“轻地图重感知”已然成为众多车企计划实现高阶智能驾驶的方向。但和普遍理解不同的是，大有时空创始人、副总裁李庆建表示，轻地图并不是说不用地图，而是指由车端实时构建生成轻量级的地图。
传统高精地图由于采集成本昂贵，更新成本高，导致车端实时的路况道路信息无法更新。同时，由于车辆在自动驾驶时需要一个众包的闭环，链路还没有完全打通。
成本方面，高精地图的采集依赖于专门的采集车，采集车，采集车工作人员，数据采集、分析、处理均成本高昂，而且，采集后还有高昂的维护费用。
据《智能网联汽车高精地图白皮书》显示，采用传统测绘车方式，分米级地图的测绘效率约为每天每车500公里道路，成本为每公里10元左右，而厘米级地图的测绘效率约为每天每车100公里道路，成本可能达每公里千元。
这也导致其更新效率极低，据称目前图商仅能做到约三个月更新一次。这对于对场景要求极高的自动驾驶车辆来说鲜度显然是不够的。
而轻地图则仍然是一种地理数据，但制作地图的数据是由车辆本身采集，而不是由专门的图商去采集。也就是说，由车辆传感器实时采集到的数据来构建地图。这将大大节约地图采集成本，但同时也会对算法提出更高的要求。
作为智能汽车精准时空服务提供商，大有时空可为量产乘用车提供两个方面内容的服务。
一是构建全球全域全场景的高精度定位服务。大有时空可解决全球覆盖范围，还可解决立交桥地下停车场、室内室外高精度定位的一体化，并形成车端的高精度定位解决方案。
其次是在高精地图方面，大有时空可提供轻地图，采集制作实时更新的工具链和解决方案，帮助车厂建立一套实时更新的轻地图解决方案。
这是大有时空在量产乘用车领域的产品方案。
在低速园区，例如矿山、港口，以及一些园区，李庆建认为这些场景将使用重地图重感知，就是需要事先采集的高精地图。
李庆建表示，一般认为目前乘用车上采用的轻地图方案，实际是在车端到云端实时生成的一套完整的闭合地图，而不是使用已经采集好的传统的基础高精地图。李庆建认为这是目前车厂一些L2++方案主要采用的轻地图方案。
此外，腾讯、百度等传统图商也专为实现高阶智能驾驶推出了轻量化的高精地图产品。例如腾讯推出的HD Air轻量级高精数据，具备更轻、更快、要素更精细的优势，能够在满足L2+级自动驾驶需求的同时，进一步降低建图成本，为城市级智能驾驶规模化落地提供基础。
在形态上，HD Air聚焦智能驾驶的必要要素，在保障米级精度，满足L2+级自动驾驶需求的同时，可进一步降低建图成本。同时，HD Air更新更快，多种采集更新模式可以保障周级更新，通过提供更加实时准确的数据，帮助敏捷应对快速变化的城市场景。而且，HD Air要素更精细，除道路精细化呈现，对于座舱应用需要的POI（兴趣点）、环境、建筑物等有更精细的表达，可支持更三维化、逼真化、实时化的地图渲染，提升座舱体验。
百度推出的轻地图同样是以增强算法来减少对标注，从而达到地图本身变轻，成本降低，同时又能保障其对智能驾驶的支持。
李庆建认为这是目前轻地图的两种主要方案，一种是车厂自己实时生成轻地图，另一种就是像百度和腾讯提供的这样一套增加方案，也可实时生成一套轻地图的方案，为车厂提供赋能。
“至于说我们轻地图的服务是由自动驾驶方案商，车厂来形成实时的生成制作，还是有类似百度这样实时生成的地图服务商来提供服务，我觉得都是一样的，谁有这个能力，谁将能够提供轻地图的实时生成和应用方案。”
李庆建认为高阶智能驾驶系统采用重感知轻地图方案已是业界公认的发展趋势。但轻地图并不是指不用高精地图。而至于轻地图的具体方案由谁来提供，只是一种选择。大有时空可以为车企提供轻地图，也可提供生成轻地图的工具链和解决方案。
同时，大有时空是国内率先全面掌握PPP-RTK定位技术的公司,其为自动驾驶提供的全球高精度定位服务便是基于PPP-RTK技术。大有时空“北斗星地一体化高精度定位服务”整合全球GNSS基准站资源,实现了全球范围内的统一、连续的高精度定位服务,从解决“有无”全面迈入了“更高精度、更加可信、更优服务”的发展阶段,可满足智能网联汽车用户对高精度定位的高安全。
