众包地图十年演进（2015-2025）

2015-2025年，是众包地图完成从消费级导航的UGC补充工具，到智能驾驶时代高精地图动态更新的核心底座、从海外模式垄断到国产全栈技术全球引领、从人工主动上报到端云协同自动化全要素建图跨越式发展的黄金十年。

众包地图的核心，是通过海量普通用户终端、量产车载传感器、路侧设备等泛在节点，实现地图数据的分布式采集、自动化处理、云端融合更新、全量验证优化，彻底颠覆了传统专业测绘车队“定点采集、季度更新、成本高企、覆盖有限”的固有模式。这十年，众包地图完成了**「UGC主动上报的消费级POI补充→车端被动采集的ADAS地图更新→BEV驱动的高精地图全要素众包→大模型原生的车路云一体化动态时空地图」**四次核心范式跃迁；地图更新周期从周级压缩至秒级，采集主体从专业测绘人员拓展至亿级用户与百万级量产车，应用场景从消费级导航升级为高阶自动驾驶的核心数字底座；产业格局从海外Waze模式垄断，演变为中国厂商主导全球高精地图众包技术创新、构建全栈自主可控产业生态的全新格局，更成为中国智能汽车产业换道超车的核心数据支撑。

一、十年演进总纲：核心主线与四大里程碑

众包地图的十年演进，始终围绕**「自动化、高精化、动态化、合规化、国产化」**五大核心主线推进，与全球移动通信技术迭代、汽车EE架构变革、智能驾驶产业升级深度同频，整体可划分为四大里程碑阶段，每个阶段都实现了技术与产业的双重质变：

1. 2015-2017 萌芽期：UGC主动上报模式主导，仅作为消费级导航地图的POI与路况补充，海外Waze模式垄断，国内高德、百度开启初步探索，众包仅为专业测绘的辅助手段，无车规级应用。
2. 2018-2020 成长期：从手机端UGC升级为车端被动自动化采集，ADAS地图众包更新落地，国内图商与车企搭建初代车端众包体系，北斗三号组网与4G普及提供技术底座，众包从消费级拓展至车规级辅助驾驶场景，完成从0到1的突破。
3. 2021-2023 爆发期：BEV+Transformer重构技术底层，高精地图全要素众包更新成熟，“重感知、轻地图”路线推动众包实时在线建图落地，百万级量产车形成数据飞轮，国产众包技术实现全球领跑，合规体系逐步完善，成为城市NOA落地的核心支撑。
4. 2024-2025 普及期：端到端大模型与众包地图深度融合，车路云一体化多源众包体系全面成型，无图与高精地图路线双向融合，众包地图成为L3级自动驾驶标配，实现从旗舰车型到7万级入门车型的全民普惠，国产方案开启全球化布局。

二、四大阶段详细演进详解

第一阶段：2015-2017 萌芽期——UGC主动上报，消费级导航的补充工具

产业背景

2015年，全球电子地图产业仍以专业测绘车队集中采集为绝对核心，地图更新周期普遍为季度级，道路变化、POI新增的滞后性成为消费级导航的核心痛点。2013年谷歌收购众包导航鼻祖Waze，验证了用户主动上报模式的可行性，Waze凭借全球超1亿用户的众包体系，实现了路况、事故、测速摄像头的分钟级更新，成为行业标杆。国内市场，2014-2015年高德、百度地图先后宣布永久免费，开启从离线地图向在线服务的转型，首次引入用户主动上报入口，开启了国内众包地图的探索；但此时众包仅作为专业测绘的补充，无标准化的采集体系，更无车规级应用，核心技术与模式完全被海外厂商垄断。

核心技术演进

1. 核心模式：以UGC用户主动上报为唯一模式，完全依赖用户在导航APP内手动提交新增POI、道路封闭、事故、拥堵、测速摄像头等信息，无自动化采集能力；采集主体为手机端普通用户，无车端传感器的参与。
2. 数据能力：仅覆盖POI信息、实时路况、交通事件三大类非结构化数据，无道路拓扑、车道线、交通标志等地图核心要素的采集与更新能力；数据更新周期为天级到周级，核心道路与POI的最终更新仍需专业测绘团队二次验证，无法独立完成地图全量更新。
3. 技术体系：无标准化的采集、清洗、验证、融合流程，仅能通过简单的用户投票、人工审核完成数据校验，数据质量参差不齐，错误率高；仅适配手机端GPS定位，精度为5-10米级，无法支撑车规级场景应用。
4. 合规与安全：仅涉及非涉密的POI与路况信息，无测绘相关合规风险；无系统化的数据安全与隐私保护体系，用户位置信息的管理处于起步阶段。

