地图标注的生成与更新方面，一方面传统地图出产过程本钱很高，功率低、更新速度慢。另一方面传统地图产品，消费者直接能够了解。但给机器“看”的高精度地图需求把数据转化成机器能够了解的地图产品。
因而DeepMap以为，地图不该该被当作一个数据库。高精度地图的出产需求一套全新的办法，即众包模式。也就是从参加众包的车辆上搜集数据，参加到高精度地图的生成与更新之中。这样能确保地图的产量、质量和更新速度。
“我们只用无人驾驶原型车来做众包。”罗维说，与一些企业从一般车辆或L2、L3等级的车辆上搜集数据不同，他们以为只要L4及以上无人驾驶车辆所拥有的芯片才干、数据传输才干，才干满意众包制图需求。 关于地图“消费”环节，DeepMap了解为如何让车辆“使用”高精度地图。高精度地图将与轿车三大体系发作交互，别离是感知体系、决策体系和实时定位体系。前文说到的高精度地图的三大效果就是别离与这三大体系进行交互。
DeepMap是经过一套车载软件效劳渠道来完结上述交互，该渠道使用深度学习技能，与车上的传感器、与云端、与无人驾驶体系进行沟通，往后也许也会跟其他车辆进行沟通。
关于地图的云效劳环节。每辆由众包车辆搜集的数据将高达TB级，用于众包的车辆也将达到百万等级，首要要将这些难以处理的大数据变为可传输的小数据才干把本钱下降，一起云端将结合成千上万台计算机，做一些海量的复杂运算和剖析。比方结合许多轿车反应的状况对实在路面发作的改变进行剖析，断定改变是否实在发作，并在高精度地图上得以更新表现。
如此一来，DeepMap高精度地图生态构成闭环。
讲到这儿，罗维自傲地笑了一下，对我们说：
2016年4月我们公司树立，那时很多人还不信任我们的理念。但我们渐渐发现，越来越多的人在讲我们说过的话，从小的创业公司到车厂，甚至大的科技公司。
“那你们不忧虑嘛?”
面临记者的疑问，罗维坦言，他人能够重复我们说过的话。虽然它是正确的，但真实把这个理念消化吸收而且做出来不是一件简单的事。由于提出理念的时分其实是有一套成形的想法，知道每一个环节该如何建立。这些东西很难模仿。
采访跋涉到尾声，当泰伯网记者问到公司下一步比较紧迫的要做的工作是什么时，罗维笑着说，现在要做的事就两件：第一，公司现在有几十人，有一个工作场所可是老也装修欠好，我们期望能快点有个更好的工作环境。
第二件事，DeepMap有足够好的团队，足够好的产品原型，技能很好，执行力也很好，出产就是一个时间的问题，就是期望抓紧时间来做这件工作。
记者最终问罗维，你等待无人驾驶的来到吗?
她没有直接答复记者，而是对记者讲了个小故事。
前阵子有小孩子问她，“我什么时分才干开车呀?”
她答复道，“到了你们考驾照的年龄，你也许就没必要再学开车了。”