Le auto a guida autonoma costose come quelle di Tesla e Huawei non richiedono più il supporto di mappe ad alta precisione (perché le strade cambiano in tempo reale, come ad esempio la manutenzione), quindi in teoria è quasi impossibile che le mappe ad alta precisione siano accurate riflettere le effettive condizioni stradali in tempo reale possibile, anche se remotamente prevedibile). Vorrei chiedere: è difficile per l'azienda recuperare l'investimento nella ricerca e nello sviluppo di mappe ad alta precisione che ha investito pesantemente nella fase iniziale? Quali contromisure intendete adot

NavInfo: Ciao, la cosiddetta non dipendenza di solito differenzia le funzioni tra aree con e senza mappe. I tratti stradali senza mappe ad alta precisione portano solitamente al degrado funzionale e all'acquisizione manuale. In secondo luogo, verranno utilizzati metodi di mappatura crowd-source simili in questo modo, le mappe ad alta precisione vengono effettivamente utilizzate per supportare l'implementazione delle funzioni della NOA, il che non significa che le mappe ad alta precisione non vengano realmente utilizzate. Con l'attuale sviluppo della guida autonoma, i risultati della percezione in tempo reale stanno migliorando la comprensione del mondo reale, ma ci sono ancora un gran numero di scene a coda lunga regolari o irregolari, con il risultato che il controllo del veicolo e il controllo si basano maggiormente sulle mappe, comprese giudizio della scena, posizionamento e formulazione delle regole, risparmio di potenza di calcolo, ecc. L'esistenza a lungo termine di queste sfide significa che la mappa ha una necessità a lungo termine. Grazie.