地图测绘上了“紧箍咒”,没有车企能幸免?(地图测绘车设备怎么用)

admin2年前行业信息297

头图来源:网络

在国内,特斯拉车辆是被禁止驶入某些重点敏感区域的。去年,特斯拉还陷入”间谍风云“,尽管马斯克在第一时间解释称:“特斯拉不会将数据用于间谍活动,特斯拉愿意使用最高等级保密措施保护数据安全。”但疑虑并没有打消。

马斯克嘴上说没有,但不代表特斯拉没有这个能力。由于感知类数据的采集、存储、处理等可能记录周边位置的视觉图像,一旦数据被滥用或恶意使用,将会对国家安全带来巨大风险。

此前,这类行为的数据测绘一直是法律的盲区,但2022年8月31日,自然资源部印发了《自然资源部关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》,澄清了一系列长期以来对自动驾驶技术研发、落地过程中测绘的法律疑团。

自然资源部认定,自动驾驶汽车收集道路环境信息是测绘行为,相关企业主体应当申请测绘资质或将这些工作委托给有资质的第三方。

图源:自然资源部官网

可以说,不仅仅是以特斯拉为代表的海外车企,我国整个智能汽车行业也将进入监管视野。这引发了业内人的担忧,自动驾驶汽车的发展会不会被戴上一道“紧箍咒”?在自动驾驶应用与国家安全之间,我们到底该怎么去平衡?

#01

特斯拉FSD受挫于中国市场?

在自动驾驶汽车时代,每辆车实际上都在测绘。

清华大学学科办主任、车辆与运载学院首任院长杨殿阁认为,智能汽车可以通过部分数据还原现实场景,只要车辆有摄像头等传感器,具有定位功能,实际上就是在测绘。这些数据不仅不允许出境,即便是在国内存储也需要具备资质。

为了规避相关问题,也为了节约巨额的地图授权费,特斯拉采取了完全不依靠“高精地图”的纯视觉自动驾驶方案,把用作仿真训练的“短时路网”保存在国内的服务器上。

严格上说,车企无论采样哪种自动驾驶方案,感知都会对周围环境发生“绘制”这一行为。简单地理解,高精度地图是直接把周边环境“画好”交给系统,而摄像头和激光雷达好比是用笔在现场“素描”。

特斯拉虽然没有使用高精度地图得到现成的“画”,但纯视觉方案能利用自己庞大的车队,完成了大范围的众包地图构建,绘制出场景数据。这些都可能成为军事目标、关键敏感目标等地理坐标数据泄露新的风险点。

图源:网络

2020年4月,特斯拉宣布,已经通过“影子模式”收集了30亿英里(约48.28亿公里)行驶数据。此后,特斯拉并未公开更新这个数据。

此前,针对自动驾驶汽车收集数据、训练算法,监管没有明确界定性质,但现在已明确了智能网联汽车集成了相关传感器后,采集的相关信息数据进行采集、存储、传输和处理的行为,都是属于测绘活动,要依照《中华人民共和国测绘法》进行管理。

值得一提的是,外资企业不能申请测绘资质,只能委托有资质的第三方。企业向境外传输包含地理信息的数据需要经过审批。

2021年5月,特斯拉宣布在中国建立数据中心,但特斯拉采集的数据始终具有争议。“智能汽车数据采集涉及到测绘资质、保密、审图等各个方面的合规问题,仅仅依靠建立本地数据存储中心远远不够。”一位业内人士称,“就算特斯拉没有想要收集中国数据给其他国家,但只要它有这个能力就必须要被管控。”

特斯拉上海工厂(图源:IC Photo)

在中国,特斯拉选择百度作为导航地图合作伙伴,后者具备地理信息采集测绘资质。目前,尚不清楚特斯拉是否会与百度达成进一步的数据收集和存储等合作。

眼下,特斯拉标榜的FSD还没有对中国用户开放测试,目前也没有提出开放时间表。如果将数据交给第三方,势必会影响到特斯拉自动驾驶的迭代速度,而经过保密处理后的数据也会降低自动驾驶算法训练的效果,同时会加大企业的数据处理难度。

车百智库调研称,数据跨境传输一直是智能网联汽车的新问题,各国均未建立起完善的全球数据跨境传输监制机制,不利于智能汽车的研发和出口。

发生在特斯拉身上的问题,我国车企也会碰到。近两年,我国车企正陆续走出国门,以上汽、比亚迪、长城为代表的传统车企,以及蔚来、小鹏等新势力车企都在加速海外布局,一些数据采集、传输和使用行为要符合国内外双重监管和标准,这可能会对我国车企的全球化发展造成一定阻碍。

比亚迪出口挪威(图源:比亚迪官方)

#02

重“高精度地图”路线走不通了?

国家地理信息关乎国防安全,涉及国家秘密,在监管收紧的情况下,国内车企、自动驾驶企业也会受到一定的影响。

国内依赖于高精度地图的车企众多。业内普遍认为,高精地图是高级别自动驾驶的必需品,它能获取车辆定位、道路情况及周边环境等,可谓是给一辆汽车开启上帝视角。

而根据自然资源部的明确规定,高精地图测绘制作,只能由具备导航电子地图制作甲级资质的单位进行。

要拿到导航电子地图甲级测绘资质的门槛非常高。2021年,拿到这一资质的企业数量为32家,但2021年下半年至今,自然资源部开展电子导航地图资质复审换证,四批名单中只有21家企业通过,资质数量减少了近三分之一。其中有汽车企业背景的只有湖北亿咖通科技有限公司(吉利投资)。

