今天三啼百科就给我们广大朋友来聊聊华为高精地图,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。
重感知，轻地图，高精地图就要被抛弃了？
答从有图到无图，从“小甜甜”变成了“牛夫人”，高精地图不香了吗？
小鹏、华为、蔚来、理想，地平线、毫末智行等等国内驾驶辅助的“第一梯队”相继宣布，未来将会采用以车辆自身传感器为主，高精地图为辅的策略继续发展自动驾驶（辅助）技术。
这说的很婉约了，其实就是要抛弃高精地图了。
犹记得，基于高精地图的高速/城市导航辅助驾驶功能还没有推出多久，怎么这就已经落伍了吗？
高精度地图相比于传统地图，顾名思义，精度更高，一般地图对于道路信息的精度在米级别，而高精度地图的精度在厘米级别，一般绝对精度低于1米，相对精度在10~20厘米。
毕竟，只有高精度的地图才能有效配合高精度的GPS定位，精确掌握车辆所处的地图位置。
自动驾驶时，车道与车道之间的距离，车道与街沿石之间的距离不过几十厘米，唯有高精度地图能够保证车辆行驶在正确的轨迹上。
另外，高精度地图的“高精度”还体现在信息量上，它的信息更加全面。
高精度地图划分了许多不同的图层，不同图层绘制了不同且大量的信息。
以四维图新的高精度地图为例，地图图层中，除了正常的道路形状、方向、曲率等，还有道路的坡度、侧倾、高度；车道线的类型比如实线、虚线，白色、黄色；隔离栏、绿化带等道路边沿信息。
定位图层中，包含红绿灯、交通指示牌、人行横道等交通设施信息，以及更加精细的路边地标数据。由此，可以协助车辆的传感器更好地定位自身。
最后一个动态图层，则包含了高频变化的道路信息。比如，交通事故、交通管制、道路拥堵状况、施工情况、天气情况、道路标识线变化、指示牌变化等动态交通信息。
我先举个例子。
众所周知，拉力赛需要的一个车组有两个人组成，一个车手，一个领航员。
拉力赛的行驶路况多变，车速高，弯道多，高低起伏大。很多时候驾驶员的视线并不足以提供足够的信息，就需要一个提前知晓前方路线的领航员负责给车手做指挥。
拉力赛中，我们看到赛车手能够高速通过一个个盲弯。领航员的指令就是驾驶员操作的依据。
甚至在极端情况下，驾驶员几乎完全丢失了视野，有领航员在，也能够继续驾驶。
高精度地图的作用就像是领航员。
在我们现阶段车辆自身感知能力还不够强大，且存在局限时，依靠高精度地图的指挥，便可以实现一定程度的自动驾驶。
自动驾驶的三个核心流程包括感知、决策和执行。高精地图可以参与其中两个流程，感知和决策。
有了高精度地图，车辆可以提前预知前方的道路信息。
比如，上下匝道时明确实线起始位置，明确路况、排队车队的起点，可以及早做出变道规划，避免加塞与错过路口的风险。路口转弯时，也能够辅助规划行车路线。
车道级的定位精度，以及各种地标信息，也可以辅助车辆准确定位自身位置。即使没有卫星定位信号，车辆通过地标信息与高精地图做比对也能够精确推算车辆的当前位置。
高精度地图包含道路交通规则和可通行区域的信息，从而让车辆辨识其他交通参与者的行驶意图，是否存在路权竞争，提高对于其他交通参与者行为的预测精度，从而做出更好的决策。
当然，高精度地图中详尽的道路信息，也可以减少驾驶控制算法的工作量。
就像是显卡的DLSS技术，可以将游戏画面进行优先级划分，将玩家关注的画面主体部分进行优先渲染，而不受关注的背景则减少资源分配，从而达到同等性能下更高的视觉画面质量与帧率。
