高精地图行业“诸侯混战”，初创公司出路在哪？
从四维图新在2001年之一家拿到测绘资质至今，国内有22家企业拿到了高精地图测绘资质。这些获得资质的企业里面，不只有传统图商，也有主机厂和科技公司，同时也诞生了一大批初创型企业，如Momenta、宽凳、晶众等，最新入局的还有华为、顺丰和京东物流等。这一赛道早已陷入各方混战，各个企业都有自己的技术和玩法。
在这一赛道里，有些巨头已经实现了量产和商业化落地，比如高德和四维图新安徽省合肥市中海庭测绘资质；有些积累了大量数据，形成了坚固的护城河。巨头们有人、有钱、有资源，不断抢占市场份额，留给初创公司的机会似乎不多了。那么在巨头环绕下，初创公司应该如何突围呢安徽省合肥市中海庭测绘资质？
传统图商、科技巨头各自占山为王
2011-2014年，互联网巨头开始进入电子导航地图市场。百度率先出招，于2011年4月推出百度地图手机版，2013年收购图商道道通；阿里在2014年4月收购高德；仅1个月后，腾讯以11.7亿入股四维图新，并在同年收购科菱航睿。
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在图商频繁被收购的2014年，伴随自动驾驶和车联网技术出现的高精地图开始萌发，科技公司、传统图商纷纷入局高精地图，不断提升相关产品和服务，扩大“朋友圈”。
高德是国内首家实现高精地图商业化的公司。2019年高德地图宣布以“成本价”向合作伙伴提供标准化高精地图，平均每辆车年费不超过100元。高德建立了自主采集的高精地图UGC体系及自动化数据生产模型，同时基于阿里生态的物流配送、车路协同、城市大脑等业务实现高精地图的数据更新。
图片来源安徽省合肥市中海庭测绘资质：高德地图
四维图新在2019年初与宝马中国签署自动驾驶地图及相关服务许可协议，将为宝马L3以上自动驾驶系统提供地图产品及服务，这是国内首个用于L3+自动驾驶系统的高精地图量产订单，也意味着四维图新高精地图已经开始走向量产。四维图新自主研发了专业采集车，已掌握数据采集、制图、众包更新以及快速迭代的自动驾驶地图完整解决方案。同时，四维图新还自主研发了FastMap生产平台，应用图像识别、数据挖掘等技术推进地图数据的采集和更新。
百度与数家车企签署高精地图的商业化定制项目，包括北汽、现代、长城、比亚迪等。目前，百度高精地图自动化程度已超90%，算法识别率达98%以上。百度的优势在于自主研发了一套完备的高精地图产品制作、生产、发布以及更新流程。基于Apollo开放平台，百度拥有高精度地图软硬件设备的自研及自主可控能力，在采集车辆和软件计算平台方面拥有完整的知识产权。
据腾讯官方表示，目前其已积累了超百万公里的道路测试数据，超500万的各类标注样本数据，已经完成了全国高速和快速路的高精地图数据生产。相比于阿里高德，腾讯自有完整的自动驾驶方案，这使得其高精地图可实时快速地在腾讯自动驾驶汽车及仿真系统上及时检测高精度的精准性及误差问题。
图片来源安徽省合肥市中海庭测绘资质：四维图新
初创公司如何破局？
2016年前后，国内外一批高精地图初创公司涌现。
相对于巨头公司，初创公司面临着成本、资源短缺的压力，商业化速度也较慢。想要获得突破，需要扬长避短，抓住巨头无法切入的市场机会。
首先，不同于在导航地图深耕多年的传统图商，因每辆地图采集车高达数百万，成本较高，所以初创公司多采用众包模式，或和整车厂、出行服务商合作，类似于UGC模式。
