行业也称高精度地图，这里的高精度不仅高在其厘米级的量化程度，更高在其空间抽象层次，作为自动驾驶系统的重要组成部分，自动驾驶地图相较于传统的导航电子地图，专注于自动驾驶场景，让自动驾驶车辆人性化地理解不断变化的现实环境，通过云端实时更新的多图层自动驾驶地图数据，在自动驾驶车感知、定位、决策、规划等模块起到重要作用，是自动驾驶解决方案不可或缺的一环。
自主研发的专业采集车和更新车，对现实世界变化进行采集，基于深度学习的自动化生产工具对采集数据进行自动化降噪、分类、提取等处理，领先行业的自动化与半自动化率保证自动驾驶地图的高效生产。
依托Map Learning地图学习更新体系，实时收集、处理、融合大量来自UGC、OEM厂商等多源传感器数据，自动发现、处理变化，并通过HDMS分发平台实时发布，以新鲜的自动驾驶地图为自动驾驶的安全保驾护航。
完整的产品质量评估体系：精度验证系统、实时测试系统和Quality Index质量指数系统，对数据质量严防死守，始终提供更可靠的自动驾驶地图产品，于2019年正式通过ASPICE CL2国际认证。
与政府部门、合作伙伴联合制定行业标准，统一规格，共同推进自动驾驶地图产品的全球标准化。
地图图层中记录的是对于道路的详尽描述，如道路边缘、车道边缘和中线等大量信息，以道路模型、车道模型与对象模型表达大量道路属性要素，并以厘米级的高精度数据，精准呈现信息。
定位图层中记录的是具备独特性的目标或特征，称为Landmark，如交通标志、地面标志、灯杆等，记录的内容包括绝对坐标、属性、几何轮廓等，用来和其他车辆传感器感知结果匹配，推算车辆位置。
通过云服务平台将动态事件实时传达给自动驾驶车，让车辆提前预知前方出现的可能影响驾驶策略的情况。
基于定位图层的Landmark，通过与感知结果匹配并计算距离，可以精确计算出车辆当前的位置，与其他技术手段得出的高精度定位结果相互冗余，保证车辆时刻知晓自身位置。
自动驾驶地图提供精确道路面域以及周边设施等信息，并将人行道等对象标记为兴趣区参考，由于兴趣区内的物体会影响自动驾驶系统的驾驶行为，因此提前使自动驾驶车使用比较精确的模型，来检测兴趣区内的物体，并计算每个物体的类别、速度、姿态等信息。
车道级的路径规划和局部路径规划是自动驾驶地图的重要应用，从起点到终点的全局路径规划结果同步到自动驾驶系统，和自动驾驶地图进行匹配参考，实现车道级的路径规划，进而实现平顺、安全的局部路径规划。
自动驾驶地图中准确地记录了各个车道之间的关联关系，如可通行规则和交通规则，在车辆行人交错的复杂路口等自动驾驶场景下，可帮助车辆大幅提升对每一个路权竞争者的行为预测精度，从而得到更优的决策结果。
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