量产落地与产业格局

• 量产层面，2015-2017年Waze全球用户突破1.5亿，成为全球最大的众包导航平台，谷歌地图全面接入Waze众包路况数据；国内高德、百度地图的用户上报入口全面上线，累计用户上报量突破1亿条，实现了全国主要城市路况的分钟级更新，POI更新效率提升50%以上；但国内无任何车规级众包地图应用，车载导航仍完全依赖专业测绘的离线地图。
• 产业格局层面，Waze主导全球众包地图模式，谷歌、Here、TomTom等传统图商仅将众包作为专业测绘的补充；国内市场形成高德、百度双寡头格局，仅在消费级导航场景实现众包模式的初步落地，核心技术仍处于跟随模仿阶段，无自主创新的体系化方案；专业测绘市场仍被四维图新、Here、TomTom垄断，众包无任何市场话语权。

核心痛点

众包模式完全依赖用户主动上报，覆盖率低、数据质量差、更新效率有限，仅能作为专业测绘的补充，无法成为地图更新的核心渠道；无自动化采集能力，车端传感器的价值完全未被挖掘，无法适配智能驾驶的发展需求；核心模式与技术被海外厂商垄断，国内无自主可控的众包地图体系；无标准化的技术规范与合规体系，无法向车规级场景拓展。

第二阶段：2018-2020 成长期——车端自动化采集，ADAS地图众包更新落地

产业背景

2018-2020年，国内新能源汽车产业迎来第一波爆发，蔚来、小鹏、理想等新势力将智能驾驶作为核心卖点，L2+级高速NOA开始量产落地，ADAS地图与高精地图的需求集中爆发。传统专业测绘模式面临两大核心痛点：一是全国道路网的高精地图测绘成本超亿元，更新维护成本极高；二是道路施工、交通标志变化频繁，季度级的更新周期完全无法满足辅助驾驶的安全需求，众包地图成为解决这两大痛点的唯一路径。同期，北斗三号全球组网完成，4G网络实现全国全覆盖，车载摄像头、毫米波雷达、高精度定位模组在量产车上快速普及，为车端自动化众包采集提供了硬件基础；国内高德、百度、四维图新等图商，纷纷搭建初代车端众包采集体系，众包地图从消费级正式迈入车规级。

核心技术演进

1. 核心模式：从手机端UGC主动上报，升级为车端传感器被动自动化采集，量产车的前视摄像头、高精度定位模组可自动采集道路数据，无需用户手动操作，实现了“行车即采集”的模式突破；形成了“车端采集-云端清洗-人工校验-地图更新-OTA下发”的标准化闭环流程。
2. 数据能力：从POI与路况升级为ADAS地图核心要素采集，可实现车道线数量、车道限速、交通标志、路口拓扑、道路曲率/坡度等结构化数据的采集与更新；更新周期从周级压缩至小时级，道路变化的发现效率提升10倍以上；定位精度提升至亚米级，可满足L2+级辅助驾驶的地图更新需求。
3. 技术体系：基于计算机视觉算法实现了地图要素的自动识别与提取，替代了大部分人工审核工作，处理效率大幅提升；形成了多车数据交叉验证、专业测绘兜底校验的质量管控体系，数据准确率提升至95%以上；首次实现了众包数据与高精地图底图的融合更新，为高精地图众包奠定了技术基础。
4. 合规与安全：国内出台《测绘法》修订版与智能网联汽车测绘相关管理规定，明确了众包地图采集的合规边界，具备导航电子地图制作资质的图商可开展众包地图业务；建立了车端数据脱敏、加密传输、云端合规存储的全链路安全体系，满足车规级数据安全要求。

量产落地与产业格局

• 量产层面，2018-2020年，高德、百度先后推出车端众包地图更新平台，与上汽、广汽、吉利、小鹏、蔚来等车企达成合作，搭载车型超20款，累计众包采集里程突破10亿公里；特斯拉影子模式落地国内，通过量产车采集的众包数据实现辅助驾驶算法与地图的快速迭代；国内ADAS地图的众包更新覆盖率突破80%，高速路网实现小时级更新。
• 产业格局层面，国内高德、百度、四维图新成为车规级众包地图的核心玩家，打破了海外厂商的模式垄断；蔚来、小鹏、理想等新势力车企首次参与众包地图体系建设，从单纯的地图采购方，转变为数据采集与联合开发方；海外Here、TomTom也同步启动ADAS地图众包更新，但量产落地规模远低于国内市场；国内众包地图产业形成了“图商+车企+芯片厂商”的完整生态，国产化率提升至60%以上。

