高精地图行业“诸侯混战”，初创公司出路在哪？

从四维图新在2001年第一家拿到测绘资质至今，国内有22家企业拿到了高精地图测绘资质。这些获得资质的企业里面，不只有传统图商，也有主机厂和科技公司，同时也诞生了一大批初创型企业，如Momenta、宽凳、晶众等，最新入局的还有华为、顺丰和京东物流等。这一赛道早已陷入各方混战，各个企业都有自己的技术和玩法。

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在这一赛道里，有些巨头已经实现了量产和商业化落地，比如高德和四维图新；有些积累了大量数据，形成了坚固的护城河。巨头们有人、有钱、有资源，不断抢占市场份额，留给初创公司的机会似乎不多了。那么在巨头环绕下，初创公司应该如何突围呢？

传统图商、科技巨头各自占山为王

2011-2014年，互联网巨头开始进入电子导航地图市场。百度率先出招，于2011年4月推出百度地图手机版，2013年收购图商道道通；阿里在2014年4月收购高德；仅1个月后，腾讯以11.7亿入股四维图新，并在同年收购科菱航睿。

在图商频繁被收购的2014年，伴随自动驾驶和车联网技术出现的高精地图开始萌发，科技公司、传统图商纷纷入局高精地图，不断提升相关产品和服务，扩大“朋友圈”。

高德是国内首家实现高精地图商业化的公司。2019年高德地图宣布以“成本价”向合作伙伴提供标准化高精地图，平均每辆车年费不超过100元。高德建立了自主采集的高精地图UGC体系及自动化数据生产模型，同时基于阿里生态的物流配送、车路协同、城市大脑等业务实现高精地图的数据更新。

图片来源：高德地图

四维图新在2019年初与宝马中国签署自动驾驶地图及相关服务许可协议，将为宝马L3以上自动驾驶系统提供地图产品及服务，这是国内首个用于L3+自动驾驶系统的高精地图量产订单，也意味着四维图新高精地图已经开始走向量产。四维图新自主研发了专业采集车，已掌握数据采集、制图、众包更新以及快速迭代的自动驾驶地图完整解决方案。同时，四维图新还自主研发了FastMap生产平台，应用图像识别、数据挖掘等技术推进地图数据的采集和更新。

百度与数家车企签署高精地图的商业化定制项目，包括北汽、现代、长城、比亚迪等。目前，百度高精地图自动化程度已超90%，算法识别率达98%以上。百度的优势在于自主研发了一套完备的高精地图产品制作、生产、发布以及更新流程。基于Apollo开放平台，百度拥有高精度地图软硬件设备的自研及自主可控能力，在采集车辆和软件计算平台方面拥有完整的知识产权。

据腾讯官方表示，目前其已积累了超百万公里的道路测试数据，超500万的各类标注样本数据，已经完成了全国高速和快速路的高精地图数据生产。相比于阿里高德，腾讯自有完整的自动驾驶方案，这使得其高精地图可实时快速地在腾讯自动驾驶汽车及仿真系统上及时检测高精度的精准性及误差问题。

图片来源：四维图新

初创公司如何破局？

2016年前后，国内外一批高精地图初创公司涌现。

相对于巨头公司，初创公司面临着成本、资源短缺的压力，商业化速度也较慢。想要获得突破，需要扬长避短，抓住巨头无法切入的市场机会。

首先，不同于在导航地图深耕多年的传统图商，因每辆地图采集车高达数百万，成本较高，所以初创公司多采用众包模式，或和整车厂、出行服务商合作，类似于UGC模式。

其次，通过差异化的产品路线，初创企业可建立自己的技术能力。比如在高精地图的采集方法上，为了节省成本，Wayz.ai、宽凳科技等采取了以人工智能技术为基础的纯视觉方案。相较于巨头公司的激光雷达方案，纯视觉方案以摄像头为采集工具，成本大大降低。