高精地图可以将道路标志物信息，比如道路导流线、人行横道、红绿灯等信息提前输入给辅助驾驶决策模块，车辆自身感知系统就能够优先把感知能力分配给道路上动态的车辆、人员等兴趣点。
从而，变相提高了有限算力下的感知能力。
正因为有这些优点，高精地图曾被视为自动驾驶技术的必经之路。
现阶段已经实用的高速、城市导航辅助驾驶功能，比如小鹏的NGP、蔚来的高速NOA、华为NCA/ICA等等，都需要基于高精地图，才能充分发挥功能。
但基于高精地图的导航辅助驾驶局限性也很大，这种局限性甚至盖过了高精地图的优势。
高精地图覆盖区域是一个大问题，目前基于高精地图的导航辅助驾驶功能仅仅只能在高精地图覆盖的少数城市/道路使用。
一旦行驶进入⽆⾼精地图覆盖或者⾼精度地图信息与实际驾驶场景有差异的场景，辅助驾驶就会降级或退出，仅有L2可用。
即使能够做到自动恢复，这种降级也会严重影响使用体验的一致性与连贯性，是否会有功能降级导致路线错误的忧虑挥之不去。
而造成高精地图覆盖小的主要原因在于高精度地图信息收集效率低，难度大。
一方面，高精地图的测绘难度高，信息量大，根据《智能网联汽车高精地图白皮书》的说法，采用传统测绘车方式，分米级地图的测绘效率约为每天每车500公里路，成本为每公里10 元左右。
而如果上升到厘米级地图，测绘效率就只能是为每天每车100公里，但是，测绘成本就要达到每公里1000元。
另一方面，城市道路建设快，施工占道、临时封路等现象层出不穷，交通事故、拥堵程度也会随时变化。
高精度地图中重要的动态地图图层需要以分钟为单位进行更新。这意味着传统采集车模式并不能够满足动态图层的更新需求。
特斯拉FSD和Mobileye的REM都采用了众包地图的概念，即每一辆搭载该系统的车辆都是测绘车。将行驶过程中采集的数据上传到云端，形成新的动态图层，搭载该系统的车辆越多，地图越精确，更新越及时。
另外，地图自古以来都是兵家重器，因此国家对于测绘资质的管理相当严苛，拥有高精地图测绘资格的寥寥无几，后进者也无门而入。
图源：盖世汽车
而车辆收集测绘而来的数据又是自动驾驶技术的核心，灵魂所在，车企自然不愿意交给别人，如此一来，高精地图就成为了需要避开的“雷区”。
除了高精地图的固有弊端之外，自动驾驶技术在传感器、识别算法、算力等领域的发展已经突飞猛进。
前两年的小鹏P5用的Xavier算力只有30TOPS，而现在广泛使用的，不论是华为、英伟达Orin X还是地平线，他们的自动驾驶芯片已经达到200TOPS，而新一代的产品比如英伟达DRIVE Thor甚至会达到2000TOPS，完全可以称为“力大砖飞”的程度。
好似RPG游戏中，人物角色已经满级了，跑图时已经不怕遇上小怪，那么高精地图给的全图透视挂也就作用不大了。
虽然都说要上“无图领航”，但要说高精地图就此“偃旗息鼓”，还为时尚早。甚至只是一个开始
汽车安全无小事，自动驾驶的“长尾效应”还没能解决，Corner Case层出不穷，车辆自我感知还远没有到一统天下的地步。
俗话说得好，不论Intel给了多少性能，Windows都能吃掉，对于算法也是同样的，为了应对层出不穷的突发情况，自动驾驶算法对于芯片性能的要求也望不到头。
车企开发的无图领航辅助能力，意味着光靠车辆自我感知就能解决绝大多数的问题。但“不怕事”不意味着“不怕麻烦”，总会有千奇百怪的场景等待给你一个“惊吓“。
甚至面对一些极端场景，比如鬼探头，自我感知以及高精地图都无法很好的做预知，这时候，角落里默默无闻的车路协同就要出来刷存在感了。
不识庐山真面目，只缘身在此山中，换个视角，鬼探头就有解了。