其次，通过差异化的产品路线，初创企业可建立自己的技术能力。比如在高精地图的采集 *** 上，为了节省成本，Wayz.ai、宽凳科技等采取了以人工智能技术为基础的纯视觉方案。相较于巨头公司的激光雷达方案，纯视觉方案以摄像头为采集工具，成本大大降低。
虽然摄像头在精度上不如激光雷达，但长期来看，利用众包的方案，与物流车队合作，视觉传感器可以通过多次拍摄积累数据，整体精度的提升将可能会超过激光雷达。
另一方面，纯视觉方案的更新频率要比激光雷达方案的高。目前巨头公司的地图更新频率是全国城市季度更新，部分城市月度更新。但是采用纯视觉方案的初创公司可以做到十分钟级别的实时更新，甚至在未来可以达到分钟级别的更新频率。
“地图采集的精度是一方面，更新速度才是决定胜负的关键因素。“一位高精地图创业者向盖世汽车表示。
虽然巨头们有钱有资源，但是在与车厂的合作上并不是一帆风顺的。通过了解不难发现，巨头们身后或多或少都有BAT的身影，比如高德背后有阿里巴巴，百度、腾讯有自己的高精地图团队，但是这会让车厂们心生顾虑。
在更新地图时，车身上的数据很重要，会帮助高精地图实现升级。但是在与BAT合作时，车厂们并不是很愿意将数据分享出去，因为安徽省合肥市中海庭测绘资质他们觉得“BAT是竞争对手。“
这也给了初创公司机会。车厂们往往实行两条腿走路，一方面与高精地图厂商合作，另一方面投资初创公司，掌握高精地图技术。例如上汽在在国内外分别投资了中海庭、晶众地图、Civil Maps、Deepmap等初创企业。
此外，无论是初创公司还是主机厂，都会面临商业化问题。传统图商做高精地图，其模式通常是与主机厂合作。但是初创公司中有一些本身就是自动驾驶方案公司，可以做到自产自销。
以四维图新为例，其主要客户是汽车厂商。也就是说只有在汽车被出售的时候，公司才能卖出产品。近两年国内汽车行业低迷，需求端下降严重，也影响着其收益。
虽然四维图新已经拿到了世界首份L3以上自动驾驶车辆的高精度地图订单，但该款车在2021年夏天才会上市，销量无法预估。智能技术时代与导航地图时代不同，涉及到生态系统安全，门槛更高，主机厂会更严苛。
但是在初创公司中，例如Momenta，不仅是地图技术的提供方，同时也是地图的使用者。通过将自产的高精地图应用于自研的L3及L4自动驾驶解决方案，对高精地图的信息精度重新定义；同时依据下游客户的需求进一步完善高精地图的精度和更新要求。
配合自动驾驶技术的发展，初创公司还可以在支持大量地图数据快速更新计算的深度学习和车规级计算芯片、设备、ECU上发展。同时提供实现多功能的软硬件一体化的解决方案。或许也是初创公司的重要发展方向。
盖世小结：
据盖世汽车研究院预测，在2020年—2025年，L3以上级别的自动驾驶车辆将会出现明显的增长，到2025年，自动驾驶车辆会达到367万台的数量。高精地图的需求量也会随着自动驾驶的发展而陡增，预计2025年国内高精地图将近达到80亿元，2026年将会出现快速增长，突破100亿元。而目前通过测绘资质的只有22家，这是一个巨大的市场，虽然巨头盘踞，但是也给初创公司留有空间，初创公司应该找到新的业务增长点，加强合作，形成各自优势，加速推进自身业务的商业化。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
不止百度高德，这家上汽控股的企业也在绘制高精地图
工厂改造而来的临时办公楼，地板的油漆早已脱落了皮，仅食堂大小的区域挤满了200多名员工，会议室更是抢手地，就连总经理办公室前面的空地也被作为会议室更大化利用......