2021年,小鹏汽车以2.5亿元的价格收购图商——智途科技,此前,小鹏NGP采用高德提供的高精地图,其地图的更新需要依赖高德的节奏。

小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙曾公开表示:“对于城市场景,高精地图的‘鲜度’非常关键,希望NGP发布时能做到天级更新高精地图的能力。”很明显,小鹏希望通过智途科技,将地图的更新节奏掌握在自己手里。

但根据最新公布的高精地图资质复审换证进展显示,智途科技尚未通过甲级测绘资质复审。

同样没通过复审的还有上汽旗下的中海庭,以及上汽参股的Momenta。智己汽车联席CEO刘涛曾对车市物语称,“在政策法规方面,中国新能源车企比特斯拉更占先机、抢红利,比如高精度地图。我们仍有发挥的空间去创造差异化的竞争。”

图源:智己汽车官方

随着高精度地图资质被限,小鹏的城市NGP、智己L7的城市领航辅助能否按规划时间落地,恐怕不容乐观。

除了车企,想要造车的滴滴,故事也讲不下去了。此前,滴滴将自己的自动驾驶业务寄希望于自身的高精地图,但是细心的人已经注意到了,在第一轮审核通过名单上,就把滴滴剔除在外。没有了地图测绘资格,想借助于地图来构建自动驾驶的竞争优势的这条路,显然已走不通。

有业内人士分析,今年有关部门有意收紧导航电子地图制作甲级测绘资质,尚未通过复审的多家企业,其资质恐将被回收。

按照自然资源部最新规定,即便是在测试阶段,只要安装了卫星导航定位装置和摄像头、激光雷达等传感器,且采集道路及环境坐标、影像和激光点云等数据,都是测绘行为,应当按照测绘法律法规进行管理。

今年上半年,多家车企不约而同取消了多款车型的远程访问车外摄像头的功能。一位不愿具名的业内人士称,“背后原因之一可能是这些功能让车企构成地理信息数据的处理者,进而需要测绘相关的资质。而车企短期内无法取得资质或委托第三方处理的情况下才选择(暂时)关闭相关功能。”

#03

车企:申请资质or交给第三方?

过去,地图数据采集的参与方仅限于地图企业,但根据自然资源部的最新规定,地图采集运行主体发生变化,国内从事自动驾驶技术研发的初创企业、汽车企业、零部件企业乃至车辆运营方等,都可以申请进行自动驾驶汽车道路测试。

那么,车企是否会重新考量自己申请测绘资质?

按照自然资源部的分级标准,电子导航地图乙级资质不得在政府部门划定的自动驾驶区域外从事导航电子地图制作。但正如之前所述,申请甲级资质门槛颇高,而车企采集数据的目的也不是为了测绘,而是为了训练算法,申请甲级资质不是每家车企或自动驾驶企业能承担的。

图源:网络

比如,电子导航地图甲级资质要求企业具备至少100名专业技术人员和相应设备系统,设立测绘地理信息安全保密机构等,还需定期接受资质复审。

“接下来就看在合规角度相关部门是如何进行监管和处罚了。”一位车企自动驾驶研究人士张海(化名)称,“如果因为资质问题,强制要求开发企业不得保存和处理即时测绘数据,又可能会限制自动驾驶技术的进步。”

对大部分车企而言,虽然会产生一定的服务费用,但还是选择委托给有资质的第三方。比如,蔚来在2022年Q1财报上官宣:今年三季度将基于与合作伙伴共同开发的自研高精地图,推出NOP+增强领航辅助功能;与华为合作的车企,包括极狐阿尔法、阿维塔等搭载的高阶智能驾驶功能ADS,都会依赖于华为高精度地图。

蔚来汽车(图源:网络)

但与有资质的企业合作,车企也有担忧。目前,包括华为、百度等具有甲级测绘资质的企业都不乏亲自下场造车,当他们在对外推高精地图业务或更深一步的数据合作时,车企难免会有数据安全,以及数据所有权的顾虑。未来,第三方中立的地图公司,或将扮演重要角色。

无论哪种合作模式,基于目前的数据监管要求,可能会导致车企或自动驾驶企业收集处理数据不够便利。

表面看,图商是这次政策收紧的最大受益者,但眼下,图商的商业模式并未跑通,仍有许多瓶颈存在。

高精地图对数据的“鲜度”要求非常高,需要实现日更,甚至分钟级的更新,否则,道路些微的改动都会让自动驾驶汽车“无所适从”。

但要实现这一点难度不小,高精度地图不再是“一张图”,而是一个数据库,背后的数据存储、数据筛选、建模解析都是挑战,单单靠图商投入大规模的采集车完成更新,确实有些不现实。

目前,自动驾驶的规模还未达到大规模量产上车的阶段,成本无法分摊,导致地图厂商缺乏足够的动力去采集和更新数据。并且,现在大多数图商采集的是高速公路和结构化的道路数据,且只能做到季度更新,无法满足车企对城市化高阶自动驾驶的要求。

图源:四维图新官方

正因为单家企业无法完成繁重的任务,诸如百度、高德、四维图新等企业均同时采用众包和集中采集两种方式进行高精度地图的绘制。不过,众包的问题也显而易见,涉及到采集合规问题,数据所有权和涉密数据的保护均会受到威胁。“众包无论从经济性、安全性,还是数据质量的角度看,都不是一种成熟的模式。”张海称。

体系不健全、标准不完善等问题是智能汽车产业发展初期的常态。在这样的形势下,产业发展容易“一管就死,一放就乱”。当前主管部门和企业还在摸索具体数据分级分类监管标准,在管理细则还未颁布前,自动驾驶企业还需要一段时间的磨合。

多位专家呼吁,落实车路云协同能够大幅提高智能汽车的智能化效果,但现实中却有很多牵绊的矛盾。只有找到技术创新与政府监管的平衡点,才能给自动驾驶产业提供一个良好的发展环境。

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