虽然摄像头在精度上不如激光雷达，但长期来看，利用众包的方案，与物流车队合作，视觉传感器可以通过多次拍摄积累数据，整体精度的提升将可能会超过激光雷达。

另一方面，纯视觉方案的更新频率要比激光雷达方案的高。目前巨头公司的地图更新频率是全国城市季度更新，部分城市月度更新。但是采用纯视觉方案的初创公司可以做到十分钟级别的实时更新，甚至在未来可以达到分钟级别的更新频率。

“地图采集的精度是一方面，更新速度才是决定胜负的关键因素。“一位高精地图创业者向盖世汽车表示。

虽然巨头们有钱有资源，但是在与车厂的合作上并不是一帆风顺的。通过了解不难发现，巨头们身后或多或少都有BAT的身影，比如高德背后有阿里巴巴，百度、腾讯有自己的高精地图团队，但是这会让车厂们心生顾虑。

在更新地图时，车身上的数据很重要，会帮助高精地图实现升级。但是在与BAT合作时，车厂们并不是很愿意将数据分享出去，因为他们觉得“BAT是竞争对手。“

这也给了初创公司机会。车厂们往往实行两条腿走路，一方面与高精地图厂商合作，另一方面投资初创公司，掌握高精地图技术。例如上汽在在国内外分别投资了中海庭、晶众地图、Civil Maps、Deepmap等初创企业。

此外，无论是初创公司还是主机厂，都会面临商业化问题。传统图商做高精地图，其模式通常是与主机厂合作。但是初创公司中有一些本身就是自动驾驶方案公司，可以做到自产自销。

以四维图新为例，其主要客户是汽车厂商。也就是说只有在汽车被出售的时候，公司才能卖出产品。近两年国内汽车行业低迷，需求端下降严重，也影响着其收益。

虽然四维图新已经拿到了世界首份L3以上自动驾驶车辆的高精度地图订单，但该款车在2021年夏天才会上市，销量无法预估。智能技术时代与导航地图时代不同，涉及到生态系统安全，门槛更高，主机厂会更严苛。

但是在初创公司中，例如Momenta，不仅是地图技术的提供方，同时也是地图的使用者。通过将自产的高精地图应用于自研的L3及L4自动驾驶解决方案，对高精地图的信息精度重新定义；同时依据下游客户的需求进一步完善高精地图的精度和更新要求。

配合自动驾驶技术的发展，初创公司还可以在支持大量地图数据快速更新计算的深度学习和车规级计算芯片、设备、ECU上发展。同时提供实现多功能的软硬件一体化的解决方案。或许也是初创公司的重要发展方向。

盖世小结：

据盖世汽车研究院预测，在2020年—2025年，L3以上级别的自动驾驶车辆将会出现明显的增长，到2025年，自动驾驶车辆会达到367万台的数量。高精地图的需求量也会随着自动驾驶的发展而陡增，预计2025年国内高精地图将近达到80亿元，2026年将会出现快速增长，突破100亿元。而目前通过测绘资质的只有22家，这是一个巨大的市场，虽然巨头盘踞，但是也给初创公司留有空间，初创公司应该找到新的业务增长点，加强合作，形成各自优势，加速推进自身业务的商业化。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

关于测绘资质

如果只自己用百度无高精度地图测绘资质，不对地图进行修改和制作百度无高精度地图测绘资质，是不要测绘资质的。

如果是做导航电子地图或者互联网地图，那一定要测绘资质的，导航电子地图制作要具有与完成道路数据采集和数据信息加工处理能力相匹配的人员和设备等等，申请导航电子地图制作资质的企业注册资金不低于6000万元。人员也要100人左右，至于测绘资质跟一般测测绘资质不一样的。互联网地图制作的测绘资质要乙级以上，人员大概20人，具体见《测绘资质管理规定》和《测绘资质分级标准》

如果买的是国家基础测绘资料，一定要有出处的，地图在中国管得很严的，特别是地图涉及到国家安全等等，你说是自己测的，也需要有有关部门验收，质量检查，成果管理等一系列的东西，不能瞎蹦出来这么些地图数据，更何况国家基础地图你也做不出来的，也不会让你做。具体见《中华人民共和国测绘法》 、《国家基础地理信息数据使用许可管理规定》和《基础测绘成果提供使用管理暂行办法》等一系列政策法规。

