“高德一直以来都没有商业收入压力，到今天也没有。”

近日，高德举办媒体沟通会，宣布以每年不超过100元/辆车的成本价格向合作伙伴提供高精地图服务，并承诺保持一年4次的更新频率。

2019年，各大主机厂加快了L3级自动驾驶商业化落地的脚步，而高精地图作为自动驾驶系统不可或缺的一部分，其必要性已成为行业共识。

亿欧汽车了解到，早在2016年，高德宣布高精地图测试期间免费。当时收到了30多家企业的合作需求，成立了超过100个项目，这也为高德分担了一部分初期高精地图生产的工作。三年后，为了消除测试期合作伙伴的担忧、推动自动驾驶产业的发展，高德发布“高精宣言”，不仅以成本价为合作方提供高精地图服务，并且承诺每年调低收费标准。

以大幅低于市场价格的成本价提供高精地图服务，高德的底气直接来自于其背后阿里巴巴集团的支持。

据高德汽车事业部副总经理江睿介绍，在阿里的生态体系中，目前高度主要的商业落地场景是物流配送。他表示，“国内的物流成本相对来说比较高，物流产生的整体GDP占到全国GDP的15%左右。阿里巴巴希望将15%的GDP占比下降到5%，建立无人物流体系就成了实现降低成本的重要方式之一。”

（高德在阿里生态中的多场景应用）

而无人物流体系可以理解为物流车的自动驾驶，对于高阶的自动驾驶，必需高精地图的支撑。在阿里的体系内，高德可以与达摩院和AI实验室合作完成整体车路协同；城市大脑也是依托于整体地图以及相应的LBS服务，然后通过AI算法实现相应的场景应用……这也是高德的高精地图模式与其他图商最大的不同，“高德有明确的集团内部商业落地场景，而其他很多高精地图生产厂家更多是为了完成车厂的订单。”

在与媒体的沟通中，江睿以及高德地图汽车事业部副总经理刘浩、高德地图高精地图事业部副总经理徐强分别回答了关于高德对高精地图在技术和商业化方面的理解。

“自动驾驶无法跳过人机共驾的阶段”

Q：高德所介绍的都是在L3级自动驾驶中配备高精地图，现在在自动驾驶领域，行业对L3有很多的分歧和争议，认为它存在一些问题，不如直接进入到L4、L5。对此，高德的观点是什么？    

刘浩：目前行业中有两个明显的路径，一种是端到端，直接研发L4、L5级别的自动驾驶，但是高德觉得自动驾驶是一个循序渐进的过程。

我们相信机器在很长一段时间需要跟人学习，不太可能直接跳过人机共驾的过程。机器跟人学的过程中需要储备大量的数据，高精地图属于背景数据，能够解决超视距等一系列问题。但是在驾驶体验和驾驶安全方面，还需要大量的用户行为数据。

所以，自动驾驶不大可能从没有规模的L3直接跳到高度自动化集成的L4、L5，一定会逐步递进。

江睿：从比例上来说，90%以上的合作伙伴都跟我们聊L3，L4、L5级别自动驾驶在中国落地面临巨大的困难，其中有各方面的基础设施问题、技术成熟度问题、伦理问题等等，在中国不是那么容易落地。

L3的风险有几个层面，第一是成本风险，这也是高德希望帮助解决的风险。比如用户需要花五千元购买这个功能，和需要花五万元去买这个功能，他们对自动驾驶辅助驾驶功能的心理预期完全不一样。

花了五万元购买L3的功能，但此功能并没有达到用户心中对其的期望，用户会和周边的潜在用户说“千万别买，不值”。需求不足将导致这项能够造福于社会的技术规模萎缩，最终使自动驾驶技术无法落地，让安全驾驶只是一个概念。

第二个风险是技术，不是只有高精地图就能把整个自动驾驶落地，实现整个L3自动驾驶需要各方面的辅助。传感器回传出来的数据要去做相应的感知，确保定位做到足够的精准，同时这部分信息会传到决策系统里，决策要足够准确；然后还要经过大量的试验以后才有可能真正上路，这其中还存在比较多的技术难点。但是整个行业是在一步一步往前走，所以我们对于L3整体的期望还是乐观的。