跑图时不怕小怪，突然刷个野外精英boss也会让人头疼。
术业有专攻，让我们回想一下人类为什么要发展自动驾驶，自动驾驶的目标是什么？
减少开车所需的人力资源。可以分为无人驾驶的Robotaxi和解放驾驶员，满足驾驶员行驶途中的办公娱乐休息需求减少交通事故，自动驾驶可以避免人类驾驶员可能存在的注意力分散和误判等问题提高道路通行效率
车辆自我感知策略下，理想情况下也最多成为一个不会出事故的老司机，可以实现自动驾驶的前两个目标。
自我感知的弱点在于探测距离的局限，因此，它的路线规划能力是有限的基于个体的，不具备提高道路整体通行效率的能力。
试想这样一个场景，匝道汇入主路。
理想的方式是什么，主路的车辆依次排列留出合适的间距，匝道车辆在辅道完成排列与提速和主路车辆一致，在恰到好处的时间到达恰到好处的位置，如拉链般依次嵌入。
整个过程不能因为可能存在对方行为的不确定性而做出减速/避让行为，从而最大化道路的通行能力。
以此需求来倒推车辆功能：靠近匝道时，车辆感知和高精地图需要共同确认车辆位置，交由车路协同作为中央大脑，决策分配每一辆车辆的车速与到达路口的时刻，位置，最后由车辆感知来实现这一决策。
基于个体视角的自动驾驶是不可能完成这一任务的，需要的是车辆感知、高精地图、车路协同的通力合作。
无图不是真无图，只是我们正处于一个训练成为老司机的阶段，不能依赖图。
但一个虚拟的老司机还远不足以达成自动驾驶的终极目标，感知手段永不嫌多，各擅胜场，取长补短。
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被高阶驾驶辅助视为“基础”的高精地图，现在正在被抛弃？
答上周余承东在华为春季发布会上，高调宣布问界AITO的高阶驾驶辅助不再依赖高精地图。一周前，地平线创始人兼CEO余凯透露，地平线今年将推出不依赖于高精地图的辅助驾驶方案。再往前，理想汽车CEO李想也在年初的内部信上表示，“理想汽车的端到端的城市NOA导航辅助驾驶也将会摆脱高精地图依赖。”
在截至目前，至少有八家企业明确表明了态度。如今似乎摆脱高精地图，已经成为了众多车企的共识。问题来了，当下没有高精地图的覆盖，高阶驾驶辅助根本无法启动，厂家又为何急于摆脱这个“根基”？
高精地图是怎样的存在
在众多的宣传文案之中，分辨高级别驾驶辅助功能的好坏，是否可以很好的模拟人类驾驶员，是最模糊也是最直接的评判依据。
让一台车学会“自己驾驶”，就需要它实现三个最基础的功能：外界感知、决策规划、行车控制。这与我们学车时流程上基本相同，首先需要看到车外的画面，不管是毫米波雷达、激光雷达、高精摄像头，汇总的所有信息，都需要反馈给“大脑”。
当决策系统知道车身周围有什么障碍物之后，根据算法才能控制车辆的移动。不过，在这之前，系统需要解决一个问题，自己在哪里、要去哪里。这就好比上车之前，大多数人开车之前需要设定好导航功能。
所谓的高精地图，实际上就是相当于让车通过精准的大数据，提前获悉了全部的道路情况，如同老司机、活地图一般，才能让车更好的“自动驾驶”。因此，在之前的驾驶辅助功能之中，高精地图是很多高阶驾驶辅助开启的先决条件。
除了拥有导航功能之外，高精地图与地图尽管仅有两字之差，但实际却有着天壤之别。普通的导航地图，只能做到基础的导航、规划路线、反馈道路情况，而高精地图首先就是在精度方面，有着明显的不同。
一般电子地图精度在米级别，即便是商用GPS精度也5米左右的范围。高精度地图的精度却仅在厘米级别，一般绝对精度低于1米，相对精度10~20厘米。
