谷歌蘋果百度爭著搶的男人 ：吳夏青和他的高精地圖夢之隊

智東西（zhidxcom）

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和不少矽谷初創公司一樣，DeepMap的全部身心幾乎都在推進技術上，而對自身的曝光不怎麼關心。但與CEO吳夏青（James Wu）暢談兩個小時之後，我們又發現他其實很健談，並且對自己的事業，高精地圖非常自信——即使行業里已經有了Here，TomTom這樣的老玩家，在談及DeepMap與它們的區別和如何在行業中生存時，他也不時爆發出一陣爽朗的笑聲。

創辦高精地圖初創DeepMap才一年半的吳夏青，為何有這種自信？了解過他的經歷后，這一切變得容易理解：這位地圖行業的資深工程師，分別在谷歌與蘋果的地圖項目中挑過大梁，隨後又被百度相中，負責百度高精地圖的架構規劃。但開創一番新事業的時機到來時，他又毅然捨棄地圖巨頭提供的優厚待遇，聚攏一幫志同道合的地圖行業人才，建立屬於自己的新公司。

吳夏青的自信，不僅僅是因為他有14年的從業經驗；還在於他在此過程中積累的技術、人脈，以及對地圖行業發展的獨到判斷；更在於面對創業機會時，敢於掙脫大公司高薪「黃金手銬」的那股勇氣。

一、谷歌、蘋果地圖兩朝元老

2016年4月，DeepMap在美國矽谷帕洛阿爾托成立。它的創辦者James Wu，吳夏青，此前任職於百度美國研究院。這是吳夏青工作的第六家地圖公司，從伯明翰大學博士畢業后，吳夏青就進入地圖行業工作，一干就是14年。14年時間中，他進入過三家初創公司，三家巨頭。

（DeepMap CEO 吳夏青，CTO 馬克·惠勒，與測繪車）

2006年，吳夏青進入谷歌。在谷歌任職的六年中，他是Google Earth（谷歌地球）的核心工程師之一，並且作為技術負責人領導了谷歌地圖企業版的開發。聊起當年的事業，他的言語中有一份掩藏不住的驕傲「到現在為止，Google Earth仍是獨一無二的產品」。

2012年，蘋果發布其地圖產品。在發布之前，蘋果高薪將吳夏青請了過去。如今已廣為人知的蘋果地圖在當時只擁有一支4、50人的小團隊，相較於已經開發了8年地圖的谷歌，實力明顯差了一大截。吳夏青來到蘋果地圖團隊后，直接扛起了一條產品線。從零開始，他負責構建起蘋果地圖的三維建築。在蘋果地圖發布之後，數字地圖領域一家獨大的谷歌有了強力的競爭對手，既有的行業格局被打破。而吳夏青深度參與了這種行業變革。

2014年末，吳夏青加入百度美國研究院，任職主任架構師，為百度自動駕駛開發高精地圖。在去百度之前，吳夏青還進入一家初創公司「Upthere」，為他們建立起大規模的高性能基礎架構。

從吳夏青的經歷中不難看出，他是一個喜歡開創新事業、接受新挑戰的人。擁有這種特質的工程師無疑比其他人更想擁有屬於自己的事業。DeepMap的誕生，只是遲早的事。

不過DeepMap並不僅僅是吳夏青頭腦一熱的產物。作為在地圖行業打拚了14年的老兵，他深知地圖創業有多困難——在地圖這個接近於基礎設施的行業，需要大量的人力、物力、財力投入，才能獲得足夠的數據信息。

在巨頭們已經積累了海量數據的傳統地圖領域，大局已定，創業公司沒有可能突圍。但自動駕駛的興起提供了新的機會——高精地圖。

與傳統地圖不同，高精地圖包含的不僅僅是路網、地名等信息，它對道路的精確度可以達到厘米級，也就是說，它能夠準確地讓車輛知道車道線有多寬、馬路牙子有多高、車道兩旁有什麼建築。甚至路上哪裡有一個多深的坑，高精地圖也會有記錄。

（高精地圖效果圖）

自動駕駛車輛將感測器採集到的周邊環境數據和事先儲存的高精地圖進行對比，就能精確地定位自身，為自動駕駛的決策提供依據。

高精地圖的「高精」，決定了其數據量比傳統地圖要大得多，採用既有的方式難以應對數據處理問題，尤其是對於一個創業公司而言。但深度學習的出現，一定程度上解決了這個難題。

據吳夏青介紹，在他早年從事地圖工作時，其實這一行就已經在運用機器學習——他在谷歌任職時，谷歌地圖的三維重建，就是這項技術的擁躉。但深度學習，是直接將「鈍刀子變成了激光刀」。在建立高精地圖的過程中，深度學習被廣泛用於道路特徵提取，車道線識別，交通標誌識別等等。在深度學習技術加持下，小體量的創業公司，面對海量數據，也有一戰之力。

自動駕駛的興起，深度學習的出現，乃至感測器、GPU、TPU等底層硬體的成熟，按吳夏青的話來說，是「多個波疊加在了一起」，產生的能量增益為發展高精地圖提供了絕佳的條件。