（L3自动驾驶进入关键期）

Q：现在很多初创公司也在做高精地图，并且都是基于视觉来做，他们的解决方案与高德用激光雷达的解决方案有什么区别？

徐强：真正的商业化落地，这是差异化的地方。高精地图企业可以做任何区域内的小验证、特定场景下的demo，但这与满足车厂路试要求，能够真正商业化落地还是不一样。

刘浩：每种技术解决的问题点不太一样。目前基于视觉去做相关的空间构建是存在一些问题，特别是在精度方面，但是视觉在更新方面是有规模化的机会。

未来，基于高精地图对应的设备所生产出来的数据，是包括这些做视觉的公司去构建数据更新的基础。高德是在本身精度达到要求的基础上去累积数据，而不是在误差比较高的过程中去累加。

其次在于应用，高精地图是一个数据产品，并且不是一个能够直接面向C端用户的应用。在应用方面，合作多方互相背书、互相促进，但是在数据层面，高德更多做的是基础，才有更多的合作可能和机会。

我们相信随着自动驾驶和辅助驾驶的发展、随着图像视觉技术在出行方面的规模应用，我们与视觉技术企业的合作伙伴的关系将会越来越紧密。但是大家一定不是在高精地图数据生产这个事情上竞争，高德做基础设施，合作伙伴做上层应用。

标品有两个概念，一是标配，二是标准，标配不再解释。作为标准来说，我们也在跟随行业的标准，中国道路有很多自身的特色，高德也做了很多对应的规则。建立标准是为了更好的应用，我知道有些同行努力建标准是为了不让其他人进来，我们不是同意这件事。

Q：高德从2016年就免费为合作伙伴提供自动驾驶测试的高精地图，在这个过程中，高精地图助力自动驾驶发展有哪些难点？   

江睿：自动驾驶的难点在于，成本、技术和验证。成本方面，用户是否能为商业量产的自动驾驶解决方案买单。技术方面，基于各种传感器所产生的自动驾驶解决方案，是否能准确的解决用户的痛点，技术成熟度和用户诉求以及感官需求是否能匹配。

还有一点是验证，为什么有这么多的模拟平台产生、为什么我们要做大量的模拟？就是因为我们没有办法让一辆车在真实世界中跑上300万公里，没有哪一家公司能支撑这么高的成本。而且跑完这300万公里，还有很多方便没有测试，这需要大量的成本和时间，这是市场上的核心难点问题。

“高德从来没有商业化盈利压力”

Q：每年100元的服务具体包含什么？成本怎么测算出来的？

江睿：自动驾驶的整个成本链路可以理解为企业在自动驾驶上面所产生的所有成本，这些成本最终将由车厂以及用户去承担，而且中间会有多层相关利润空间。假设成本价值是以X元成交给车厂，车厂会在其中抽取相应的利润。主机厂将车交给经销商、4S店卖给消费者的过程中也有相应的溢价。所以，车辆到了终端用户手中时，自动驾驶方案就会变成非常昂贵的方案。这样的后果就是会让很多终端用户觉得自动驾驶功能不值这个价格，这将导致需求的减弱，接着这个行业就会渐渐萎缩。

现在的自动驾驶行业中，价格水分非常大。企业定价300元/年，如果从量产到维护期结束是五到七年的时间，一辆车在高精地图上需要花费2100元。而形成自动驾驶的方案中还要包括车身上覆盖的各种传感器，最终这套方案给到消费者的时候很可能是大几万的数字。市面上一些高精地图厂商甚至在以700-800元/年的价格在销售，最终售价可想而知。而高德将以成本价的方式支持车厂，尽落地自动驾驶场景。    

关于测算成本的问题，我们需要考虑采集车辆的成本、采集过程中产生的成本、采集后以后的生产成本、生产之后的质量检测以及工程落地实现。总体来说，我们会根据集团内部的诉求，以及合作伙伴的诉求去综合评估，分摊到每个设备上面计算出每年大概的价格，从而测算出实际成本。    

Q：高德执行总裁韦东曾表示，“高德不做图商，要做动态大数据的服务商”，那么在高德目前的应用场景中，用户大数据是怎么嵌入阿里整个大数据系统？

江睿：高德不是图商，高德的定位是连接人地关系的大数据公司，并提供相应的服务。所以从某种意义上来说，我们跟大部分的图商定位完全不一样。同时，高德还在支撑整个集团所有与地理位置信息相关的服务。

