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对于 HERE 这样的地图巨头来说，在国内车企智驾的纯视觉路线"无图"操作下，是不是就无所作为了？这是这次在采访 HERE 高层之前的疑问。
实际上，如今 HERE 在苏州新设立了 HERE 智能驾驶创新中心，可以说是 HERE 对中国市场的信心加码。据悉，目前 HERE 在国内已经有接近 100 人的团队，可以在标准产品基础上提供定制化开发。
HERE 大中华区总经理阮野也表示，之所以选择在苏州设立 HERE 智能驾驶创新中心，一个很重要的原因是产业链布局，苏州既聚集了博世这样的 Tier 1，也有 Momenta、轻舟智航、知行科技等智驾企业。
股票在线官方配资除了产业链的集中，苏州在国内也有智驾方面领先的探索，而且对智驾产业也非常重视，提供了国内比较好的智能驾驶道路测试条件。那么，此前提出"位置智能"理念的 HERE，如何来发挥它呢？
HERE 在国内不再开展直接的地图业务，但是，目前在帮助中国车企出海方面，却逐年增长。
今年北京车展，HERE 展示了 AI 驱动的地图解决方案如何帮助中国车企走向全球化，并一口气宣布了多项合作，以 HERE 欧洲智驾地图适配为基础，共同推进高阶智驾系统在欧洲及海湾地区的合规落地与规模化应用。这其中，包括：
与路特斯推出中国车企首个海外集成导航 HERE Navigation 与高速 NOA（领航辅助驾驶）；
与百度地图签署全球车道级导航战略合作；
与智驾新程共同推动 NOA 全球布局；
与光庭信息打造 AI 原生导航；
与梦擎科技升级商用车导航；
与卓驭科技签署战略协议。
举个例子，像路特斯通过与 HERE 的合作，能够很快在欧洲实现量产，并进一步拓展到中东、美国等市场，从速度和效率上来说，都是非常划算的。如果路特斯靠自身的产业链和自研能力自己来做的话，并不容易。这也是"专业的事情由专业的人来做"的意义所在。
HERE 的优势在于，比如，车企选择 HERE，经过针对某一车型、某一套系统完成欧洲市场适配后，进入北美或其他市场时，就不需要完全从头再做一遍适配，可以基于同一平台继续部署，无需重新进行平台级测试，但路测仍然必要。
不过，外界也有疑问，随着中国智驾企业和主机厂加速出海，HERE 提供的服务方案和国内企业的方案有何不同？HERE 的差异化价值主要体现在哪里？
另外，现在出海的不仅有像 Momenta 这样的智驾解决方案供应商，也有越来越多以智驾为卖点的 OEM。HERE 与这些 Tier 1 的合作有什么不同？他们对 HERE 的诉求是什么？
元股证券:ygzq.hk阮野表示，中国企业已经积累了大量国内数据，但是进入海外市场后，仍需针对当地市场需求进行训练和微调；这一过程中，图商数据不可或缺。
而且，"无图"方案并非完全不需要地图，是不再依赖高精地图。仍需要端到端方案，让车辆理解感知范围之外、当前不可见的世界，"我们会基于国内已经非常成熟的最佳实践，为不同客户匹配合适的地图能力。我们既提供高精地图，也提供与国内规格类似的轻量化地图，以及更丰富的属性。"
HERE 首席架构师兼北亚地区汽车业务解决方案架构团队负责人陈艳则表示，"车企要快速出海，需要整个产业链协同出海。同时，客户也希望技术接口保持一致，并叠加本地化适配。"
当然，陈艳也坦言，每家车企需求不同，应用场景也不同，对地图而言，更多是"以不变应万变"。虽说很难将一套方案直接快速复制给所有客户，但在一定程度上也可以复用。
比如，客户希望使用 APK（安卓安装包），可以基于一个 Baseline 方案再做定制；如果采用合作伙伴方案，那么合作伙伴的软件也能复用到其他几家车企，不过 UI/UX 仍需要相应调整。还有一种情况，是把车企在中国已经使用的方案延伸到海外，这是" Copy "比较适用的场景。
换句话说，HERE 可以提供底层已有较为成熟、接近量产状态的 off-the-shelf APK，在 HERE 内部称之为 Turnkey solution，即"交钥匙方案"，虽然已经过全球不同市场的测试，上车后仍需集成，也需要与车厂自身系统匹配，但整体速度已经可以做到较快。
