在智能驾驶迅猛发展的最初几年里，我们往往可以见到车辆上高耸的激光雷达和白色的天线。
在智能驾驶迅猛发展的最初几年里，我们往往可以见到车辆上高耸的激光雷达和白色的天线。
白色的天线，是组合定位系统的一部分，即 RTK 天线。
有的车型装备有一根用于高精度定位；有的车型安装两根，如福特，可以实现定位+定向；更有甚者如 Cruise，安装了更多，那就实现了定位+定向+定姿。
2018 年之前，行业以外的人士对 RTK 知之甚少，很多人都不相信通过 GNSS 可以做到厘米级定位。
实际上 90% 的的智能驾驶初创公司都使用了此技术，而且该技术的供应商基本上就是同一家公司：位于加拿大卡尔加里的 NovAtel（诺瓦泰）。
然而，没有公司会主动提及他们对 RTK 的使用，原因是 RTK+IMU 的组合实在是太贵了。
诺瓦泰的 RTK+IMU 组合导航系统，即使是最低端的型号，价格也在 20 万人民币左右。
同时，这波智能驾驶浪潮的始作俑者，大名鼎鼎的 Mobileye 和特斯拉都是靠视觉起家的。如果过多的宣传 RTK，会让投资人感觉技术档次不够，从而降低估值。
时间来到 2022 年，行业格局发生了根本的变化。
国内智能驾驶零部件创业公司的快速崛起。
在视觉领域，我们有地平线；在激光雷达领域我们有速腾聚创、禾赛和图达通；在 RTK 领域，我们有千寻、六分、和芯、司南和导远。
RTK 成本随之迅速下降，相比于以前 20 万的售价，几千元的零部件成本使得主机厂谈论 RTK 也不再羞涩。
蔚来、理想、智己、飞凡、吉利等诸多车企就大大方方在产品页上介绍起了自家车型搭载了两个高精度定位单元。
然而 RTK 具体是什么？
可能大家的第一反应，这不就是差分 GPS。
其实并不尽然。
RTK 是英文 Real-Time kinematic 的缩写，翻译成中文，为实时动态。
这让人相当困惑，实时动态的什么?——这个说法缺少主语。
RTK 这项技术是怎么和智能驾驶联系上的？在智能驾驶系统中处于什么地位？
待我一一道来。
01
雷蒙迪——RTK 之父
时间回溯到 1972 年底，时任美国空间与导弹系统中心司令的舒尔茨中将找到了中心的帕金森上校（Bradford Parkinson），想请他帮忙推进 621B 项目的研究和开发，这便是美国的 GPS 项目的开端。
有趣的是，帕金森在很多回忆录中说起了他和舒尔茨的讨价还价，他告诉将军，如果他能够被任命为项目负责人，他就干，否则就算了。
于是，将军拒绝了他，他也回绝了将军。
如果当时他们中间没有一个人妥协，也许我们还要等几年才能用上 GPS。
幸运的是，但当他迈出将军的办公室门，大度的将军让步了，将他叫住并任命其为项目负责人。
从 1973 年到 1993 年，美国花了 20 年的时间致力于建设 GPS 系统，此后帕金森上校被称为 GPS 之父。
另外，早在 1978 年帕金森上校就计划将 GPS 应用于无人驾驶拖拉机上，并在 1997 年和约翰迪尔拖拉机公司一起将这个概念付诸实施。
这应该是最早的智能驾驶，比 2004 年的第一届 DARPA 要早了 7 年。至于为什么是 90 年代，那是因为 RTK 到了 90 年代才真正实现了商用。
TI 的 GPS 接收机
Magnavox 的接收机
在 GPS 卫星发射第一阶段的 8 年里，美国发射了 11 颗 Block I 实验卫星。
而 MIT 的 Charles Counselman 教授设计出了第一台 GPS 接收机。军方指定了一家设备厂 Magnavox 来开发接收机。
后来 TI 和 Magnavox 相继做出了各自的商用化接收机 TI-4100（1981 年）和 WM101（1985 年）。
但人们发现，GPS 没办法达到之前的设计指标（水平 3-5m，垂直 10-15m）。
GPS 的定位原理其实也是通过计算飞行时间来测距，因此电磁波在大气中飞行的速度被默认为光速。
但是地球大气层并不是真空，复杂的大气层使得电磁波出现了折射和传播损耗。
