语义地图(Semantic Map)是自动驾驶系统中对环境进行结构化理解的核心数据表示形式，它不仅包含传统高精地图的几何信息，更通过语义标注将道路要素赋予机器可理解的类别属性。这种地图以分层方式组织信息，底层是厘米级精度的三维点云数据，中层是车道线、交通标志等结构化特征，顶层则融合了红绿灯语义、路口拓扑关系等高级语义信息，形成对环境的多维度认知框架。
在自动驾驶产品落地过程中，语义地图的价值在于实现感知与决策的解耦。通过预处理环境语义信息，车辆计算单元可大幅降低实时感知算力消耗，特别是在复杂城市场景中，语义地图提供的先验知识能显著提升路径规划的鲁棒性。当前主流方案如特斯拉的矢量地图和Waymo的语义网格，都体现了语义地图从学术研究向工程实践演进的关键趋势——即如何在保证语义丰富度的同时，实现轻量化部署和动态更新。