核心痛点

众包采集仅覆盖高速、城市主干道等标准场景，复杂城市场景的采集精度与覆盖率不足；仅能实现ADAS地图的要素更新，无法完成高精地图全要素的众包构建与更新；量产车搭载相关传感器的渗透率不足10%，无法形成规模化的众包数据飞轮；数据处理仍需大量人工介入，自动化程度不足，成本仍居高不下；众包测绘的合规细则仍不完善，跨主体数据共享存在壁垒。

第三阶段：2021-2023 爆发期——BEV架构重构底层，高精地图全要素众包成熟

产业背景

2021-2023年，国内新能源汽车渗透率突破50%，智能驾驶进入“城市NOA军备竞赛”阶段，BEV+Transformer架构彻底重构了自动驾驶的技术体系，也彻底改写了众包地图的技术逻辑。一方面，城市NOA的规模化落地，对高精地图的更新效率、覆盖范围、成本控制提出了极致要求，传统专业测绘模式完全无法适配；另一方面，BEV+Transformer架构让量产车可直接从视觉信号中输出矢量化的高精地图要素，实现了车端众包采集的精度、效率、自动化程度的指数级提升。同期，“重感知、轻地图”路线兴起，倒逼众包地图从“预先测绘地图的更新补充”，升级为“实时在线建图”的核心能力，彻底打破了对专业测绘的依赖；2022年自然资源部出台《关于促进智能网联汽车高精度地图发展的通知》，明确了众包测绘的合规要求与豁免条款，为众包地图的规模化落地扫清了政策障碍。

核心技术演进

1. 核心模式：BEV+Transformer架构实现了众包地图的范式革命，从“车端采集要素-云端更新底图”，升级为端云协同的高精地图全要素众包构建与实时更新；车端BEV模型可直接输出矢量化的车道线、交通标志、路口拓扑、可行驶区域等全要素高精地图数据，实现了“行车即建图”；“重感知、轻地图”路线下，众包地图进一步升级为实时在线建图，通过多车众包数据融合，实现无预先测绘底图的地图构建与更新。
2. 数据能力：从ADAS地图升级为高精地图全要素采集与更新，覆盖车道级拓扑、交通标志、路面标识、护栏、路灯等数十类高精地图要素，相对精度可达厘米级；更新周期从小时级压缩至分钟级，重点城市道路实现分钟级动态更新，道路变化的发现与闭环效率提升超100倍；众包采集里程累计突破千亿公里，实现了全国城市道路、高速路网的全覆盖。
3. 技术体系：基于Transformer大模型实现了地图要素的全自动识别、提取、融合与错误修复，人工干预率降低90%以上；形成了“车端轻量化预处理-云端全量融合更新-OTA增量下发”的端云协同体系，大幅降低了车端算力消耗与传输带宽；多源融合众包技术成熟，可融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达、RTK高精度定位、路侧设备等多源数据，大幅提升了极端场景下的采集精度与可靠性。
4. 合规与安全：国内形成了完善的众包地图合规体系，明确了“图商资质兜底、车企合规采集、数据不出境、脱敏处理”的核心原则；建立了众包数据的全生命周期安全管理体系，通过数据加密、脱敏、匿名化处理，满足《数据安全法》《个人信息保护法》的相关要求；部分众包方案通过了ISO 26262功能安全认证，可支撑L3级自动驾驶的地图更新需求。

量产落地与产业格局

• 量产层面，截至2023年底，国内搭载众包地图采集能力的量产车型超100款，前装渗透率突破25%，新能源车型渗透率超40%；小鹏、华为、理想、蔚来等城市NOA系统，均基于众包地图实现了全国道路的高精地图更新与覆盖，众包采集累计里程突破2000亿公里；高德、百度、四维图新的众包高精地图更新体系，实现了全国高速路网分钟级更新、城市主干道小时级更新，地图鲜度提升超10倍。
• 产业格局层面，国内厂商实现了众包地图技术的全球领跑，在BEV众包建图、高精地图全要素更新、规模化落地规模上，全面超越海外Waymo、特斯拉、Here等厂商；国内市场形成了高德、百度、华为、四维图新四大核心玩家，国产化率突破90%；车企从数据提供方升级为众包地图的核心研发主体，小鹏、理想、蔚来等车企均搭建了自研的众包建图与更新体系；产业生态进一步完善，形成了“车企+图商+芯片厂商+运营商”的全链路协同体系。