刘浩：高德的确不是图商，既然不是图商就不应该卖图赚钱，所以高德关于地图的收费更多的是服务费用。我们在未来维护方面最大的成本是运营维护成本，特别是高精地图，更新占了很大的成本。

在与阿里集团的关系方面可以分为三个方面。第一，高德是阿里巴巴集团生态中的一个角色，从物流到智慧城市、车路协同，高德研发高精地图的初衷是支撑集团发展。

第二，高德在过去几年中，特别是被集团收购的时候，在数据生产作业方式上发生了极大的变化。十年前，更多的是离线数据的生产方式，高德用五年时间从离线生产方式，到在线生产方式，到自动化生产方式，到现在的智能生产方式，这种模式上的升级带来了成本的降低。

第三，过去十年中，高德在to C产品上沉淀了资源和经验，这些数据虽然看上去没有给高德带来商业上的收益，但是对于数据生产、能力建设上起到帮助作用。

现在，高德的用户越来越多，我们就能够基于用户的轨迹数据形成普世的交通数据。相信随着未来车辆传感器的设备提升。随着辅助驾驶和自动驾驶的普及，自动驾驶企业也能够在车载传感器上收集更多的数据。

Q：高德以成本价进入市场，是否会引起高精地图价格战？高德如何预测采取这个行动以后市场格局的变化？

刘浩：首先要明确高精地图是一个基础设施，如果现在还要把它作为一个水电煤去销售，并不利于行业的发展。竞争不应该发生在图商之间，企业的能力应在于如何让高精地图被更广泛使用。基于这个能力的应用上，再讨论企业的生存模式，高德更愿意把自己放在阿里集团的角度看整个生态的模式。

之前行业里经常讨论，阿里巴巴对于商业模式、生态模式怎么看。如果单纯看商业，集团和行业对高精地图有需求，但能够作为一个商业模式还需要走很长一段路。

关于辅助驾驶和自动驾驶的进度，从车的工具属性来说，地图导航是出行工具上的核心配置，能够帮助车更好的从A到B。辅助驾驶和自动驾驶能够解决安全和效率的问题，从应用的角度来说对用户有益。我们希望尽力让自动驾驶、辅助驾驶早一点发生，而不是纠结地图数据在短期内能不能给高德带来更多的利益。

Q：据一些行业人士透露，一些图商的成本可能是100元/年的五六倍，高德价格下降的核心因素是什么？

江睿：降低成本的核心点在于高德除了OEM的需求以外，还有集团内部其他商业落地的场景。可以说，我们所有的成本，也就是数据成本，都是服务和更新维护的成本。数据的成本在这么大规模的商业落地场景之下，某种意义上忽略不计。但每家面临的情况不太一样，介于集团的策略，我们才会有相应的做法。

Q：现在图商几乎是既有地图，也有应用功能搭载在车上。而高德更多工作集中在道路数据层面上，自动驾驶功能则是厂商或者其他第三方在主导。这样的优势和劣势在于哪方面？

徐强：我们的客户做自动驾驶解决方案，从传感器再到识别，到自动驾驶解决方案，在每一个领域里都有非常专业的公司。我们做好我们擅长的事情，有的时候垂直整合听上去挺美好，做多不如做精。如果每一个领域都做不到那个行业里专业的公司，可能客户反而会很难选择。

刘浩：有一家做自动驾驶平台的友商曾经说过这样一句话，“我做自动驾驶，未来指望高精地图赚钱。”所以这是公司之间对产业理解的不同。

高德面对高精地图应用，是要把其做成一个标准品。如果地图数据本质是一个标品，可以作为一个背景数据铺在底层，我们相信不管是初创公司还是老牌OEM，在与上层的地图应用或者驾驶应用方面，一定是有能力做的越来越好。

再往后讲，高德并不指望把某个自动驾驶核心技术和平台对应关系捏在手里，把平台每一个模块拆出来盈利。如果整个自动驾驶产业爆发了，比高精地图爆发能获利的盘子和规模要大得多。