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本文可提炼的关键信息如下：
随江淮汽车32台汽车补充，百度地图高精度地图采集车数量将达到国内最大规模
百度地图与江淮汽车的合作将不止局限在高精度地图领域，同时将围绕自动驾驶展开多重合作
2019年，百度地图将与江淮汽车下线首批L3级自动驾驶汽车
百度高精度地图今年底完成30万公里全国高速和主干道路路网采集
百度高精度地图内业数据处理效率目前为30-50公里/人/天，为满足2019年的全国主干道路高时效覆盖，将升级至80-100公里/人/天
百度地图通过AI大脑赋能数据预处理，自动化程度达90%
在国家法规允许下，百度地图未来将考虑高精度地图数据从license商业模式到逐步开放的过渡
今年7月，百度用一记Apollo计划，吸引了包括车企、Tier 1、自动驾驶技术公司等一众产业链玩家的眼球。
在这个宏大的计划中，逐步开放包括定位、感知、规划、高精度地图在内的自动驾驶能力和资源，成为百度借以构建生态的本钱。但对于这盘不太明朗的棋局，百度到底如何盘活并辟得能够存续的自身定位和商业模式，其实也一直是业界讨论的焦点。
这些等待被时间佐证的事情，如今伴随百度·江淮汽车高精度地图采集车交车仪式的发布，以及双方在自动驾驶的深度合作，而现出了些眉目。
雷锋网·新智驾消息，8月29日，百度·江淮汽车高精地图采集车交车仪式在百度上海研发中心举行，江淮汽车向百度交付了32台瑞风S3汽车，助力百度高精地图采集。至此，据百度方面表示，百度地图高精度地图采集车数量已达国内最大规模。
另据雷锋网·新智驾了解，除了交付高精度地图采集车外，江淮汽车还将与百度在自动驾驶的更多层面展开深度合作。
百度智能汽车事业部总经理顾维灏在发言中表示，双方的合作将超越高精度地图采集，在自动驾驶研发领域进行长线的交流，并于2019年推出Level 3级自动驾驶量产车型。这也是百度自宣布Apollo平台开放以来，其自动驾驶方案赋能车企的首批量产落地的里程碑结点。
高精地图是Apollo云端服务的重要部分。借此次交车仪式，百度首度开放了上海研发中心高精地图内业办公区，展示了百度在高精地图的标准化生产流程。
据百度高精地图负责人马常杰介绍，高精度地图在整个Apollo计划中起着相当重要的作用。Apollo架构分为四层，第一层是车辆平台层，第二层是应用层，第三层是软件平台层，第四层是云端服务层。而高精度地图是云端服务层中的核心数据，在驾驶端起着重要的基础作用。
这个基础作用包括了什么呢？可以简单概括为三大方面：
第一，高精度地图是自动驾驶的千里眼。高精度地图打破了传统传感器的视距范围，可以从一个更广域的视角提供精确的位置信息。
第二，高精度地图是自动驾驶的透视镜。在实际驾车中，大车遮挡等场景会影响摄像头、激光雷达的环境监测，高精度地图可以在这时提供及时准确的信息，辅助决策。
第三，高精度地图是自动驾驶的安全员。高精度地图是对路面信息的精确刻画，包括车道线、路沿、箭头等上百种属性，这些数据为自动驾驶提供了必要的决策支撑。例如对绿化带或是金属护栏的属性记录，一旦出现危险，车宁可碰撞绿化带，这样带来的损失最小，这就是一次高精度信息帮助决策的过程。
百度将高精地图的具体生产流程分为四个环节：外采、自动化处理、人工修改，以及发布。
从百度此次展示的外采车辆外观上可以看到，车辆共搭载四类传感器设备，分别为摄像头、激光雷达、IMU惯导设备和GPS天线。
马常杰告诉雷锋网·新智驾，在信息高密度的高精度地图生产制作中，百度基于深度学习的图像识别技术对数据预处理的参与，是让百度得以占领高精地图数据规模化优势的关键。据百度方面的数据显示，通过系统的自动化标注处理，高精地图数据标注的自动化程度已达90%。而剩下的部分，将在人工修改的内业环节进行检查和更正。
在被问及百度高精地图现阶段覆盖规模及生产效率时，马常杰对雷锋网·新智驾表示，目前，百度高精度地图的采集和内业加工主要集中在高速等主干道路上，内业加工效率达到30-50公里/人/天，在一些复杂匝道场景和道路标牌较多的情况下，会对加工效率产生一定影响。
而为了达到今年末覆盖全国高速和主干道路的高精度地图数据生产目标，百度将逐渐把高精度地图的处理效率提升至80-100公里/人/天，以满足对全国主干路网高精度数据的云端服务和高效更新。
“为了达到Apollo计划2020年支持高速和城市道路全路网自动驾驶支持的目标，我们的数据生产效率需要与高速的信息更替和广泛的数据覆盖相匹配”，马常杰如是说。
另据百度方面介绍，未来，高精度地图数据的实时性将成为这一领域的终极命题，在这方面，除了利用现有采集数据继续训练算法、提升自动化处理效率外，百度将依托多源感知数据处理、云服务中心和数据中心等构成的Intelligent Map平台，在未来实现分钟级更新。
在正式发布近两个月后，百度Apollo计划终于用高精度地图数据合作，开启了其与车企等产业链玩家商业化探索的初试。
据百度方面介绍，目前，其开放的高精度地图数据将主要包括车道线、车道箭头、路沿、护栏、标牌等属性信息，未来，随着自动驾驶车辆对道路信息精细化程度的更高要求，百度还将对其高精度数据进行更细化的属性拓展，为车企、技术公司等的自动驾驶汽车赋能。
在提供高精度数据的同时，百度还基于高精度地图研发了车辆自定位应用，使用一个单目摄像头与高精度地图进行匹配，实现自定位，马常杰告诉雷锋网·新智驾，这套定位方案将与高精地图数据一起，提供给Apollo的平台伙伴。
最后，在被问及百度高精地图在众包模式的思考时，马常杰说，目前百度地图APP中已经在尝试众包的数据采集模式，而其中，数据是否可用，以及是否符合国家资质，仍是需要探讨的问题。
未来，百度Apollo生态中的车企将成为百度高精地图众包的数据源头，百度同时也在与国家相关标准制定部分进行高精度地图未来运作模式的探讨，时机成熟后，在国家法规允许下，百度地图可能会考虑高精度地图数据从license商业模式到逐步开放的过渡。
百度高精地图研发工作最初启动于2013年，其自主研发和量产能力使百度高精地图具备了在行业中的成本优势。未来，随着自动驾驶技术日趋成熟，百度欲借助诸如高精度地图等数据资源和能力，推动自动驾驶的量产落地。
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