智能出行时代，百度地图用人工智能提升地图行业门槛

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　　但两年过去了，人工智能技术的爆发式发展，使得地图行业在数据采集、数据运用的多方面都迎来了巨大变化。而此时，技术基因、工程师基因浓重，在2013年就设立深度学习研究院的百度，在人工智能方面积累的价值也被迅速放大，并可以应用到各个领域。

　　在前不久的百度世界大会上，李彦宏也很自豪地表示百度大脑已走在国际前列。与此同时，曾计划“3年商用，5年量产”的百度无人车也被作为百度大脑放出的第一个大招。这一系列与地图数据密切相关的规划，也让百度地图在百度战略布局中的重要性陡然提升。

　　除此之外，各家地图产品都在积极地向公共服务领域渗透，与城市的交通部门和公共交通运营商合作，获取并分析公共交通数据，同时也可以为城市的公共交通运力的投放提供技术支持，助力缓解城市“交通病”。在这方面，百度地图率先与海口、成都等20多家交管部门建立了数据共享合作服务，而竞争对手高德也与广州等地的交通部门达成了合作。随着人工智能技术的进一步运用，百度在解决城市交通拥堵问题时给出解决方案的优化程度和时效性无疑会进一步增强。

　　作为行业领先者的百度并不希望与竞争对手们分食移动地图这块大蛋糕，选择了技术壁垒更高的人工智能作为百度地图的发力点，而人工智能也恰恰是前不久李彦宏在百度世界大会上一再提及百度要豪赌的方向。

　　地图作为连接线下商业的重要入口，也并不是没有可能在将Siri式的人工智能助手和地图相结合，成为一个真正基于个人当前现实场景的生活助手。据说，百度地图未来会引入AR导航、地图直播及“度秘”人工智能秘书化导航服务等创新形式，由此可见，在智能化时代，移动地图未来的想象力不止于此。

　　如今的百度地图已成为基于大数据的人工智能出行平台。

　　相比于主要竞争对手高德主打林志玲、郭德纲、TFboys等明星语音导航，百度则是在用过硬的技术竖立起了行业壁垒。

　　在很多人眼中，移动互联网和互联网之间并非脱胎换骨般的跨时代变革，这种变化更多的来自于智能手机可移动的便携性和因为某些传感器的增加而带来的功能变化，比如地理位置之于陌陌，摄像头之于直播，而被BAT们看作O2O高频入口的地图也同样是因为移动互联网的到来而成了必争之地。

　　Pokemon Go 的风靡已经让我们开始适应虚拟无限逼近真实世界，而在Pokemon Go 中，地图就是那个连接虚拟与真实世界的桥梁。

　　人类出行正迈入智能化时代，对移动地图数据的实时性和精确性的要求大大提高，智能化的地图服务也将为用户的出行体验带来翻天覆地的变化。

　　而在未来的无人驾驶时代，人工智能更是无人驾驶系统的重中之重，经过足够大数据量的学习后，机器可以更好地模拟人的驾驶行为和习惯，同时降低事故率。与此同时，高精地图是无人车的关键所在，百度地图团队运用人工智能技术，其高精地图能够实现厘米级地图精度和分钟级数据更新，成为无人车上路的有力后盾。在这一点上，国外的Google、Uber，国内的百度和多家创业公司早已开始努力将其应用在实践中。

　　而随着BAT的加入，行业壁垒也被迅速拉高，地图领域的竞争也迅速成为了巨头之间的角力，百度地图、阿里系的高德，以及腾讯系的搜狗和腾讯地图，四个产品，三足鼎立的局势也格外清晰。

　　对于人工智能来说，很多时候最大困境是缺少足够多的数据量让机器去学习，从而形成规则。像大名鼎鼎的 IBM Waston ，IBM公司为了提高其在医学影像方面的机器学习能力，不惜花超过30亿美元购入多家医学影像数据公司。

　　在活动体验日上，百度地图展示了包含采集通用路段的全景采集车、供狭窄路段采集的电动自行车、全景采集背包、供室内采集的点云背包，以及无人机这五大采集利器，在根据各类地形环境下有针对性地采集，仅用了半天时间就完成了在香格里拉的采集任务。

　　人工智能大潮来袭，在出行领域，人类正步入智能出行时代，车联网、无人驾驶的发展都要求地图向着更实时，更高精不断演进，并能够满足用户更加个性化的出行决策需求。由此来看，谁能更智能、高效地生产地图数据，谁能为用户提供更智能化的出行服务，谁就掌握了未来。

　　当然，这个数据量还在不断的增长，就在9月21日，百度地图在有着“人间秘境”之称的香格里拉专门举办了一次数据采集体验日活动，邀请媒体实地体验数据生产全流程，并对外展示了基于人工智能技术的五大外采设备组合式采集模式以及内业“多源融合”数据制作模式，以提升地图数据采集和处理的效率和准确率。

　　但对于地图领域来说，这似乎并不是问题，在过去的10年中，各家地图基础数据提供商已经采集了足够多的数据。以百度地图为例，百度地图的数据采集里程670万公里，相当于绕地球赤道167.5圈，此外还拥有7亿多张全景照片，累计提供了2亿公里的导航服务。

　　除了采集装备能实现高度的自动化，百度地图首创性地将人工智能、深度学习等技术融入到地图数据处理上，主要包含了三大工艺：图像深度学习自动筛选功能、全景图像自动识别技术、多源数据自动识别差分融合工艺。一方面，百度地图利用人工智能技术提高数据自动化生产能力，另一方面，还提升平台管理能力实现全自动化管理监控。这大大解放了人力成本，提升了效率。