Los autos autónomos de alto precio, como los de Tesla y Huawei, ya no requieren soporte de mapas de alta precisión (porque las carreteras cambian en tiempo real, como el mantenimiento), por lo que, en teoría, es casi imposible que los mapas de alta precisión puedan visualizarse con precisión. reflejar las condiciones reales de la carretera en tiempo real, aunque remotamente previsibles). Me gustaría preguntar: ¿Es difícil para la empresa recuperar la inversión en investigación y desarrollo de mapas de alta precisión que hizo en la etapa inicial? ¿Qué contramedidas piensa tomar en el futuro con

NavInfo: Hola, la llamada no dependencia generalmente diferencia funciones entre áreas con y sin mapas. Las secciones de carreteras sin mapas de alta precisión generalmente conducen a la degradación funcional y la adquisición manual. En segundo lugar, se utilizarán métodos similares de mapeo de fuentes colectivas. De esta manera, en realidad se utilizan mapas de alta precisión para respaldar la implementación de funciones NOA, lo que no significa que realmente no se utilicen mapas de alta precisión. Con el desarrollo actual de la conducción autónoma, los resultados de la percepción en tiempo real están mejorando la comprensión del mundo real, pero todavía hay una gran cantidad de escenas de cola larga regulares o irregulares, lo que hace que el control del vehículo y el control dependan más de mapas, incluidos juicio de escena, posicionamiento y formulación de reglas, ahorro de energía informática, etc. La existencia a largo plazo de estos desafíos significa que el mapa tiene una necesidad a largo plazo.