目前，HERE 有座舱地图和智驾地图两套标准化的解决方案，同时也能提供差异化的定制能力。比如，客户希望把自己的超级充电桩打造为欧洲快速充电网络的卖点，HERE 可以把这些内容呈现在地图上，通过地图上的私有化部署，加入这些特殊、丰富的内容。
对于有些车企的考虑，比如"加拿大市场虽然只有几万辆车，但我也很想进入，应该怎么办？是从零开始重新适配，还是直接使用已经在欧洲或者东南亚用过的方案进行适配？"这种情况下，HERE 的方案也很有吸引力。
因为，HERE 已经完成了与其芯片、导航以及座舱其他软件的适配。客户只需要进行相应部署和一些必要的路测，就可以比较快速地进入新的市场。这是 HERE 引以为豪的优势。
对于中国车企出海，HERE 认为，这是一个令人振奋的时代。HERE 大约十几年前就开始支持中国车企出海项目，并与众多中国创新者一起，把中国的创新能力、软件能力和开发能力带向全球。
HERE 经历了从 0 到 1 的时代，现在则是从 1 到 100 的时代。从 0 到 1 阶段，首先要让导航业务真正落地。那时 HERE 与合作伙伴一起支持中国车企出海，既包括支持开发，也包括帮助满足当地合规要求。
陈艳认为，当前中国车企在一定程度上是站在巨人的肩膀上，很多成熟方案在早期从 0 到 1 的过程中已经积累了经验。导航软件本身是非常特殊的产品，需要长期积累和持续成熟。我们也看到不少新合作伙伴，其软件同样在经历从初期走向成熟的过程。
当然，出海过程中会遇到很多挑战，比如，各国规则差异明显。有些国家必须看到允许掉头标识才能掉头；而在中国等市场，只要没有明确禁止，就可能允许掉头。
对此，HERE 首先通过地图确保这些本地化规则被正确体现，帮助客户规避风险，满足当地法规要求。类似的还有车辆行驶规则、NOA 规则，不同国家都有差异。
而在欧洲 GDPR（欧盟通用数据保护条例）之下，还有个合规问题。因此，从底层开始，HERE 的产品就是按照合规要求进行设计和生产的。这也是 HERE 与许多互联网地图服务的重要区别之一。
HERE 首先严格遵守 GDPR 等隐私法规要求。为满足这些要求，部分数据来源不能直接使用，部分数据需要经过大量清洗和处理。而在合规前提下，HERE 会综合使用多种数据来源，例如卫星影像、政府数据，以及去隐私化的车辆数据和 Probe 数据，用于地图生产。
合规还有一个重要环节是审图。不同国家对地图数据本身有不同监管要求。这方面，HERE 会针对不同国家提供符合当地要求的地图，同时配合合作伙伴完成软件层面的合规适配。
例如在韩国，因为韩国不允许地图数据出境，所以 HERE 的解决办法是，在当地设有团队，采用本地团队、本地制图、本地编译，并开发本地运维平台。
至于 NOA 相关合规，例如欧洲 UN R157，以及 L2+、L3 相关法规，HERE 也会从地图角度提供支持，其开发的 ODD（Operational Design Domain，运行设计域）可以帮助解决许多合规问题，例如帮助车辆判断在何种路况下可以合法启用 NOA 功能、何时可以进行车道保持、何时需要降级为仅提供限速提醒等功能。
阮野表示，对客户而言，出海时是选择重新适配、调试，还是沿用国内已经完成适配的技术体系，都具备可行性。HERE 也不会限定客户是直接合作，还是继续使用国内已经完成适配的方案。此外，"如果客户已在国内与某家图商完成整套方案适配，我们也可以较快将其延伸至海外。"
而陈艳提到，中国基础设施相对统一，有国家标准，各省份之间道路规则差异相对较小。但在海外，不同国家甚至不同地区之间的情况可能都不一样。
比如在欧洲，即使只是跨越一个国界，限速规则、道路标识都不一样。其中可能约 50% 的道路有限速标识显示和控制，其余 50% 则更多依赖当地法规及地图提供的信息。HERE 会解析这些法规，通过 AI 制图技术，把 Probe 数据用于地图生产和道路属性编码，包括限速信息的自动化处理。
还有一个转盘问题。尤其到了欧洲，转盘可能比红绿灯还常见。国内转盘相对没有那么多，所以车辆也没有进行大量类似虚拟训练。
为此，HERE 与 AWS 联合开发了虚拟路线模拟仿真产品 SceneXtract。这个产品可以从欧洲道路中筛选出 100 个转盘，再基于这些真实道路数据进行仿真和训练。训练完成后，相应能力可以提供给车企，车企也可以基于 HERE 的道路方案开展转盘场景训练。
