下一個風口：地圖行業或將率先拿到人工智慧的入場券

人工智慧（Artificial Intelligence，英文縮寫為 人工智慧）成了21世紀最關鍵的技術。尤其是2016年，比以往任何時候都更加深入到商業層面和人們生活。也許是源於AlphaGo圍棋大勝李世石的那次引爆，也許是受資本狂熱的推動，彷彿一夜之間，人工智慧一躍成為下一波科技競爭的重心。但不幸的是，業內至今也未能找到人工智慧的突破口或者說鮮有利用人工智慧解決最貼近現實生活問題的產業。業內不禁在問：人工智慧的風口究竟在哪裡？

眾所周知，隨著世界一體化及互聯網的飛速發展，現代人的出行需求越來越多元，出行節奏也越來越快，傳統的地圖已經難以滿足現代社會的出行需求，人們迫切需要準確可靠、方便簡單、功能強大、覆蓋全球的出行工具，讓出行更簡單、經濟、舒適。對此，有業內分析認為，人工智慧的大爆發為解決現代人的出行痛點創造了條件。事實真的如此嗎？

大數據構架是智能化的基礎

提及地圖，業內首先想到的是，地圖數據的採集與處理尤為重要，甚至在某種程度上決定了地圖的可用性和用戶的體驗。這裡我們不妨以國內領先的百度地圖為例，看看百度地圖是如此進行數據採集的。

對於百度地圖而言，基於長期不遺餘力的積累，包括不斷升級採集裝備，投入相當的人力、物力自建數據中心，已經徹底顛覆了傳統的數據採集模式。具體到百度地圖的採集，其採集車所使用的核心採集設備主要包括GNSS+IMU、成像系統、Lidar點雲系統，目前採集團隊的所有採集車均可完成ADAS級別地圖數據採集。利用對採集技術的創新，百度地圖很早就實現了1人同時進行「駕車+採集」的工作模式，與傳統的2人工作模式相比，既節省了人力又提升了效率。

再看數據處理，對應外業「多棲組合」採集模式，百度地圖創造性提出了多組合數據處理模式。該模式利用圖像識別、深度學習等人工智慧技術打造出數據處理「三大刀鋒工藝」：圖像深度學習自動篩選功能，從採集的影像中快速自動識別道路特徵、提取輪廓並繪製形狀，補充車采盲區部分數據；全景圖像自動識別技術，機器精準識別目前人工可目視的道路圖形標牌、地面車標以及文字標牌；多源數據自動識別差分融合工藝，將外業實採的不同形式數據與合作數據等多源數據實現程序的自動識別差分、屬性自動融合，從而減少人工工作量。同時，數據質量控制、全流程多工序數據自動化流轉等方面的平台化創新，也大幅提高了數據生產作業的自動化比例，使整體生產效率達到業界先進水平。

數據駕馭能力決定智能化程度

據了解，目前百度地圖的外采團隊採集完成的數據中有超過80%的工作都能實現自動處理，人工處理在百度地圖的數據加工中只佔不到20%的比例，大大提高了工作效率，保證了數據更新的及時性。例如道路阻斷等類型的重要要素信息可實現分鐘級上線，新路段實現天級上線、重要城市數據達到周級更新。

不知業內在此看到了什麼？我們看到的正是依託於上述人工智慧等先進技術的運用，百度地圖讓地圖數據的採集和生產變得更加高效和準確。目前，百度地圖已實現底層數據完全自采，覆蓋全國所有城市，採集里程超過670萬公里，擁有4500萬個POI信息點，全景照片達7億多張，全景圖像的自動化識別提取準確率高達95%，如同人的眼睛一樣識別店鋪名稱、門牌號、停車場、營業時間等信息，從而讓百度地圖的數據無限逼近現實世界。

技術催生革新產品，用戶享受AI紅利進行時

前不久，在「人工智慧時代的出行暨百度地圖新版發布」媒體溝通會上，百度地圖發布了V9.8.0新版本。如果說上述是百度地圖在至關重要的數據採集和處理中大量運用了人工智慧技術，那麼百度首創的人工智慧圖像識別路況模型也被創新性地應用到百度地圖客戶端中，即通過基於交通影像的人工智慧圖像識別技術，可以識別道路上的車輛密度，讓用戶更好地感知「車多」擁堵的本質，大幅改善了傳統的基於軌跡計算識別模型的結果，使得路況識別準確度進一步提升，用戶可以更快速地了解到周邊的路況信息，體驗更好。此外，百度地圖客戶端目前已經具備了AR導航、智能路線決策（加入共享腳踏車、網約車的選項）以及跨城出行規劃+快速購票等功能，而且其中也集成了語音交互相關技術。

以百度地圖已經推出了基於AR技術的AR導航服務為例，用戶可使用AR進行步行導航，在飛機場、購物中心、醫院和其他大型建築內，用戶可站在上帝視角統觀全局，不用再暈頭轉向地找標誌物，找方向，直接在現實場景中就能清楚看到行進路線。再如語音智能交互。百度地圖還通過百度大腦的人工智慧明星產品--度秘，更準確的理解用戶需求，把更多的內容輸出給用戶，比如用戶只需用語音表達出訂酒店的需求，地圖就能快速根據喜好推薦酒店，推送3D圖，完成預定，並規劃最佳路線和提醒出發時間，做出個性化的「一條龍」出行決策。值得一提的是，百度地圖因為最先應用人工智慧而受益，依託人工智慧，百度地圖已經首創4K地圖、全景地圖、高精地圖，並以每三天上線一個新功能的速度快速迭代。

綜上所述，我們看到，最貼近現實生活的應用的地圖目前無論是從後台的數據的採集和處理，還是前端直接面向用戶的使用均已經融入了大量與人工智慧相關的技術，或者說人工智慧已經在地圖產業中找到了自己的用武之地，且已經落地生花，更為重要的是，人工智慧要在各行各業更好地應用，很多時候需要地圖，比如人工智慧要被用到的機器人、無人機，無人車，就需要地圖來引導機器的空間認知能力。再比如人工智慧被用到企業營銷中，就需要用戶的地圖空間數據。

可以說人工智慧與地圖密不可分或者說地圖是未來大量採用人工智慧產業的基礎。而從目前以百度地圖為代表的地圖產業對於人工智慧的應用看，地圖產業很可能率先拿到人工智慧的入場券，紅利的不斷釋放也將催生更大的技術革命，與其說拭目以待，不如認為這是必將發生的未來。