智驾地图市场研究报告（2025）

www.tiuchina.com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，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo Co.， Ltd. All Rights Reserved.研究背景 智能驾驶技术正加速从早期“功能验证”向“全域场景”突破，头部整车厂与科技公司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？ 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 Co.， Ltd. All Rights Reserved. 智驾地图是支撑L2级及以上智能驾驶系统的关键数据基础设施，其核心价值在于补充车载实时感知、提供超视距信息及优化路径规划。 智驾地图正从重几何精度的高精地图向更注重拓扑、语义与鲜度的轻量化地图演进，其具体形态随自动驾驶算法需求动态演进，众源更新成为保障鲜度的关键技术。5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定义、核心特征与要素高精地图主导高精几何+语义 - 依赖高精度传感器- L3/L4 早期探索- 成本高/更新难 轻地图兴起Light Map / SD Pro- 平衡成本与功能- 支撑城市NOA落地- 众源更新探索 轻地图成为主流重语义/拓扑/规划 - 与端到端算法深度融合 - 地图成为在线先验与离线训练数据源 - 兼顾AP友好性驱动: 感知算法进步(Transformer, BEV等)驱动: 成本压力/规模化(数据闭环, 众源成熟)• 精度按需: 对绝对几何精度要求动态调整，部分场景下拓扑关系与语义准确性优先度更高。• 要素按需: 地图包含要素集根据智驾系统能力与应用场景动态调整，旨在实现成本与功能的最佳平衡。• 高新鲜度: 对影响驾驶决策的道路变化要求近乎实时的更新能力，依赖高效的自动化（含众源）更新机制。对于城市NOA，关键要素的“天级/周级”更新成为普遍预期。核心特征（动态演变中）智驾地图形态演进示意图版权声明：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 Co.， Ltd. All Rights Reserved. 两者本质区别在服务对象（机器 vs. 人），区别于传统导航为人类驾驶员提供路径规划和导航提示，智驾地图则面向自动驾驶系统，提供机器可读的多元结构化环境要素数据，支撑AI感知、路径计划与决策。6资料来源：公开资料、泰伯智库市场概述智驾地图与传统导航地图的区别特征传统导航地图 智驾地图主要目的人类驾驶员路径规划、导航指引服务自动驾驶系统 (机器)，辅助感知、规划与决策核心要素道路网络、兴趣点(POI)、基本交通规则按需提供车道拓扑、关键语义要素、精确道路属性等精度要求道路级别 (典型精度5-10米)按需达到车道级或更高精度 (如信号灯等关键要素位置，<50cm) 更新频率相对较低要求高，强依赖众源数据实现近实时或高频更新服务对象人类驾驶员自动驾驶系统 (机器)价值体现导航功能本身 (相对价值有限)赋能智驾功能实现与体验提升，亦可作训练数据源车辆系统融合主要用于基础导航显示与座舱交互与感知、规划、控制系统深度耦合，支撑高阶功能版权声明：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 Co.， Ltd. All Rights Reserved. 智驾地图的核心作用是作为车载实时感知的补充和增强，提供超越传感器视距的先验信息和环境理解能力。 其在路径规划优化和作为AI模型训练数据源方面的价值日益凸显，但其具体作用随智驾系统能力提升而动态演变。7市场概述智驾地图在智能驾驶系统中的核心作用 地图功能 \ 自动驾驶级别L2 (辅助驾驶)L2+ (高速NOA)L2+ (城市NOA)L3 (有条件自动)L4 (高度自动)趋势解读 & 核心观点感知补充 (几何/语义)★★★★★★★★★★★重要性先升后降： 在NOA阶段（尤其城市）达到峰值，用于弥补传感器不足；随着L4感知能力增强，对地图几何细节依赖可能降低，但语义信息仍重要。路径规划 (AP friendly)★★★★★★★★★★★★ 核心价值，持续提升： 提供更适合自动驾驶系统执行的路径（如车道级、考虑曲率/坡度/可通行性），在高阶自动驾驶中始终是地图的核心能力。决策支撑 (规则/拓扑)★★★★★★️ ★★★★★★️ 核心价值，高阶关键： 提供复杂的交通规则（如潮汐车道、特殊路口通行）、道路拓扑关系，是实现安全、合规、高效智能驾驶决策的基础，重要性随级别升高而凸显。ODD 定义/验证N/A★★★★★️ ★★★ ★★★高阶功能关键： 地图定义了自动驾驶系统的运行设计域（ODD），并用于验证系统能否在特定区域安全运行，是L2+及以上功能部署和安全保障的关键。离线训练数据源★★★★★★★★★️ 新兴价值： 高精度、富含语义的地图数据成为训练和仿真自动驾驶算法（尤其是BEV、占用网络等模型）的重要数据源，其价值随AI模型发展而提升。定位辅助 (几何特征)★★★★★️ ★★★★★重要性逐步下降： 早期高精定位依赖地图特征，未来多传感器融合定位技术成熟后，对地图几何特征的依赖性降低。趋势：从依赖几何精度 (L2+/高速) 转向依赖语义、拓扑、规则和优化规划能力 (城市NOA及以上)，并成为重要训练数据源。主要作用核心价值智驾地图在不同自动驾驶等级中的作用演变资料来源：泰伯智库制作版权声明：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 Co.， Ltd. All Rights Reserved.市场概述技术路径的演进：AI重塑地图角色与形态8资料来源：公开资料、泰伯智库 L3及以上自动驾驶的兴起，对地图的精度、鲜度、覆盖度及可靠性提出了更高要求。AI驱动的感知技术（如世界模型）正推动智驾地图从“数据提供者”向“先验知识库”角色转变。• 是降低成本、提升鲜