传统导航地图是给人看的地图，是配合人的感知器官和理解能力而设计的。而自动驾驶需要的高精地图，是配合传感器和控制决策算法而设计的，包含了大量驾驶辅助信息的三维地图，如车道边线位置、信号灯的颜色、车辆转弯的角度等。武汉中海庭数据技术有限公司，两年前还只是一家传统的测绘图商。
被上汽控股后，有了更多底气
2017年, 上汽控股中海庭。“之前我们的项目多而杂，一直处于低水平重复适配的状态，但为了生存又不得不做。”作为中海庭的“老员工”，中海庭总经理助理、数据开发工程部总监李东（化名）用“煎熬”来形容那段时间。
转变发生在上汽控股之后，并深刻地影响着每一位员工。从事AI开发工作的熊博士告诉记者，原本自己开发工作更多地像是在练手，不知道究竟要做什么，如今上汽明确聚焦自动驾驶高精地图产业化应用，目标开始清晰起来。突然发现自己从事的工作是有意义的。
这样的转变更是吸引了不少新员工，杨博士便是其中之一。原本在另一家图商工作的他，两年前毅然选择来到中海庭，负责高精度地图的自动驾驶应用和客户对接工作。“我看重的是中海庭被上汽控股，可以做量产的事情。”他说。
AI和众包，赋能产业化加速
聚焦产业化，首先要解决效率和成本问题。经过一段时间的摸索，中海庭逐步建立了用AI和众包来赋能的做法。
在二维地图时代，一家行业内有规模的图商员工人数甚至要超过3000人，其中，很大一部人力都是耗在地图制作上。在中海庭，工程师现场给记者演示了传统人工制图的过程，几乎都是通过人工控制鼠标去绘制每一段车道线，效率低下不说，精度还得不到有效保证。而中海庭现在基本已经实现了AI自动识别、绘制和人工后期质检的流程，来快速完成包括地面箭头采集、车道标线采集、道路杆件采集、路口模式化标注和路口拓扑关系编辑的工作。仅这一项，就节约了极其可观的人力成本，让其快速产业化成为可能。
“我们新一代的AI技术也正在测试中，通过将采集到的高精度点云数据投影成图像数据，经过AI的深度学习之后，未来就可以基本实现全自动识别采集数据并生成高精度地图，整个过程已经基本不再需要人工干预，这个生产模式测试通过后，还能在现在的基础上提升2-3倍的效率。”负责AI研发的熊博士侃侃而谈。
交付为王，改变的是思维方式
走进总经理的办公室，一张硕大的任务表占据了整个墙面，上面密密麻麻地记录了2000多个任务进程，这是大工业生产体系中典型的工作 *** 之一。 中海庭转型的背后，则是大工业生产体系和软件生产体系不断碰撞与结合 。
体系的变化意味着工作思路和 *** 的碰撞。“最痛苦的便是改掉身上固有的不足。” 李东（化名）坦言，“起初我们一些员工没有完成目标，总是有这个原因和那个原因，但他们并不理解，作为负责人，必须要想方设法克服困难完成既定目标。就像总经理一直要求我们的，交付为王。”
对此，罗军（化名）也颇为感慨，“有次，我们有个项目需要做数据的整车集成测试，但我们没有这样的能力，项目就止步不前了。我们工程师以前都是觉得算法做成了、技术突破了就完事了，但并不考虑如何落地。”他说，“而大工业体系的流程是，面对着产品落地的目标，去细化每一项工作内容，明确自身缺乏哪些能力，需要补哪些资源，而不是有多少资源做多少事。现在，我们开始仿造客户环境，自己来做集成测试，保证交付物超过用户的期望。”
“每一种产品和应用，我们都要构建真实仿真环境进行测试，客户那边要求99.9%的准确率，我们内部的要求更高。我们不再只是卖数据和授权。”高精度地图感知部门负责人杨博士说。“高精地图是一个全新的行业，中海庭要自己定义需求，然后去引导OEM接受，否则就永远比行业慢半拍。”
“我们过去做的是传统图商，10几年前的License（许可证）到现在还在挣钱呢。” 罗军（化名）笑着说，“但未来中海庭肯定不会靠着卖License赚钱，我们的未来更精彩。”
深度 | 对华为说“不”，上汽底气在哪？
“一家公司为我们提供整体的解决方案安徽省合肥市中海庭测绘资质，如此一来，它就成了灵魂，而上汽就成了躯体。对于这样的结果，上汽是不能接受的，要把灵魂掌握在自己手中。”