你最好去国家测绘局网站上咨询一下，民间人士一下子讲不明白，也不一定准确。

高德，百度地图的数据从哪里来的，怎么那么准？

要明白地图的数据分类，必须先理解一个概念，就是地图图层的概念：

如上图，电子地图对我们实际空间的表达，事实上是通过不同的图层去描述，然后通过图层叠加显示来进行表达的过程。

对于我们地图应用目标的不同，叠加的图层也是不同的，用以展示我们针对目标所需要信息内容。

其次呢，让我们来引入一下矢量模型和栅格模型的概念，GIS（电子地图）采用两种不同的数学模型来对现实世界进行模拟：

矢量模型：同多X,Y（或者X,Y,Z）坐标，把自然界的地物通过点，线，面的方式进行表达。

栅格模型（瓦片模型）：用方格来模拟实体。

我们目前在互联网公开服务中，或者绝大多数手机APP里看到的，都是基于栅格（瓦片）模型的地图服务，比如大家看到的百度地图或者谷歌地图，其实对于某一块地方的描述，都是通过10多层乃是20多层不同分辨率的图片所组成，当用户进行缩放时，根据缩放的级数，选择不同分辨率的瓦片图拼接成一幅完整的地图（由于一般公开服务，瓦片图都是从服务器上下载的，当网速慢的时候，用户其实能够亲眼看到这种不同分辨率图片的切换和拼接的过程）。

对于矢量模型的电子地图来说，由于所有的数据以矢量的方式存放管理，事实上图层是一个比较淡薄的概念，因为任何地图元素和数据都可以根据需要自由分类组成，或者划分成不同的图层。各种图层之间关系可以很复杂，例如可以将所有的道路数据做成一个图层，也可以将主干道做成一个图层，支路做成另外一个图层。图层中数据归类和组合比较自由。

而对于栅格模型（瓦片图）来看，图层的概念就很重要的，由于图层是生成制作出来，每个图层内包含的元素相对是固化的，因此要引入一个底图的概念。也就是说，这是一个包含了最基本，最常用的地图数据元素的图层，例如：道路，河流，桥梁，绿地，甚至有些底图会包含建筑物或者其他地物的轮廓。在底图的基础上，可以叠加各种我们需要的图层，以满足应用的需要，例如：道路堵车状况的图层，卫星图，POI图层等等。

底图通常是通过选取必要地图矢量数据项，然后通过地图美工的工作，设定颜色，字体，显示方式，显示规则等等，然后渲染得到了（通常会渲染出一整套不同分辨率的瓦片地图）。

当然，即便在瓦片图的服务中，在瓦片底图之上，依然能够覆盖一些简单的矢量图层，例如道路走向（导航和线路规划必用），POI点图层（找个饭馆加油站之类的）。只不过瓦片引擎无法对所有地图数据构建在同一个空间数据引擎之中，比较难以进行复杂的地图分析和地图处理。

那么既然瓦片图引擎有那么多的限制和缺陷，为什么不都直接使用矢量引擎呢？因为瓦片图引擎有着重大的优势：

1.能够负载起大规模并发用户，矢量引擎要耗费大量的服务器运算资源（因为有完整的空间数据引擎），哪怕只是几十上百的并发用户，都需要极其夸张的服务器运算能力了。矢量引擎是无法满足公众互联网服务的要求的。

2.由于地图美工介入的渲染工作，瓦片图可以做得非常好看漂亮和易读，比较适合普通用户的浏览

附：一张矢量地图截图：

说了这么多了，其实主要就是为了引入图层和底图的概念，以方便说明下面的地图数据分类。

地图分类数据

为了说明数据的来源和采集渠道，采集方法，我们可以将地图数据分为以下三大类型，而今天我们只以底图地图为例来讲：

底图数据：其实就是地图中最基本的地物外形数据及一定的相关附加信息（例如道路名，河流名等）。事实上随着遥感和航拍卫拍技术的进步，这部分数据依赖实地采集的比例已经越来越小，商业地图数据商，尤其以高德为代表，处于成本收益考量，基本已经很少采用实地采集的方式了。这部分的数据主要来源于3种：官方地图：严格来说，这不能说是一种单独的渠道，因为官方地图的数据本身，也是来源于下面的两种渠道，但是官方地图一般来源于政府相关部门的权威测绘和发布，因此也单算成一种渠道。当然，需要说明的是，地图厂商能从国家权威部门拿到或者买到的地图，要比我们日常在街上商店里买到的地图要精细丰富很多，当然，很多时候也是用电子格式提供的。

