四维图新宣布全面转型自动驾驶，他们到底准备怎么做？
自动驾驶、车联网领域的快速发展直接改变了大家的出行体验，如果你足够细心的话还会发现，大批行业内的公司都在宣布进行战略转型升级。这其中不仅包括大家熟知的一些主机厂、Tier 1，还有我们今天要提的一家图商：四维图新。 上周，他们举办了一场 2017 用户大会。除了展示业务布局之外，还宣布将会全面转型自动驾驶。 导航地图业务 四维图新对于导航地图业务的认知是，无论是车载导航、智能网联、移动互联还是自动驾驶业务，基础地理信息都属于支撑板块，用来满足行业的基础需求。四维图新副总裁陈丹在大会上说，一旦自动驾驶技术成型，对于数据的需求以及服务方式都会发生不可预期的变化。而这也将导致他们的思考方式、做事方法、数据内容、应用技术以及产品形态都要随之变化。 在我看来，四维图新的想法就是导航地图业务要配合自动驾驶的落地节奏进行升级，而这也是他们适应变化的一个过程。 而在产品层面上，四维图新的导航地图业务主要还是强调他们的「FASTMAP」 平台。简单介绍就是，他们要在 24 个小时之内将现实道路的变化采集回来，处理好之后再分发给其他用户。不过，如果换做是我个人来理解的话，还是数据量更能直观反映这套平台。四维图新给出的数据是，在中国道路上，他们每年要更新 400 万公里的道路数据。 另外，在这届用户大会上我发现，与「FASTMAP」 平台相比，他们目前在做的另外一套「ADASMap 平台」 或许更有意思。 两到三年内，他们想要通过 ADASMap 将道路精度控制在 1 米以内。不过，与单纯的控制精度相比，我更关心的可能还是 ADASMap 技术的落地应用。四维图新做过一项测试，用户驾驶过程中如果可以提前获知前方几公里道路的坡度，大概可以节约 5%的燃油。一旦大规模应用，这部分价值就将有机会得到放大。 车联网业务 介绍车联网业务之前，四维图新高级副总裁景慕寒首先带大家回顾了一下这个领域的发展历程。他认为，车联网主要经历了 4 个发展阶段： 1、以呼叫中心为主的车联网发展阶段。 2、汽车联网，但仅仅是简单的汽车+联网而已，包括汽车的安防和远程控制等功能。 3、智能网联阶段，把移动互联网和智能硬件结合在一起，给汽车赋予更多的职能。内容更丰富，可以远程更新，可以远程下载，可以跟各种传感器的融合。 4、自动驾驶阶段，可以实现 V2X 功能，而车联网所做的一切也都是在为自动驾驶做准备。 在景慕寒看来，四维图新提供的车联网方案目的就是覆盖用户在使用汽车的整个场景，他们有自己的芯片、数据、实时交通、智能导航软件等等，可以确保软硬件之间的交互是流畅的。具体到车联网方案上的话，四维图新主要提供数据、动态交通以及智能车载导航系统三项产品。而这些产品现阶段也有落地在车型上的案例，例如他们已经在给大众、丰田等合作伙伴提供内容上的支持以及呼叫中心服务。 谈到车联网业务的未来发展方向时，景慕寒给出的说法是：乘用车联网业务将面向下一代自动驾驶场景，加强产业资源整合及联合开发力度，形成强大的云端数据处理和服务能力。而商用车联网领域，四维图新主要还是拓展商用车厂前装渠道。 自动驾驶业务 文章开头时我们也提到了，四维图新将会全面转型自动驾驶。因此，我很想了解的是，他们今后的自动驾驶业务路线到底如何实现？ 四维图新高级副总裁戴东海认为，想要实现自动驾驶只要解答这 4 个问题就可以：首先是我在哪里。第二，要对周围的环境有比较全面地感知。接下来要预测其他环境的车辆是怎么样动作，最后一步是自己应该怎么去做。简单概括就是：感知、定位、规划决策以及控制四步。 想要实现自动驾驶，可以采用渐进式的策略，也可以选择颠覆式的策略。不过，由于人工智能和新型传感器技术的爆发，很多颠覆性技术正在推动自动驾驶技术落地。而四维图新的想法是：自动驾驶汽车的安全问题非常重要，他们既不想使用传统的渐进式方案，也不想完全依赖于全颠覆式策略，而是将两种路线结合使用。 而在谈到自动驾驶业务的发展进度时，四维图新 CEO 程鹏告诉 GeekCar，目前很多创业公司都在使用深度学习、机器学习来做感知，而这个环节的门槛已经开始降低了。他们在感知层面上取得了一些成绩，不过没有特别突出。 在程鹏看来，四维图新的强项在于定位，其中分为高精度地图以及高精度定位两大板块。这两项板块再加上传感器结合在一起之后，可以不用激光雷达 + 摄像头 + 毫米波雷达就得到很好的感知基础。 程鹏还特意强调，他们的高精度地图采集过程基于用户的传感器、智能设备、行车记录仪，用这些设备采集的数据可以实时动态更新。在分钟级以内，前面有车发现状况，后面的车就能知道。而他们的高精度地图基于机器人的视角，而不是人类的视角，最终数据也是交给机器人看的。 芯片业务 无论是车联网业务还是地图业务都属于「 软」 业务，为了在自动驾驶领域完成布局，同时实现软硬结合，四维图新此前收购了汽车电子芯片设计和解决方案的提供商杰发科技。两家公司也在合作生产自动驾驶所用的芯片，芯片的主要作用是进行地图和传感器的相关运算，例如处理车端传感器传来的感知数据，进行高精度匹配和决策，提取道路属性和地物信息等等。 现阶段，他们的芯片业务依然以后装为基础，前装产品所占比例大约是 20%，今后会陆续提高。