关于谷歌而言，造车并不是一件简单的事。谷歌的应对办法是与Lyft协作，凭仗其出行效劳和与硬件厂商的协作，一下就把谷歌地图标注无人驾驭的布局填充完整了。
类似地，传统车厂也在拼命寻求软件方面的技能支持。福特在无人驾驭这件工作上没有丝毫犹疑，一边在硅谷创建研发中心，一边斥资10亿美元出资无人驾驭人工智能公司Argo AI。
“我们都希望能够在各种供货商、软件硬件中找到最好的计划。这其间地图是一大瓶颈，激光雷达是另一个(瓶颈)。高精度地图没有，无人驾驭轿车就跑不起来。” DeepMap的官方博客由罗维亲笔编撰。在解说什么是高精度地图这个问题上，DeepMap有着非常理性的视角。
如果你每天开车上班，那你必定非常了解通勤路途，在你的脑海中也现已有了家和单位之间路途的地图。你能够集中精力处理一些真正搅扰驾驭的工作，比方虽然某条路途施工，你依然知道怎么最快地绕路。再比方虽然一个标志被遮挡，你仍是知道该降速到多少。但如果是一个全新的线路，你可能由于对地图的不了解而错失高速出口或是错失一个减速区，更有甚者可能为了避开一个路障而直接逆行进入单行道。
这个进程关于无人驾驭车辆来说也是一样的，无人驾驭车辆使用高精度地图“了解路途”，以确保行进进程中的安全。
DeepMap给出的比如非常恰当且易于了解，虽然如此，相比于人类大脑，高精度地图关于严寒的无人驾驭车辆而言，详细发挥作用的进程要比这杂乱得多。罗维解说道，高精度地图对与轿车的三大体系即感知体系、控制体系、高精度定位体系而言都非常重要。
关于轿车的感知体系而言，传感器能够协助无人驾驭车辆进行实时判别，但它们能“看”到的东西有限，会受遮挡物或天气的影响。高精度地图则能够和这些传感器彼此弥补，成为无人驾驭车辆的“千里眼。”
高精度地图关于轿车的决议计划体系而言起到“减法效应”。
无人驾驭车辆传感器承受到的信息中，既包括车道线、树木、红绿灯这样的固定方针;也包括像人、车、狗这样的移动方针。如果两部分都需求轿车的决议计划体系去处理，即便辅以深度学习技能也非常费劲。
而结合高精度地图，无人驾驭车辆能够对固定方针发生“回忆”，决议计划体系依照需求“减掉”这些方针，来把更多的精力放在动态方针上。
“千里眼”和“减法效应”都得根据车辆的精确定位来完成。这就是高精度地图的高精度定位功用。正如人在了解的环境中，即便不看地图也能知道自己在哪，无人驾驭轿车也可凭仗高精度地图来完成高精度定位，甚至脱节GPS等定位体系的协助。
高精度地图的重要性现已被越来越多的人意识到，一方面像Here、TomTom和国内的四维图新、百度地图标注、高德地图标注等传统图商都在分秒必争地开辟高精度地图业务。另一方面车厂也逐步意识到它的重要性。就在前不久戴姆勒董事局主席还亲笔编撰《为什么高精度地图决议无人驾驭未来》一文。
吴夏青正是盯准了这个时机，用他的话说，自动驾驭的鼓起，深度学习的呈现，乃至传感器、GPU、TPU等底层硬件的老练，是“多个波叠加在了一同”，发生的能量增益都为开展高精地图提了绝佳的条件。
不仅如此，高精度地图企业也备受本钱追逐。除了DeepMap累计承受的3200万美元融资外，高精度地图草创企业CivilMaps于上一年承受了660万美元融资，lvl5也在今年7月收到了200万美元融资。