HERE对话实录：地图从未退场，我们这样助力中国车企出海
车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜ 郭月
编辑 ｜ 志豪
近期，全球领先的地图与位置数据平台HERE Technologies与国内媒体进行了一场深度对话。参与交流的两位核心高管，分别是产品管理高级副总裁兼汽车解决方案负责人Remco Timmer，以及业务与解决方案架构副总裁Severin Bredahl-Banovic。
对话的核心，直指当前行业的一个热点议题：当业界纷纷探讨“轻地图”乃至“无地图”技术路线时，地图服务的真正价值是什么？HERE给出了清晰的答案：地图从未退场，所谓的“无图化”趋势，实质上是地图技术从重度依赖向轻量化、智能化的战略演进。HERE已将自身的地图架构深度整合进这一演进进程之中。
具体而言，HERE提供的是人机共用的“HD Plus”地图。其核心优势在于，同一张地图能够无缝支持传统车载导航、高阶智能驾驶（如NOA），甚至赋能AI大模型训练与仿真验证。面对中国汽车品牌蓬勃的全球化出海需求，HERE亮出了“一次搭建，全球部署”的解决方案。这并非简单的模式复制，而是基于其40年全球测绘经验所构建的、具备高度灵活性的可扩展架构。
关于自动驾驶向L3/L4级别发展对地图需求的变化，HERE提出了一个深刻见解：地图的“轻”与“重”，本质上取决于车辆感知传感器的能力水平。传感器越先进，地图可以越轻量。其多层级地图产品支持“按需增减”功能图层，从而实现与车辆感知系统的精准协同与能力互补。
一、再被中国速度震撼，坚定与中国企业合作信心
谈及刚刚结束的2026北京国际汽车展览会，HERE的Remco Timmer分享了他的直观感受：“每次来到中国，都会被这里创新的速度所震撼。”他坦言，有时仅仅离开几个月，重返中国市场时就会发现新的技术突破与应用落地。
在他看来，本届车展前夕，最显著的变化是智能驾驶与AI赋能技术的创新成果，已经变得“触手可及”且更加多元化、实用化。这不再是停留在概念阶段的展示，而是切实可体验、可应用的进步。
Severin Bredahl-Banovic则从更广阔的视角补充了他的观察：“此次令我兴奋的不仅是汽车行业，还有中国机器人领域的进展。”他特别提到了此前落幕的2026北京亦庄半程马拉松暨人形机器人半程马拉松赛事，并指出与往届最大的区别在于，“此次机器人已不再依赖遥控操作，其自主技术更为先进”。这种跨领域的协同创新生态，进一步坚定了HERE与中国伙伴深化战略合作的信心。
基于上述判断，HERE在本届车展期间宣布了两项重要合作：一是与豪华跑车品牌莲花（Lotus）达成合作，聚焦领航辅助驾驶（NOA）领域，HERE将助力莲花将其在中国市场成熟的高速辅助驾驶技术方案推广至欧洲市场。二是在既往与其他图商合作的基础上，特别强调了与百度地图的深化合作，旨在将百度在中国本土市场的地图数据与服务能力优势，有效地扩展至全球范围。
▲HERE与莲花跑车官宣合作
二、“一次搭建，全球部署”，如何帮助中国车企出海？
针对中国车企在出海过程中普遍关注的效率与成本挑战，Remco Timmer给出了明确的解答。他强调，中国品牌全球化面临的首要挑战是各地法规与合规性要求，而不同国家及地区的相关法律法规存在巨大差异。
HERE的核心竞争力，恰恰源于过去40年在全球范围内积累的本地化经验，以及其在多国建立的直属分支机构网络，这能高效协助主机厂（OEM）应对复杂的合规难题。“‘一次搭建，全球部署’是切实可行的，”Remco Timmer阐释道，“它依托于我们提供的标准化、统一化的地图数据基底，确保了全球数据的一致性。但更为关键的是我们平台的‘可扩展性’。”当主机厂选定某个目标市场时，HERE的平台能帮助其快速适配并建立符合当地市场需求的相关性。
他总结道，作为平台型服务商，无论主机厂选择直接合作还是通过其供应链生态系统进行合作，HERE全面的产品组合、专业的测绘能力与丰富的内容服务，都将为中国车企的全球化战略布局提供端到端的支持。
三、回应“无图化”热潮：地图从未退场