四维图新副总裁王文信说，接下来两年，他们主要将精力放在提供更高性能的 CPU、GPU，做一些算法的集成，同时提供一些更容易导入的芯片。 而从战略层面上分析，芯片业务对于四维图新实现自动驾驶路线则有很大影响。程鹏告诉我，有了芯片业务之后，他们就可以完成汽车产业链整合。过去四维图新可能只卖数据，后来演变成卖车联网服务，而终极形态则是卖解决方案。其中包含了数据、服务以及芯片，所有的一切都已经集成好，可以拿来改装自动驾驶汽车。 位置大数据业务 今年 6 月份的时候，四维图新发布了 位置大数据平台「MineData」。这一次的大会上，他们的首席架构师石清华则提出这样一种观点，由于四维图新一直是一个纯正的「to B」 公司，他们收获了一些比较认可的公司。所以在这一两年时间内，他们不仅把自身的数据集合了起来，同时也包括这些合作伙伴的数据。 说到 MineData 平台时，石清华的想法是，他们做大数据主要关注三点：数据本身、可视化以及分析计算能力。得到数据之后，他们需要围绕着人、车、路、城市基建、环境五个方面构建数据图谱。人和车是城市交通的主体，路和城市基建是交通活动的载体，环境是城市交通活动非常重要的因素，有了这五大要素，关于城市交通就可以输出解决方案。 仅仅只谈概念或许不够形象，石清华给出了这样这样一组数据：从 2007 年到现在为止，他们积累了超过一千亿公里的数据，这些数据正在以每天 3T 的速度在增长。而他们要做的就是平均用 30 秒的时间，将这些实时数据处理成全国 340 多个城市的城市路况。一旦大量数据累积在一起，达到一定量级和广度后，就可以预判交通事件甚至切入部分场景。 或许是「to B」 的属性过于专业，会后专访时，程鹏最后还特意强调了一下他们的合作落地案例，例如微信分享位置、滴滴人车分配、美团订餐等服务都与四维图新有关。这似乎也印证了一个很易懂的道理：再复杂的技术终究会落地在消费者服务体验环节。而总结四维图新的战略也很简单，那就是整合所有业务构建一套自动驾驶体系，打造「 智能汽车大脑」。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
地图公司如何进军汽车行业？听听专家怎么说
10 月 24 日，北京四维图新科技股份有限公司在北京总部举办了「 带你走进核心地图——四维图新地图业务媒体沙龙」。四维图新的专家们为我们详解了「 桩家」、ADAS 地图、FastMap 三个地图产品。 四维图新集团 SVP 金水祥讲话 新能源汽车与充电服务的桥梁——「 桩家」 四维图新技术企划部高级产品经理王颖 四维图新技术企划部高级产品经理王颖给我们看了一组数据。在 2016 年，全国新能源汽车保有量达到了 109 万，充电桩 15 万，车桩比大概是 7:1，可以说是非常紧缺的。预计在 2020 年，全国新能源汽车保有量达到 500 万，充电桩 480 万，希望能达到车桩比例 1:1。从 7:1 到 1:1 的过程中，也面临着很多的问题。 很多新能源汽车的车主抱怨的问题无非是以下几个：担心自己的汽车跑不远、找不到充电桩、即使找到充电桩还要排队、充完电后付款不方便，要下载不同的 APP。 为此，四维图新推出了新能源智能出行解决方案——桩家。桩家是充电地图一体化的解决方案，在提供传统的数据地图产品的同时，还面向新能源出行场景提供了充电地图服务产品。 桩家是从三个层面来解决问题。 首先是数据服务。桩家现在已经覆盖了全国万余个公共充电站和十五万余个可用充电桩信息，并且通过 CP 合作与现场采集的方式，不停增加充电站可查数量。其中，有 2.4 万的充电桩可以提供动态信息。 第二个是地图服务。桩家可以为新能源车主准确的查找到附近适合自己车型的充电站，并列出该充电站的详细信息以供用户参考，数据可精细到充电插口的占用状态和泊车位号码。 第三个是充电服务。桩家推出 API，SDK 系统接入方式，适用于 IOS,Android，Linux 系统，为新能源车主提供充电位搜索、动态信息、充电支付。通过桩家这个平台，给车主统一的、体验完善的、标准的充电服务。 现在，桩家已经和铂骏科技等车联网平台达成合作，并在不断完善新能源领域的布局。同时，新能源汽车出行大数据的双向流通，可以为四维图新带来更多的商业合作伙伴。 自动驾驶的前锋——ADAS 地图 四维图新产品设计部高级产品经理冯雪 ADAS 地图是 ADAS 系统中的基础产品，精准的 ADAS 地图数据可以减轻车辆在自动驾驶时 ADAS 系统的运算压力。 四维图新这款 ADAS 的主要服务对象是带有自动驾驶功能的新能源汽车，目的是为车主制定更节能的出行方案。 ADAS 地图空间维度多元、精度高、交通信息丰富，给我们提供的信息更精准、更全面，可以增强现实导航，让驾车更安全。我们现在的地图可能只能看到一条道路，ADAS 地图却能显示车道、车道线、地标等详细的信息。比如，可以让我们知道前面道路的坡度、可以综合考虑未来车辆的转向，推荐最优的车道、还可以避免进入不便行驶的车道，提醒我们注意车道的限高、限宽等等。 四维图新的 ADAS 地图数据已经获得了多项技术专利，可以通过曲率、航向及坡度等属性数据作为传感器，实现或者增强辅助驾驶的功能，包括自适应巡航控制、车前等调节、弯道预警、车道变更辅助、车道偏离预警、动力控制、超车辅助、燃油效率改进、速度建议等。 