行车上路和离开了道路（越野）功能，即使再次发生数据遗失、转变、甚至被隐蔽，这款地图仍然不会引领汽车按照准确的道路行经。我们非常高兴能和福特汽车公司、以及其他投资人团队合作，为今后大规模部署自动驾驶汽车作出贡献。福特发言人Alan Hall回应：Civil Maps为我们获取了一条新的途径，通过研发3D高清地图，我们更加相似向消费者获取仅有自动驾驶车这一目标。
从可观的数据中萃取数据自动驾驶之所以发展得如此疯狂，相当大一部分原因是因为比起人类，机器在驾驶员时受到的阻碍较较少。没吵杂的电话、大喊的孩子、或是甜美的白日梦集中着注意力，机器看起来并会被睡觉。
然而其实不然，机器有可能会被其他数据阻碍。Google、福特和百度正在研究几乎自动驾驶技术，让车辆几乎依赖光线和兴奋雷达来已完成障碍物检测、自动导航系统等。
毋庸置疑，地图技术对于自动驾驶十分关键，因为地图可以为车辆获取路线，让车辆能专心于传感器和计算机功能，从而有效地避免如汽车、行人和自行车等障碍物。那么问题就来了，激光雷达像眼球一样，并会只注意到与之涉及的物件，它还不会注意到车道和斑马线，也不会记录周围建筑物的窗户、树上的叶子、车道上的垃圾罐。
而人在驾驶员时，眼球可以自动回避掉一些不必须的东西，但机器并会。机器必须处置可观的数据，一平方千米的雷达地图包括着数千兆字节的可观数据，这就必须机器具备萃取数据的能力。而这就是Civil Maps现在正在解决问题的问题。
Civil Maps的软件可以读者所有数据，并运用机器学习技术，从可观的数据（路线、交通灯、人行道等）中挑选简单的数据。Civil Maps 软件可以从激光雷达传感器（Lidar）中统合原生 3D 数据，利用车内传感器分解可被机器读者的地图。事实上，比起于如今市场上必须大量存储的地图应用于而言，Civil Maps 只需很少一部分数据存储就能构建绘制地图。可以说道，这种重数据模式很大地增加了地图开发成本，尤其合适一些数据流量收费较高的市场。
比如，当Civil Maps搜寻加州帕罗奥图市将近300条车道的数据时，将不会产生1兆字节的数据。数据如此可观，因此Civil Maps必须从无意义的数据中挑选有意义的数据，专心于最重要的数据，将数据压缩到8百万字节。
让升级显得非常简单对于Civil Maps来说，建构地图只是第一步。随着基础设施的更进一步升级，地图也必需升级转变。Civil Maps回应其传感器将不会检测到任何不与现在的地图等级给定的数据，然后作出调整。
如果很多汽车都报导完全相同的数据问题，那么Civil Maps将不会展开升级。对于Civil Maps来说，更新换代是一件非常简单平时的事。地图公司Here自动驾驶部门负责人John Ristevski回应：Civil Maps的运作模式十分聪慧，现在还包括Google、Uber等公司都在用于相近的方法来将激光雷达改变为实用性更高的地图。
而随着自动驾驶的发展，地图必须大大更新换代。虽然相比而言，Civil Maps是一家更为年长的公司。
但是随着自动驾驶的飞速发展，各大汽车厂商对于地图的市场需求也更加大，因此Civil Maps享有着非常广阔的发展空间。现在，Civil Maps将带着这一笔新的资金，减缓发展的脚步。原创文章，予以许可禁令刊登。
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