經驗豐富的吳夏青敏銳地嗅到了其中的機會。2016年4月，DeepMap宣告誕生。

二、豪華團隊：平均十年地圖從業經歷

相對於許多老牌地圖商來說，DeepMap實在是太年輕了。地圖行業是尤其需要積累的，在DeepMap成立數年之前，老牌地圖商如國外的TomTom，Here，國內的高德、百度等，就已經開始了高精地圖的測繪工作。晚來一步的DeepMap要如何與他們同場競技？

在吳夏青看來，面對全新的高精地圖賽道，傳統的地圖公司未必有那麼大的優勢——他們有龐大的架構，有盈利的壓力，傳統地圖業務轉入發展高精地圖有由舊入新的種種難處。對於創業公司來說，目前這些都不成問題。

地圖行業需要積累。對於DeepMap來說，他們的積累是在另一個維度完成的——DeepMap擁有一支平均從業經歷超過十年的工程師隊伍。這些地圖工程師半數以上來自數字地圖的龍頭谷歌，其他的則來自蘋果、Here、Uber以及一些自動駕駛公司。

在地圖行業深耕14年的老資歷讓吳夏青挖到了不少老同事，其中最重要的當屬CTO馬克·惠勒。馬克·惠勒是一位經驗更加豐富的專家，在測繪和地圖行業從業二十年。馬克惠勒在20年前開創了將激光雷達用於高精度測繪的技術路徑。吳夏青身在谷歌時，馬克·惠勒還和他一起領導了谷歌地圖企業版的開發。而吳夏青選擇創業過後，馬克·惠勒成為了他的聯合創始人。

DeepMap的COO羅維，也在谷歌地圖部門任職九年，隨後離開谷歌打拚，加入了智慧城市項目。相較於更偏技術方向的吳夏青和馬克·惠勒，羅維是一名資深的產品經理。

（DeepMap早期團隊，測繪車右三為CEO吳夏青，左一為COO羅維，左三CTO馬克·惠勒）

對於DeepMap來說，其最大的倚靠就是聚集了一群地圖行業的「老炮兒」。實時處理、深度學習、大數據······吳夏青為每一個環節都找到了合適的人才，做且只做高精地圖。吳夏青親自為公司想的名字「DeepMap」，正是關於「深」的「一語三關」：一來運用深度學習，二來團隊人員資深，三來只做高精地圖，意在深耕。豪華而專註的技術團隊，成為了DeepMap最大的競爭力。

這一點也贏得了資本的青睞。儘管在早期，有不少投資人不太能夠理解DeepMap要做的事，但懂行的卻十分痛快。DeepMap種子輪獲得700萬美元融資，在今年5月，又收穫了2500萬美元A輪融資，投資方包括國內的金沙江資本。A輪領投的Accel Partener寫了八十頁行業研究報告，在自動駕駛行業觀察研究了兩年多。DeepMap是他們決定投資的第一個自動駕駛創業公司。

三、合作——高精地圖降成本的必經之路

眾所周知，現有的普通地圖服務基本都是免費的，各大在線地圖服務商都是通過流量以及在地圖基礎上發展自家的LBS（Location Based Service，基於地理位置的服務，比如外賣和在線打車）來取得利潤。

對於新生的DeepMap，高精地圖擁有怎樣的商業模式？吳夏青的答案是，目前專註於為自動駕駛賦能，或者說，為自動駕駛提供成本足夠低的高精地圖解決方案。

當前的情況是，除了上述提到的傳統地圖廠商在開發高精地圖，為數不少的自動駕駛公司也在嘗試開發自己的高精地圖。在吳夏青看來，這是「嚴重的資源浪費」。自動駕駛是一項複雜的系統工程，吳夏青認為在高難度條件下，很難有一家公司可以把自動駕駛的各個技術環節都妥善解決。即使有，出於經濟性考慮，這樣也不划算。分工合作，才是成熟市場的常態。

因此，自動駕駛更好的發展模式是將各個技術環節按塊分開，由專註於具體領域的公司予以研發，給出模塊化的解決方案，最後再整合成一個完整的自動駕駛解決方案。在硬體層面，這種趨勢已經越來越明顯，負責車載電腦、激光雷達、攝像頭的專業公司都已經分化出來。與之相配合的軟體層面，按邏輯也會走上這條道路。

高精地圖也不例外。DeepMap的做法是，將高精地圖的相關服務，包括地圖的構建、更新、維護、還有跟地圖相關的定位等，打包起來，形成一個模塊，提供給自動駕駛公司。自動駕駛公司則為高精地圖服務付費。

但在當前，高精地圖的成本仍然很高。DeepMap採用多感測器採集方案，光是其採集車所用到的32線激光雷達，價格就達到上萬美金。而資深的人才團隊，也意味著高昂的人力成本。較小的體量意味著，DeepMap不可能像傳統地圖商那樣組建起龐大的地圖採集隊伍。但地圖數據又至關重要。

