在云栖大会期间，我们试乘了一辆电动小巴车。

电动、小巴当然没什么好奇的，重点是这个小巴车是支持自动驾驶的。

简单来说，这套技术路径和传统多激光雷达，那种土豪级别的技术路径还是有些不同的。传统激光雷达叠加的方案，是在传统地图的基础上，通过激光雷达尽可能详细的、时刻扫描汽车周边的环境，形成立体的点阵图，比如用激光雷达扫描到自动驾驶汽车旁边有一个电线杆，或者是旁边一米就是路肩。

而这套技术路径则更强调高精度地图，和厘米级定位。所以，说它低成本，则是对定位和地图本身提出了非常严格的要求。地图一定要准，路肩和车道线会有多少厘米的距离，定位不能漂，至少要在厘米级吧，否则在地图上你已经显示为撞墙了，那这辆车更是没办法自动驾驶了......

按理说，如果高精度定位足够稳定以及准确的话，其实是完全不需要更多的激光雷达的？最起码不再需要那么多昂贵的64线雷达了，所以这也是这项研究的一个方向，一个目的，测试简易激光雷达方案+高精度地图+厘米级定位的应用。

工程师在这辆汽车的前面只放置了一个 16 线的激光雷达，一个毫米波雷达，前挡风玻璃还用了一个前置的摄像头，他们来负责前方检测流动的人群和障碍。在整个试乘体验的环节，这辆车的循迹路线还是蛮流畅的——它从一个固定的道路右侧出发，前进几百米，拐弯，加速，减速，甚至要在一个十字路口进行掉头回到出发位置......

整个乘坐过程平淡而紧张，主要是因为在行驶过程中，这辆自动驾驶小巴车会有不停的介入刹车的小动作，行驶的感觉不太线性。不过这倒不是本次试乘体验的重点......

这应该是一个被设定好的体验路线，工程师坐在驾驶位，在过程中随时准备介入刹车动作。不过在这次体验环节确实有一点点小小的意外——在一个十字路口掉头的时候，这辆车按照原先设定好的路线进行精确的掉头动作。谁知道在这个路口，今天安保人员在汽车的循迹路线上放置了一个简易的活动指示牌，前置雷达并没有识别到，掉头的过程中工程师介入刹停汽车后又重新打开自动驾驶功能。

这辆车由千寻位置和清华大学苏州汽车研究院联合打造。千寻位置的主要作用就是提供厘米级的高精度定位服务，而其他汽车感知环境、改造汽车系统，前进刹车控制等工作则苏州汽车研究院提供技术。

正是因为使用了千寻位置提供的厘米级定位服务，他们才可以让这辆自动驾驶小巴安然无恙的跑起来，而如果使用传统 GPS 定位，在这样的复杂环境下根本达不到所要求的精度，那就需要补足更昂贵的激光雷达。

千寻位置不光有面向自动驾驶汽车的高精度定位。在发布会上，千寻位置还发布了千寻魔方 2.0、千寻云迹以及面向智能手机终端的整合解决方案。

千寻魔方 2.0 是一款低成本的高精度定位模组解决方案，包括「硬件和服务」，硬件是与泰斗、MTK 等主流芯片厂商合力打造，服务和定位技术则是千寻位置提供。这套方案的优势在于客户不需要在分别寻找芯片、定位天线以及基带，找到千寻魔方 2.0，他们就已经提供了一整套的定位套餐。

由于千寻魔方 2.0 的低成本和小体积，这款产品可以适用在更多的场景，比如放在无人机、自动驾驶汽车、共享单车甚至是平板手机等产品里。在发布会现场，我们看到了千寻展出的 HTC U11 手机以及 ofo 小黄车。通过高精度定位，千寻魔方 2.0 可以提供在手机软件应用中的准确性，而对于 ofo 小黄车，它有助于电子围栏的设立。

根据官方说法——千寻魔方 2.0 可帮助各类终端实现 1 米左右的高精准定位，初始定位时间缩短至 3 秒左右。

而千寻云迹服务则是为了满足消费类厂商对精准定位服务的「个性化」需求，提供高精度 GNSS+INS（高精度位置数据+高精度姿态数据）后处理服务。

千寻位置提到，此前，绘制一张高精度地图需自购采集车、自建基站、购买专业后处理软件，并安排专人操作与维护。在接入千寻云迹服务后，厂商无需以上流程，就可处理从使用高精度定位服务终端上获取的位置、姿态等信息。

「通过事后差分、正向滤波、反向平滑等算法的处理，我们就能为合作伙伴生成一张『专有图层』。通过与第三方图商提供的通用图层的叠加，合作伙伴就能得到一张突出他们核心信息的高精度地图，用以精准提高生产效率，提升客户体验。」

千寻位置网络，是阿里巴巴和中国兵器工业集团公司共同出资组建的公司，注册资本 20 亿，双方各持股 50%。千寻位置基于北斗卫星系统（兼容 GPS、GLONASS、Galileo）基础定位数据，利用遍及全国的 1450 个地基增强站及自主研发的定位算法，通过互联网技术进行大数据运算，为用户提供精准定位及延展服务。

千寻位置 CEO 陈金培提到——千寻位置不会自己造终端，而是提供云平台和服务，借此来赋能行业的合作伙伴。而随着各类使用场景的加速成熟，IoT 产业已进入新的发展阶段，互联网、云计算、精准定位服务作为产业的三大基础设施，必须进一步提升发展水平，赋予万物更强的感知能力，共同在未来 3 到 5 年，推进人类生产方式全面演进到「机器人时代」。

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