版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。 Copyright@2025,BeijingTaiboCo.,Ltd.AllRightsReserved. 智驾地图市场研究报告（2025） A 市场概述 B 市场分析 C 创新者研究 D 趋势展望 目录 A 市场概述 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可 大规模投入车规 级大模型、“世界模型”等自动驾驶方案，智驾地图作为支撑自动驾驶决策与感知的关键底层能力，如 何成为实现自动驾驶落地和差异化体验的基础保障？  随着舱驾一体化架构成为主流，智驾地图成为连接座舱体验与驾驶功能的关键枢纽，如何实现从导航指 引到更优的出行体验的全面升级？  中国智能驾驶企业正积极布局国际市场，地图厂商如何赋能国内智驾企业实现"出海"并在国际竞争中建 立技术与商业优势？ 立技术与商业优势？  报告将探讨这些关键问题，剖析智能驾驶地图的技术演进路径与商业价值新机遇。本报告聚焦中国智驾 地图市场，重点分析面向车端智能驾驶系统的地图，不涉及手机导航地图。 4 资料来源：公开资料、专家调研、泰伯智库 市场概述 智驾地图的研究背景与定义内涵 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo

搭建起跨系统 流程协同的标准化通道，为集团级流程治理提供高可用性支撑。 建设亮点二 一张流程地图，精准导航高效协同 中集集团通过在智能流程协同平台上构建流程地图，实现业务流程定位效率与管控能 级的双重提升。基于智能推荐引擎与用户行为分析算法，平台实现了千人千面的流程 精准推荐。流程地图的建设，使得流程发起效率与执行效率都得到提升，有效支撑集 团级业务协同效率提升。 同时，蓝凌还 同时，蓝凌还增加了移动端自适应设计、表单流程拖拉拽配置、以及邮件、短信、移 动端等多渠道流程预警机制，在流程创新的同时保障了流程稳定性和可靠性。 图 2 中集集团流程地图 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 15 建设亮点三 SAP+OA，提升流程自动化水平 蓝凌构建了 SAP 与诸多业务流程的深度集成，实现供应商管理、合同审批、付款申 请等核心业务流程的全链

的基础，依赖于 高精度传感器、地图构建算法、路径规划算法以及导航与控制算法等 多种技术的综合应用，可以实现机器人在多样化环境中的自主导航与 控制。这项技术主要涵盖四个方面：一是环境感知和空间定位，通过 激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种传感器，实时采集周围环境 的信息，包括障碍物的位置、形状、距离等，为后续的定位与导航提 43 供数据支持；二是地图构建，基于采集到的环境信息，结合机器人自 器人自 身的运动状态，构建出环境的二维或三维地图，为机器人的路径规划 提供依据；三是路径规划，在已构建的地图基础上，根据机器人的任 务目标和当前位置，运用算法计算出一条最优或次优的行动路径；四 是导航与控制，将规划好的路径转化为机器人的实际运动指令，通过 控制算法实现机器人的精确导航。在导航过程中，机器人需不断根据 环境变化和自身状态调整运动策略，以确保安全、高效地到达目的地。 未来 成 立 Robotics and Automation Society，负责制定机器人相关标准，其发布标准主要关 于机器人自动化本体、任务表示、伦理驱动的机器人及自动化系统、 自动系统透明度、地图数据表示以及电力系统与医疗电气系统用机器 人等。 美国材料试验学会 ASTM 在 2014 年成立的 Committee F45 on Robotics, Automation, and Autonomous

轨迹 的“成本”是最小的。成本函数可以有不同的表示方法， 例如鸟瞰图（BEV）中的成本体积、联合能量，以及概率语 义占用层和自由空间层。 成本学习方法中，为了生成更现实的成本，通常需 要结合高清地图（HD maps）、辅助感知任务和多 传感器数据，这增加了为多模态多任务框架学习和 构建数据集的难度。 资料来源：Chen L, Wu P, Chitta K，et al，End-to-end Autonomous 3D空间的基础上 增加了时间维度，标注效率较2018年提升了800倍；同年，特斯拉 开始采用自动标注系统，主要流程分为高精度轨迹提取-多路径联 合重建-新路径自动标注，通过融合多条路径，重建3D语义地图， 并将其应用于新轨迹的自动标注上。自动标注算法对一万个驾驶旅 程的12小时自动标注相当于500万小时的人工标注。此外，特斯拉 通过影子模式搜集数据，经过清洗、标注，与仿真数据共同构建训 练集。训练 基于13个摄像头（前视觉双目+长短距）、三个激光雷达、六 个毫米波，400TOPs算力的MDC，采用高精地图的方案； ADS 2.0 基于11个摄像头、一个激光雷达，200TOPs算力的MDC。相比 上一代，减去双目摄像头、两个激光雷达、三个毫米波，减去一块昇 腾610算力为200TOPs算力的MDC，减去高精地图； ADS 3.0 相比上一代，将一个激光雷达从128线换到了192线，其中一 个毫米波