更重要的是，高精地图会将大量的行车辅助信息存储为结构化数据，在这之中最重要的就是道路数据。例如，车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率等车道信息。交通标志、交通信号灯等信息、车道限高、下水道口、障碍物及其他道路细节，还包括高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。
这些都是车辆在“自动驾驶”模式下，必须要知道的先决条件。相当于一个老司机，背下了所有的道路信息，知道哪里有井盖、哪里坡度、哪里有危险，而且高精地图每个季度都会更新一次，以保证所有信息的“鲜度”。
因此，在当下，大多数企业的驾驶辅助功能都依赖高精地图。
为什么“弃用”高精地图
如今，高速NOA已经成为了标配，城市NOA即将成为下一个标配。不过，受制于高精地图，大多数车企的NOA功能，暂时还不能下高速。
截至目前，大多数主打智能的车型，在城市路况下，仅能开始驾驶辅助功能，只有在高精地图覆盖的高速与环路，才能正常使用领航功能。因此，高精地图在厂家开始逐渐推广城市NOA功能的背景下，已经成为了限制条件。
更重要的是，相比高速环境，城市环境的变化是复杂的且不具备时效性的。高精地图最重要的就是地图的“鲜度”，一季度一更新的频次，显然并不能满足城市NOA的需求。
在企业重点普及高速NOA时，全国高速道路里程相对城市道路里程较为有限、固定，道路更新的频率也相对更小，所花费的成本还可以接受。
当NOA开始向城市场景普及时，城市道路的复杂程度，道路情况的更新频次，高精地图若想保持足够的覆盖与鲜度，成本将对激增。
根据《智能网联汽车高精地图白皮书》显示，采用传统测绘车方式，分米级地图的测绘效率约为每天每车500公里道路，成本为每公里10元左右，而厘米级地图的测绘效率约为每天每车100公里道路，成本可能达每公里千元。
这样的成本，又有多少车企可以承担。
因此，随着高算力芯片、激光雷达的加速发展，以高级别感知模块+高算力芯片+更成熟的决策优化的组合方案，在一定程度上，就可以逐渐摆脱高精度图的限制。越来越多的车企、驾驶辅助解决方案企业，都不约而同的选择了逐渐摆脱高精地图。
综上所述，高精地图虽好，但成本高、受限制，并且存在政策不确定性。车企若想发展高速+城市完成的NOA解决方案，重感知、重算力、轻地图，就成为了下一步发展方向。
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抛弃高精地图，华为智能驾驶迈向下一站
答导语：华为等头部企业的决策变化，本质上也反映出高精地图与自动驾驶赛道的变化，以及未来的行业走向。
昨日的华为春季旗舰新品发布会，华为终端BG CEO余承东透露了HUAWEI问界M5和问界M5 EV高阶智能驾驶版将于4月发布的消息，演讲现场，这位爱吹牛的总裁还高调官宣了两款车最关键的迭代亮点——
“史无前例”的智能驾驶体验。
往年的旗舰新品发布会，余承东喜欢把汽车的重磅信息放在最后环节，这次也一样。虽然没有新车发布，但全系车型升级HarmonyOS 3，“天花板级”的智能座舱体验，不依赖高精地图的ADS 2.0版本，每一个信息都够足够抓人眼球。
有意思的是，就在两天前，自动驾驶科技公司元戎启行对外发布了智能驾驶解决方案DeepRoute-Driver 3.0（以下简称Driver 3.0），关注度最大的地方在于，该方案试图解绑了智能车对高精度地图的依赖，一经发布就能装车。