不仅如此，国内也有很多厂商和 HERE 讨论，在 GDPR 允许范围内，哪些数据可以用于合作。因为，很多企业会遇到一个问题：即便拥有数据，受法规要求限制，数据也无法带回使用，应该怎么办？
而 HERE 已经积累很多年经验，比如拿到一份数据之后，应该如何切片、如何脱敏，以及经过切片和脱敏之后，哪些数据可以带回使用。这方面确实是 HERE 的实力体现。
陈艳提到，随着越来越多来自中国的创新正在影响海外技术路线，HERE 国内这支团队一方面是支持中国的创新方案在海外落地；另一方面，这些来自中国的创新也会反过来影响 HERE 产品的设计和发展，更好地与国内技术路线衔接，采用类似接口。
而说到 HERE 提出的"位置智能"，那 AI 又是如何来影响 HERE 制图的呢？
HERE Technologies 全球副总裁、全球业务解决方案和架构负责人 Severin Bredahl-Banovic 介绍，HERE 从上世纪 90 年代就已经开始做车载导航（中国图商大多在 2004 年之后建立），大概二十年前，HERE 与四维图新合作，把 HERE 的规格引入中国。这在一定程度上也影响了中国地图行业的发展。
到了而今 AI 驱动的时代，HERE 不仅和四维图新，也与很多中国图商保持沟通，一起交流。不过，由于每家公司采用 AI 的方式都不一样，各自的工具链、底层数据都不同。因此，逻辑和方法有很多共通之处，但真正实现的技术路径并不一样。
目前，HERE 推出了一个新产品，即 HERE AI 辅助 API —— HERE Location Reasoning。通过这一 AI 接口封装 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议，AI 的对外接口），提供基于地理位置信息的数据库。
这里面的关键在于，AI 会产生一些"幻觉"，但地理位置数据不允许这种幻觉存在，否则生成出来的信息就会出现问题。因此，HERE Location Reasoning 要解决的一个问题，就是把 AI 对地理位置的理解，从可能存在幻觉的信息，转变为真实物理世界中可以确认、定位和验证的精准信息。
这也是 HERE 面向大语言模型的重要战略合作方向，而且正在和语音厂商、云厂商以及大语言模型厂商开展相关合作，并逐步把这些能力应用到车机中。
陈艳认为，这会显著改变搜索体验。有了 HERE Location Reasoning 之后，就不再只是依赖传统搜索，而是可以基于不同位置信息，通过语义搜索，为车辆、手机及其他移动应用提供与真实世界相关的信息。比如，在驾车过程中，想在附近找一家符合某些特定条件的餐厅，并规划一条前往路线等。
陈艳提到一个数据，约 60% 的汽车 AI 应用场景与位置相关。HERE 希望提供这样一种连接真实世界、过滤 AI 错误信息的底层能力，来深刻改变车端生态。而且，对于像去年特斯拉上车的 Grok 这类大语言模型，HERE Location Reasoning 与之也能做到匹配。
对于用户来说，大语言模型都可以用到 HERE Location Reasoning。如果大语言模型自己去寻找各类 Location 信息，需要调用很多 API，而且它无法判断哪些信息真实、哪些信息相关。通过调用 HERE Location Reasoning，大语言模型就能够获取可靠、真实的位置服务。
毕竟，有时即使去问 DeepSeek，也可能得到错误信息，因为它无法识别哪些信息真实、可靠或经过验证。通过这一 API，除了可以访问 HERE 数据库中的地理位置信息，还可以结合其他来源的地理位置信息，并对这些信息进行判断和加权，帮助识别真实信息。这是大语言模型本身做不到的。
按照阮野的说法，HERE 提供的是一个 Agent，这也是 Agent 与大语言模型之间的区别。如果要改变大语言模型，就需要重新训练，把最新信息加入模型，而且成本也非常高。但调用 Agent 模式，当需要查询类似"苏州园区麦当劳周四营业到几点"时，只需要调用相应服务即可。
