大數據是電子地圖的基礎，AI成為下一個技術風口

每到春運之時，人口的遷入和遷出就成了城市的主旋律。昨日，高德地圖發布了2017年春運大數據。其中，廣東省的5座城市在人口遷出比例排名中佔據前5位，而安徽省的4座城市名列人口遷入比例排名前10位，成為返鄉大省。

高德地圖能夠得到關於人口遷徙的大數據，是基於平時對用戶數據的收集與累積。其實不止是高德地圖，目前的電子地圖全都離不開大數據的支撐，可以說沒有大數據就沒有電子地圖。

電子地圖的原理是什麼？支撐電子地圖的大數據究竟是如何得來的？採取怎樣的方式才能收集到？這些問題都值得我們思索一番。

現在，人們在生活中越來越依賴電子地圖，對其所提供的服務及性能的要求也愈發嚴苛。好在科技處於不斷發展的過程中，不少電子地圖企業都在技術上有所進益，已經開始將基於大數據的人工智慧應用於電子地圖之上。

這將為用戶的生活帶來更加優質的體驗，同時也有利於收集到更深一層的大數據，推動電子地圖行業的進一步發展。

一、地圖大數據種類多樣，不同形式需不同收集方法

想要搞清地圖中的大數據來源，就需要對數據進行分類。而要明白數據分類，首先要理解地圖圖層的概念。

上圖為地圖圖層分佈

上圖是地圖圖層的分佈，第一層是人、第二層是建築、第三層是街道、最底層是實際空間。由此不難看出，電子地圖對實際空間的表達方式是通過不同圖層進行描述，然後將這些圖層疊加的過程。地圖的應用目標不同，疊加的圖層也有所區別，這樣才能針對不同目標展示我們所需的信息內容。

此外，還需要簡單了解一下矢量模型和柵格模型這兩種基礎的地圖模型概念。

矢量模型：通過多個XY/XYZ坐標將自然界的地物以點線面的方式進行表達。

柵格模型/瓦片模型：用方格對實物進行模擬。

目前我們所知的互聯網電子地圖及多數手機地圖APP都是基於柵格模型的地圖服務。它們由10~20層左右的不同解析度的圖片組成。根據用戶縮放的級數，選擇不同解析度的柵格拼成完整的地圖。平時網速慢的時候，我們會看到地圖在顯示過程中變成一個個方塊，就是由於這個原因。

在電子地圖的形成過程中，圖層相當重要。此處引入底圖概念，它是電子地圖中最基本的地物外形數據及相關的附加信息，如河流、道路、橋樑、交通路況等。

在此基礎上，我們才能夠疊加如衛星圖、POI等適應各種需要的圖層。通常情況下，電子地圖需要選取必要的矢量數據項，再通過地圖美工的繪製渲染得到整套不同解析度的柵格地圖。

隨著航拍、衛星拍攝及遙感技術的進步，加之對成本及收益的考慮，底圖數據的收集已基本不採用實地採集方法，而是通過官方地圖、實地外采及航空照片和衛星照片的製作加以收集。

在國內，此部分數據採集需國家認定資質，供應商主要是四維圖新和高德，而谷歌、蘋果等其他商家則向這兩家購買相關數據。

第二種是POI（Point of Interest，即信息點）數據。這部分屬於最簡單的矢量數據，也就是坐標點標註數據，包括飯店、酒店、加油站、ATM機等與生活密不可分的地點，是電子地圖上最常用的數據圖層。

這部分數據的內容比較龐雜，一般通過整合GPS攝像機、委託數據供應商、從互聯網或企業獲取等方法獲得。值得注意的是，POI數據的編輯更新比較簡單，也常被用於動態數據的標註，例如車輛定位標註等。

最後是其他圖層與數據。包括交通狀況圖、街景圖、三維圖、樓盤圖及室內圖等等，這部分的數據採集方式也是五花八門。例如交通擁堵數據來源於與交通部門有較深合作關係的數據供應商，三維數據依賴於激光掃描及手工建模等方式，街景則需依賴實地採集拍攝等。

由此可見電子地圖的數據圖層應用範圍之大與應用領域之廣，其採集方法及來源渠道也難以一言蔽之，大數據的重要性更是在電子地圖行業中體現的淋漓盡致。在大數據的獲取方面，市場中的電子地圖企業可謂各具特色。