上汽集团董事长陈虹上面这句，关于“上汽是否会和华为合作自动驾驶”的回答最近火了。但随着话题的发酵，讨论中也出现了诸多不理性的声音，有的将华为与上汽对立起来，也有的质疑上汽的研发能力，甚至还有些上升到了民族情绪。
上汽集团总工程师祖似杰在接受Dante Tech采访时解释，“上汽一直坚持开放创新及自主创新，也是之一家与华为合作5G车量产的整车厂，上汽在传统车的核心电子架构与智能车电子与软件架构上必须自主掌控，并投入大量资源自主研发。博世的执行机构（不含电子架构）解决方案与华为的整体解决方案（含电子及软件架构）是有本质区别的。如果整车企业在智能车时代不能建立此核心能力，则其产品智能升级就不自主(传统车无需升级），变为了代工厂。”
可以看出，上汽集团仅仅是拒绝含电子及软件架构的自动驾驶整体解决方案，在与华为等 科技 公司的合作上，态度依然是很开放的。那含电子及软件架构的自动驾驶解决方案是什么？为何会让上汽无法接受呢？
整包方案的硬件选型及数据 *** 问题
现阶段很多车型装载了100个以上的ECU，运行着上亿行的代码，而随着车上的ECU和软件代码越来越多，高效可拓展的底层操作系统，电子架构和软件架构变得愈发重要。
电子电气架构决定着车辆的整车布置，ECU的选型，甚至是转向、制动等核心模块的选型，而这些ECU和关键执行模块的成本，要占到了整车成本的40%以上。华为HI智能 汽车 解决方案核心便是提供一个取代传统EE架构的计算与通讯CC架构。
选择了打包的整体解决方案，意味着整个电子架构得向CC架构切换，对主机厂而言，不光是在自动驾驶相关的芯片和传感器上，失去硬件选型的话语权，连底盘、转向、制动等 汽车 的核心零部件选型上，也得为了配合整包方案而失去话语权。
一位某一线零部件厂商工程师向Dante Tech透露，华为与某车企的车型项目上，转向系统的选型都是与华为的工程师对接的，连项目组的微信群名称都是“X华为”。整个执行机构都得服务于自动驾驶整包方案，接受整包方案便要让渡核心零部件选型能力，从而失去对整车成本控制的能力。
硬件如此，软件亦是如此。虽然众多车企，对每个ECU中内置的软件了解有限，只是把这些ECU作为实现特定功能的“黑匣子”去使用，但对于软件架构或操作系统，车企们无疑都想握在自己手中。车企作为软硬件集成和整合者，软件架构就如同一根指挥棒，通过制定标准来管理协调不同厂家提供的ECU和代码。
在整包方案下，车企也将丢失软件标准的话语权，这使得车企无法向自己的用户，做软件迭代升级规划的承诺。蔚来、小鹏可以清晰地告知自己的用户，系统将维持怎样的频次OTA升级，智能驾驶将在什么时间点上推出什么功能，但对于选择整包方案的车企，在OTA上并不能掌控节奏。
对于自动驾驶整包方案而言，还多了一层数据 *** 的问题。华为ADS总裁苏箐在媒体沟通会上曾清晰表示，“ 汽车 摄像头、激光雷达采集到的信息，只能算是素材，只有经过算法处理过的素材才能算作数据，华为对这些算法拥有知识产权，数据就自然也是华为的”。
如果车企失去软件架构这根指挥棒，也不对自动驾驶的长远发展做规划，那智能 汽车 产生的数据将无法挖掘其价值。这意味着车企必须和整包供应商充分信任，建立长久的绑定关系，让渡数据的 *** 换取智能驾驶系统的进步。
选择整包方案就如同接受了一个更大的黑匣子，对车辆智能硬件、执行机构硬件失去选型的能力，对车辆的整车成本控制失去掌控，对自动驾驶系统的迭代节奏失去掌控，用数据换技术应用，某种程度上来说，这确实就沦为了代工厂。
上汽拒绝的底气
拒绝整包方案是需要底气的，对上汽而言，必须得拥有自研电子电气架构，自研软件架构，硬件选型，测试验证，自建私有云服务等诸多能力，才拥有这样的底气。
对主机厂而言，只能拿用户可以体验到的产品来说话。而往往一款产品承载的技术，从立项到上市要经历3到5年的时间，而且受制于法规和安全性可靠性问题，很多前瞻的技术需要更长的时间才能和消费者见面，这就导致其在研发上做的努力，很容易被人忽略。
