定位、感知、規劃決策、控制是自動駕駛汽車的四個核心部分，百度L3事業部向主機廠提供的自動駕駛方案，也想逐級滲透到這四個部分。

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百度L3事業部利用高精度地圖打造自動駕駛汽車

　　2016年9月百度世界大會上，L3智能汽車事業部宣布成立。與百度ADU不同，新部門走的是漸進式發展路線，瞄準的是現階段更具商業化可行性的L3自動駕駛。三個月后，在2016年百度云智峰會上，再次遇到了L3事業部，有關L3的產品進展和業務規劃，我們又有一些新認識。

　　
　　地圖、地圖、地圖
　　
　　根據百度L3智能汽車事業部總經理顧維灝的介紹，L3事業部產品架構是“1 3”模式。面向L3自動駕駛（定位、感知、決策、控制）、車聯網（CarLife、MapAuto、CoDriver、MyCar）、汽車大數據服務（用戶分析、CRM）三個方向，地圖是整個產品架構的基礎支撐。
　　
　　在L3的產品架構設計思路中，地圖充當了兩種角色，一種被用作自動駕駛汽車的感知工具，是自動駕駛汽車看的地圖；一種被用作自動駕駛汽車與人交互的界面，是人類駕駛員看的地圖。
　　
　　在自動駕駛汽車中，完善的高精度地圖可以與傳感器配合，共同完成車輛對外界的感知。高精度地圖中會寫入車道線、信號燈、標志牌等不會頻繁變化的信息，如果在行車時與其他傳感器做融合，就能相應地減少傳感器實時運算的負擔。比如“路右側有一個限速60的標志牌”，行駛到附近時，因為高精度地圖中已經有了標牌的準確位置，車載攝像頭可以有針對性地分析圖片中有標志標牌的區域，確認限速信息，免去全畫幅的分析從而減少運算量。
　　
　　另一方面，可以利用攝像頭等量產傳感器配合高精度地圖做精準定位。同樣是“路右側有一個限速60的標志牌”，攝像頭捕捉到限速牌后可以和地圖中的限速牌位置做匹配，確定車輛所處車道或與離緊急停車道的距離。據顧維灝介紹，已經有部分車企和L3事業部存在這方面的合作。
　　
　　目前百度高精度地圖的覆蓋率大于1萬公里，包含中國的高速公路和城市快速路。相對精度達到10-20厘米，絕對精度60厘米，生產過程中高達90%的自動化率，都是百度佐證高精度地圖能力給出的信息。關于高精度地圖的合作，正處在百度提供樣本數據并協助車企測試，雙方聯合開發的階段。百度的高精度地圖真正應用到智能車取決于主機廠產品規劃，時間可能會在2018年。
　　
　　自動駕駛汽車也需要與人溝通，需要給人看的地圖。百度L3事業部HMI&生態總經理張輝把乘坐自動駕駛汽車的體驗比作乘坐專車——輸入起點終點，上車后可以睡覺休息，中途襲來可以知道到了哪里。作為車內高頻使用的功能，他認為，地圖會變成一個人機界面。我們和車的交互會由地圖來承載，語音會是主要的交互方式。百度車聯網產品便是想通過手機車機互聯方案CarLife，將百度地圖汽車版放入車內，通過車內語音CoDriver來與車輛交互。
　　
　　由車聯網延伸出的全新地圖生產模式
　　
　　將車聯網產品與自動駕駛打包，其中一個原因是為了鋪墊Learning Map。在顧維灝在介紹軟件服務架構時，我們可以看到車聯網產品和LearningMap在云端存在數據互換。
　　
　　LearningMap不是一個新概念，就是我們常說的“眾包地圖”。通過行駛中汽車的車載傳感器采集道路信息，回傳云端后補充、更新地圖數據。之所以采取這種方法，一方面是因為測繪車成本高昂。目前百度250輛測繪車中，可用于高精度地圖數據采集的車只有10輛，最主要的原因就是高價設備。另一方面，高精度地圖在精細度之外，還要強調數據“鮮度”，讓路上原本就在跑的車來貢獻地圖數據更新，性價比是最高的。