摘要：据介绍，高德地图全域车道级导航基于全国车道级路网数据、视觉车道级定位、深度学习模型等前沿技术，将覆盖范围大幅提升至全国99%以上的城市和乡镇道路。在全域车道级场景下，更多的道路元素得到精细化渲染，全新的三维立体地图被投射至智能座舱和车机屏幕，并通过全场景车道级

12月21日，蔚来搭载线控转向技术的量产车型——ET9正式亮相，车辆上搭载了高德地图全域车道级导航，这也是高德地图车机版首发全域车道级服务。

据悉，与普通车道级导航相比，高德地图全域车道级导航在覆盖范围、底层能力、用户体验等三大方面均进行了升级，它也将在蔚来的更多车型上进行搭载。

据介绍，高德地图全域车道级导航基于全国车道级路网数据、视觉车道级定位、深度学习模型等前沿技术，将覆盖范围大幅提升至全国99%以上的城市和乡镇道路。在全域车道级场景下，更多的道路元素得到精细化渲染，全新的三维立体地图被投射至智能座舱和车机屏幕，并通过全场景车道级引导，进一步提升导航效率与用户体验。针对复杂分岔、连续路口等场景，突出道路空间结构关系，辅助用户秒懂车道级引导信息；针对大曲率弯道、立交桥等场景，将动态调整导航视角以获取超视距信息，帮助车主更好的提前预判应对；导航还可实现基于当前使用者的车辆位置的精细化引导，快速识别偏航和纠偏。

我国幅员辽阔，交通道路和气候条件复杂多变，全域车道级对路网数据鲜度要求极高。为此，高德地图自研了深度学习模型，进行全路网融合3D自动化建模，批量化实现路网车道、建筑楼宇、自然环境等元素在地图中的全自动三维映射。再加上高德地图海量的活跃应用，以及各地交通部门的合作联网，让高德地图车道级动态信息做到了实时更新。

此外，针对施工占道、事故、异常占道等场景，高德地图也能第一时间精细化渲染，将前方车道的异常信息提前告知车主，为其做出合理的行车建议。

这些底层技术能力在很大程度上弥补了单车智能向群体智能升级过程中需要解决的超视距、车路协同等难题，突破了传感器和周围环境的物理限制，推动智能汽车融入到更大范围的智能交通生态系统中。

例如，在路口无灯和弯道盲区场景下，当对向或路口来车时，高德地图全域车道级的无灯路口和弯道盲区会车预警功能可穿透视野局限提前发出预警，在更大范围内预判行车风险。

据介绍，为了实现“所见即所得”的导航体验，高德地图全域车道级导航还依托AI大模型等技术，进行了相应升级。

其中，在视觉层面引入光照模型，实时计算建筑物与路面的真实反射与阴影效果，实现2D与3D导航画面的流畅转场，城市地标也能够以3D建筑的方式呈现，构建起虚实结合的数字世界，让使用者在导航中更高效地将实际所见和导航画面快速对应；在听觉层面，针对陌生路线和熟悉的“回家路线”，可自动切换语音播报模式，识别车载娱乐系统播放状态并自动调节语音播报；在效率层面，新增车道级备选路信息透出、变道理由提示等，在复杂场景下降低路径之外的信息干扰。

来源：深圳商报