例如，电离层中的带电粒子以及对流层中的水蒸气都是影响飞行时间估计的关键因素。同时，地面的多径效应也导致了定位精度的下降。
另外一个问题是，由于接收机体积庞大，就算是商用化的接收机也只能做静态测量（static surveying），没办法带着移动（kinematicsurveying）。
这就是 RTK 这个莫名其妙的名字由来（实时动态测量，Real-Time kinematic surveying，实时得到高精度的相对位置）。
但是，真正的 RealTime 要等到 21 世纪伽利略和北斗卫星足够多的时候了。
在此之前，由于有很多的操作，只能说准实时。
GPS 在上世纪 80 年代就进入了可用状态，但是 RTK 技术要等到 1992 年。
原因是 RTK 在等他的主人, 这个人就是本杰明·雷蒙迪（Benjamin Remondi）。
雷蒙迪之前在 NASA 和美国国家海洋和大气管理局工作，专门研究卫星轨道计算。
后来加入了美国国家大地测量局并在德州大学 Austin 攻读博士学位，写出了 RTK 领域的开山之作：
《Using the global positioning system (GPS) phase observable for relative geodesy : modeling, processing, and results.》
这篇论文使用 TI4100 证明了使用载波差分可以实现分米级别的定位精度。
然而，这其实也是一种静态测量，计算精确位置依然需要几分钟的时间，做不到动态实时测量。
而且在实际的应用中需要大量的内业后处理。
RTK 算法模型的出现是 7 年后的 1991 年，雷蒙迪老爷子最终完成了 OTF（on-the-fly, 利用多普勒效应，通过计算载波相位，可以在不进行静态初始化的情况下处理动态采集的数据）算法的实现。
OTF 算法意味着 RTK 进入实际应用。
虽然和雷蒙迪同时代的研究者有很多，如 NavCom 的 Ron Hatch。但由于雷蒙迪在 RTK 领域做了大量里程碑式的贡献，因此被公认为 RTK 之父。
一个小八卦是雷蒙迪和他的很多同行最后都去了美国 Trimble（天宝）公司，造就了 Trimble 在 90 年代和 20 世纪第一个十年里，在 GPS 测量领域无可撼动的霸主地位。
02
天宝和其他先驱的故事
1978 年，天宝博士（Charles R. Trimble）和另外两名同事从大名鼎鼎的 HP 公司离职，创建了天宝（Trimble）公司，他们在 HP 期间就开始研究 GPS 技术，因此轻车熟路地干起了接收机。
1984 年，天宝公司搞出了全世界第二个商用接收机 4000A（第一个是 TI），其研发主力是贾瓦德（Javad Ashjaee）。
到了 5 年后的 1989 年，天宝收购了 TAU 公司的导航系统部，这使得他们获得了 DGPS 的技术。
请大家注意，差分 GPS 说的是 DGPS，不是 RTK。
天宝作为一家商业公司，没有资金支持，是没办法研究高科技的，其实真正推动 RTK 技术进步的金主爸爸是美国军方。
1988 年，美国陆军工程兵团为了疏浚河道，决定资助开发一台 RTK 原型机。
这个原型机的论证工作交给了加拿大新不伦瑞克大学，同时让天宝负责系统设计。
1991 年，经过了无数天才科学家的努力 (主要是雷蒙迪)，RTK 的原理样机终于被造了出来。
随后，工程兵团寻求商业合作，Magnavox 和 Trimble 接下了商业化任务。
1992 年，天宝在工程师 Nick Talbot 的努力下，生产出了第一台商用 RTK 接收机 4000SSE。
Nick 在澳大利亚攻读博士期间就仔细研读了雷蒙迪教授的博士论文, 并和他有诸多交流。
Magnavox 的 RonHatch 博士也搞出来一个样机。
但是很不幸，Magnavox 没有坚持到最后，早在 1994 年就卖给了徕卡，后来徕卡成了 RTK 市场的另一大玩家。
1992 年，请记住这个年份，因为国产的 RTK 接收机是 2012 年，这可是二十年以后的事情。