核心痛点

众包地图的合规细则仍需进一步细化，跨区域、跨主体的众包数据共享仍存在政策壁垒；极端雨雪、遮挡、施工道路等长尾场景下，众包数据的采集精度与准确率仍有提升空间；不同车企、图商的众包数据互不联通，形成数据孤岛，无法实现全国路网的全域高效更新；众包建图的功能安全认证体系仍不完善，制约了其在L3级及以上自动驾驶中的规模化应用；激光雷达众包采集的成本仍较高，无法向中低端车型下沉。

第四阶段：2024-2025 普及期——大模型原生融合，车路云一体化全域众包成型

产业背景

2024-2025年，L3级自动驾驶正式规模化商用，工信部发放首批L3级车型准入许可，端到端VLA大模型彻底重构了自动驾驶技术栈，也推动众包地图进入“大模型原生”的全新阶段。2024年，工信部等五部门启动20个城市“车路云一体化”应用试点，路侧设备的规模化部署，让众包地图从车端单源采集，升级为“车-路-云-图”多源融合的全域众包体系；无图与高精地图路线实现双向融合，众包地图成为两者的核心连接点，彻底打破了专业测绘与实时建图的边界；众包地图从旗舰车型下探至7万级入门车型，实现了全民普惠；国产众包方案随整车、智驾系统出海，开启了全球化布局。

核心技术演进

1. 核心模式：端到端大模型与众包地图实现深度融合，形成大模型原生的众包地图体系，大模型可实现众包数据的自动清洗、标注、融合、错误自愈，甚至可基于众包数据完成地图的预测性更新，地图错误率降至0.3%以下，自动化率接近100%；车路云一体化多源众包体系全面成型，融合车端传感器、路侧感知设备、手机终端、低速无人车等泛在节点，实现了“陆-空-地下”全域场景的众包覆盖。
2. 数据能力：从高精地图更新升级为城市级动态时空数字孪生地图构建，不仅可实现静态地图要素的秒级更新，还可实现交通流量、临时管控、道路施工、天气变化等动态要素的实时映射；更新周期从分钟级压缩至秒级，实现了地图与真实世界的实时同步；轻量化众包技术成熟，仅通过普通前视摄像头即可实现厘米级高精地图众包更新，成本下降超90%。
3. 技术体系：无图与高精地图路线实现双向融合，形成了“轻量化静态底图+众包实时动态语义层”的主流方案，众包地图同时实现了底图更新与实时建图的双重能力；车端-路侧-云端的协同众包体系成熟，路侧设备可补充车端的感知盲区，云端实现全国数据的全域融合与全局优化；RISC-V架构、国产芯片与众包采集算法实现深度适配，形成了全栈自主可控的技术体系。
4. 合规与安全：国内出台众包地图测绘、数据安全、功能安全的全套国家标准，形成了完善的合规体系；众包地图方案全面通过ISO 26262 ASIL-D级最高功能安全认证，满足L3级及以上自动驾驶的安全要求；建立了跨境数据传输、海外测绘的合规体系，可适配欧盟、东南亚、中东等全球主流市场的法规要求。

量产落地与产业格局

• 量产层面，2025年国内新车众包地图采集能力前装渗透率突破40%，10万级以上车型标配率超50%，L3级智驾车型100%搭载众包地图更新体系；全国20个车路云一体化试点城市，实现了主城区与高速路网的众包地图秒级更新；国产众包地图方案随比亚迪、小鹏、蔚来、吉利等整车品牌出海，落地欧洲、东南亚、中东等20余个国家和地区，成为全球主流车企的核心地图方案供应商。
• 产业格局层面，全球众包地图市场形成中国主导、海外跟随的全新格局，中国在大模型众包建图、车路云一体化众包、规模化落地规模上实现全球领跑；国内市场国产化率突破95%，高德、百度、华为、四维图新稳居全球市场前五；中国开始主导全球众包地图、高精地图动态更新的相关国际标准制定，从标准跟随者升级为核心制定者。

