টেসলা এবং হুয়াওয়ের মতো উচ্চ-মূল্যের স্ব-ড্রাইভিং গাড়িগুলির জন্য আর উচ্চ-নির্ভুল মানচিত্র সমর্থনের প্রয়োজন হয় না (কারণ রাস্তাগুলি বাস্তব সময়ে পরিবর্তিত হয়, যেমন রক্ষণাবেক্ষণ), তাই উচ্চ-নির্ভুল মানচিত্র সঠিকভাবে করা প্রায় অসম্ভব রিয়েল টাইমে বাস্তব রাস্তার অবস্থা প্রতিফলিত করুন, যদিও দূর থেকে অদৃশ্য)। আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই: কোম্পানির জন্য উচ্চ-নির্ভুল মানচিত্র গবেষণা এবং উন্নয়নে বিনিয়োগ পুনরুদ্ধার করা কি কঠিন যে এটি প্রাথমিক পর্যায়ে প্রচুর বিনিয়োগ করেছিল? উচ্চ-নির্ভুল মানচিত্র সম্পর্কে আপনি ভবিষ্যতে কোন প্রতিকারের পরিকল্পনা করছেন? এখন থেকে, মনে হচ্ছে এটি একটি কৌশলগত বিনিয়োগ ভুল হয়ে

NavInfo: হ্যালো, তথাকথিত অ-নির্ভরতা সাধারণত উচ্চ-নির্ভুল মানচিত্র ব্যতীত রাস্তার অংশগুলির মধ্যে কার্যকারিতা হ্রাস করে এবং দ্বিতীয়ত, একই রকম ক্রাউড-সোর্স ম্যাপিং পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় এইভাবে, উচ্চ-নির্ভুলতা মানচিত্রগুলি আসলে NOA ফাংশনগুলির বাস্তবায়নকে সমর্থন করার জন্য ব্যবহার করা হয়, যার অর্থ এই নয় যে উচ্চ-নির্ভুল মানচিত্রগুলি সত্যিই ব্যবহার করা হয় না। স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ের বর্তমান বিকাশের সাথে, বাস্তব-সময়ের উপলব্ধি ফলাফলগুলি বাস্তব জগতের বোঝার উন্নতি করছে, তবে এখনও প্রচুর পরিমাণে নিয়মিত বা অনিয়মিত লম্বা-টেইল দৃশ্য রয়েছে, যার ফলে যানবাহন নিয়ন্ত্রণ এবং নিয়ন্ত্রণ মানচিত্রের উপর বেশি নির্ভরশীল। দৃশ্য বিচার, অবস্থান, এবং নিয়ম, কম্পিউটিং শক্তি সঞ্চয় ইত্যাদি।