进行自我调 整，以达到最佳的焊接效果；装配机器人利用强化学习算法，在装配 过程中自主学习轴孔装配技能，通过在线辨识控制器的最优参数，提 高装配操作质量。二是自主导航类，随着激光地图建模技术不断成熟， 基于地图开展移动路径设计的自主导航功能也实现广泛应用，发展出 各类清洁、搬运机器人。 在传统模块化机器人中，多种模型的组合配合也大大拓展了机器 人的应用场景。其中，以工业视觉为代表的感知交互技术在软硬件层 对物流 运行效率和响应速度的需求不断提高；二是工厂设计水平的提升，模 块化厂房设计技术为移动机器人提供了封闭性、结构化的活动场景， 便于机器人快速移动和完成任务；三是激光地图构建（VSLAM）技术 的成熟，基于地图数据，深度学习算法能够自主规划行动路径，并进 行动态避障。 此类场景主要包括两种“机器人+人工智能”融合应用模式。一 是 “移动机器人+识别类模型+自主导航模型”模式，AI

.................................................................................. 6 图表 5： 我国算力中心地图及上架率（截止 2023 年） ................................................................................... 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 7 工业/能源 图表5： 我国算力中心地图及上架率（截止 2023 年） 资料来源：清华大学互联网产业研究院，华泰研究

典型无人驾驶车辆架构 资料来源：亿欧智库 智能汽车+车联网=无人驾驶，5流程实现拟人化自动驾驶：车辆的自动化驾驶的流程主要为：感知、认知、决策、控制、执行。同 时汽车必须通过V2X联网，通过网络即时更新数据、路况、地图才能真正实现无人驾驶，依靠单车本身无法真正的实现无人驾驶。 2.2 90 电子行业2019年春季投资策略 无人驾驶：人工智能成熟与5G推进，助力无人驾驶落地 人工智能促进车辆做出拟人化决策： 其他主体互联， V2X目前发展方向主要由LTE-V演进到5G。5G在实现无人驾驶上作用具体，体现在高精度地图的实时传导，高速状态下 反馈信息的及时送达等。 汽车V2X演进方向为5G 资料来源：亿欧智库 5G对实现无人驾驶作用巨大 5G对作用 详情 高精度地图的实 时传输 高精度地图每一图层的描绘更精细，从而可以实现厘 米级导航，但是数据量巨大，达到Gbit/公里级别或 以上，以尽量少的时间完成更新，需要超高速带宽； 电子行业2019年春季投资策略 无人驾驶：产业链 算法/软件供应商 算法/软件/车载信息 系统/自动驾驶系统 芯片供应商 芯片/处理器/计算平 台 数据服务供应商/图 商 数据/高精地图 传感器供应商 雷达传感器 视觉传感器 定位传感器 车资传感器 V2X技术 云服务 车联网安全 移动通信 通信设备 其他远程管理和服务 车联网/通信供应商 其他Tier2供应商 停车/车载智能设备/

Nano是最小的设备，配备了 128核心GPU和四核ARM Cortex-A57 CPU。Jetson Xavier系列模组具有高达32 TOPS的AI性能，适用于自主机器的视觉测距、传感器融合、 定位和地图构建等应用。 2024年GTC大会上，英伟达还发布了一款基于 NVIDIA Thor 系统级芯片（SoC）的新型人形 机器人计算机 Jetson Thor。Jetson Thor 是一个全新的计算平台，能够执行复杂的任务并安全、

大量时间与来电人沟通核对地理位置信息。在电话中与来电人核对具体地理信息 细节（例如具体小区或楼宇名称、周边标志性建筑等）是一件繁琐耗时的工作。 二是在完成与来电人的地理位置核对以后，接线员通常还要借助地图工具检索来 电人所在行政区划，再结合自己对各承办单位职能分工的理解，将工单派发到具 体的承办单位。因行政区划调整、承办单位职能交叉等多种因素影响，这个过程 并不能完全保证工单的精准派发，依然会经常出现工单打回的情况，这不仅会耽 内容发布安全、问答准确。基于 Agent 智能体技术，该系统能够精确解析用户意 34 图，不仅从政策知识库中提取信息，还能智能调度业务系统 API。例如，当用户 查询附近交通管理办事场所时，系统可迅速调用政务地图 API，精确检索并以地 图形式展示。 知识中枢还提供基于政务大模型的 ChatBI 工具，利用 Agent 能力打造数据 分析智能体，支持多轮对话，精准理解意图，快速生成可视化统计图表和分析总

大量时间与来电人沟通核对地理位置信息。在电话中与来电人核对具体地理信息 细节（例如具体小区或楼宇名称、周边标志性建筑等）是一件繁琐耗时的工作。 二是在完成与来电人的地理位置核对以后，接线员通常还要借助地图工具检索来 电人所在行政区划，再结合自己对各承办单位职能分工的理解，将工单派发到具 体的承办单位。因行政区划调整、承办单位职能交叉等多种因素影响，这个过程 并不能完全保证工单的精准派发，依然会经常出现工单打回的情况，这不仅会耽 内容发布安全、问答准确。基于 Agent 智能体技术，该系统能够精确解析用户意 34 图，不仅从政策知识库中提取信息，还能智能调度业务系统 API。例如，当用户 查询附近交通管理办事场所时，系统可迅速调用政务地图 API，精确检索并以地 图形式展示。 知识中枢还提供基于政务大模型的 ChatBI 工具，利用 Agent 能力打造数据 分析智能体，支持多轮对话，精准理解意图，快速生成可视化统计图表和分析总