英国金融时报网３月１３日报道称，高精３Ｄ地图对无人驾驶汽车至关重要，不仅提供位置信息，还承担安全功能，但目前该行业呈碎片化，面临数据收集和缺乏标准的问题。文章主要内容如下：
当一辆自动驾驶汽车端详这个世界时，它会看到很多东西。它有测量与旁边汽车距离的雷达，它有捕捉街道上彩色影像的摄像头，它的激光雷达传感器会发射激光脉冲测量周围环境。对于任何一辆由机器人驾驶的汽车而言，行车过程中最重要的部分之一不是它看到了什么，而是它事先对于它途径路段的情况知道多少。
这个机器人需要一张地图，但不是随随便便一张地图——这些汽车需要有关周围环境的３Ｄ信息，这些信息要持续更新，精确到厘米。在街道上行驶时，自动驾驶汽车会每天收集超过1T的数据，足以刻满１４００张光盘。然而，自动驾驶汽车的众多传感器传来如此详细的信息，传到网络（例如互联网）是不经济的。
公司必须依靠人力把数据从一个硬盘转到另一个硬盘，这个过程有时被称为“人力网络”，因为工程师们开玩笑说，硬盘的转移速度是他们的脚速。
数据收集是一场旨在积累实体世界知识的激烈竞争的一部分，这些知识可以用来训练新一代汽车。研究人员希望，基础层的信息最终将不仅用于交通和物流，还用于增强现实技术的发展，成为真实世界的模拟，可以被所有机器人、无人机或汽车使用。
然而，实现这种可能的第一步是为自动驾驶汽车开发有效的数字地图技术。繁琐的数据存储只是困扰很多硅谷最聪明的工程师的诸多技术问题之一。没有更精确的3D地图，自动驾驶汽车革命的实现将会慢得多。