如果雷蒙迪是 RTK 算法之父，那么贾瓦德算的上 RTK 接收机之父。他首先在天宝搞出了 T4000S，然后 1989 年自己创业成立 Ashtech，这个公司几经易手，2011 年最后卖回给了天宝。
1998 年，他又成立了 JAVAD Positioning Systems，然后卖给了 Topcon。
然后，2007 年，他又创立了 JAVAD GNSS 公司。
一个人带起了业内好几家重量级的玩家。
1992 年，天宝将 RTK 商用化
GPS 在美国的迅速发展也刺激了北方邻国加拿大的 GPS 产业。
1980 年，在加拿大的卡尔加里，一名叫杰拉德 (Gérard Lachapelle) 的工程师与朋友一同建立了 Nortech (Surveys) Canada，后来又建立了 Norstar Instruments, 后来这家公司就改名成了大名鼎鼎的 NovAtel。
几年后的 1988 年，杰拉德教授加入卡尔加里大学成为了一名教授，并一手创立了卡尔加里定位导航研究小组（Position, Location And Navigation (PLAN) Group）。
1989 年，这个小组开始研究差分 GPS 技术。
值得一提的是，杰拉德教授夫人 M. Elizabeth Cannon 教授与他在同一个实验室工作，并在 2010~2018 年成为了卡尔加里大学的校长，足见 GPS 方面的研究对于卡尔加里大学学术声誉的影响。
1992 年教授夫妇和 NovAtel 公司的 Patrick C. Fenton 联合发表论文，说明他们一家完成了 RTK 原型样机的开发，仅仅比天宝的进度晚了一年。
有点遗憾的是，诺瓦泰于 2008 年以 3.9 亿美元的价格卖给了海克斯康。
而收购了 Magnavox 的徕卡地理信息部门也早在 2005 年就以 14 亿瑞士法郎的价格卖给了海克斯康。
GPS 的两大先驱公司就这样投入了不差钱的海克斯康门下。
不过我搜索了一下，就算在瑞典，海克斯康也不算是一家顶级的公司，年销售收入在 45 亿欧元左右，居然排不进中国企业 500 强，但是人家含税净利率是真心高，达 30%。
RTK 接收机供应商发展图
03
CORS 站
在美军工程兵团推进 RTK 接收机研发的同时，美国海洋与大气管理局下属的国家地理测绘局已经开始建立国家空间参考系统（NSRS）。
1987 年，美国地理测绘局在田纳西州建立了一第一个参考站，名字叫做国际合作 GPS 网络 (CIGNET)。
他们使用了高精度双频接收机，7X24 小时连续记录卫星信号。
到了 1994 年，鉴于很多机构都在做相同的事情, 例如美国海岸警卫队，美军工程兵团，联邦航空管理局，喷气推进实验室（钱老创立），有专家就呼吁建立一个统一的网络。
最终，在 CIGNET 的基础上，建成了美国的 CORS( Continuously Operating Reference Stations , 连续运行参考站系统) 系统。
目前，美国的 CORS 系统有 3050 个站点，广泛的分布于美国、加拿大、太平洋还有波斯湾。
日本的 CORS 网络起步也很早，1994 年，日本就建成了第一个基准站。
截止 2007 年，日本 GEONET 有 1308 个站分布在全日本各地。而欧洲建站则相对较稀疏，全欧洲只有 398 个固定站。
当然，随着技术的发展，我们又有了 PPP-RTK 技术，可以单机计算时钟误差、轨道误差、相位偏差，并通过接收卫星播发改正数来计算电离层和对流层延迟。
于是就有了 Omistar、RTX 、Starfire 、TerraStar 这样的播发系统, 通过播发卫星就可以覆盖全球，日本的天顶卫星更是自带 PPP-RTK 支持。
RTK vs PPP
PPP-RTK 无需建设高密度的地面参考站也可以实现实时分米级别的定位。
但是相对于 RTK 也有着接收机硬件要求高，改正数数据量大，初始化时间长，受到天气及太阳活动影响大，定位精度容易降级等一系列的问题，尤其是建立实时动态的高精度本地电离层模型是其面临的一大挑战。