自动化技术实时成图——FastMap 四维图新研发部 FastMap 高级产品经理闫帆 我们现在所处的互联网时代日新月异，以往导航地图由于工序复杂、核查流程长等问题，长时间才更新一次版本，显然满足不了当代用户不停变化的地图需求。 为此，四维图新在今年 8 月推出了 FastMap 新一代地图在线生产和发布平台，特点就是「 快」。在这个平台上，任何人都可以随时随地的采集信息，然后通过图像识别、人工在线编辑和全自动数据处理实时发布最新的地图信息，为客户提供更高鲜度的地图产品。 FastMap 彻底改变了之前「 扫马路」 的数据分析模式，接入了腾讯、滴滴、搜狗等合作伙伴的海量 UGC 数据，利用数据挖掘技术，快速、精准的发现现实世界的变化。同时，挖掘成果可以与卫星影像互为参考，直接进行矢量化比对，快速对数据进行应用，具备了秒级数据的更新能力。 FastMap 的面世，打造了一个智能化自动化的发布平台，为四维图新车联网业务和自动驾驶的实时地图业务奠定了基础。 目前来看，四维图新已经在新能源出行、自动驾驶、车联网三大领域完成自己的布局，但这一切都还刚刚开始，要如何抓住市场和用户，四维图新仍然需要不断努力。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
禾多科技、四维图新达成战略合作，自动驾驶圈内新 CP 诞生：地图公司+创业公司
10 天前，禾多科技宣布完成千万美元级别的天使轮融资，领投方包括 IDG 资本和四维图新。禾多科技是一家自动驾驶创业公司，成立于今年 8 月，创始人是曾在百度和乐视自动驾驶部门担任重要职位的倪凯。（禾多科技公司名字的含义，就是把移动的「 移」 拆开看。）在倪凯刚从乐视离职的时候，圈里传出了「 倪凯加入四维图新自动驾驶部门」 的消息，所以如今四维图新和禾多科技走到一起，并不令人意外。9 月，倪凯第一次以禾多科技创始人的身份亮相，在 GeekCar 举办的首届极客出行大会「G.A.M.E」上详解了一个新概念：L3.5 自动驾驶系统，即把一个准 L4 系统降为到 L3 来使用，有更高安全标准的同时，又适合量产。 除了资本层面的合作之外，上周四维图新 CEO 程鹏和倪凯又坐到一起，签署了一份战略合作框架协议，标志着四维图新和禾多科技正式在技术层面开始走向联合。 程鹏在签约仪式上对禾多科技评价非常高，他说：「 看过了太多不靠谱的公司，禾多科技是极少数靠谱的。靠谱的定义，就是说的和做的匹配，即言行一致。」 关于和禾多科技到底怎么合作，程鹏简单直接的说：「 要什么给什么，要钱给钱，要资源给资源。」 合作的另一方倪凯是这么说的：「 在中国特殊道路与政策环境中，高精度地图扮演着至关重要的角色，我们希望联手四维图新，加快技术落地，以数据优势形成真正的技术壁垒。」 对于四维图新来说，最核心的无疑就是「 地图数据」 了。高精度地图可以让自动驾驶汽车有更多「 冗余」，让汽车准确知道自己在什么位置。但高精度地图又不是谁都能采集，这涉及到地图测绘资质问题，四维图新正是国内不多的有地图测绘资质的公司之一。 其实仔细看看四维图新近两年的布局，你就会发现四维图新才是真正的在做「 生态」。在收购杰发科技后，四维图新已经形成了「 数字地图+车联网+自动驾驶+大数据+芯片」 的全方位布局，软件、硬件两手抓。 不过联想到四维图新内部其实也有自动驾驶研究部，再看看这次和禾多科技的合作，是不是冲突了？程鹏并不这样认为，在他看来选择发力自动驾驶就是选择了一条「 赛道」，选择赛道之后还要选「 赛手」，各个赛手之间并不是绝对的竞争关系，也可能是「 接力式」 的合作关系。 另外，大家的侧重点也不太一样，四维图新研究的是「 定位」，如何做到毫米级、厘米级的定位。禾多科技则更偏重于整体解决方案，目前禾多科技的自动驾驶平台已经进入实车道路测试阶段，从车辆线控到多传感器方案，从感知、定位到决策控制，禾多科技具备了全栈型开发能力。 毫无疑问，在尚未成熟的自动驾驶产业链中，创业公司也会有一席之地，就看大家如何去切入了。在此之前，我们已经见过了新造车公司+自动驾驶创业公司、芯片公司+自动驾驶创业公司的搭配。 这次四维图新和禾多科技的合作，本质上是一家老牌地图公司+自动驾驶创业公司的搭配，也算是业界首创。但 无论以怎样的姿势切入，最终都是要和车企做生意，大家都是在探索的路上，道阻且长。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
牵手四维图新，新造车团队爱驰亿维的车联网策略初显