二、企業獲取大數據各具特色，國內外電子地圖市場存差異

關於這一話題，可將市場中各大電子地圖企業的特點進行簡單列舉，由此形成對比：

谷歌地圖是互聯網地圖的領跑者，其地圖數據來自高德，衛星數據來自DigitalGlobe，街景數據則自主採集；

百度地圖是市場中較早重視LBS（Location Based Service，基於位置的服務）並投入較大的公司，其內容是最為豐富的。地圖數據來自四維圖新，藉助POI等數據的豐富性成為生活服務的重要入口之一；

高德是一個數據生產商，其傳統業務側重於汽車導航領域，近年借高德地圖布局移動互聯網。其優勢在於數據的精確性，除了衛星數據外，高德基本涵蓋了各類數據的生產能力；

搜搜地圖主要填補了國內街景的空白，數據主要來源於高德；

通過對比可知，市場中的電子地圖企業所需的大數據主要依賴於採集，並需要向有能力獲取大數據的機構購買。而國外由於政府的信息化水平和透明度較高，加之地物變化相對緩慢，每當有新變化出現政府會第一時間公布，數據生產商只需直接拿來用就可以了，無需過多的採集工作。

由此，行業內出現了「國外內勤為主，外勤為輔，國內以外勤為主，內勤為輔」的說法。因此從某種角度來看，的制度現狀可能在一定程度上阻礙了電子地圖行業的進一步發展。

不過，科技總是在進步，面對這種情況，電子地圖企業也在探索更多能夠應用於電子地圖的新技術。其中，基於大數據的人工智慧逐漸受到青睞。

三、技術不斷發展用戶需求提升，AI成下一個技術風口

目前，除了對地理位置的獲取及對路徑的規劃之外，微軟、谷歌、BAT以及其他地圖製造商已開始逐漸形成基於地理位置的信息和服務系統，並且能夠根據使用者的個性調整相關功能。

去年颱風「妮妲」入侵時，不少電子地圖廠商都迅速對最新受到暴風雨影響的地區的信息加以完善，這背後是AI（人工智慧）的深入運用。隨著人們對電子地圖的愈發依賴，已經不滿足於電子地圖僅僅呈現路線，而是希望它可以根據各種突髮狀況提供最新最便捷的解決方案。

如今，AI已成為備受矚目的熱門概念。AI機器人、智能搜索、AI識別、AI醫療…其應用範圍之廣令人驚訝，對於電子地圖行業而言，AI亦起到了重要作用。電子地圖企業也意識到這一點，紛紛深耕AI技術。

2016年7月，百度地圖向媒體開放了位於佛山市順德區的數據中心，詳細地展示了從外業採集到內業數據處理的全過程，並據此闡釋了AI及深度學習等技術在地圖數據生產領域的應用。

2016年8月，高德地圖發布了AI智能公交導航，主要為用戶提供智能出行解決方案。AI公交導航的基礎是高德地圖的公交大數據，以用戶行為統計作為機器的學習樣本。該導航採用了左右大腦雙層機器學習能力，左腦學習出行模型，右腦學慣用戶偏好，以便提供省時省力同時具備舒適性的出行解決方案。

在高德地圖AI智能公交導航發布的當月，搜狗地圖發布了語音修改功能，通過講話就能夠對輸入的文字做出修改。而在更早之前，搜狗宣布向清華大學捐贈1.8億元人民幣，用以成立「天工智能計算研究院」，就人工智慧領域的前沿技術進行研發，研發成果將會應用於搜狗地圖的下一代產品中。

現在，用戶在吃住行等各方面生活事宜上都愈發依賴於電子地圖。融入AI技術的電子地圖在方便大眾的同時，也為企業帶來商機。AI地圖能夠積累更深一層的海量大數據，這些大數據記錄著用戶的空間信息，商業價值極大，要更好地利用這些大數據，人工智慧技術是至關重要的。

如果說電子地圖產業中蘊藏著寶藏，那麼AI就相當於開掘寶藏的「利器」。它能為各方帶來利益，從而推動行業發展。

大數據的作用愈發重要，基於大數據的AI將成為電子地圖行業的下一個技術風口。它使得電子地圖不僅能夠為公眾提供更好的服務，同時也能夠對更大程度上推進電子地圖行業的發展起到重要作用。（本文首發鈦媒體）