核心痛点

全球不同国家的测绘资质、数据跨境、隐私保护法规差异极大，给国产众包方案的全球化出海带来了较高的合规壁垒；端到端大模型与众包地图融合的可解释性、功能安全认证体系，仍需全球范围内的统一规范；跨车企、跨图商的众包数据共享机制仍未建立，数据孤岛问题仍未完全解决；地下车库、乡村道路等弱覆盖场景的众包采集精度与覆盖率仍需提升。

三、众包地图核心维度十年演进对比表

核心维度	2015年行业基准水平	2025年行业顶尖水平	十年核心质变
核心范式	UGC用户主动上报，仅作为专业测绘的POI补充	大模型原生车路云一体化众包，高精地图全要素实时建图与动态更新	从人工辅助工具到智能驾驶核心数字底座的范式革命
更新周期	天级到周级，核心要素需专业测绘二次验证	秒级实时更新，地图与真实世界动态同步	更新效率提升超10万倍，彻底解决地图滞后性痛点
采集主体	手机端普通用户，人工主动上报	量产车、路侧设备、手机终端等泛在节点，全自动化被动采集	从少数专业人员，拓展至亿级用户与百万级量产车的全域采集网络
数据精度	5-10米级，仅适配消费级导航	厘米级，可支撑L3-L4级高阶自动驾驶	精度提升超1000倍，从消费级升级为车规级安全核心
覆盖场景	城市主干道POI与实时路况	全国高速/城市/乡村/地下车库全场景，静态地图+动态交通全要素	从单一消费场景，到车规级全场景全域覆盖
核心技术	人工审核+简单投票校验，无自动化能力	BEV+Transformer端云协同建图，大模型全自动数据处理与地图自愈	从纯人工模式，升级为AI驱动的全自动化建图体系
国产化水平	模式与技术完全被海外垄断，国产化率<5%	全栈技术自主可控，国内市场国产化率>95%，全球市场份额稳居前列	从完全跟随模仿到全球技术引领的历史性逆袭
前装渗透率	无量产车搭载，渗透率为0	国内新车前装渗透率>40%，10万级以上车型标配率>50%	从实验室探索到全民普惠的规模化落地
合规体系	无专门合规规范，仅覆盖非涉密消费级数据	形成完善的国家与国际标准体系，满足车规级功能安全与全球合规要求	从无规可依到全链路标准化合规体系的全面建成
核心价值	提升消费级导航的POI与路况更新效率	支撑高阶自动驾驶规模化落地，成为智能交通、智慧城市的动态时空底座	从导航辅助工具，到数字经济核心基础设施的价值升维

四、十年演进的五大核心本质转变

1. 模式本质：从人工UGC主动上报，到端云协同全自动化采集

十年间，众包地图完成了最核心的模式跃迁：从完全依赖用户手动操作的UGC主动上报，演进为“行车即采集、采集即更新”的全自动化被动采集模式；从单一个体的零散数据提交，升级为百万级量产车、泛在节点的端云协同规模化采集网络。这一变革彻底打破了传统地图“专业人员定点采集”的固有模式，让地图更新的效率、覆盖范围、成本控制实现了指数级提升。

2. 能力本质：从消费级POI补充，到高精地图全要素动态建图

十年间，众包地图的能力边界实现了本质突破：从仅能补充POI、路况等非核心信息，作为专业测绘的辅助手段；演进为可实现高精地图全要素采集、构建、更新、自愈的核心能力，甚至可实现无预先测绘底图的实时在线建图，成为高阶自动驾驶落地的核心支撑。从消费级导航的“锦上添花”，变成了智能驾驶时代的“刚需底座”。

3. 技术本质：从人工审核的简单模式，到AI大模型驱动的智能建图

十年间，众包地图的技术体系完成了彻底重构：从依赖人工审核、用户投票的简单校验模式，演进为BEV+Transformer、端到端大模型驱动的全自动化智能建图体系。AI大模型不仅实现了地图要素的全自动识别、提取、融合，更实现了地图错误的自动修复、场景的预测性更新，让众包地图从“数据采集工具”升级为“时空智能体”，彻底解决了传统地图的滞后性与错误率痛点。

4. 产业格局：从海外模式垄断，到国产全栈自主可控全球引领

十年前，全球众包地图的模式、技术、生态完全被Waze、谷歌等海外厂商垄断，国内产业仅能跟随模仿，无任何核心话语权；十年后，中国厂商在高精地图众包、BEV实时建图、车路云一体化众包等前沿领域实现了技术领跑，构建了全栈自主可控的产业生态，国内市场国产化率突破95%，更主导了全球相关国际标准的制定，彻底改写了全球地图产业的格局。