有专家认为，在 RTK 基准站密集的地区，使用 PPP-RTK 技术意义不大。
RTX 全球覆盖情况
04
筚路蓝缕的国产 RTK 之路
当我打开卡尔加里大学 PLAN 实验室的主页，历届校友的名录让我惊讶的发现，这才是中国 RTK 的祖师爷，杰拉德教授一到卡尔加里就招聘了很多中国学生，从这些 1991 年到 1994 年的毕业论文中，我发现了很多中国人的名字，其中就有大名鼎鼎的高杨教授。
当然，除了 PLAN，同时期卡尔加里的其他老师也做了很多 RTK 和组合定位方面的研究。
到了 2000 以后，卡尔加里出现的中国学生名字就更多了…
虽然中加两国培养了大量的 GPS 人才，但是回顾中国 GPS 接收机的发展史，和其他行业一样，走的还是进口、消化、仿制、创新、出口的常规路径，这也是中国高科技产业发展的一个缩影。
说起中国的 GPS/RTK 事业，那就离不开一个学校：武汉测绘科技大学，也离不开一个公司，南方测绘。
中国的测绘事业是从夏坚白院士创立的武汉测量制图学院开始的。
1939 年，夏坚白院士从柏林工业大学毕业，回国后担任同济大学校长。
1955 年，院系大调整，夏院士上报国家，将同济大学、清华大学、天津大学、华南工学院、青岛工学院等院校的测量专业都集中到了武汉，成为我国测绘行业的黄埔军校。
因此，可以看到，中国的很多测绘人才都是毕业于武测（现武大），其中就有南方测绘的创始人杨震澎。
在 90 年代，中国是没有自己的测量型 GPS 接收机的，受限于硬件条件，那时候的 GPS 接收机也不像现在的 ublox 一样是小小的一个模块，是一个大盒子。
目前民用 GPS 玩家主要是博通、SiRF、ublox 等等。
SiRF 为我国的 GPS 事业培养了大批人才，我认识的很多同仁都有在 SiRF 工作的经历，我们每天都在用 SiRF 的产品，因为 SiRF 现在是高通的一部分。
至于 Ublox，特斯拉一直用的就是 Ublox。
大约在 2019 年，Ublox 发布 P9K 后，这家公司才开始进入 RTK 市场。
但实际上，Ublox 的产品主要是便宜，性能其实一般。
对于单点 GPS 接收机，2007 年之后，随着北斗卫星导航系统的商用化，出现了国产化的浪潮。
国家队的航天、兵器和中电是研究主力，而后来一众耳熟能详的公司也开始加入这个行列，比如北斗星通、华力创通、广州海格、中海达、华测、合众思壮、泰斗、西安华讯、东方联芯。
虽然上述公司的老板们来自五湖四海，但广大的武测毕业生应该这些公司的研究主力。
回到本文的主题 RTK 接收机，那就要从测量测绘这个领域谈起。
将测量型接收机引进中国的第一人，是苗履丰教授。
1984 年，苗教授就和 Trimble 开展技术合作。
1989 年，苗教授和苗卫东、杨建和徐卫林创办了北京天测公司。
从 1989 年到 1998 年的这段时间里，天测集团作为天宝在中国的独家代理，将天宝的接收机引进到全国各地，带动了我国的 GPS 接收机产业。
虽然彼时还有徕卡、Topcon、阿斯泰克这样的对手，天宝还是稳稳占据了我国 GPS 接收机 70%~90% 的市场份额。
虽然天测集团没有独立研发自己的产品，但是他们和武测合作建立了中国第一个 RTK 参考站系统。
国外巨头们凭着先进的技术，可以说在中国市场上躺赢 20 年。
1998 年，南方测绘推出了第一台国产 GPS 静态测绘接收机原理样机，同时开发了单频静态 DGPS 系统。
看过《只手摘星斗》的读者应该对其中一次沙漠比测有印象，其中就有国产接收机的身影。
到了 2000 年左右，中海达也推出了单频静态 DGPS 产品。但是在 DGPS 领域，主要还是南方、中海达在进行相关的产品化工作。
从 DGPS 到 RTK，中国的 RTK 技术和产品自主研发就不能不提司南导航的创始人王永泉。
1996 年，王永泉加入南方测绘负责攻关差分定位技术，后又进入中海达设计出国内第一套商用 RTK 接收机。
