在呼嘯而至的智能駕駛風口中，高精地圖被視為黃金搭檔，但因制作難度大、準備周期長、繪制成本高等問題導致難以落地。為解決這些問題，業(yè)界提出了重感知輕地圖的思路，零束科技以全棧自研技術底座為基礎，率先實現整車“一套定位、一張地圖”的自增長地圖引擎。基于“BEV+Transformer”數據閉環(huán)融合智駕解決方案，并結合零束自研的高精度融合定位技術，提供完整的城市Mapless及Map-free數據閉環(huán)能力，滿足高速amp;城市NOA、記憶通勤等應用場景的需要，為用戶帶來有圖無圖一致的端到端智駕體驗。

零束自增長地圖定位引擎為地圖保鮮

車端:利用感知大模型結合整車統(tǒng)一的“一套定位”建立道路拓撲并上傳

通過車隊和用戶車輛感知及采集道路數據，利用視覺SLAM技術，融合車身IMU、輪速和GNSS等傳感器信息對車輛位姿進行實時優(yōu)化，保證在GNSS信號狀態(tài)不佳時仍可高精度的對感知結果進行融合。

云端:局部與全局優(yōu)化，拼接形成實時更新的全局整車一致的“一張地圖”

云端生成地圖

云端生成地圖拼接

通過與合規(guī)圖商的合作，使用云端地圖服務器聚合多車輛采集的大量數據，保持全局地圖的最新狀態(tài)。對車端建圖結果進行相關性分析，形成矢量圖，矢量圖進一步判斷拓撲關系并壓縮形成輕量級拓撲圖，作為最終下游定位和規(guī)控算法的輸入。

用戶端:“一套定位”智能匹配云端地圖數據，建立車-云-用戶數據閉環(huán)鏈路

云端根據GNSS信息實時將車輛一定范圍的地圖下發(fā)至用戶端，定位算法根據感知模塊的輸出，融合IMU、輪速和GNSS等車身傳感器對車輛所在位姿進行實時優(yōu)化，精確定位車輛所在車道信息。

零束自增長地圖引擎的應用場景

高速amp;城市NOA

為了彌補傳統(tǒng)高精地圖的方案缺陷，實現NOA的全場景覆蓋，零束自增長地圖引擎采取雙管齊下的策略:一方面，為圖商高精地圖未覆蓋路段提供全面補充，即“補圖”，另一方面，上傳并對比更新云端高精地圖的錯誤或過時信息，即“修圖”。在合規(guī)前提下，通過“補圖”+“修圖”的組合，進一步擴大高速amp;城市NOA使用范圍，優(yōu)化NOA使用體驗。

通勤NOA

特別針對用戶高頻熟路通勤場景，零束自增長地圖引擎實現了在自車端實時采集、建立、更新路徑上的地圖數據。用戶可通過自主完善整條道路上的地圖信息，在沒有高精地圖的區(qū)域，仍能為用戶提供幾乎一致的NOA體驗，讓用戶的數據最終服務于用戶。

未來，隨著智能車數量的增長，數據規(guī)模的擴容，零束自增長地圖引擎可獲得源源不斷的數據支撐，一方面將持續(xù)地保障地圖的鮮度，一些熱點區(qū)域甚至可以達到日更，另一方面增量式的地圖將進一步拓展城市地圖的廣度和深度。零束銀河?智駕計算平臺利用AI大模型和車云一體數據閉環(huán)不斷迭代升級，充分發(fā)掘數據價值和潛力，賦予智能車數字學習新智慧，迎接智能駕駛新階段新挑戰(zhàn)。

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