5. 价值定位：从导航配套工具，到智能时代的核心时空基础设施

十年前，众包地图只是消费级导航的配套工具，核心价值是提升导航体验，产业规模与影响力有限；十年后，众包地图成为了高阶自动驾驶规模化落地的刚性前提，是车路云一体化智能交通体系的动态时空底座，更是智慧城市、数字经济建设的核心基础设施。其价值从单一的导航领域，延伸至交通、城市、能源、物流等千行百业，成为智能时代不可或缺的核心数字资源。

五、现存核心挑战

1. 全球化合规与出海壁垒
   全球不同国家和地区的测绘资质、数据跨境传输、隐私保护法规差异极大，欧盟、美国等市场对地理信息数据的采集、存储、使用有严苛的限制，给国产众包地图方案的全球化出海带来了较高的合规壁垒，制约了中国厂商的全球市场拓展。

2. 跨主体数据共享与数据孤岛问题
   当前不同车企、图商的众包数据互不联通，形成了严重的数据孤岛，重复采集、资源浪费的问题突出；跨主体的数据共享机制、收益分配模式仍未建立，无法实现全国路网的全域高效更新，制约了众包地图价值的最大化释放。

3. 极端场景的精度与可靠性仍需提升
   在极端雨雪天气、强遮挡施工路段、乡村无标线道路、地下车库等弱覆盖场景下，众包数据的采集精度、识别准确率仍有提升空间；长尾场景下的地图错误自愈能力仍需优化，距离L4级无人驾驶的安全要求仍有差距。

4. 大模型融合的功能安全认证体系不完善
   端到端大模型与众包地图的深度融合，带来了模型黑盒化、决策逻辑不可追溯的问题，全球范围内尚未形成统一的大模型众包建图功能安全认证标准与测试规范，制约了其在L3级及以上自动驾驶中的规模化应用。

5. 可持续商业化模式仍需深化
   当前众包地图的商业化仍以车企地图采购为主，模式相对单一；基于众包动态地图的保险、出行、物流、城市治理等商业化场景仍在探索，尚未形成可复制、可持续的全链路商业闭环，仍是制约产业长期发展的重要因素。

六、未来发展趋势（2025-2030）

1. 大模型原生的众包地图全面普及，实现地图与真实世界实时同步

2030年前，时空智能大模型将成为众包地图的标配，实现从数据采集、处理、融合到更新、自愈的全流程端到端优化，地图更新周期压缩至毫秒级，真正实现物理世界与数字地图的实时孪生；大模型的因果推理与预测能力，可实现地图的前瞻性更新与风险预判，全面支撑L4级全无人驾驶的规模化落地。

2. 车路云一体化全域众包网络全面建成，成为智慧城市核心底座

2030年前，全国将建成统一标准、互联互通的车路云一体化全域众包网络，融合车端、路侧、低空、地下等泛在感知节点，实现陆、海、空、地下全场景无缝覆盖；众包地图将从交通领域延伸至城市治理、应急响应、能源调度、民生服务等全领域，成为智慧城市的核心动态时空数字底座。

3. 国产化率全面突破，主导全球产业标准制定

2030年前，国产众包地图方案将占据全球市场50%以上份额，成为全球第二大产业阵营；中国将主导全球高精地图众包、动态地图更新、车路云协同建图等前沿领域的国际标准制定，成为全球地图产业的核心创新中心与规则制定者。

4. 跨主体数据共享生态全面成型，实现产业价值闭环

2030年前，国内将建立统一的众包地图数据共享与交易平台，形成合规、安全、高效的跨主体数据共享机制，打破车企、图商、运营商之间的数据孤岛；基于众包动态地图的保险、出行、物流、城市治理等商业化模式全面成熟，形成“采集-共享-价值变现-反哺采集”的产业闭环，推动产业进入可持续发展的全新阶段。

5. 向低空经济与具身智能全域延伸

2030年前，众包地图的核心技术、采集体系、建图能力，将向低空经济、无人船舶、工业机器人、人形机器人等具身智能领域全面延伸，形成通用化的空间众包建图平台，实现跨场景的技术复用，推动中国高端装备制造、低空经济、具身智能产业的全面发展，成为智能时代的核心空间基础设施。