2003 年，王永泉联合创立华测导航，设计出国内首套商用双频 GNSS 板卡。
王永泉依靠自己在差分 GPS 方面的技术积累和工程经验，研究出了一整套商业化 RTK 算法，随后于 2012 年创办司南导航，开始了国产化北斗高精度板卡的研制和大规模商用。
全世界来看，RTK 这个领域完全靠的是 Benjamin 老爷子的天才算法和 Ashjaee 的工程能力，带动了整个行业的前进。
而对于中国，王永泉却是一个带动国产 RTK 实现从 0 到 1 突破的代表人物。
当然，除了司南，我国的自主 RTK 接收机还有另外一条线，就是和芯星通。
在诸多清北高材生的加持下，2015 年和芯星通发布了全球首款多系统 RTK SoC Nebulas II UC4C0，这就使得国产芯片真正具备了和天宝、诺瓦泰抗衡的实力，成功取得了国产化的另外一大突破。
经过司南与和芯的努力, 一整套完整的测量级 RTK 设备从之前的 3 万, 降低到了 1 万不到。
RTK 最早的应用，一个是测绘，一个是驾考。
在 GLONASS 和北斗没有上天之前，RTK 是一个准动态系统，因为天上的卫星不够多，有很多干扰和噪声，所以有一个必不可少的后处理环节，就是所谓的测绘内业。
国内的 DGPS 算法也是从后处理起步的。
等到北斗二代完成之后，天上的卫星足够多了，RTK 的应用也就慢慢的广了起来，尤其是驾考领域，出现了一次热潮。
这次热潮，就连天线企业华信也火了起来，测绘市场大约在 10 万台套的量级，驾考市场大概是 5 万台套。
如果按照 1 套 2 万人民币的价格，这也是一个 30 亿的市场，司南自然是测绘和驾考领域的霸主。
2012 年，汪滔的大疆无人机横空出世，带火了 RTK 的另外一个市场。
和芯星通抓住了这次机会，2015 年，和芯与大疆开始合作。
我有幸听大疆的工程师提过与和芯的合作过往，那是一段非常痛苦的调试和解决问题的经历。
一个毫不相关的设备开机，都有可能影响到固定解的解算。无数个日日夜夜，都扑在解决各种 BUG 上面。
功夫不负苦心人，和芯成功垄断了无人机领域的 RTK 供应。
到了 2019 年，巨大的商机使得国内外的公司纷纷进入局 RTK 市场。
那他们是如何越过 RTK 如此高的技术门槛的呢?
故事回到 2006 年，日本东京海洋科技大学高须知二建立了一个开源项目，叫做 RTKLib，也就是把 RTK 的算法开源了出来。
很难说这个算法写的有多好，毕竟大学老师无法积累像司南和和芯这样的海量数据和实测。
于是，在北京、上海、武汉、长沙、成都等地，新公司像雨后春笋般的冒出，纷纷入局 RTK 接收机。
但是对于借鉴 RTKLib 的新玩家来说，RTKLib 工程处理不足的问题会一直伴随他们，如果有公司会像大疆和驾考学校一样，没日没夜的忍受公司投诉，耐心的陪着他们解决问题，他们最终也能积累足够多的工程数据。
可惜，激烈的商业竞争，又有哪家车厂有这样的耐心呢？
RTKLib 软件界面
在 CORS 站的领域，由于国家的大力支持和投入，发展一直非常顺利。
1998 年，天测、武大、天宝就在深圳建立了我国第一个参考站实验网。
现在，仅仅是千寻位置，在全国就建设了两千多个参考站。南方测绘、六分科技、中国移动都在进行相关的网络建设。我国的 CORS 网络发展应该是相当成熟，而且费用低廉。
05
RTK 与智能驾驶
RTK 与智能驾驶最早的结合应该就是前文所提到的帕金森上校到斯坦福任教以后，1997 年和约翰迪尔的合作。
想不到 GPS 之父也是手握智能驾驶时代钥匙的那个人。
2005 年，也是在斯坦福，Thrun 教授取得了 DARPA 挑战赛的冠军，智能驾驶时代就此开启。
从智能驾驶诞生的第一天起，我们就可以看到高高的测量天线。
智能驾驶和 RTK 本就不可分割。
我查阅了早期所有大厂的智能驾驶原型车，无论是 Google、Cruise、福特、通用、大众、奥迪、宝马等等，两个设备一开始就必不可少：一个是 RTK、一个是激光雷达。