当然，无论任何国家，真正高精度的地图（例如1：200比例或更高）是受限制不会对外公布的。（相对应给大家参照的是，我国规定互联网上可以公开发布的地图，最高精度是1：10000）

实地外采：说白就是测绘人员利用专业的仪器仪表，在实地环境中测绘所得到的。这样的采集方法耗时耗人都非常厉害，一则成本高，二则周期长，三则是采环境要求高（去喜马拉雅山去测测能弄吐血了），而且未必能够完全跟得上中国现在的城市变化。但是优点在于精度高，置信度，准确度非常高。这是国家测绘部门主要采用的手段，对于像北京市这样一个城市来说，一般几年才会完整重新测绘一轮。一般对于大多数商用测绘时，只是用在少数局部需要时，重点测绘才用得到。

这个大家马路上应该也偶尔能见到当然，在精度和准确度要求没有那么高的地方，实地采集也可以使用一些成本更低更便捷的工具，而不是专业测绘设备。例如用携带高精度GPS或其他定位的手持智能设备步行以绘制轮廓等。

航片卫片制作：就是通过自己拍摄或者购买的高精度航空照片或者卫星照片或者遥感照片，在此作为底片的基础上进行人为的矢量标注和勾勒，从而形成自己的矢量数据。现在的航片或者遥感片的精度已经可以很高了，一般来说做到精度在0.05米的程度已经很容易。高德自己的航片据说已经可以做到0.03米的精度，对于商用地图数据来说，通常已经够用了。即便作为国家权威测绘，在大量荒郊野岭的测绘，也主要依赖于这种手段。

目前常用的航拍或者卫拍手段包括机载数码摄像，机载遥感以及三维激光扫描（主要用于3D地图数据采集）

0.05分辨率航片

卫片路网标注

航片/卫片标注和勾勒，前面是在底片上的操作，后面是勾勒标注后得到的矢量图

数据加工制作示意图（来源于高德某公开资料）

从这部分数据来说，百度是没有自己的采集生产能力的，也没有执照（没有测绘资质）。百度的这一块数据主要是向四维图新买的。国内这一块的数据，主要有两家供应商，就是高德和四维图新。四维图新和国家测绘单位的关系非比寻常，其数据依赖国家测绘单位供给的占大头（当然也有互相供给的）。高德也有一部分数据来源于国家测绘单位的供给，但是高德自己的航拍制作的能力还是不错的（还承担过一些国家测绘机关的测绘任务），相对来说，依赖国家测绘单位数据的比例要低一些。

总的来说，这部分数据的采集生产，在中国需要国家认定的资质，有资质的除了国家测绘机关以外，商业机构本来就不太多，而真正在这个数据供给市场上活跃的，现在主要就是高德和四维图新这两家。其他无论是谷歌地图也好，苹果地图也好，这部分的数据，基本上都是从上述两家购买的。

就国内的情况来看，主要的数据都依赖于采集。这点和国外发达国家有比较大的差别。在国外发达国家，由于建设速度相对比较缓慢，政府的信息化水平以及信息透明做得较好，其实不需要那么多采集工作。

地图争夺战升级，华为、滴滴纷纷入局，老图商们很“受伤”？

文| AI 财经 社 吴迪

编辑| 张硕

巨头之间的竞赛，成了一些中小公司的“福音”。

周非池意识到公司正身处一个“非常好的机遇”下，并且今年以来的感受愈发明显。

他的公司瞰景 科技 ，是国内地理信息行业专注于提供实景三维建模技术整体解决方案的企业。具体来说，通过售卖专业软件，为存在高精三维地图制作业务需求的企业提供数据生产工具。