现在，越来越多通用模型采用 Agent 模式，去适配不同大语言模型。所以，HERE 的目标也是提供一种通用能力，让不同大语言模型、不同车企选择的模型都能够调用。不管使用豆包、通义千问，还是海外的大语言模型，都可以通过这个 MCP 服务，在不同领域获取最新信息。
那么，对于智驾方面所用到的世界模型（World Model），会用到 HERE 的服务吗？
Severin 表示，讲到 Real World Testing，本质上就是把现实世界数字化，道路、POI 等要素都需要形成数字化信息。世界模型不可能把所有真实道路都跑一遍，所以 HERE 的地图可以提供一个基础，既可以从这些数据中提炼信息用于训练，也可以基于真实场景进行训练。
随着现在传感器越来越多，AI 系统的应用也越来越多。Severin 提到，AI 系统能够解释为什么做出某个判断，而不只是"训练了 100 万公里之后，模型知道应该怎么做"，比如，为什么要刹车、为什么要加速……当 AI 的可视化和可解释性发展到一定程度之后，就会越来越接近海外法规的要求。
而随着法规和技术逐步成熟，HERE 认为地图可以变得更轻量化，同时 AI 会更智能，传感器能力也会进一步增强。三者结合之后，未来会形成更加融合的技术方案。
"中国速度"影响 HERE
谈到中国，Severin 提到了一个关键词——"中国速度"。他讲西方现在也在讨论"中国速度"，并有观点认为，中国速度可能是全球的七倍，甚至更快。
所谓"中国速度"，就是快速决策、快速执行。过去西方企业可能花三个月做规划，然后再开始执行，但这种方式现在已经过时。但目前西方企业还难以真正达到中国速度。
Severin 表示， 这种变化不只影响车企。过去国际车企开发一个新功能或新技术，可能要七年才能量产，等真正量产时，整个市场和技术环境可能已经发生很大变化。因此，"中国速度"深刻影响了海外汽车行业，也影响了 HERE。
当下，HERE 公司的决策层也在快速决策、快速支持。整个中国团队也有专门项目来支持"中国速度"，来适应这样的决策速度和执行速度，"这也是我们所说的‘融合’。"
不过，对很多西方企业而言，这种转变很难，"他们习惯把规划做得很完整、很长，可能七年规划真正落地时，相关功能已经不再新鲜。所以现在他们也在缩短周期，包括 HERE 自身的决策和执行周期也在加快。我们确实能看到，中国正在通过‘中国速度’影响全球汽车行业。"
Severin 透露，现在只要在海外某个国家或地区跑通一个方案，只需半年就可以迁移到另一个国家或地区。所以 HERE 不只是支持中国创新方案在海外落地，更重要的是，它正利用与中国客户合作的经验，反过来影响自身的产品设计和发展方向。目前海外团队也在采用与中国团队相似的接口方案。
在"中国速度"推动下，从地图到 ODD，HERE 做 ODD 还有一个"鲜度"问题，也就是地图更新频次。
陈艳表示，现在 HERE 是基于流式地图（Streaming Maps），也就是周级更新的地图来做。
因为，NOA 时代对地图实时性的要求越来越高。过去传统地图可能三个月更新一次，一个月更新一次已经算很快，但现在这样的频次已经不够。因此，HERE 采用流式地图，在同一个地图平台上支持 ODD。
而要做到周级更新，对整个制图和地图更新频次的要求是会更高的。所以，陈艳表示"需要 AI 制图"。而且，过去传统的采集、制作和生产方式已经不够，需要用到各种工具，比如大数据、高精度影像、来自车辆的传感器数据、识别后的数据，以及 Probe 数据，也就是最基础的轨迹数据。
只有这样才能做到快速更新，包括周级、日级更新，而且整个过程需要自动化，包括生产自动化、自动识别和生产，再用最少的人工去验证。同时，算法和逻辑必须足够准确，验证之后才能发布，还要具备快速修复能力。
陈艳最后说到辽宁配资网，"不能指望地图永远是 100 分。为什么？因为要把真实世界里的每一个点都反映到地图上，这本身就是非常难的一件事。HERE 面对的是全球 200 多个国家和地区，每个地方的发展程度、基础设施和现实情况都不一样，真的非常难。技术壁垒也极高。"
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