Drogie samochody autonomiczne, takie jak te Tesli i Huawei, nie wymagają już obsługi map o wysokiej precyzji (ponieważ drogi zmieniają się w czasie rzeczywistym, np. podczas konserwacji), więc teoretycznie prawie niemożliwe jest, aby mapy o wysokiej precyzji były dokładne odzwierciedlać rzeczywiste warunki drogowe w czasie rzeczywistym, chociaż można je przewidzieć w niewielkim stopniu). Chciałbym zapytać: czy firmie trudno jest odzyskać zainwestowaną kwotę w badania i rozwój map o wysokiej precyzji, którą zainwestowała na wczesnym etapie? Jakie środki zaradcze planujecie podjąć w przyszłości

NavInfo: Witaj, tak zwana niezależność zwykle różnicuje funkcje między obszarami z mapami i bez nich. Odcinki dróg bez map o wysokiej precyzji zwykle prowadzą do degradacji funkcjonalnej i ręcznego przejęcia. Po drugie, zostaną zastosowane podobne metody mapowania typu crowd-source w ten sposób mapy o wysokiej precyzji są faktycznie wykorzystywane do wspierania realizacji funkcji NOA, co nie oznacza, że ​​mapy o wysokiej precyzji w rzeczywistości nie są wykorzystywane. Wraz z obecnym rozwojem autonomicznej jazdy, wyniki percepcji w czasie rzeczywistym poprawiają zrozumienie prawdziwego świata, ale nadal istnieje duża liczba regularnych lub nieregularnych scen z długim ogonem, co powoduje, że kontrola pojazdu i kontrola opiera się w większym stopniu na mapach, w tym ocena sceny, pozycjonowanie i formułowanie reguł, oszczędność mocy obliczeniowej itp. Długoterminowe istnienie tych wyzwań oznacza, że ​​mapa jest koniecznością długoterminową. Dziękujemy.