上汽集团这几年在智能 汽车 研发上的布局，主要依靠投资和自建团队两条腿走路。在投资上，上汽布局了国内领先的 汽车 边缘计算芯片厂家地平线和黑芝麻，目前是地平线的更大机构股东，而地平线最新的征程5芯片，算力接近100TOPS ,满足高等级智能驾驶的算力需求。黑芝麻发布的华山2号A1000系列，单芯片算力也达70TOPS，支持L2+/L3级智能驾驶系统。
此外上汽还投资了自动驾驶 科技 公司Momenta，后者拥有计算机视觉算法技术积累，与智己 汽车 合作的L7 IM AD系统，不久前发布了在上海城区+高架全程无接管的视频，表现相当惊艳。此外，上汽还有旗下控股公司中海庭，拥有甲级地图测绘资质，以及高精地图，众包视觉高精地图的制作能力。
此外上汽自建研发能力的动作也比较频繁，上汽先后成立了智能驾驶中心、零束软件分公司、软件中心、人工智能实验室等，致力于软件和算法的研发。其中零束软件分公司负责自研中央集中式的电子电气架构，和软硬件高度解耦灵活升级的SOA软件架构。
上汽总工程师祖似杰在2021中国 汽车 重庆论坛上表示，“上汽零束开发面向服务架构的SOA软件平台，要打造 汽车 行业的安卓系统。目前已有1900多项上线开发可供调用，能为不同开发者提供专属开发环境和工具，通过SOA平台，使用户、供应商、OEM可以在一个平台上共同来打造我们的下一代 汽车 。”
上汽通过自建团队开发全新一代电子电气架构，以及软件SOA架构，旗下的智己和R 汽车 将应用这两个全新的架构。而通过这两个架构，上汽可以有效协调软硬件供应商的产品，将成本控制住在自己手中。如果选择华为的整包方案，则意味着上汽要否定自研的电子电气架构及软件架构，这显然是不划算的。
此外，还有声音拿合资的事情质疑上汽，这类盲目的攻击完全忽视了中国 汽车 行业过去30年所做的努力。30年前我们的 汽车 工业一穷二白，合资是那个年代的更优选择，但在合资企业中，中方和外方对技术学习的博弈一刻都没有停止过。上汽与GM合资的泛亚 汽车 ，通过雪佛兰赛欧、别克GL8等项目，改变了合资研发中心只能做标定和意见收集反馈的状态，也为中国 汽车 工业培养了一大批人才，被称为中国 汽车 的黄埔军校，这些奋斗史都是不可诋毁的。
Huawei Inside模式改变了Tier 1和OEM关系
“把数字世界带入每一辆车”，华为进入 汽车 行业本身就是带着赋能和改造 汽车 行业的目的而来，因此华为自动驾驶全栈解决方案给人的印象，必然是强势的，但这也是迎合需求而已。对部分主机厂而言，使用华为的整包方案，确实能为市场带来更好的产品。
实际上华为HI自动驾驶解决方案，本质上和车企牵头的自动驾驶生态圈没有太大区别。搭载HI的 汽车 ，实现了不同品牌不同车型在硬件选型上的统一，能够通过规模效应降低硬件采购成本。搭载HI的车型收集到的数据可以共享共通，也能够帮助自动驾驶系统更快速的迭代升级，这些是单一车企单一车型所无法实现的。
华为在智能 汽车 硬件上的布局非常全面，在自动驾驶上拥有高精地图制作采集、MDC计算芯片、域控制器、激光雷达、4D毫米波雷达。在智能座舱上，华为拥有5G T-Box,车载智慧屏、AR-HUD。在电动领域，华为拥有超融合电机、车载充电器、充电桩等产品。如此庞大的产品矩阵，也能为加入生态圈的企业，一定程度上降低智能 汽车 增量元器件的使用成本。
这种 Inside 的模式此前存在于手机和电脑领域，电脑中的inter inside和手机里的“Qualcomm inside",两家厂商在各自领域都有着几乎垄断的市场占比，通过Inside的模式能够降低下游厂商的推广成本。 汽车 作为更为复杂的设备，加之自动驾驶系统的涉及交通安全，Huawei Inside的路要困难很多，同时也在所难免对OEM有更深的渗透。
Inside战略让华为必须走到台前，成为生态圈的中心，这也无可避免遮挡住背后OEM的光芒。此前的 汽车 行业中，即便强大如博世和大陆的Tier 1，也不会走在台前，去抢主机厂的风头，而且即便是提供整包方案，例如大陆向大众MEB提供的ICAS1车身控制和电子通讯系统，也是按照主机厂的需求来定制。