Cruise 的原型车上居然装了三个测量天线，意味着使用了 GNSS 计算姿态。
可以说，除了特斯拉，没有人不用。上述公司的供应商，绝大部分不是来自天宝，而是来自卡尔加里的诺瓦泰。
究其原因，一方面，RTK 可以记录轨迹、用于优化控制算法。
另外一方面，RTK 作为一个测量技术，有着机器视觉无可比拟的可靠性优势。
虽然 RTK 里面也有估计算法，但是 RTK 有一个最佳 CP：IMU。
对于一段端到端的全场景路段，RTK 的固定率大概在 60%~70% 左右，但是有了 IMU，可以将亚米级定位提高到 90%~95%。
诺瓦泰有来自卡尔加里的技术背景，RTK IMU 组合算法一直是他们的研究重点，而天宝在 IMU 领域研究不多。
自从来到了地图采集车和智能驾驶时代，诺瓦泰就从三流小弟变成了压着天宝打的第一梯队。
国内的智能驾驶，最早的发展以及不可考证，但是 2012 年的中国智能车未来挑战赛应该是一个重要契机。
2013 年，百度也开始研发无人车，国内的知名主机厂也陆续跟进。
在 2016 年英伟达 PX2 推出之前，可怜的算力压根就做不了多少视觉计算，而且跑的都是 OPENCV 的经典算法。
那时候的算力 FLOPS 和 OPS 都是用 G 来计算，而不是现在的 TFLOPS 和 TOPS。
Mobileye 的视觉车道线看的很清楚，测距那是没戏的，避障更加不可能。
再加上 Velodyne 60 万的售价，所以对于量产自驾驶，RTK+IMU+HDMap 也是一个不错的选择。
感谢黄仁勋给了 RTK 大约 5 年的黄金发展时间，于是有人把 IMU 的成本从大几万干到了大几百，也有人把 RTK 接收机的成本从小几万到了两三百。
而 RTK 的服务费，整个生命周期还不知道有没有两百块。
到了现在，就算英伟达的显卡再牛，花两千块去搞一套测绘级的组合导航也比用显卡跑一些迟迟不敢量产的 AI 算法，是不是要好的多？
当然，主机厂的需求总是纠结的。
一方面，组合导航最好做成一个小小的芯片或者小小的 IP 核, 就像 SiRF 在骁龙 888 上一样，高精度的定位就像是一个老黄随机附赠的一个小功能。
然后，最好把那突兀的测量天线也扔掉，省得绞尽脑汁的和总布置讨要仪表台、扰流板或者尾门的某个位置。
另外一方面，他们也意识到离开激光雷达，RTK 可能是智能驾驶的最后一道防线，不容有失。
不管怎么样，中国的智能驾驶在口头上都无限接近 Andrej Karpathy 的端到端。
但是当我看到蔚来 ET7 的时候, 他们的身体又都很诚实的选择了 Waymo 的萤火虫。
RTK 在整车集成的过程中也不是一点问题都没有的。
首先的问题就是天线。
目前，大部分的主机厂都不喜欢大尺寸的测量天线外露，所以通常定制了小口径的航空天线。
但是，天线的口径会直接影响到接收信号的强度。直径 70mm 的天线, 其信号强度仅仅是通常使用的测量型天线 180mm 的 15%。
由于 RTK 的载波跟踪需要使用信号更加微弱的 L2\E2\B2，RTK 还没上车性能就大打折扣。把天线藏起来带来的保修以及重新标定的风险，也会让车主直接奔溃。
我看到的最不影响性能又不失优雅的天线布置方式来自奔驰 S 级，果然是氪金玩家。
其次是 IMU 的形态和安装位置。
整体标定的 IMU 模组和那种商用加速度、陀螺仪芯片（例如电容大厂和电动工具大厂）完全就是两种不同的东西。
IMU 对于震动\温度非常敏感，如果脱离了标定区间，噪声就会使得推算结果直接飞走，比如看似微小的 1 度的航向误差，在 50 米后就会导致 1 米的横向偏差。
对于 3.75 米的车道线，1 米的偏差正好处于压着车道线走的无良司机的酸爽位置。
现在的智能驾驶域控制器, 有了老黄显卡的加持（一颗 Orin 就是 45W），轻轻松松超过 100W。如果把 RTK、IMU 和域控放在一起，其环境温度将在 20~30 度到 90~100 度之间来回变化，名义上的水冷散热，其制冷液温度高达 60 度。
来来回回的高低温循环对 RTK、IMU 反复的折腾，就好像每天都在做老化试验。