各家新造车团队在上周「集体爆发」，造出了一个又一个大新闻。一直保持低调的爱驰亿维也有所动作，他们宣布和四维图新达成了战略合作，双方将会围绕「 车联网+」、自动驾驶和全球业务三方面进行深入合作。 在著名的后厂村路，全新投入使用的四维图新大厦顶层，也就是被四维图新称作「北极」的地方，一个简短的签约仪式宣告着双方合作达成。 没有大规模的媒体，没有兴师动众的场面，但这确实是爱驰亿维少有的公开发声的场合，同时也是四维图新和第三家新造车团队达成合作。 而这次合作，用不绕弯子的话说就是，四维图新要和爱驰亿维一起研发搭载在后者的量产车上的车联网系统，以及未来的高级驾驶辅助甚至自动驾驶系统，同时，爱驰亿维的量产车将来也会走向全球市场，在国外销售的爱驰亿维产品，也会搭载四维图新提供的当地本土化车联网系统。 目前，总部位于上海的爱驰亿维已经确定了在江西上饶的制造基地，在 2019-2020 年这个时间段里，他们的第一款 SUV 产品就会开始量产。而在上个月，汽车圈里十分著名的德国人 Roland Gumpert 宣布加入爱驰亿维，他曾经是奥迪 quattro 四驱系统的奠定者，后来自己经营独立的跑车品牌。爱驰亿维的 CEO 谷峰曾经是上汽集团 CFO，联合创始人、总裁付强曾经任沃尔沃中国总裁兼 CEO，从高管北京上来看，爱驰亿维多多少少有点儿威马汽车的感觉。 说回这次的合作。 就像我们上面提到的，车联网是双方合作的首要重点。四维图新 CEO 程鹏在专访时提到，与爱驰亿维一起研发，首先要明确的是用户想要什么，他们会在车里干什么。双方的终极目标是让用户进入车内不要再碰手机，不想再碰手机。而在谷峰看来，爱驰亿维和四维图新联合打造的车联网产品，必须剔除以往车联网那些冗余的功能。而在基础功能方面，双方目前已经达成了非常好的一致性。 在产品形态上，程鹏表示，将来在爱驰亿维量产车上落地的产品，将不同于四维图新现有的车联网产品形态。 双方的具体分工上，四维图新主要负责集成各种互联网圈的生态内容，而用户体验、用户端、车辆控制等方面的工作，会主要由爱驰亿维完成。 在谈到未来的数据归属问题时，谷峰和程鹏都认为，双方是抱着开发、共享的心态来合作，所以数据也会共享，而不是被某一方私有。 至于四维图新，了解他们的可能记得，此前他们已经和蔚来汽车、威马汽车达成了合作协议。这次又和爱驰亿维达成合作，可以说四维图新已经在新造车领域锁定了不少「市场份额」。这些新车企都以「互联网」为产品的重要卖点，这对于四维图新重新梳理自己的车联网产品能力，其实也是一个非常好的契机。 而爱驰亿维方面，相信随着造车进度的一点点发展，他们将来曝光的机会肯定也会越来越多。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
基于高精度地图：四维图新的自动驾驶「方法论」
现在做自动驾驶的公司越来越多，一个基本逻辑是，首先要有自己的核心竞争力以及立足点，然后发展更全面的自动驾驶能力，或是整合产业链。 作为一家在国内占有相当大份额的图商，四维图新进入自动驾驶领域，也沿袭了这个逻辑：在我们看来，高精度地图是他们的最核心竞争力和切入点，基于此来进行拓展，补全能力。 借着四维图新发布位置大数据平台 MineData 的机会，GeekCar 参加了一个对于四维图新高级副总裁景慕寒的专访，通过他的回答以及一些分析，我们基本能看到四维图新做自动驾驶的「世界观和方法论」。 总的来说，在自动驾驶这件事上，四维图新走的还是「生态」路线。 首先，让他们有底气进入自动驾驶领域的东西是「地图」，或者更具体来说，是「高精度地图」。大家越来越公认的一个观点是，高精度地图是自动驾驶的必备要素之一，装备了高精度地图的车辆可以更精确的知道自己所处的位置，比如车道。据此，也可以进一步影响自动驾驶车的决策能力。 在国内，由于众所周知的原因，做自动驾驶必须采用国内图商提供的高精度地图。而另一方面，虽然有高德、百度这样的「友商」存在，但是这个市场足够大，也不可能一家垄断。对于四维图新来说，这就是机会所在。 别忘了 Here。这家欧洲的图商，拥有大量的汽车客户，被奥迪、奔驰、宝马收购之后，四维图新又联合腾讯以 2.41 亿欧元的价格获得 Here 10% 的股权。高精度地图，同样是 Here 的重点发展方向之一。 入股 Here 的一个意义在于，如果 Here 成为了某家整车厂在欧洲的高精度地图供应商，那么当这家车厂在国内也有类似需求的时候，Here 的「股东」四维图新实际上就具备了很多先天优势。 而且这两家还在国内成立了合资公司，准备通过共同研发，提升高精度地图的产品质量。 当然，在未来的自动驾驶产业链里，一定会对于供应商的能力全面性有更高的要求，所以，也就不难理解为什么有「地图」这个立足点的四维图新，也要选择做「生态」了。 收购汽车电子芯片设计和解决方案的提供商杰发科技，就是他们在自动驾驶领域的重要布局之一。在此之前，四维图新有地图业务，有车辆业务，但这些都属于「软」业务，而收购之后，相当于让四维图新具备了软硬结合的能力。而芯片在自动驾驶领域有多重要？看看英伟达就知道了。 四维图新 CTO 戴东海此前接受媒体采访时说，四维图新和杰发科技将会合作生产自动驾驶所用的芯片，这种芯片的主要作用是进行地图和传感器的相关运算，例如处理车端传感器传来的感知数据，进行高精度匹配和决策，提取道路属性和地物信息等等。 这种结合，被他们称之为「芯片级的地图方案」。 在上海车展之前，博世宣布和国内三大图商四维图新、高德、百度达成合作，共同进行自动驾驶研发。他们的主要做法是通过安装在车辆上的、由博世提供的雷达传感器，采集道路特征，然后形成高精度地图，目前这个合作处于「概念验证」阶段。 在这个合作里，四维图新主要做的就是基于车道级的高精度地图数据和定位数据，通过多源数据融合技术，将博世的道路特征和四维图新的高精度地图数据融合，进而实现高精度地图数据的实时更新。 