中国车企出海地图指南：HERE高管专访揭示海外导航与合规实战经验

HERE深度对话：地图价值重塑，如何赋能中国车企全球化战略

车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜ 郭月
编辑 ｜ 志豪

近期，全球位置数据平台领导者HERE Technologies与国内媒体进行了一场闭门交流。HERE产品管理高级副总裁兼汽车解决方案负责人Remco Timmer，与业务及解决方案架构副总裁Severin Bredahl-Banovic，共同剖析了智能驾驶时代地图服务的核心定位。

对话直面行业焦点：当“轻地图”成为趋势，高精地图是否正在失效？HERE的答案是否定的。地图并未退场，而是演进为更智能、更集成的底层支撑。HERE已将地图架构深度融入这一轻量化进程。

具体而言，HERE推出的“HD Plus”地图，是一套人机共用的统一数据框架。其关键优势在于，单一数据源可同时驱动传统车载导航、高阶智能驾驶系统，乃至AI大模型训练与仿真验证。面对中国车企加速出海的需求，HERE凭借其覆盖全球的测绘网络与合规体系，提供了“一次开发，全球部署”的解决方案。这并非机械复制，而是基于四十年经验构建的可扩展架构。

针对L3/L4级自动驾驶对地图需求的变化，HERE提出了一个核心逻辑：地图的“重量”取决于车辆感知硬件的水平。传感器越强，对地图的静态依赖越轻。其多图层地图产品支持动态配置，实现与传感器能力的精准互补与协同。

一、感知中国创新节奏，深化本土生态合作

谈及2026北京车展，Remco Timmer分享了他的观察：“每次访问中国，都能感受到创新迭代的惊人速度。”他提到，即便离开仅数月，市场也会涌现出新的技术应用与商业模式。

在他看来，本届车展标志着智能驾驶与AI技术的融合已进入大规模应用前夜。相关功能不再是展台上的概念，而是具备了明确的落地路径与用户体验价值。

Severin Bredahl-Banovic则从更广阔的科技生态视角补充：“除了汽车行业的进展，中国在机器人领域，特别是具身智能的突破同样令人瞩目。”他提及2026北京亦庄半程马拉松中的人形机器人赛事，指出其技术已超越早期遥控阶段，展现了更强的自主性与环境适应性。这种跨产业的技术共振，强化了HERE与中国企业建立战略合作的信心。

基于此，HERE在车展期间宣布了两项战略合作：一是与莲花跑车在领航辅助驾驶领域达成合作，HERE将协助莲花将其在中国验证的高速NOA方案适配并落地欧洲市场。二是深化与百度地图的合作，旨在将百度在中国本土化的地图服务能力，通过HERE的全球平台扩展至海外市场。

▲HERE与莲花跑车官宣合作

二、破解出海合规难题，“一次搭建，全球部署”的实践路径

针对中国车企出海普遍面临的效率与合规挑战，Remco Timmer阐述了HERE的解决方案。他指出，海外市场准入的首要壁垒是各地区迥异的法规与数据合规要求。

HERE的核心价值，源于其四十年构建的全球本地化能力与区域分支机构网络，能够为OEM提供一站式的合规支持。“‘一次搭建，全球部署’的本质，是基于我们统一的全球地图数据底座，”Remco Timmer解释道，“这确保了核心数据的一致性。而真正的灵活性在于‘可扩展架构’。”当车企选定目标市场，HERE的平台能快速集成当地的路网规则、交通标志等动态图层，迅速建立产品与市场的相关性。

他总结，作为中立的平台服务商，HERE能够通过直接合作或供应链生态合作两种模式，以其完整的产品矩阵、测绘能力与内容服务，支撑车企的全球化布局。

三、定义“HD Plus”：统一地图如何支撑导航、智驾与AI训练

针对国内智驾领域兴起的“无图化”讨论，Severin Bredahl-Banovic阐明了HERE的立场。他表示：“尽管行业在讨论‘无图’，但HERE持续在做的，是将地图架构深度整合到这一演进路径中。我们提供的是不可或缺的底层数据服务。”

他回顾道，过去五到六年间，中国众多创新企业一直是HERE产品组合的密切观察者与使用者。行业曾交替关注高清地图与标准地图，而HERE现已将其整合升级为“HD Plus”——一套同时满足人类认知与机器感知需求的地图系统。

实现从重依赖到轻量化的关键是什么？Severin指出核心在于数据的“鲜度”与自动化处理能力。他以限速信息为例，说明HERE在欧洲已实现该数据的全自动化采集与更新，确保了信息的实时性。

Severin进一步定义了地图的三大应用场景：基础导航、自动驾驶决策、以及AI模型训练与仿真验证。“从导航到智驾，再到训练大模型，我们坚持使用同一张地图数据，”Severin强调，“这保证了系统的一致性，大幅降低了因数据源不同而产生的复杂性与集成成本。”他认为，这正是轻量化方案背后真正的商业逻辑与效率优势。

四、仿真验证的核心是保真度，开放合作模式应对多元需求

关于如何降低仿真验证门槛，Remco Timmer指出，HERE虽提供丰富的工具链，但其根本优势在于仿真环境的“高保真度”。

“仿真的价值在于无限逼近现实。客户选择HERE，是因为我们的地图数据能构建出高度真实的虚拟驾驶环境。”他补充道，在量产部署前，基于HERE地图的仿真测试结果，能够获得近乎真实路况的鉴定可靠性。这对于出海车企高效、安全地完成前期验证至关重要。

Severin介绍了其AI驱动的新工具SceneXtract。该工具允许工程师通过自然语言或条件，快速搜索并提取特定驾驶场景进行仿真，极大提升了复杂场景测试的效率。

面对部分车企希望自研上层应用、仅采购底层数据的需求，HERE展示了其平台的高度灵活性。Severin表示，HERE支持全栈解决方案、纯数据授权、特定SDK工具包以及定制化AI模型等多种合作模式。

“我们注意到中国车企非常注重打造差异化的品牌体验与用户界面，”Severin说，“对此我们持完全开放的态度。这种合作不仅是HERE输出专业知识的过程，也是我们向客户学习、吸收本土创新思维的宝贵机会。”

五、动态图层配置：如何按传感器能力适配L3/L4需求

最后，关于高阶自动驾驶对地图的差异化需求，Remco Timmer指出，这本质上是传感器与地图分工的问题。在传感器性能有限的阶段，需要地图提供高精度、高鲜度的静态信息作为补充；而当车辆感知系统足够强大时，地图的角色则转向提供语义信息、交通规则等更高维度的数据支持，整体趋向轻量化。

他阐述了两个基本原则：第一，地图的核心功能之一是融合与管理多源传感器信息，形成统一的环境模型；第二，地图数据是训练自动驾驶AI模型的关键素材，量产前的模型训练深度依赖于高质量的地图数据。

Severin Bredahl-Banovic从产品层面补充了HERE的灵活性：“我们的地图采用模块化的多层架构。最终的地图层级配置，直接取决于目标车型的传感器方案。”如果车辆配备了强大的视觉与激光雷达系统，可以简化部分静态图层；若面对复杂城市路况或需要厘米级定位，则可增补相应的精密图层。简言之，HERE提供的是可动态裁剪、按需配置的位置数据服务，实现与车辆感知系统的精准协同与能力互补。