奋，希望它能够带动其他技术的发展。收集最完整数据集的竞赛正在展开，一旦有了最完整的数据集，它将对增强现实等需要完美世界地图的技术有用。

一些业内人士认为，一旦汽车可以自动巡游，其他类型的机器人设备也可以配备地图软件。

亚历山大·王表示：“我认为所有的机器人都会效仿，并朝着自动驾驶汽车的方向发展。最终，我们未来制造的每个机器人都将有相同的传感器。”

研究人员预计，自动驾驶汽车最终可能会减少对地图的依赖，因为它们的激光雷达传感器的改进足以让它们驾驭环境。这些地图对于确保早期自动驾驶汽车的安全性至关重要，但乐观主义者希望，最终技术能让自动驾驶汽车摆脱对地图的依赖。

麦克伦登表示：“从长远来看，当前形式的谷歌地图就是你所需要的，因为汽车将会像人类一样聪明，解决所有日常生存问题。但那是很多很多年以后的事，那时你的车相当于一个人。”