综合来看，Inside方案是难度非常大的一次尝试，它需要技术足够的领先且无可替代，而且能够有更多的企业加入，推动规模效应帮助合作伙伴发挥成本优势。正如博世中国总裁陈玉东接受Dante Tech 采访时表示，“面对终端客户，供应商永远不能站在主机厂的前面，抢主机厂的风头，除非你干的东西，别人不能干，否则就不行。华为试图创造一种新路，但很可能没有能力垄断这个市场和技术。”
例如选择华为Inside的北汽极狐，还在与百度Apollo展开合作，长安也同样选择华为Inside+自研两条腿走路，广汽埃安在华为之外，也选择和滴滴接洽。如果华为的解决方案不是领先且唯一的，Inside的路线就注定更为艰难。
EV+AI+IoT时代，躺平也是一种积极的选择
自动驾驶、电动化、万物互联， 汽车 行业正在面临的巨变，并不是每一家车企都能轻松应对的。庞大的软件算法开发需求和软件管理需求，给主机厂带来的挑战非常大，自研和接受 科技 公司的整包方案都是一种积极的尝试，是技术路线的选择，本身并没有对错之分，无需上纲上线。
自研本身成本非常高，对部分车企而言几乎不存在可行性。首先得是研发的投入，华为每年在智能 汽车 领域的研发投入是10亿美元，这种规模的资金投入，对于上汽、长城、吉利等盈利状况不错的车企而言压力并不大，但对于销量不高盈利状况不好的车企而言，如此高的研发投入，风险是很难承担的。
其次是人才，对整个行业而言，自动驾驶人才需求都是难以满足的，而在这轮人才争夺大战中，主机厂并没有很强的竞争力，如果是排名靠后的主机厂，就更是身处选择优先级的末端了。一位从某央企车企跳槽到自动驾驶 科技 公司的软件工程师告诉Dante Tech，其之前所在的车企并没有好的研发氛围，到自动驾驶创业公司后，学习和成本速度会更快，工作的成就感也更高。
这种现象我们从一家智能驾驶解决方案供应商的HR处也获得了印证，优秀的软件算法工程师是非常难招的，但是安徽省合肥市中海庭测绘资质他们显然比车企更有吸引力，很多软件工程师都是在车企做了一段时间后，认为不利于个人职业发展而跳槽到 科技 公司，毕竟氛围会好很多。
组建软件研发团队对车企而言难度也是非常大的，即便花费大价钱从其他公司挖了高管和团队，也面临组织结构难以适配的问题。目前最常见的做法，是成立单独的软件公司，薪酬体系完全独立，业务协作上也类似于供应商与车企的相处模式。国外的车企，如GM和福特，更偏向于直接收购一家软件公司，国内目前只有上汽通过投资建立与Momenta的深度合作关系。
自动驾驶智能网联以及电动化，都对应着无数的软件研发需求，但是很显然，国内能做这些工作，特别是能做视觉算法研发的人才是很稀缺的。这意味着，不是所有车企都能选择自研，而所谓的全栈自研，更只能当做噱头听听就好了。
相比之下，接受华为、百度的“躺平方案”，能够最快速补齐自身的短板，也是成本上能够量力而行的一种选择。对消费者而言，能够用更低的成本体验到好的产品就行，至于是不是自研，并不重要。耳机充上电就行，就别管电是风电还是火电了。
选择自研的上汽，还是提供全栈解决方案的华为 Inside，以及接受躺平方案的极狐，都是在用适合自己的方式向市场推出先进的智能 汽车 ，都是 汽车 行业的奋斗者，并不存在优劣与对立。
武汉中海庭数据技术有限公司怎么样？
简介：武汉中海庭数据技术有限公司安徽省合肥市中海庭测绘资质，是上海汽车集团股份有限公司旗下控股子公司。定位中国一流、世界领先的高精度地图全产业链服务供应商。立足于空间地理信息大数据产业和汽车工业的创新融合安徽省合肥市中海庭测绘资质，面向未来新能源（智能网联）汽车和智慧城市，汇聚人工智能核心技术和人才，打造高精度地图的大数据产业，建设面向个人、车企、行业用户及 *** 部门的高精度地图、定位及数据挖掘、动态更新等云服务。
法定代表人：祖似杰
成立时间：2016-09-21
注册资本：5291.00531万人民币
工商注册号：420100000685634
企业类型：其他有限责任公司
公司地址：武汉市硚口区古田一路28号新工厂产业园7号A楼
