????Here的自動(dòng)駕駛地圖主管拉爾夫·赫爾威奇表示：“我傾向于將地圖看作所有自動(dòng)駕駛汽車(chē)的‘集體記憶’,?！彼_(kāi)玩笑地說(shuō)道：“這幾乎像是一個(gè)培訓(xùn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的駕校,。”Here曾是諾基亞旗下的地圖部門(mén),，2015年一個(gè)由德國(guó)汽車(chē)廠商組成的財(cái)團(tuán)以２８億美元收購(gòu)并持有其多數(shù)股份。

????無(wú)論它們被稱(chēng)作什么，制作這些地圖都非常困難,。地圖中使用的大量數(shù)據(jù)是一個(gè)難題。另一個(gè)挑戰(zhàn)是必須持續(xù)更新,，從而讓它們能為汽車(chē)提供最新信息,。

????地圖初創(chuàng)企業(yè)Civil Maps的首席執(zhí)行官斯拉萬(wàn)·普塔貢塔表示：“很多公司都不知道如何存儲(chǔ)他們的數(shù)據(jù)，這也是為什么自動(dòng)駕駛汽車(chē)被‘地理圍欄’圈住了,。它們不可能在車(chē)廂中載下所有數(shù)據(jù),，所以只能被限制在特定區(qū)域內(nèi)?！?/p>

????Civil Maps正在試圖解決這個(gè)問(wèn)題,，它簡(jiǎn)化地圖數(shù)據(jù)以方便管理，但迄今還沒(méi)有單一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)勝出,。此外,，生成這些地圖所需的人工智能還遠(yuǎn)非完美,。往往需要人力來(lái)檢查地圖上的標(biāo)簽，評(píng)估是否需要更新,，以及分析試駕過(guò)程中汽車(chē)出現(xiàn)錯(cuò)誤的原因,。

????為AI提供人力培訓(xùn)的Scale API公司的工程師Alexandr Wang表示：“關(guān)于AI真正沒(méi)有談到的一件事情是，要讓這項(xiàng)技術(shù)真正發(fā)揮作用,，背后到底需要多少人力,？”

????“當(dāng)這些公司試圖生產(chǎn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的時(shí)候，他們需要一大群人來(lái)檢查和仔細(xì)標(biāo)記這些地圖,，就像以前的谷歌地圖一樣,。”

????另一大挑戰(zhàn)是該行業(yè)的深度碎片化,，對(duì)于高精3D地圖沒(méi)有明顯的通用標(biāo)準(zhǔn),，各家公司也不會(huì)共享任何數(shù)據(jù)，因?yàn)樗麄冋J(rèn)為這是重要的專(zhuān)有信息,。

????“每家公司都在努力開(kāi)發(fā)自己內(nèi)部的高精地圖解決方案,，以便滿足自己的自動(dòng)駕駛汽車(chē)需求，而這沒(méi)有規(guī)模效應(yīng),，”DeepMap的吳夏青說(shuō),，“這就像在重新發(fā)明車(chē)輪，浪費(fèi)了大量資源,。這也可能是阻止自動(dòng)駕駛汽車(chē)成為商品的原因之一,。”