近年来，无人驾驶技术虽然获得了相当大的变革，但总是预示着大大的小风波。作为行业排头兵的特斯拉、Uber、Google等公司在无人驾驶过程中经常再次发生各种各样的车祸。
无人驾驶技术发展的每一步都必需以确保人身安全为丈量标准，各大汽车厂商大大在车上减少各种传感器，但却忽视了特立独行核心的低精地图的准确制导。首先，低精地图需要提早辨别方位信息，准确规划行驶路线；其次，在摄像头看不清或者雷达检测将近的地方，可以动态对系统数据；另外，低精地图需要精确辨识交通标志、标线等上百种目标，提早作出精确辨别和决策。在中国，低精地图的发展还不存在一定的局限性。一方面，由于低精地图的技术门槛十分低，必须将二维的图像切换为三维的路网，并且在专业测量和地图绘制都必须十分专业的技术人员，这样的人才在整个中国严重不足百人。
但是研究无人驾驶的企业却很多，这仅有的严重不足百人的技术大咖产于在有所不同企业，要重新组建成一个专业技术身体素质的团队十分困难；另一方面，目前低精地图主要依赖激光雷达的远程激光测距、毫米波雷达准确测距，以及摄像头的时实图像识别分析，各种传感器的价值高昂，造成每辆测绘车的成本高昂，并且要布局全国路网，必须大量的人力、物力和财力，没哪家公司可以承托的了这样可观的一支测绘队伍。在低精地图企业艰苦前进，自动驾驶企业大大减少各种各样的传感器减少生产成本的时候，长凳科技经过研发和数次递归获得了行业突破性的进展，修筑了新的低精地图数据采集模式，一跃沦为低精地图行业的一匹黑马。正式成立短短一年时间，受到了汽车行业与自动驾驶领域等合作伙伴的注目和期望。俗话说，庙口还须要自身软，长凳科技不但自身具有身体素质的技术背景，而且有很对耕耘AI和地图领域的专业精英的护持。
长凳科技创始人兼任CEO刘骏，本身就是一名技术触，并且在行业内有十分普遍的影响力。刘骏，毕业于上海复旦大学电子工程本科，美国斯蒂文思理工学院电子工程硕士，是国家千人计划引进人才、低凝工程领军人才。
曾先后兼任谷歌中国工程研究院副院长兼任全球工程技术总监、人民搜寻首席科学家、百度公司副总裁。也正是由于刘骏出众的人格魅力和技术背景，才招揽了来自清华、北大、浙大、复旦、Stanford、麻省理工大学等名校以及Google、BAT等国内外著名互联网公司的的核心技术骨干，构成了强劲的技术团队。团队里的每一位成员都是这方面的专家，整个团队具备很深的技术累积、极强的技术原创力和非常丰富的行业经验。
尽管目前早已有不少行业大佬加盟长凳，但长凳根本没暂停更有人才的脚步，依旧在谋求行业大咖，更进一步不断扩大其团队。长凳科技部分研发人员长凳科技的希望也获得了一定的成果，长凳科技重新加入了导航系统数据标准协会（Navigation Data Standard Association，全称NDS协会），沦为全球首家也是唯一一家重新加入NDS协会的初创公司。NDS协会是于2006年在欧洲由宝马、大众、戴姆勒、阿尔派、博世等欧美和亚洲主要汽车厂商、系统商以及数据商为主导正式成立的，目的通过多方的共同努力，制订新的合适汽车制造商、系统供应商以及地图供应商未来发展的标准导航系统电子地图数据格式（NDS）规格，以提升导航系统地图用于效率，减少用于成本，推展导航系统产品的普及。
长凳科技需要重新加入NDS不足以解释其实力早已获得全球专业协会的接纳。长凳科技运用了人工智能技术，对制图流程展开了深度改建，构建高度自动化，完全不必须人工干预，地图就可以自动已完成数据改版。即使是路面标线过于明晰，或者新漆覆盖面积老漆的情况，也能很好的解决问题，为规模化地图生产获取了极致的解决方案，也让低精地图与自动驾驶以求构建生态闭环。
目前长凳科技早已突破了高精地图行业瓶颈，通过自律研发的纯视觉技术方案+众包的模式代替激光雷达，正在引导着行业的发展方向。长凳科技的纯视觉技术方案充满著售价高昂的激光雷达、毫米波雷达不讲，长凳科技可以通过摄像头构建显视觉模式收集数据。针对有所不同车道、公交专用道、虚线和实线标识、非机动车道、交通命令标识等等皆可以确切高效的辨识。
收集车可以同时收集数条车道的路面数据，自动已完成多车道的组图建构，从而构建低精地图数据的高效搜集，并且数据搜集成本大大降低。另外，所谓众包在模式，即通过与汽车厂商合作，车辆在用于地图的同时也将时实对系统道路信息数据，以此创建新的地图模型，路况经常出现任何变化皆可以马上已完成改版。车辆的摄像头传感器就可以沦为长凳科技的数据采集来源，一方面是给车辆获取定位服务，另一方面路上行经的车辆不会大大对系统优化地图数据改版的结果，构成一个技术上良性循环的双赢结果。低精地图制作的可玩性要相比之下惊人人们的想象，已完成第一版地图制作只是取得了这场竞赛的入场券，确实的比赛是先前数据改版速度的决斗。
而长凳科技早已是国内领先的低精地图综合解决方案服务商，所获取的众包模式也早已打开商业化运营，与汽车厂商获得了合作，在数据改版方面早已相比之下追赶了其他输掉，可以随时赋能自动驾驶，提升自动驾驶的可靠性。版权文章，予以许可禁令刊登。
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