而博世针对高精度地图同时和三大图商展开合作，其实也在某种程度上说明了高精度地图在未来自动驾驶中的重要性。 另一方面，自动驾驶和车联网又有着不可分割的联系，后者又刚好是四维图新涉足已久的领域 ，把他们结合在一起，就构成了四维图新所说的「生态体系」。当然，这里面还有不可忽视的一个部分就是大数据，它产生自四维图新地图数据，动态交通信息、车联网以及自动驾驶和芯片等业务。 在景慕寒看来，这个生态链不应该是封闭的，而是要利用现在的产品，更好的服务于整车厂这样的客户。但如果说「闭环」的形成，还需要四维图新把更多合作伙伴的有价值的产品和能力集成进来。而在这整个过程中，「数据运营」又是对于四维图新来说非常重要的一个业务。 在景慕寒看来，自动驾驶不可能发展成一家通吃的局面，从现在的趋势就可以看出，各个公司间有很高的合作重复度大家都希望把所有优势的资源整合在一起，各家的优势在不同层面上体现， 所以未来一定是百花齐放的局面。这其实也是四维图新的机会所在，毕竟他们有自己的立足之处——高精度地图。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
超过 4PB 的数据怎么用？四维图新搞了个 MineData 位置大数据平台
百度最近因为自动驾驶风光无限，但在地图领域占据半壁江山的四维图新也没闲着。6 月 13 号，他们发布了一个名为「MineData」的位置大数据平台。 这也成为继数字地图、车联网、自动驾驶之外，四维图新第四个重要的业务板块。这个产品将由四维图新旗下的子公司世纪高通负责运营。 我们先来说说四维图新做这个平台的缘由。 世纪高通副总经理兼四维图新首席架构师石清华在发布会上作了说明。在他看来，现在的地图早已不再是单纯的地图，而是变成了一个平台和载体，开始为各行业提供全方位的服务。未来，各行各业对地图的需求将与各自的特征紧密结合，越来越专业化、定制化。但是，现在企业用到的地图大多是从 2C 端的产品演化而来各种开放平台，同质化非常严重，缺乏专门定制的行业地图。因此，MineData 应运而生。 当然，如果以上说法太晦涩，我们再换个角度来看。根据四维图新副总裁、世纪高通总经理梁永杰的说法，MineData 其实是一个随项目而生的平台，也就是说，四维图新在解决用户遇到的问题的过程中，慢慢发现可以做一个这样的产品。这在 MineData 的一些特点中也有体现，如数据的可视化和数据分析便利性，数据在行业和业务里的适应性等等，这些都是 MineData 所要重点服务的 B 端用户所关注的点。 所以，MineData 位置大数据平台到底是什么？事实上，它主要包含数据蜂巢（MineCatalog）、可视化地图（MineMap）、实验室（MineLab）三大板块，通过数据汇聚、可视化和分析能力，为全行业提供基于位置大数据的解决方案。 先说说数据蜂巢。既然是大数据平台，自然少不了数据的收集和整理。目前，四维图新的数据总量已经超过了 4PB，而且还在以每天 2.8TB 的速度增长（这些都是规格化之后的有序数据，而不是原始的、杂乱无序的数据）。随着车联网、自动驾驶等业务的发展，数据规模的增长速度势必会更加迅速。 不过，这体量庞大的数据并不是集中在一起的，而是分散在四维图新不同事业部乃至子公司的服务器上，如何聚集、整合、打破潜在的信息孤岛，让数据发挥更大的价值，是一个必须要解决的问题。「数据只有盘活才有新的价值，数据只有跨界才有新的故事」。而这正是数据蜂巢要做的事情。 数据蜂巢系统由「探针-蜂巢-数据沙盒」这个三层结构组成。首先，在每个业务口的数据集群处有一个如探针般导流数据的机器，这些机器把数据源源不断地导流入被称为「蜂巢」的数据仓库，并进行数据清洗。然后，它们被依据属性分门别类地存储在数据沙盒里对外供给。而且，企业也可以在自己那边部署数据蜂巢和四维图新的数据蜂巢相对接，形成一个生态循环网络。世纪高通副总经理兼四维图新首席架构师石清华在专访时透露，四维图新采取了自建 IDC 和腾讯云的混合云机制来为这些数据提供双重的安全保障。作为 MineData 的基石，数据蜂巢系统保证了数据的活力和多维度性。 有了数据，接下来就要考虑如何去用了，这也就是 MineMap 和 MineLab 要干的事儿。 按照四维图新的说法，MineMap 提供所见即所得的地图定制服务，将以前非常专业的地图配置问题按照互联网的交互体验进行了重构，使数据在视觉方面达到用户想要的效果。 考虑到具体业务需要与地图进行叠加显示，MineMap 推出了可视化模板，包含轨迹点亮图、城市柱形图、热力图等等各种地图特效。 此外，MineMap 还提供了表现一致的引擎，为 Web、Android 和 IOS 多平台准备了第三方开发接口，实现了一处配置、多屏运行。 如果说 MineMap 的操作流程大致是选择数据、配置数据、出定制地图，那么 MineLab 则是选择数据、配置算法、出分析结果。如春节期间的人口迁徙图就是基于一种叫做 OD(交通出行量) 的算法得出的结果。而且，相比于 MineMap 的锦上添花，MineLab 的数据分析才是 MineData 的核心所在。 