高精地图是服务于自动驾驶系统的专题地图，蕴含更为丰富细致的静态信息和动态信息。传统 导航地图在精度、内容、生产流程和更新频率等方面存在痛点，已不能够满足自动驾驶的需求，需 要用高精地图来补足。
（一）亟须高级辅助驾驶地图产品
面对汽车产业智能化和网联化发展的新趋势，伴随着用户日益精细的出行需求，汽车产业与地 图行业正面临一系列的机遇和挑战。其中，实现车道级导航、驾驶辅助与有条件自动驾驶等功能， 已成为行业的迫切需要。为满足这些功能，高级辅助驾驶地图产品将成为关键的一环。
在大众出行应用方面，地图产品需要解决车主在日常驾驶场景中较常遇到的痛点。例如，主路 和辅路、高架桥上和桥下的位置区分不明，容易造成混淆和误导航；在复杂的道路网络中，无法按 照车道标线和标识进行正确转向。以上问题都亟待解决，以提高驾驶的便利性和准确性。在智能驾 驶应用方面，地图产品也面临着挑战。其中的关键问题在于，如何在低成本的前提下，快速满足智 能网联新型汽车的需求，包括车道保持、自适应巡航、自动紧急制动、辅助泊车、换道辅助、燃油 控制、有条件自动驾驶等功能，并实现安全节能行车。
在这一背景下，AI 原生高级辅助驾驶地图产品的开发和应用显得尤为重要。AI 原生高级辅助地 图产品不仅能提供精准的导航信息，还应结合以大模型为代表的人工智能技术，为驾驶者提供更加 智能、安全的驾驶体验。随着技术的不断进步和需求的日益增长，高级辅助驾驶地图产品将在未来 的汽车产业中发挥越来越重要的作用。
（二）亟须自动化、智能化的全流程地图制图
在大模型应用于地图制图领域前，地图数据生产已经完成了从模拟测绘到数字化测绘，再到信 息化测绘的重大变革，目前正在逐步由信息化测绘迈向智能化测绘时代。这一过程中，地图制图面 临着以下三点问题。
第一，定制化业务专业模型泛化能力差。定制化业务专用小模型，往往是针对不同的业务应用 场景或数据要素，面向特定任务及特定数据类型进行训练。传统地图制图模式应用视觉模型，主要 采用语义分割或识别方法，只能学习“所见即所得”特征，针对实地无车道线、路面被车辆等遮挡、 以及地图制图标准（车道组、虚拟车道线、车道拓扑连接等）等，无法实现理解、推理及生成。高 昂的标注成本限制了样本量（万级别），模型参数量小导致模型表达能力有限，模型泛化能力差，难 以应对现实世界复杂场景。
第二，全流程的自动化水平不够。传统地图制图自动化采用分模块分环节流水线设计，而非端 到端模型，识别模型只是应用部分环节，或是部分数据要素，策略效果存在漏斗效应，全流程的自 动化能力瓶颈明显。传统的导航电子地图生产技术已经无法满足行业和客户对高精度、高丰富度、 高新鲜度地图提出的迫切需求。
第三，无法形成有效的数据飞轮。分模块分环节的流水线设计构成了一个全局不可微系统，无 法结合用户最终的数据反馈，实现端到端的模型迭代，也无法形成有效的数据飞轮，驱动模型能力 的持续突破和提升。
上述问题制约了地图制图领域的进一步发展，并且高精地图的制作难度远高于传统地图，需要 采取相应的技术和方法来解决。