元戎启行的新品发布后，一个消息在业界不胫而走，传闻华为改款的问界M5增程版和纯电版车型，都将采用第三方自动驾驶供应商，而合作的对象就是元戎启行。巧的是，余承东在此次发布会上，也试图强调了高阶智能辅助驾驶不依赖高精地图的消息。
《NE时代》编辑也第一时间向熟悉元戎启行、以及华为车BU内部人士问询，对方均表示暂时不方便对外透露，或是“未实锤官宣前不方便表态”。
但是，问界M5高阶智能驾驶版的技术路线告诉我们，越来越多的车企走向重感知、轻地图的逻辑思路。华为余承东此前就多次表态，自动驾驶不能过分依赖高精地图和车路协同，否则智能驾驶和自动驾驶能力就上不去，他认为车企应该逐步减少对高精地图的依赖。
｜另起炉灶，抛开“拐杖”｜
高精地图对于自动驾驶的重要性，不亚于激光雷达。业界一度认为，高精地图和激光雷达就像自动驾驶的“两根拐杖”，无论处于L2-L4的哪个阶段，二者都是缺一不可的。
所以，元戎启行扔掉激光雷达这根“拐杖”，如同特斯拉昔日站出来公开抛弃激光雷达、甚至不使用高精度定位和高精度地图一样，消息一出，在业界引发了不小的讨论。
元戎启行此前面向前装量产的自动驾驶方案是DeepRoute-Driver2.0，主打价格牌，能把成本降至1万美元以下，为业内平均水平的四分之一。
这个方案适配性高，目前已被适配于上汽飞凡、林肯和吉利几何等品牌，车身嵌入2到5颗固态激光雷达和8个摄像头，搭载英伟达NVIDIA DRIVE Orin车规级芯片，计算平台的整体功耗能控制在150瓦以内。
最新版本的DeepRoute-Driver 3.0，最大的特点是解绑了高清地图，在抛弃高清地图的基础上，还能感知到高精度地图所拥有的精细道路信息，如车道线、交通信号灯、路标、提示牌等。
根据公开信息，Driver 3.0还能实时定位车辆的位置，判断车辆位于哪条车道线上，距离旁边的车道线有多远，即使换上性价比更高的导航地图上路，也能实现高精地图一样的智能驾驶效果。
同步发布的还有两款智驾产品。
元戎启行基于Driver 3.0推出两款行泊一体的智能驾驶产品，D-PRO和D-AIR，计划今年就能投向市场。
其中，D-PRO面向全域高阶智能驾驶，成本1.4万元人民币，即使是在拥堵的城市复杂路段，也可以全域智驾，灵活规划路线。
该产品采用1颗固态激光雷达，7个摄像头的方案，和DeepRoute-Driver2.0解决方案一样，适配英伟达的NVIDIA DRIVE Orin芯片，算力可达200+TOPS。
D-AIR走的是更具性价比的路线，满足L2+辅助驾驶，提供ACC、LCC、ILC、APA、AEB等辅助驾驶功能。
和高阶的D-PRO不同的是，该产品采用纯视觉方案，7个摄像头，无激光雷达，成本仅为7000元人民币，可实现80+TOPS算力。
可以看出，两款新品的价格不仅比Driver2.0更便宜，横向对比，在相同的赛道也是非常具备价格竞争力的。
｜华为“造车”的下一站｜
“春暖花开，未来可期。”
3月23日的发布会尾声，余承东在结束主题演讲后向现场所有人鞠了个躬，然后用这句话为整场旗舰发布会作结。犹记得一年前的华为冬季新品发布会上，余承东给活动作结的原话是：“没有一个冬天不会过去，迈过寒冬，就是春暖花开！”
这场春季新品会，是华为在新冠疫情彻底解封后的首场线上发布会，除了一直以来稳居C位的余承东，华为还邀请了影视明星袁泉、搜狐创始人张朝阳助阵，可见对活动的重视程度。虽然任正非自己表态说华为还处于“冬天”，但是从该公司气势如虹的一系列重磅产品和推广进度来看，这家科技公司已做好拥抱春天的一切准备——