就算是导弹和飞机也不敢这么玩，两者通常把定位单独放置在一个环境稳定的舱内。
电容厂那颗万人迷车规级陀螺芯片在高低温环境下，就有较大的精度降级。
工程化的使用环境，以及大规模量产所带来的标定问题，将会给主机厂的交付和消费者的用户体验带来巨大的挑战。
第三个问题就是对 RTK 置信度的关注，或者叫做完好性。
《只收摘星斗》在淮工的比测，主人公张邕就提到了这个问题。
不同品牌承诺的固定定解置信度是不一样的。宁肯固定率稍低，固定解的高置信度对于驾驶安全更加重要。一个假的固定解远比一个真的浮动解具有破坏性。
就量产智能驾驶汽车而言，目前国内只有诺瓦泰经过几乎所有智能驾驶 Demo 车的检验。
而司南、和芯、Ublox 三家则是经受住了小鹏、吉利、上汽、蔚来四家整车厂量产车数年的考验。
对于上述四家以外的其他接收机, 尤其是基于 RTKLib 开源算法+廉价天线为代表的新玩家而言，很难做到智能驾驶需要高的置信度，着实需要进行以数年计算和数十万公里计算的大量上车测试和工程调优。
不得不说，不谈价格，卡尔加里的技术在高可靠性、高精度的车辆智能驾驶应用上确实具备很大优势，其 RTK 和组合算法在全世界范围内都是领先的。
2017 年，诺瓦泰出于降低成本的考虑，推出了深耦合方案，可惜的是依然不便宜，所以没有任何定点。
深耦合确实是近年来行业发展的方向，遗憾的是其他公司均没有取得技术突破。
所以，如果国内有人说他们在很短时间内就搞定了紧耦合，或者搞定了深耦合，只有三种可能：
A. 他把海克斯康买下来了
B. 他得到了卡尔加里地理测绘系各个研究小组的全力支持
C. 他是下届院士的热门候选人
06
敢问路在何方
2018 年 3 月的一个晚上，苹果的华裔工程师 Walter Huang 驾驶他的 Model X 行驶在山景城时，开启了 Autopilot。
然而在出匝道的时候，很不幸，此时的 Autopilot 没有识别到道路分叉的水泥隔离带，于是以每小时 71 英里的速度一头撞了上去。
（需要说明的是 Autopilot 只是辅助驾驶系统，开车玩手机是不对的。）
4 年后的 2022 年 7 月，赛车手林志颖再一次驾驶特斯拉 一头撞上了隔离带。具体原因不得而知，只是网友们纷纷表示看不懂，难道赛车手也不会开车了？
甚至有人调侃，对于某些厂家的车，赛车手也不灵了，他们需要单独的 T 照。
与之对比的是，智己、飞凡、蔚来、小鹏等加车辆似乎能够很优雅的识别出隔离带，进出匝道也是无比丝滑。
打一个不恰当的比方：
使用 FSD 像刚到重庆的外地人，在盘龙立交开车，而且手机还没电，只能是走到哪里算哪里。
而 RTK+高精度地图，相当于你请了一个闭着眼睛都能开过去的老司机，妥妥的降维打击。
前段时间，我和一个从 2015 年就开始做深度学习的大神聊起智能驾驶的未来。
他说他依然悲观，所以他选择离开汽车行业。
从宁波高架的那件事故来看，我们可能从根本上无法解决视觉估计的长尾效应，也无法承担这种可靠性问题带来的后果，函数拟合的再好，也不是真实世界的客观反应。
所以，智能驾驶一直会停留在主机厂免责的 L3-、L2.5、L2.75、L2.9、L2.99, 就像龟兔赛跑里那只永远也最不上乌龟的兔子。
然而，我却依然乐观。
智能驾驶一直是一个限定场景的系统工程。既然波音和空客能把飞机造好，我们就没有理由做不好智能驾驶。
要避免的，是特斯拉只依靠机器视觉的理念。
大千世界，无奇不有。就算是人类司机开车，也不能只依靠视觉。现在国内路网的复杂程度，不是看路牌就能开到目的地的。
如果「估计」不能反映客观环境，那我们还有测量手段。
RTK 测量就是智能驾驶的锚，一个能在地图上找到安全位置的锚。
虽然他不能直接告诉我们可通行空间，但是他至少能告诉我们：从哪里来，到哪里去（全局路径规划），也能告诉我们哪些地方不能去（不可通行空间）。
搭建一个包含 RTK 的鲁棒系统，至少可以让冲撞隔离带这种莫名的悲剧不再发生。
来源：汽车之心 文/特约作者：高羡之（业内资深专家）