瞰景 科技 2012年成立，去年至今业务突飞猛进。“目前来讲，比较大型的图商，或者说线上地图的服务提供商，只要涉及到实景三维的数据，多多少少都已经是我们的客户了。”周非池告诉AI 财经 社。

这很大程度上得益于高精度地图赛道的火热。高盛此前预计，2020年全球高精地图市场规模为21亿美元，2025年该市场将达到94亿美元。随着自动驾驶技术的落地和普及，高精度地图更是成为车企必不可少的基础设施以及互联网巨头们重要的流量入口。

高精地图的入口之争背后，则被认为是争夺自动驾驶的未来，以及构建各自业务生态壁垒的“生命线”。

抢占未来地图入口

在某头部地图软件公司任职的彭超越形容这种升温的竞赛状态，是逐渐“从上升期向白热期在过渡”。

普通精度的电子地图导航到今天这个阶段已经属于中后期了。“最头部的两家，百度地图和高德地图，从2017年左右用户的活跃度就基本持平了。”他告诉AI 财经 社，真正激烈的是下一赛道，“就是头部几家公司对高精地图、高精定位，包括地图对 社会 赋能方面的争夺。”

图/视觉中国

除了大众熟知的地图应用软件高德、百度、腾讯之外，京东、滴滴、美团，这些电商、生活服务类起家的公司，也纷纷加入新的战局之中。此外，赛道上还能看到包括以四维图新为代表的传统地图生产商，以及华为、小米等 科技 公司的身影。

今年10月，滴滴出行悄然上线了自研地图业务滴滴地图，并注册了新的商标，内嵌滴滴地图功能的导航及公交菜单也出现在滴滴出行乘客端App的一级菜单栏目中。作为以出行业务为支柱的公司，滴滴一直使用第三方的地图导航，成为它最大的缺憾和不足。此举被认为是滴滴在试图补足短板。事实上，滴滴公司在2017年就获得了国家测绘地理局颁发的电子地图甲级测绘资质，这是从事电子导航类地图资质的最高门槛。

百度地图的一位员工告诉AI 财经 社，百度做高精度地图是为了无人驾驶和一些基座型的能力建设服务。同样，滴滴也将自动驾驶视作未来重要的发展方向，今年6月，滴滴自动驾驶网约车服务在上海开放首秀。

无独有偶，美团不久前也通过旗下全资子公司“北京美大智达 科技 有限公司”拿到导航地图制作的甲级测绘资质。美团当时回应媒体表示，“地图是生活服务电商平台的基础设施，美团将依照国家法规有序开展相关工作。”

王兴和他的美团可能要深入地图企业高精地图的腹地，而被王兴吐槽的主流地图应用厂商，百度、高德近期也都加紧各自的商业化落地，动作频频。百度在北京大张旗鼓开放了无人驾驶出租车试驾；高德则在聚合打车模式上加码出租车业务启动“好的出租”，被指挑战滴滴。

另一则来自大公司相关进展的消息是，华为正式在海外上线了自己的地图产品“Petal Maps”。虽然华为曾承诺不参与国内地图的竞争，但一位接近华为的人士告诉AI 财经 社：“华为在这一块的技术积累和它的能力不输任何一家互联网公司，国内互联网一线巨头对华为的这种警惕和防范，我觉得也是非常必然的一件事情。”

在地图领域任职多年的彭超越近来看到的是“自动驾驶、车联网、车路协同、车道级导航、高精地图包括高精定位市场的逐渐繁荣”。几年前，他就预感到了这一领域会变得“热闹非凡”。他当初的判断依据是，像美团、滴滴之类的公司，都有一些生态需要地图业务的支撑，加入进来顺理成章。

在他看来，这些互联网公司通过各种各样的并购之后，已经各自形成了合力。“现在像百度、腾讯、阿里，其实他们都已经形成了自己的生态，谁家没有做一些能够有获取到位置信息能力的业务？又有谁家没有对这些地理信息数据来进行应用落地的需求？”他反问道。