包括汽车业务。
从这次发布会来看，华为在新车产品设计上是“求变”的，毕竟，当下的电动汽车智能化赛道太“卷”了，不变就意味着被淘汰。
而业界众所周知，华为与赛利斯此前联合推出的几款新车，无论是M5增城版或是纯电版、以及M7等车型，均没有上齐“华为全家桶”，而是采用了博世的辅助驾驶系统和纵目科技的泊车方案，这不仅让不少消费者感到遗憾，也让业界普遍反馈其自动驾驶体验不够“燃”。
这正是痛点所在。
但是另一方面，我们也看到，华为与阿维塔联合推出的阿维塔11，采用的是华为HI版全栈自研方案，全系标配了华为全栈智能汽车解决方案，其中就包含3颗激光雷达、6颗毫米波雷达、13颗高清摄像头以及12颗超声波雷达，但是也面临另一个问题：
成本太高。
华为是阿维塔的深度参与方，阿维塔11硬件上也是“含华量”十足，但是囿于高昂的成本，很多人觉得这款车定价过高，且溢价严重，最终销量也受到影响。
虽然余承东此前一度打嘴炮，盛赞自家的自动驾驶方案，称极狐阿尔法S·HI版等搭载的自动驾驶系统是“世界最强的，没有之一”，但同样也是因为成本，华为之前的自动驾驶方案并没有大规模应用在问界AITO旗下的汽车终端上。
关于华为新款问界M5的自动驾驶解决方案，目前有两种可能，第一种，搭载元戎启行DeepRoute-Driver 3.0的高阶智能驾驶方案，但华为内部可能会对具体方案进行微调或修改。
另一种，则是华为自己的自动驾驶方案迭代，据悉，华为高阶自动驾驶全栈解决方案（Autonomous Driving Solution，简称ADS）2.0将于4月16日正式发布，新的方案或将抛弃高精地图，且在成本控制等方面也能有更大的提升。
｜重感知，轻地图｜
但有一点是可以确定的。
无论华为在自动驾驶领域采用何种方案，这家科技公司都在释放一个信号，即未来要加强对视觉传感器的应用，慢慢摆脱高精地图的依赖，以快速实现对城市场景的覆盖。
也就是重感知，轻地图路线。
这条路线，国外玩家的典型代表是特斯拉，国内企业的代表则是毫末智行和小鹏汽车等。余承东团队前些年的态度，就相对摇摆，他自己更倾向于减少对高精地图的依赖，但是从当下的趋势看，未来押注该路线的公司将越来越多，华为就是其中之一。
春江水暖鸭先知。这些企业的决策变化，本质上也反映出高精地图赛道近年的变化，以及未来的行业走向。
一个外部因素，是政策收紧。
高精地图的资质收紧，始于2021年下半年，这也意味着，越来越多的行业参与者很难通过政策审核。无论是汽车制造商还是自动驾驶科技公司，依赖高精地图，“门路”大致只有三个——
一是自己做垂直，资质也自己申请，二是对高精地图企业进行收购或合资，三是和拥有资质的公司深度合作。不过，无论是走哪条路，具备资质是业务落地的基本前提，但是最近两年，在资质上碰壁的玩家越来越多。
当然还有一些内部因素，如高精地图自己的维护成本一直高企，信息采集较为复杂（特别是在中国），且实时信息获取难度大。华为车BU王军此前曾表示，最早可以追溯到2019年，华为就找到国内的高清地图厂家，试图与对方合作，但发现合作成本太高了。
因此，华为决定自己做。
申请到高精地图的资质，只是万里长征的第一步，摆在华为团队面前的最大难题，是如何降低采集高清地图的成本。一言以蔽之，高精地图这根拐杖，不仅买起来昂贵，用起来也费劲，如果未来能“甩掉”，相信很多车企愿意一试。
那么，这根“拐杖”要如何甩掉？
一个关键词，是BEV。