在石清华看来，MineLab 是 MineData 中最有魅力的部分，因为它可以提供近似真实环境的实验室，里面有近似真实的场景数据。他认为，现在大数据分析最难的不是技术，也不是算法，更不是可视化，因为算法可以不断调整，可视化有很多借鉴，最难的是数据和完备的数据场景。 说了这么多理论的东西，MineData 具体可以有哪些应用场景？梁永杰举了一个汽车长途行驶的例子：当行驶区域天气状况恶劣复杂时，传统的天气预报就不够用了，而 MineData 的处理方式是，首先选取实时更新的、精确的天气数据，然后选择路径规划算法，将天气数据按时间和空间与路径相匹配，最后再选择路径的可视化方案，将路径上的天气生动地呈现出来。这样，乘客就可以规避天气比较恶劣的出行路线，提高出行的舒适度和安全度。 除了一般的汽车行驶，MineData 同样可以运用到自动驾驶上。例如，一方面汽车可以为 MineData 提供数据来源，另一方面，MineData 可以帮助训练自动驾驶模型。 而不管是梁永杰还是石清华，他们口中提到最多的词就是「开放」。在四维图新看来，MineData 是个开放且极具互动性的平台，而且只有开放和互动才能发挥这个平台真正的作用。 例如，在数据整合方面，作为 B 端产品，MineData 不像 C 端产品那样仅仅自己收集数据，而是同样允许用户自己上传数据，通过数据的融合去发掘更大的价值，并通过这样一种互动和配合来实现定制化、个性化的服务。 同样，在如何处理数据这个问题上，MineData 也将给予用户很大的自由，它仅仅只是在 MineMap 和 MineLab 中为用户提供基本的模板和算法，具体的结果需视用户自己上传的数据以及选择的数据处理方式而定。 总而言之，MineData 的使命和任务是基建和开放。也就是说，四维图新完成基础地图和位置大数据的工作，为各行各业提供一个开放合作的大数据平台，而各行各业则根据自身的需求，运用这个平台为自己定制个性化服务，二者分工合作，以盘活更多的商业价值和行业价值。 在 MineData 的实际应用上，目前，世纪高通已经和西安交警互联网服务中心联手建立了「西安交警互联网+路况大数据平台」，通过提供各种位置大数据服务来协助交通管理部门进行指挥调度，疏导城市交通。 总之，如何利用好自己手中的数据，让它不再是冷冰冰的数据，甚至产生更大的价值，这就是四维图新在想的事儿，其实也是很多手握数据的公司在琢磨的。MineData，只是这股大潮的一个缩影。 有一个细节很有意思。在发布会当天早上，天空阴云密布、雷雨交加，后来转而晴空万里。梁永杰应着这个景说了一句「雨就是财，晴空万里就是顺」。或许，这也是这个时代对大数据的祝福？ 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
三家公司聚在一起，发布了一款能「聊微信」的智能车机
我有位同事是大众车主，经常吐槽车机难用，于是他花两千多换上了一台智能车机。确实，在移动互联网时代，熟悉了流畅大屏手机的我们，再去操作原厂车机简直就是一种折磨。 针对这一痛点，不少公司都推出了相应的解决方案，从智能后视镜到车机应有尽有。昨天，四维图新联合飞歌、搜狗语音召开了一次发布会，发布了搭载了「 趣驾行车助手」 的飞歌 G8 II 智能车机。 其实这并不是一次简单的新品发布，更重要的意义在于这是四维图新车联网解决方案在后装市场的首次落地。 语音是一个重要的入口 先说产品本身，飞歌 G8 II 是一款基于安卓系统研发的智能车机，搭载高通骁龙处理器。 我们前面提到的「 趣驾行车助手」 由四维图新研发，你可以把它看做是一个车机内的 App。这个 App 针对驾驶场景做了很多优化，比如更大的图标、简化的操作逻辑。 四维图新在趣驾行车助手中整合了很多内容，包括天气、音乐、FM、新闻、股票、导航、违章等等。对了，他们还整合了腾讯的资源，还可以让你在这款车机中通过语音的方式来回复微信。（注：腾讯是四维图新的投资方之一）语音交互并不是什么新鲜名词，也很常见，但搜狗做的这套语音更加智能化。它提供了多轮交互、场景跳转、语义理解等，还是举两个例子吧： 场景一： 用户：「 北京的天气怎么样？」，此时，屏幕上会出现北京的天气预报并语音播报。当用户说：「 上海的呢？」 时，屏幕上随后会显示上海的天气预报。 场景二： 用户：「 知音帮我发个微信给王小川就说你现在在哪呢，我去接你」 知音：「 发微信给王小川，内容为『 你现在在哪呢，我去接你』，确认发送还是取消？」 用户：「 确认」 知音：「 王小川给您发来了一条位置分享，要导航过去吗？」 用户：「 好的，导航过去」 相较于手机上的语音交互，车内的语音交互其实难度更高。 首先是车内的噪音比较大，空调、风噪都会给系统带来干扰。在我们的实际体验中，把空调开到了最大风力，搜狗语音依然能正常工作。其次，车内语音系统的唤醒和打断也是一大难关，因为用户会跟乘客交谈，也会听歌，而系统则需要判断用户到底是在跟谁说话。 四维图新很看重语音交互在车内的地位，和搜狗语音合作也有多方面原因。一是搜狗语音本身产品就比较领先，符合四维图新对合作伙伴的要求；二是这两家公司本身就有合作关系，搜狗地图就使用了四维图新的数据。 为什么要做后装？ 