高精度地图是智能驾驶的核心装备，核心具备“两高一多”特性：厘米级高精度，远超普通导航地图的米级精度；数据实时更新的高动态，可灵活应对各类突发状况；维度丰富的多维度，不仅包含车道模型、道路部件等详细信息，还涵盖GPS信号消失区域、道路施工状态等安全相关属性。

它由定位模块、数据采集与处理系统、更新系统构成，既包含道路走向、红绿灯等基础信息，更标注海量环境细节。它弥补了单车传感器“可见即可得”的局限，提供超视距感知，是L3以上自动驾驶的必备“天眼”。

 图 1 高精度地图

与传统导航地图不同，高精度地图的使用者是计算机，属于车载安全系统，专注于高精度定位、辅助环境感知与决策，而非单纯的导航搜索。

表1 传统导航地图和高精地图对比

高精度地图是智能驾驶的核心支撑，贯穿全场景出行，主要落地于三大核心场景：

（1）环境感知辅助：突破传感器物理与气候局限，实现超视距感知，提前推送前方道路、交通信息；在雨雾、沙尘等恶劣天气，或大车遮挡、标志模糊时补充环境数据，还能通过先验信息缩小传感器检测范围、节约计算资源，同时提供冗余数据，校验传感器可信度。

（2）路径规划与决策：提前预知限速、人行横道、施工区域等信息，助力系统提前调整车速、规划最优路线，结合实时路况动态更新路径，提升通行效率与安全性。

（3）高精度定位辅助：凭借三维结构化路网数据，与车载 GPS/IMU、激光雷达等采集的环境信息匹配，精准定位车辆车道级位置，可解决单一定位源局限，还能在卫星遮挡、特征重复场景下纠偏传感器误差，保障全场景定位可靠。

图2 基于多传感器的融合定位

从高速领航辅助、城市道路自主行驶，到自动泊车、紧急避险与多车协同驾驶，高精度地图都发挥着不可或缺的支撑作用。

表 2 高精度地图在智能驾驶中的核心应用

随着智能驾驶向 L4/L5 级进阶，高精度地图正朝着“高精化、实时化、轻量化、低成本化”方向进化。通过“专业采集+众包更新”模式提升数据更新效率，融合AI算法实现数据全流程自动化处理，与多传感器深度协同形成“感知-地图-决策”闭环，轻量化优化则推动其向经济型家用车普及。未来，其精度与覆盖范围将持续提升，应用场景拓展至更多领域；数据更新管理更高效，实现动态适配；同时强化隐私与网络安全防护。此外，还将深度融合车路协同、数字孪生与 V2X 技术，进化为 “动态预测” 模式，构建一体化数字交通生态，为智能驾驶规模化落地筑牢基础[5]。

高精度地图是智能驾驶进阶的关键，未来将更深度协同各类技术，让智能驾驶“看得清、想得远、走得稳”，解锁更安全便捷的出行体验。