“对于这些各自领域的巨头公司来讲，地理信息和地图已经成为它们各种各样、能够触及到民生的方方面面的业务都需要的底座。”他进一步解释。

一位业内人士则告诉AI 财经 社，包括百度、高德在内的导航电子地图企业因软件免费供大众使用，仍处在亏损状态。而高精地图的应用主要集中在to B领域，将成为一种可行的变现方式。“所谓的赋能企业，其实也是出于止损和赚钱的诉求。”

新入局者的挑战和难度

需要明确的是，高精地图不是精度更高的导航地图。

地图生产商“四维图新”的产品经理周猛，给高精地图下的三个定义是“高鲜度、高精度、高丰富度”。

他将高精地图视作是“完全不同于导航地图的”全新产品。“导航地图是作为车中 娱乐 模块存在，在实际开车过程中实现纠错，不必详细到车道级，只需要看到道路的大致就可以了。高精地图精度极高，路面和路外基础设施信息也非常丰富。”

周非池也告诉AI 财经 社，自动驾驶用途的这种高精地图的数据储备，数据生命周期之短，数据的时效性和准确性的要求之高，跟传统的所谓导航地图完全不是一个概念。在他看来，高精地图不仅仅局限在一个二维的车载道路，而是“一个全面状的三维地图的需求”。

图/视觉中国

自动驾驶虽然因为实践中的局限，热度已经大不如前，但它推动了高精地图的发展。反过来，高精地图的进步，也将带来自动驾驶的实践突破和体验提升。

“有了高精地图之后，仿佛开启了上帝视角一样，可以高速自动驾驶。”周猛在近期的一次线上分享中表示。

不过，这仍然是对美好未来的向往。彭超越将美好憧憬拉回现实：“其实现在车道级导航还做不到高精，是需要持续演进的，不是说我们的工艺能达到高效的更新，高精就很快能做起来，不是一蹴而就的。”

周非池将高精地图的投入，视为“很有风险的烧钱行为”。“如果我有一部自动驾驶的车辆，按照上个星期的高精度地图数据行驶，不管你精度能达到多高，对我来讲都已经没有用了，依然有可能出现事故。”他告诉AI 财经 社，前提一定是解决了按天、按小时更新的动态数据采集。“目前来看，自动驾驶在很多政策法规、道路基础设施甚至行人，以及有人驾驶和无人驾驶的车辆要共存等方面，还有非常多的不可控性。”

事实上，各家围绕高精地图生产，以及基于高精地图对 社会 赋能的赛道领域上的角逐，也需要面临一些政策上和数据安全隐忧方面的约束。

一位不愿具名的人士告诉AI 财经 社，早在2013年某巨头的地图产品就曾进行过高精度地图方向 探索 ，当时这家巨头的负责人雄心壮志，要一年在几十个城市中上线相关的公众化产品，但“由于太高精度，出于地理信息数据保密等要求，最后没能上线”。

该人士还表示，过去深圳有一家创业公司曾提出一个类似谷歌地球的产品，“就是在云端做数据处理，然后直接在云端就可以浏览，在网上进行发布。“也是因为触及到了一些数据保密方面的问题，当然还有其他一些商务上的阻碍，所以这个深圳团队的业务现在已经结束了。”

单就高精地图的生产方面，其实政策上是鼓励的。但彭超越告诉AI 财经 社，“用户信息、用户的定位，包括一些政策区域性的问题，这些方面可能会敏感，有一些政策的管控。”

不过，一些乐观的迹象已经显现。近期，在相关测绘资质认证上，国家进一步简政放权。“将测绘资质类别和等级总数由138项减至20项，除导航电子地图制作外，将其余甲级测绘资质审批全部下放至省级。”一名产业人士对AI 财经 社称。

该产业人士介绍，高精地图不管是地图厂商的数据储备，还是采集能力，目前来讲都已经不是瓶颈。“我相信随着很多技术的完善以及政策法规的完善，国内的高精度地图尤其高精度真三维地图，也很快能够通过互联网公众服务的方式对大家打开。”

老图商很“受伤”