早在 2011 年，四维图新就发布了行车系统「 趣驾」。经过不断研发和升级，「 趣驾行车助手」 车载应用解决方案终于在飞歌 G8 II 上落地了，这也是四维图新进入汽车后装市场商业化应用的第一步。 四维图新一直以做 B 端生意见长，为什么这次从幕后走到了台前？四维图新车联网事业部总经理李昭宏回答了我这个问题。 首先，产品要进入前装市场周期很长，实际落地要等到 2018-2019 年。其次，后装产品离真实用户更近，可以拿到一手的用户反馈，再不断打磨产品，提升产品用户体验和稳定性。（一定程度上，后装也有利于前装产品的研发）李昭宏说，未来车联网依然逃不出现在已有的互联网商业模式，比如广告、保险和金融。不过只有进入了这个市场，才知道哪种商业模式是成立的。 目前来看，这一代飞歌 G8 II 所搭载的系统还没有太多商业气息。不过在我们上车实际体验产品时，工程师透露他们还会推出下一代产品，加入一些生活服务。比如，当你导航去某咖啡厅时，系统会给你推送优惠券。（这种做法是不是用户刚需，很难说，但总归是一种尝试）可以肯定的是，后装智能车机依然是一个很大的市场。现在马路上车机形同虚设的车太多了，而大家早已被智能手机流畅的操作体验宠坏，愿意买单的人越来越多。 总之，当车机足够好用时，或许我们就不需要手机支架了。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
地图炮 | 高德百度忙着争第一，友商四维图新在干什么？
上个周末，只是因为俞永福一句话，百度就和高德撕了起来。作为一名吃瓜群众，我其实不太关心到底谁第一，倒是挺心疼这两家公司的公关，大周末的还要加班。 不过，这个周末注定是戏剧性的。在百度高德开撕的前一天，也就是上周五，另一家图商四维图新参加了一个名为「Open Auto Drive Forum」 的自动驾驶技术讨论会，简单说，这个论坛要做的就是把圈子里的人聚集起来，讨论出一个未来自动驾驶技术的标准。四维图新在这上面也聊了聊高精度地图的事儿——这和高德这两天在说的东西不谋而合。（这是一个国际化的会议，学术范十足，在会议现场一半以上都是外国专家，当然还有百度、高德的同学。）在自动驾驶方面，地图供应商的切入点就是高精度地图。除了四维图新之外，百度、高德和腾讯，都在做高精地图这件事。四维图新在这方面算是起步比较早的一家公司，目前他们已经成立了「 自动驾驶实验室」 和「 深度学习实验室」。 四维图新 CTO 戴东海说，在 2012 年就有国外厂商找到四维图新，双方当时在高精度数据、自动驾驶等方面做了一些早期的合作。在接下来几年中，会有很大的量产计划。 在今年 6 月，四维图新已推出支持 Level 2 全国高速公路网覆盖的数据和产品，达到量产的能力。 关于未来，四维图新方面也给出了一些具体的时间节点： 2017 年中，推出 Level 3 国内全高速公路网覆盖的产品，并达到可以量产的程度。 2019 年初，提供主要城市的 Level 4 级别的地图数据。 四维图新的高精地图怎么做？ 目前做高精度地图分为几个「 流派」，在此以谷歌和 Mobileye 为例。 谷歌使用激光雷达采集高精度地图数据，数据量很大，每公里是 GB 级别的。如此大的数据量，普通车厂很难将其量产；Mobileye 的 Road Experience Management 概念，可以以众包的方式通过用户收集高精度地图数据，但这些数据只能用于 Mobileye 的传感器。 四维图新正在做的高精度地图，则是和传感器无关的，车厂可以有很大的灵活度。不管车厂使用哪种自动驾驶解决方案，四维图新的高精度地图都能够继续沿用。 至于高精度地图的数据量大小，戴东海则表示，按照经验来说的话，大概其和传统的数据是 1：1。 另一方面，高精度地图的数据必须是实时更新的，四维图新的做法是把地图分为了几个「 层」，包括基础导航层、高精度路网层、实时动态层以及其他的环境影响因素。这些「 实时性」 要求比较高的数据，将会通过云端不断更新。 除了在「 软件」 方面的努力之外，今年 5 月四维图新收购了杰发科技（MTK 子公司）。戴东海说，这次合作是「 很深层次的战略层面」。很明显，四维图新是想通过打造智能芯片，把软硬件打包，实现全产业链的竞争。 横向对比来看，四维图新更像是一个传统的汽车供应商，和车厂紧密合作，满足车厂需求。 不过它的友商高德似乎走了一条更加「 互联网」 的道路，因为前两天高德居然宣布高精地图免费了。作为一种面向 B 端的产品，高德是在用一种面向 C 端的套路在做宣传。在高德的设想中，作为交换，车厂要开放一定的道路数据给高德，以此逐渐完善高精地图。不过，所谓「 免费的就是最贵的」，车厂愿意开放数据吗？这个需要时间给出答案。 面对来自互联网公司的竞争，当我问到四维图新的优势是什么的时候，戴东海的回答很简单： 「 我们相对起步早一些，积累的更完善一些，产品的成熟度更高一些。评估完一圈之后，想落地的车厂都是来找四维图新。」 好吧，反正你们谁也不服谁。所以这「 地图炮」 肯定还得接着开…… 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
四维图新和他的朋友们，在深圳干了什么？