BEV的全称，是基于多视角摄像头的鸟瞰图感知（Bird''s-eye-view Perception) ，基于BEV的物体可以通过自上而下的视图，完成轨迹预测和路线规划，且能避免图像视角下的尺度和遮挡等问题，成为自动驾驶领域提高检测性能、实现端到端自动驾驶的关键。
另一个关键词，是Transformer。
这个由谷歌最先提出的大模型算法，如今却成了能将自动驾驶推向新高度的“新核弹”，具备超强的序列建模能力，拥有全局数据和信息感知和处理能力，让BEV的实现成为可能。
这里多提一句，让BEV和基于Transformer的BEV在自动驾驶业界走红的，正是特斯拉。过去几年，特斯拉已经在很多具体场景实现BEV感知。
话题回到华为。距离华为公布新款车型和高阶自动驾驶全栈解决方案迭代的日子，越来越近了。
无论这家公司是否采用第三方供应商的方案，或是问界与阿维塔后续会否走向BEV，这对于整个电动车制造业而言，无疑是个值得关注的大新闻，当然，届时的发布会，也将释放更多关乎未来走向的新信号。
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华为1元开测“高精度定位”功能，该功能有何亮点？
答华为系列手机把鸿蒙系统更新到最新版本后，取消了“辅助定位设置”的选项，加入了一项叫作高精度GNSS功能，这个功能是默认开启的。
然而在会员中心里，也出现了一个“高精度定位服务”的选项，加入测试的用户可以实现亚米级定位和秒级响应，行驶车道的精准识别，在导航时可以精准配置行驶路线以及换线引导等功能。
在平常的生活中，经常需要用到GPS导航服务，无论是去往陌生的城市，或者是点外卖、打车等，都需要靠手机自带的导航定位。手机上自带的导航系统，其实存在着一定的误差，通常为几米甚至几十米。有些用户可以接受这种范围的误差，因为对事情的影响有限。
但是对于开车的用户来说，影响是非常大的。因为几十米的误差，可能会走错车道，导致违规或者迷路。所以，很多厂商推出了“高精度定位导航服务”，其定位更加准确，误差更小。
这项功能可启用高德地图高精度定位服务，支持 "亚米级定位" 和 "秒级响应"，实现车道级别精准识别，用户可通过每月支付 1 元提前享受这项功能。这项功能目前仅支持华为 Mate X 系列、Mate 40 系列、P40 系列、nova 8 Pro、荣耀 30 Pro/Pro + 支持，而且对城市也有限制，目前仅支持深圳、广州等地。
目前该功能仅支持华为Mate X系列、Mate40系列、P40系列、nova8 Pro、荣耀30 Pro/Pro+等机型，今年最新发布的华为P50系列并不再支持机型列表当中，属实让很多P50系列用户感到太憋屈，看来Mate系列才是华为的亲儿子啊，P系列的待遇差太多了。除了有机型有所限制之外，目前仅深圳、广州、苏州、杭州、重庆、天津、成都以及东莞等城市支持开启该功能。
为什么说华为给高精地图描绘了新的想象空间？
答8月11日，2019华为开发者大会继发布鸿蒙os之后，华为又发布了Cyberverse数字平台。该平台为AR实景地图服务平台，可使用手机进行厘米级定位。
华为camera首席工程师罗巍表示，Cyberverse可用于在景点、博物馆、智慧园区、机场高铁站等空间，今年将会在国内5个著名景点进行开发者测试，到2020年年末，将在1000个地点提供服务。
Cyberverse目前已有3D步行导航、虚拟楼宇信息、智慧园区IoT信息等应用场景，覆盖150个国家40种语言。该平台也可作为导航汽车进行左右车道、一二三车道的转换的高精定位导航系统。
