自动驾驶需海量数据绘制精准地图。王雪坤想入局，首先要解决数据来源。
无法烧钱购买测绘车，他只得谋求新出路。几经思索后，他和王东明决定与行车记录仪、GPS跟踪器等智能硬件厂商合作。团队整理分析数据，提高其销售业绩，供应商提供海量数据。
至今，平台已收集300万辆车主数据。通过人、车、路、交通设施等数据维度的分析，极奥科技已完成上海、北京、广州、深圳四个城市的高精度地图绘制。地图涵盖车道曲率、坡度、车道级拓扑模型等信息（数据不足，尚无坡度信息），与百度地图标注度约99%。 目前，极奥科技尝试通过视频识别算法丰富地图元素，如车道数量、交通标志牌、道路突发事件等。
注: 王雪坤承诺文中数据无误，为其真实性负责，铅笔道已备份录音速记，为内容客观性背书。
2014年9月，王雪坤的父亲去世。他开始重新审视自己。
彼时，王雪坤已在四维图新呆了4年，在很多人眼中，他的工作无疑是铁饭碗。“就这么在国企呆下去？”他反复问自己。
答案是否定的。他知道自己想在无人驾驶领域圈一块地，为此，他从四维图新离职，开始谋求机会。
2015年3月，他见到了王东明。王东明一直负责汽车后市场，手握深圳车载智能硬件的供应商们。他表示行车记录仪可以产生很多数据，但不知道有没有用。
王雪坤用行车记录仪导出的数据关联出一个地图，地图可以分析车主驾驶行为，比如车主经常出现的位置。“我们不妨自己做地图。”
这和王雪坤心中的想法不谋而合，二人随即联手创业。
但关于数据的来源，他们一直没找到方向。团队缺乏资金，无法效仿高德等巨头企业购买测绘车；二人又都没有管理过渠道，不能自己生产智能硬件。只能从供应商处赊车载智能硬件，但二人又不知拿什么还钱。
前路似乎被堵死，转机发生在2015年年底。在车云网比赛现场，王雪坤分享了自己的大数据地图。某咨询公司汽车研究院负责人看到后，感叹到：“你可以用这些数据给汽车后市场做咨询报告嘛！”
一语惊醒梦中人。二人觉得与行车记录仪、GPS定位系统等车载智能硬件厂商合作，一来不愁数据，二来通过数据处理为供应商提供咨询报告，可缓解资金压力。
去年2月，二人前往深圳与供应商谈合作。选择深圳是因为王东明手握深圳车载智能硬件的供应商资源。
由于是王东明的老根据地，一个月时间，团队签下了70多家车载智能硬件供应商。销售能力是团队筛选供应商的主要标准，“看他一年能不能卖掉十几万台可上网设备”。
去年4月，上海中环路况有变，百度耗时两个月完成了此处地图的更新。彼时，团队已积累50万个车主数据，他们想着不如趁机开始研究地图算法模型。
一周后，团队用2000条车次轨迹完成道路情况，5000条车次轨迹完成路网拓扑连接。经验证，团队自己跑出的上海中环路地图与百度地图吻合度约99%。
◆ 与百度地图吻合率99%
但此时的地图尚不具备车道信息，如曲率、航向等。王雪坤想通过轨迹分析出相关参数。想法一出，便被自己在四维图新的师傅否定，“纯轨迹分析肯定不行”。
但王雪坤没有放弃。他组建5人小组，每人配备两台电脑，专攻车道模型。“有一点儿思路便开始写程序验证想法。”
他们选择的试验点是上海共和新路广中西路路口。原因有二，一路况信息复杂，可以上高架；二路口就在公司楼下，万一数据不够，可以自己开车去跑。
生病住院一个半月后，雪坤重新回来战斗。团队奋战的结果让他颇为欣慰。“他们用纯轨迹的方法模拟出上海20个路口的车道模型。”
随后，团队利用现有的15万上海车主数据，通过轨迹分析在23小时内完成上海市区高精度地图的绘制。
由于尚未融资，他们选择与汽车生活类App、云端服务商及其他数据企业进行业务合作，通过数据服务的方式帮他们实现数据挖掘和变现。截至去年年底，团队已实现盈亏平衡。
◆ 极奥科技已完成北上广深四个城市的地图。
但轨迹分析给出的地图始终是骨架，仍需路况信息为其填充血肉。为此，团队打算通过视频识别算法分析出车道数量、车道线、交通标志牌等信息。同时，团队还会特别关注极端气候条件下的数据情况，在王雪坤看来去年北京雾霾天的数据是十分珍贵的。
目前，极奥科技已收集300万位车主的出行数据。通过以地理位置为核心，对人、车、路、交通设施、自然环境等维度进行分析，团队绘制完成北京、上海、广州、深圳四个城市的高精度地图。地图涵盖车道曲率、坡度、车道级拓扑模型等信息（数据不足，尚无坡度信息）。此外，对于新增路况，团队可当天更新地图。下一步，他们打算完成60个地级市高精度地图的绘制。
而今，已有50万辆搭载极奥视觉识别算法的车辆上路，且极奥科技与德国某车企就无人驾驶开展定向合作。下半年，搭载极奥算法的汽车将在上海中心城区展开100平方公里的无人驾驶训练。