今年，四维图新的年度 UG 大会（用户大会）第一次来到深圳，这个硬件创业的天堂。 从北京搬到深圳，四维图新给出的原因是：目前很多合作的后装车机厂都位于深圳，因此才想到这么做。 仅从这个动作，我们就能看出主打 B 端的四维图新在战略上的一些改变。当然，转型 C 端是四维图新之前就开始做的事情，我也从今天一整天的各种讨论、分享中梳理出了他们接下来的方向。 两个战略合作 在大会上，四维图新分别宣布了和 MTK 以及滴滴达成的战略合作。 先说 MTK。双方想在车机方面有所动作。 作为老牌的芯片提供商，MTK 在很多人心目中都是「 低端」、「 性价比」 的代名词，这种印象从手机领域就一直伴随着 MTK。虽然在车机领域，目前 MTK 已经占据了很大一部分后装车机市场，但如果想要进入前装，对于 MTK 来说也不是那么容易。 目前的前装车载芯片市场主要还是由一些大厂（例如英伟达等）占据，杰发科技（MTK 子公司）总经理王文信认为，MTK 目前选择从后装国内市场切入，从低端进入高端，先要占据一部分份额之后，再去考虑和这些大厂竞争高端和国外市场（核心竞争力还是在于性价比），这也是 MTK 从之前业务得出的结论。 对于四维图新来说，他们本身就和车厂有着一些合作。同时，很多后装车机也都采用了四维图新的地图或相关技术。因此，双方合作可以说是优势互补。至于合作的最终目的其实也很明白，双方想要联手进军前装。 再说滴滴。 四维图新和滴滴的合作目前主要是基于动态交通路况信息。之前四维的实时路况主要由出租车提供，加入了滴滴的车辆之后，实时路况的信息准确度会有很大提升。在现场展示区中，我发现四维图新实时动态路况的刷新频率已经达到了每分钟一次，相比之前有较大提升。 对于滴滴来说，通过四维图新的地图服务能够在运力调配、App 导航规划等方面有所提升。同时，基于这种 LBS 的服务，也有更多商业化的扩展可能（例如分析商圈人流密度等）。 当然，说是战略合作肯定不只这么简单。双方都透露会基于采集的数据进行更深度的开发和商业化，不过目前还并没有一个具体的计划，我们可以想一下（举例：滴滴之前就跟北汽签署战略合租研发无人驾驶，地图数据哪里来呢？接下来我们可以自己脑补…）。 趣驾 3.0 距离四维图新发布趣驾 2.0（一款车机 OS）才过去了 5 个月，在这短短的时间内推出 3.0 版本，如果不是有重大更新肯定说不过去。 这次的 3.0 版本主要增加了三个概念。 1. 产品化： 分别打造纯车机方案趣驾 WeCar（后装），手机车机互联方案趣驾 WeLink（映射），趣驾 OS（前装）等产品，也为更多的硬件进行适配。四维图新计划用一系列产品满足不同用户的需求，也是首次正式将趣驾作为产品向外推出，商业化意图很明显。 2. 微信+： 这个功能基于腾讯和四维图新的深度合作，将车和手机通过微信连接，之后可以实现基于微信端的车况查询、好友间的音乐、位置信息查询（车机端的一键导航）等，与腾讯车联网战略中的微信功能相同。 为此我也向四维图新高级副总裁景慕寒询问了四维图新和腾讯在车联网方面的布局。景慕寒认为，虽然双方车联网业务有部分功能重合，但更多是属于合作性质，例如腾讯会给四维图新提供音频、新闻、微信接口方面的支持，而四维图新则会给腾讯数据、技术方面的支持。有部分竞争的情况虽然无法避免，但总体上双方是要一起把车联网业务向外推广。 3. 开放平台： 计划开放车联网地图 API 接口、车辆状态 API 接口等，鼓励第三方开发者为趣驾 3.0 开发更多应用，也会基于 OEM 厂的需求，进行功能的定制。 通过这三个新功能，四维图新想要通过趣驾 3.0，全方面从 B 和 C 端进入更多车中，吸引更多用户。通过对于第三方开放平台，也能吸引更多内容加入。 总之，四维图新变得更开放了。 在现场，我们还看到了四维图新基于无人驾驶的一些进度。目前，高精度地图已经可以精确到 20cm 级别（国外图商已经宣称精确到 10cm），四维图新还计划开放核心资源、能力，包括支持自动驾驶导航 SDK，高精度地图等软硬件，最终和第三方共同打造标准化的自动驾驶体系。 作为宝马互联驾驶在国内的战略合作伙伴，四维图新也为刚刚上市的全新 BMW7 系提供了地图、实时路况信息、互联驾驶内容 (新闻+天气)、数据编译等内容。 说了这么多，我们其实很容易发现，四维图新这次的 UG 大会有一些「 炫耀」 的成分，他们好像迫不及待的要把做的所有事情告诉外界，并且拉来了一大堆小伙伴，显得有些「 人多势众」。 从业务范围上来看，四维图新既想保持原有业务的发展，又想把更多 C 端用户纳入自己的体系之中。所以仔细一想，如果要转型让普通用户更多的感受到四维图新的存在，这种高调的作法最直接并且效果最好。而在这之前，这一直都是四维图新最直接的竞争对手高德所擅长的领域。 巧的是，几天之后，高德也会办一个和汽车业务有关的发布会。自从俞永福接手之后，高德把更多的火力投向了在 C 端和百度地图的争夺，而「 老本行」B 端汽车业务并不经常提及。随着四维图新的慢慢转型，四维和高德的争夺，也算是开辟了新战场。 当然，在这些新战场，打仗的已经不光是四维、高德两家。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。