华为消费者业务云服务总裁张平安称，今年10月之前，华为将发布此地图服务给开发者。
“最终消费者需要什么服务体验开发者最知道，华为需要开发者的帮助。”华为消费者云服务首席创新官望岳表示，目前Cyberverse已有开放接口，包括3D Map、数据信息接入等。
罗巍在新潮电子采访中提到，Cyberverse技术中的AR部分是全面开放的，Google的AR Core、苹果的AR Kit都可以纳入。
但华为的这项技术与其合作伙伴四维图新的业务确有所重叠。早在今年4月份，华为曾与四维图新签订战略合作协议，拟共同发展智能驾驶。四维图新以高精地图等为核心向主机厂，互联网等企业提供自动驾驶、车联网解决方案。
同年7月，在华为获得甲级测绘资质后，四维图新股价大跌，当时有投资者认为华为会成为四维图新强有力的竞争对手，并询问四维能否和华为发布联合声明，打消投资者的顾虑四维图新董秘彼时回应称，华为获取资质不是要在战略合作伙伴擅长的领域作资源的重复投入，而是为自动驾驶测试合规考虑。
但从Cyberverse发布来看，华为的野心不止于此。未来汽车日报(ID：auto-time)就此事向华为求证，截止发稿前暂未收到回复。
未来汽车日报曾报道，业内普遍认为，高精地图是自动驾驶的“幕后推手”。基于此，BAT等互联网公司、主机厂及图商的高精地图市场争夺从未停止。
2016年8月，高德宣布拿下第一张高精地图商业化订单，并将其装载至凯迪拉克CT6上;2018年8月，百度宣布其高精地图方案将在2020年下半年通过长城的WEY品牌落地;在今年的CES Asia上，四维图新表示将完成全国首张高精地图的制作，并称其主导制定的高精地图全国统一标准方案将很快通过。而今，华为将高精地图与AR相结合，又为高精地图赛道描绘了新的想象空间。
华为、苹果也支持北斗定位，是北斗定位精准还是GPS精准？
答华为、苹果也支持北斗定位，北斗定位的精度更高。
一、华为、苹果也支持北斗定位
在日常使用手机的时候，手机定位是最常见的应用之一，其中就包括了卫星定位，目前国内94.5%的手机都支持北斗导航系统，例如：小米、华为、苹果等品牌都支持北斗系统。
二、北斗精度已超过GPS
在民用方面， GPS和北斗导航系统的定位精度一般为4.4 M，高度为6 M。而亚太地区的北斗导航系统定位精度则能达到4 M以下。在军事方面，国内的北斗导航系统的精度约为0.1 M，而美国的则仅为0.3 M。
因此，在军事上，北斗导航系统比GPS要好一些。
在北斗导航系统的民用应用方面，百度地图宣布，将会在全球范围内推广使用北斗导航，更是将“百度地图智能定位开放服务”升级更名为“百度地图北斗定位开放平台”。
有了北斗强大的导航能力，高德地图、百度地图等导航系统都有了新的突破，实现了亚米级定位，升级后实现了“车道级导航”、“车位级导航”等多项功能。让我们的导航系统变得更加准确，更方便我们的日常出行。
“车道级导航”、“车位级导航”定位是“北斗”高端技术在民用领域的应用创新。
采用高清晰度渲染技术，最大限度地还原现实的道路状况，如车道数量、出入口等；采用北斗系统的亚米级高精度定位，使其定位精度由5~10米提升至1米以下，从而达到高精度导航。
而反观使用GPS的苹果地图，在高精度的地图导航应用上，是无法达到这一标准的，从民用使用体验方面也再次证明了北斗定位系统是明显要好于GPS的定位系统的。
通过上文关于华为高精地图的相关信息，三啼百科相信你已经得到许多的启发，也明白类似这种问题的应当如何解决了，假如你要了解其它的相关信息，请点击三啼百科的其他页面。