為了以較低的成本獲得足夠的地圖數據，DeepMap採用了眾包為主的採集模式，可以有效降低購置地圖測繪車、感測器，以及供養測繪隊伍的支出。目前，DeepMap已經在亞洲、美洲、歐洲擁有十幾家合作夥伴。

事實上眾包的思路在地圖行業已經很流行，福特去年7月投資的高精地圖初創公司Civil Map，或者是ADAS明星公司Mobileye的REM項目，採用的同樣是這條路徑。而另一家高精地圖初創lvl 5的例子很好地說明了眾包模式的威力：他們僅靠一個下載量2500次的APP，就從車主上傳的圖像中完成了對全美90%高速路的高精度地圖覆蓋。

除了相對分散的眾包模式，DeepMap也會選擇將技術含量較低的採集任務集中外包，或者向其他機構購買地圖數據。

吳夏青對「合作」這條路徑的價值深信不疑。在對進入市場的規劃上，這也是DeepMap的必經之路。由於的政策限制，作為美國企業的DeepMap很難在國內進行地圖測繪，也很難開展地圖相關業務。

吳夏青在創業之初就想好了應對措施，將來進軍國內市場時，將尋找合作夥伴，共同開展業務。這方面已有先例：去年年末，Here與國內地圖廠商四維圖新成立了對半持股的子公司，開始在提供高精地圖服務。

另外吳夏青也談到了國內政策的不確定性可能給高精地圖行業發展帶來的不利影響：相較於美國對地圖採集的不設限制，國內企業要開展地圖測繪需要取得專門的資質。但眼下高精地圖採集的信息遠遠超過此前，並沒有一類的專門資質可以覆蓋；而對高精地圖採集有強烈需求的、正在研發自動駕駛的車廠、自動駕駛公司，也苦於沒有資質而陷入尷尬。

和自動駕駛的其他子領域一樣，高精地圖方面的政策也需要快速跟上。不過吳夏青倒是很看好集中力量辦大事的優勢——只要這個問題被關注到，其解決速度往往會很快。

只有以上種種問題被突破，高精地圖才能以一個可接受的成本真正投入使用。但一個關鍵問題是，DeepMap所面向的客戶，願不願意、願意在什麼時候用上高精地圖。

日前，在今年的CVPR（IEEE舉辦的計算機視覺和模式識別領域的頂級會議）上，接受過車東西採訪的華人研究自動駕駛的大牛們——圖森未來CTO侯曉迪、Pony.ai CEO彭軍、馭勢科技CEO吳甘沙、AutoX創始人肖健雄，特意在圓桌討論中探討了高精地圖的話題。這些自動駕駛的一線從業者，認為高精地圖雖然在L4-L5級別的自動駕駛上不可或缺，但成本確實太高，並且在級別較低的自動駕駛上應用會較少。

（左一：Fisher Yu；左二：彭軍；左三：肖健雄；左四：倪凱；左五：吳甘沙；左六：侯曉迪）

而業內目前多認為L4-L5的自動駕駛要到2025年才能完全實現。一定程度上，這意味高精地圖要7年後才能大規模商用。DeepMap要如何應對這個尷尬期？

吳夏青認為，雖然每年在測試L4-L5自動駕駛的車輛沒有量產，但其數量在快速攀升，在未來一段時間內，這些車輛會創造相當的對高精地圖的需求。另外一點則是，自動駕駛的發展不是一步到位的，現有的自動駕駛研究方向，其實已經從此前的按級別研發，漸漸轉入分場景攻克。

這些場景包含高速、低速、封閉乃至最難的開放道路環境，雖然分別實現各場景的自動駕駛並不是完全意義上的自動駕駛，但對這些場景的測試工作其實可能會同步展開，它們都會需要高精地圖的輔助，因此會先行產生大量的對高精地圖的需求。比如通用在凱迪拉克CT6的Super Cruise自動駕駛功能中，就應用了高精地圖。

因此，在吳夏青的預計中，DeepMap在高精地圖迎來商業上的爆發之前，立足存活並不成問題。

結語：準備充分的地圖老兵

和吳夏青進行交流的過程中，他強調了一點，「DeepMap不打無準備之仗」。

而從其對高精地圖發展面臨的各種問題所提出來的解決方案來看，也可以感受到這一點：儘管他的創業是一大波東風催動，但對創業可能會掉進的坑，他都摸得很清楚。正如吳夏青所言，在地圖行業的深厚資歷，是他和他的團隊最大的優勢。

而戴姆勒掌門人蔡澈公開發表闡釋高精地圖重要性的文章，也預示著這個行業的光明未來。

不過，這並不意味著DeepMap將高枕無憂。前景廣闊的商業賽道上從不缺乏競爭對手。最近，TomTom宣布已完成北美地區主要路網的高精地圖全覆蓋；而國內的高德去年就宣布了高精地圖免費的舉措。

對吳夏青這位準備充分的地圖行業老兵來說，他所面臨的機會與挑戰，都是巨大的。

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