面对中国智能驾驶行业从依赖重高精地图向“轻地图”乃至“无地图”方案演进的热潮，Severin Bredahl-Banovic给出了明确的回应。他表示：“即便行业内在广泛讨论‘无图化’，我们依然自豪于HERE持续提供并精进地图服务，并且已将我们的地图架构深度整合到了所谓的‘无图化’演进进程之中。”
他进一步指出，过去五到六年间，中国众多创新企业一直在持续关注并采用HERE的产品组合。行业曾先后青睐不同类型的高清（HD）或标准定义（SD）地图，而HERE现在将其演进为“HD Plus”——一种同时面向人类用户与机器系统进行优化的地图。
那么，从重度依赖到轻量化的关键转变是什么？Severin认为核心在于地图数据的“鲜度”，即实时更新能力。他以动态限速信息为例，介绍说HERE已实现对此类信息的全自动化处理流程，并在欧洲市场拥有成熟的运营经验。
Severin还介绍了HERE地图的三大核心应用场景：除了传统的导航和高阶自动驾驶外，同一张地图还可用于训练AI大模型，并支持系统的验证与仿真测试。“从导航到自动驾驶，再到训练大模型，始终使用同一张地图，”Severin强调，“目的是确保全链路数据的一致性与逻辑连贯性，同时最大限度地降低整个系统的复杂度和集成成本。”在他看来，这正是推动地图“轻量化”背后真正的商业逻辑与经济合理性所在。
四、仿真关键是真实性，业务开放满足车企多元需求
当被问及如何降低仿真验证的技术与成本门槛时，Remco Timmer强调，HERE确实提供了大量工具来简化流程，但其核心价值在于仿真环境的“真实性”与“高保真度”。
“没有人愿意在一个‘虚假’或失真的场景中进行仿真测试。”他表示，“客户选择HERE，正是希望我们的地图绘制和由此生成的仿真结果能无限贴近真实世界的路况。”他补充道，在客户进行实际道路部署之前，只要使用HERE的地图进行仿真，他们可以确信其仿真结果与真实情况高度吻合。这对于谨慎开拓海外新市场的中国车企而言，无疑是高效、安全完成前期测试与验证的关键一环。
Severin则介绍了其最新研发的项目——SceneXtract。该项目基于先进的AI技术，允许客户便捷地搜索并提取特定的驾驶场景（例如高速公路上的特定路况、交通标志或变速区间等），用于实时仿真测试，从而大幅提升了研发与测试效率。
对于部分车企倾向于自研地图引擎、仅采购底层数据服务的趋势，HERE也展示了其高度的业务灵活性。Severin明确表示，作为平台型企业，HERE可以支持多种合作模式：从提供全栈的技术与数据支持，到仅出售部分底层地图数据，再到直接提供特定的软件开发工具包（SDK）用例或定制化AI解决方案，均能灵活应对。
“我们发现中国车企非常注重自身品牌的建设与差异化，希望提升品牌辨识度。”Severin说，“对于这种趋势，我们不仅不排斥，反而持开放和欢迎的态度。因为在合作过程中，表面上是HERE输出了专业的知识与服务，但实际上我们也在持续向客户学习，共同进步。”
五、依传感器能力“按需增减”，灵活满足L3/L4需求
最后，HERE也回应了更高级别自动驾驶（如L3/L4）对地图需求的差异。Remco Timmer认为，这本质上取决于车载传感器和车载计算平台的技术水平。在传感器能力相对有限的阶段，对地图精度和丰富度的要求自然极高；而当技术向L4级迈进时，整体趋势便是地图走向轻量化与智能化。
他提出了两个关键原则：第一，地图的核心目的之一是整合与管理来自车载多源传感器的数据与信息。当传感器技术愈发先进时，地图需要与之协同进化，实现更好的融合；第二，高质量的地图数据可用于预先训练AI大模型，在车辆量产前完成充分的模型训练至关重要。
Severin Bredahl-Banovic则从产品架构层面补充了HERE的灵活性：“我们的地图具有多层级、多图层的特性。最终的地图配置完全取决于车辆传感器的具体配置方案。”如果车载传感器系统（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）已足够强大，可以相应移除某些冗余的地图层；若传感器配置更复杂或面对特殊路况（如需厘米级精度的定位），则可增加相应的精细图层。简而言之，HERE提供的是能根据客户具体需求灵活“裁剪”或“增补”图层的动态位置服务，真正实现了与车辆感知系统的按需协同与资源优化配置。
