高德地图今天宣布推出车载 AR 导航。该产品借助高德地图专业的交通大数据和车道级导航引擎，以及阿里技术共建的图像识别 AI 技术能力，将真实的道路场景与虚拟的导航指引有机结合，给驾驶员带来更直观的实景导航体验。
该产品计划首批应用在智能后视镜上，做能力验证，后续重点将拓展至仪表盘、车机中控屏以及 HUD 平视系统等更多使用场景，针对不同的展示载体打磨最优的用户体验效果。据悉，该产品也是国内首个真正落地的可多场景使用的车载 AR 导航。
*高德地图车载 AR 导航可在复杂路口处进行清晰的方向指引，避免用户错过关键路口
地图导航虽然现在普及率很高，但人们在使用时仍然需要一定的理解成本，尤其一些复杂的岔路口，理解起来需要更长时间，但哪怕只是几秒，在高速行驶过程中就有可能错过关键路口。
AR（Augmented Reality，增强现实技术）是一种创新的交互方式，也给地图导航带来新的思路。与传统地图导航不同的是，车载 AR 导航首先利用摄像头将前方道路的真实场景实时捕捉下来，再结合汽车当前定位、地图导航信息以及场景 AI 识别，进行融合计算，然后生成虚拟的导航指引模型，并叠加到真实道路上，从而创建出更贴近驾驶者真实视野的导航画面，大幅降低了用户对传统 2D 或 3D 电子地图的读图成本。
*高德地图车载 AR 导航提供更直观、更及时的转弯指示和红绿灯提醒
高德地图相关产品负责人表示，其车载 AR 导航可以在多种驾车场景下指引用户做关键性动作。举例来说，它可在道路上直观地提示用户何处该转弯，何处需要提前变道并线，以及在岔路口等复杂路况下做更清晰地方向指引，避免用户在高速行驶中因决策延误而导致错过路口。
此外，高德地图车载 AR 导航还能够对过往车辆、行人、车道线、红绿灯位置以及颜色、限速牌等周边环境，进行智能的图像识别，从而为驾驶员提供跟车距离预警、压线预警、红绿灯监测与提醒、前车启动提醒、提前变道提醒等一系列驾驶安全辅助，给用户带来比传统地图导航更加精细、更加安全的服务体验。
车载 AR 实现难度非常高
业内人士指出，由于驾车的场景复杂，行驶速度快，实时性要求高，因此车载的 AR 导航技术实现难度非常高，对导航精度、图像识别的准确度与速度，以及 AR 算法灵敏度等都有极高的要求。此前市场上也有一些车载 AR 导航产品，但由于数据和技术差强人意，导致普遍体验较差。而高德地图与阿里机器智能领域视觉智能实验室来使用体验上的巨大提升。
专业的车道级导航能力。高德地图在导航领域积淀多年，拥有非常丰富和专业的道路与交通大数据，道路里程覆盖 820 万+公里，仅道路属性信息就超过 400 种，实时路况覆盖全国 360 多个城市和所有高速公路，并实现分钟级发布。准确的道路大数据与专业的导航引擎，使得高德地图能为用户提供非常精细化的导航服务，也是实现 AR 导航的基础能力。比如，在需要转向的路口前，高德地图可对用户进行车道级的引导，近期甚至还新增了区分不同转向的车道级实时路况信息。
全球领先的图像智能检测与识别能力。图像识别是实现 AR 导航非常核心的技术，高德地图与阿里视觉实验室共同合作，汇聚了全球顶尖的图像算法技术，可对车辆、车道线、红绿灯位置&颜色等道路场景进行智能的图像检测、分割、识别与追踪。
据了解，高德地图的图像团队已经成立多年，一直深耕于地图数据领域，积累了上百万公里的实际道路场景数据，凭借计算机视觉和深度学习技术能力，屡次在文字识别和卫星影像分割等国际竞赛中夺魁。而阿里视觉实验室在国际最大的自动驾驶计算机视觉算法集 KITTI 上，也曾囊括过三项道路场景分割任务的第一名。
*高德地图车载 AR 导航对车辆、车道线和限速标志等各类对象，均有很好的识别效果
更值得一提的是，在复杂的驾车场景与较快的行驶速度下要实现快速、准确的图像识别，往往需要极大的计算资源，而后视镜产品和当前大多数车载设备的硬件性能普遍不高。为了能保证产品体验，高德地图与阿里院视觉实验室共同研发和采用了多任务学习、模型量化、迁移学习等深度学习的技术手段，提高模型运算速度和优化效果，从而实现了众多不同场景的实时检测和识别。这也意味着，拥有了这些技术能力，高德地图的车载 AR 导航方案可以兼容众多低成本设备，适用于更多载体。
*高德地图车载 AR 导航可智能识别前方车辆，并提供跟车距离预警
除了强大的图像算法外，高德地图还拥有业内最大规模的自采道路图像数据和海量的 UGC 数据，都可为 AI 算法提供最充足的数据“营养”。
积累深厚的 AR 融合算法。在图像识别的基础上，高德地图的车载 AR 导航解决方案，还能够对定位、地图导航、道路交通大数据进行融合运算，并把导航信息在实景图像上实时渲染呈现，提供精准的沉浸式的导航体验。以转弯路口为例，由于路口缺乏车道引导线，单纯基于图像识别，并不能提供最好的用户体验。而高德地图根据 AR 融合算法，可循着路口转弯的角度调整引导线的弧度，从而对车辆实际转弯轨迹做出准确引导。
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