本课题由武汉大学和武汉中海庭联合承担。

2023年2月1日，基金会秘书处组织协调武汉大学、武汉中海庭、以及上汽技术中心、上汽商用车技术中心、联合电子、友道智途、赛可智能、华域股份电子分公司共30名人员，采用腾讯视频会议方式，围绕《自动驾驶地图数据可信度评估体系研究》（2003）课题进行了阶段性（中期）研究成果技术汇报交流。

课题组全面解析了武汉中海庭高精地图制作过程中八个关键模块（测绘数据采集、内业生产、AI制图、内业质检产生GRB、众包感知数据采集、车端局部构图、云端全局构图产生HC、融合更新）各数据流特征及影响因素，对比分析了矩阵加权平均方法、标量加权平均方法、有偏估计方法、基于有偏估计方法的数据可信度评估体系不同特点，提出了静态可信度评估体系模型和动态自优化可信度评估体系模型的初步方案，拟定了各模块可信度初值和可信度传播流转模型中各参数的初值、权重初值选取方法和权重迭代调整的数学算法，以及绝对精度、相对精度、错误率（多做率/漏做率）、召回率/准确率等评价指标和计算方法，为行业（企业）高精地图制作过程中各模块的可信度控制、以及最终高精度地图产品的商业应用可信度评估，在理论上进行了有益的探索，并初步给出了工程化实现的算法。

课题达到中期预期目标。

数据生产过程