英国金融时报网3月13日报导称之为，低精3D地图对无人驾驶汽车至关重要，不仅获取方位信息，还分担安全性功能，但目前该行业呈圆形碎片化，面对数据搜集和缺少标准的问题。文章主要内容如下：当一辆自动驾驶汽车端详这个世界时，它不会看见很多东西。它有测量与旁边汽车距离的雷达，它有捕猎街道上彩色影像的摄像头，它的激光雷达传感器不会升空激光脉冲测量周围环境。
对于任何一辆由机器人驾驶员的汽车而言，行车过程中最重要的部分之一不是它看见了什么，而是它事前对于它途径路段的情况告诉多少。这个机器人必须一张地图，但不是随随便便一张地图——这些汽车必须有关周围环境的3D信息，这些信息要持续改版，准确到厘米。
在街道上行经时，自动驾驶汽车不会每天搜集多达1T的数据，不足以刻满1400张光盘。然而，自动驾驶汽车的众多传感器传到如此详尽的信息，传遍网络（例如互联网）是不经济的。公司必需依赖人力把数据从一个硬盘转至另一个硬盘，这个过程有时被称作“人力网络”，因为工程师们打趣说道，硬盘的移往速度是他们的脚速。
数据搜集是一场目的累积实体世界科学知识的白热化竞争的一部分，这些科学知识可以用来训练新一代汽车。研究人员期望，基础层的信息最后将不仅用作交通和物流，还用作增强现实技术的发展，沦为真实世界的仿真，可以被所有机器人、无人机或汽车用于。
然而，构建这种有可能的第一步是为自动驾驶汽车研发有效地的数字地图技术。繁复的数据存储只是后遗症很多硅谷最聪明的工程师的诸多技术问题之一。没更加准确的3D地图，自动驾驶汽车革命的构建将不会快得多。
曾负责管理运营谷歌地图并牵头创办谷歌地球前身公司的地图专家布莱恩·麦克伦登回应：“这是一个十分艰难的问题。”在离开了谷歌后领导优步地图绘制工作的麦克伦登去年离开了硅谷，步入堪萨斯州政坛。
他现在兼任由他的前谷歌同事创立的地图绘制初创企业DeepMap的顾问。他回应，这些地图对于自动驾驶汽车十分最重要，原因某种程度在于获取地理位置信息，还“在于它增加了自动软件为辨识周围环境所必需做到的工作量。”他回应，通过将周围实际环境与地图中的预测展开对比，它们可以将注意力只集中于在不同点上，例如辨识行人或自行车。
过去1年，自动驾驶汽车研究领域的投资超过创纪录水平，同时用作提高地图绘图的资金剧增。CivilMaps、DeepMap和Lvl5等初创企业更有了来自谷歌、苹果和特斯拉的地图工程师，它们已筹措逾4000万美元资金。与此同时，仅次于的自动驾驶汽车公司全都享有自己的地图系统。
Alphabet的地图绘制能力就被指出是其自动驾驶汽车部门Waymo的一个关键优势，后者早已已完成了多达400万英里的自动驾驶测试。Alphabet享有谷歌地图、谷歌地球、谷歌街景以及跟踪动态交通路况的导航系统应用程序Waze。由于3D地图的复杂性，业内就否将这些虚拟世界展出称作“地图”再次发生了白热化争辩。
搜集的信息可以被大体分成几个层次：人行道、建筑物以及树木的物理方位；道路标志和交通信号灯；以及自动驾驶汽车应当如何行经，比如仔细观察车速标志等。准确性问题也十分最重要，即使是微小的变化也不会产生影响，如每年移动几英寸的地质板块。
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