在无人驾驶领域，大部分高精地图的数据收集都是搭配相机、激光雷达、微波雷达等等，基本分为2大模式，一种是Google主导的集中模式，设备价格昂贵不说，数据也不便于分享，所以地图虽然精致，但是却低效、更新慢，并且存在失真“隐患”。面对这种行业壁垒，另一种是以宽凳科技为代表的众包模式，采用纯视觉+众包数据采集所形成的高精地图是最有效的办法之一，随着技术的不多成熟，众包模式得到很多国内企业青睐。
工具/原料
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高精地图
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众包模式+纯视觉方案
方法/步骤
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独特优势：而纯视觉的采集方式是将相机代替摄像头，相机本身没有过高要求，成本可控制在千元以内甚至更低，有利于众包商业模式的推广，加快了数据的采集与地图绘制。大量数据以AI处理，降低人工筛选的错误率，地图精度能达到20厘米左右，保证了基础效率，多层数据不断叠加复制重组，使高精地图数据的实时更新变成了可能，进一步提高了安全性，让未来的辅助驾驶变成真正的无人驾驶。
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基于纯视觉的数据采集方式，形成了良好的“众包”生态，保证数据的实时更新，毕竟靠单一车队采集或者通过购买等渠道获得的数据，不可能覆盖所有行驶场景，而与主机厂等合作，车辆在使用地图产品的同时反馈新的道路数据，以此建立新的地图模型，路况出现任何变化均可以立刻完成更新。
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高精地图有个很高的技术门槛和难度，制作第一张地图只是完成了10%的工作，剩下的90%精力都是在不断更新地图。而且其竞争关键在于更新的速度，拓展市场份额的关键就在于精确。国内目前能够提供这种技术解决方案的是宽凳科技，核心技术包括深度学习、图像识别、三维视觉、智能机器人、地图构建以及基于此的大数据云服务，还拥有深厚的技术积累、极强的技术原创力和丰富的行业经验顶尖人才，为整个自动驾驶生态链提供完整的数据服务。
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综合起来说，无人驾驶必须要满足机器视觉技术、激光雷达技术、传感器技术、高精地图的外部数据提供，但同时要有强大的终端算理和算法来提供大脑处理支撑，也就是说无人驾驶也离不开众包纯视觉来获取数据。当然，这也只是个简单而基础的框架，无人驾驶还有更多的细节性技术难点需要研究和攻破的。
注意事项
为自动驾驶精确制导
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