另一种被视为“必然的趋势”也正在显现。

特斯拉车主胡兵，今年逐渐用回了自带的车载导航。“原来大家都在用四维图新地图的时候，我所在的特斯拉车主群里面最典型的一个现象就是很多人都不用车载地图，都自己在旁边架个手机，开百度或高德。”今年1月，特斯拉将车载导航切换成了百度。

图/视觉中国

胡兵也是其中的一员。他们认为四维图新的地图导航“错误比较多，更新不及时”。切换地图之后，胡兵感受到了使用体验的提升。“很多数据更新的时效性也提上来了，道路情况也准了”，他说，“慢慢又用回了车载，毕竟内置的方便而且屏幕大。”

百度地图成功牵手特斯拉，似乎让四维图新成为了“受害者”。但该公司对此给予了否认。四维图新当时回应表示，地图切换只涉及在线渲染，从腾讯地图切换为百度地图，但车机端地图包全系依然都是四维图新数据，双方合作继续。

表面上看似乎是腾讯地图和百度地图的业务竞争，但背后却存在更深的关系纠葛。

作为国内资历最高的底层图商，四维图新为多家地图应用企业提供基础数据，包括华为、腾讯、滴滴、京东等，甚至百度之前也是四维图新长期的合作伙伴。

由于业务绑定紧密，四维图新与地图应用巨头的关系也十分紧密。根据公开资料，腾讯在2014年通过股权转让成为四维图新的第二大股东。百度与四维图新的合作最早也始于2009年，很长一段时间百度通过付费使用四维图新的底图。但双方的合作持续到2016年底，此后未再续约。

一位百度地图内部的人士对AI 财经 社解释，终止和四维图新的合作和公司的战略布局有关。“过去地图的生产、应用是分开的，现在之间的界限比较模糊，逐渐聚拢化了。”他称。“很多互联网的新巨头也好，老巨头也好，它们自己做数据的采集，对老的图商造成一些生意上的压力，我觉得这是一个必然的趋势。”

据AI 财经 社了解，不仅是数据归属问题的争端，百度、高德这些互联网企业刚入局的时候，疯狂从四维图新等老图商们手里挖人。一名四维图新的内部人士对AI 财经 社的描述是，“不计成本”。

一位资深的从业人员告诉AI 财经 社，既然地图服务对互联网各巨头来说都是刚需，“而我又不需要付出很大的代价，就能够招得到有足够能力的人帮我去做这件事情，我也就不需要把地图服务的生命线依赖于某一个第三方的服务商身上，何乐而不为？把采集的能力掌握在自己手里，这会变成一个必然的刚需。”

该人士称，实际上背后的一个重要原因还在于，“里面的水分或者说利润差还是足够可观的”，“打个比方，我现在每年支付给图商去买图的费用，可能从中抽出一部分钱，我就自己能去把这个事干了”。

他进一步解释。对于互联网巨头来说，它们也并非是出于单一目的自己投入去做数据采集，抢图商的生意。“比如，高德被阿里收购了之后，给菜鸟网络天然带来了这些门址信息。很多的事情其实还要花钱去做，可能人家的另外一个生态关联公司，天天就是就这事的，而获得这些位置数据其实是人家的边际成本，甚至是没有成本的。”

这也解释了为什么四维图新会陷入业绩困扰。根据2020年三季度业绩报告，四维图新前三季度营收15.3亿元，同比下降0.36%；归属于上市公司股东的净利润亏损1.95亿元，同比下滑904.4%。这也是四维图新连续第三个季度归母净利下滑。

百度、高德、腾讯都有自己对应的地图生产商，甚至各家也在竞相自己生产高精地图，对传统图商提出了挑战。“业务越聚合、投入越大的公司，如果有能力自己生产高精地图的话，可能越不需要花钱来买高精地图的数据了。”彭超越说，百度刚做搜索引擎的时候，百度地图对它来说是一个引流的作用，打开手机看地图是一个刚需，但是它当时可能并不想花钱去养人、养队伍采集数据。

但现在情况变得截然不同。尤其采集技术已经非常人工智能化的今天，传统图商并没有特别坚固的壁垒。

（应采访对象要求，文中彭超越、胡兵为化名）