百度地图，怎么样做为智能化位置服务平台

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源自 | 深几度（ID：DeepDigital）

撰稿｜吴俊宇 

编辑｜吴俊宇 

摘要：对行业而言，百度地图在当下的角色转变具备表率性道理。这是产业数字化浪潮下的一次成功转型。在过去移动生态下诞生的制品，在今天都值得深入挖掘其中的数据价值，这些价值能够延展至百姓经济、产业客户的实质诉求之中。

2020年是技术渗入生活和产业的一年。新冠疫情催化了企业对AI制品处理方法的诉求。“新基建”政策倡导加速了这一进程。许多移动时代制品在疫情下展现了平台化能力。这些能力对社会、产业起到了支撑功效。百度地图是其中的案例之一。它在新冠疫情中曾利用技术能力测算人口迁徙、复工复产数据，对政府、企业疫情关联决定起到了必定的影响。这些能力得以发掘后，百度地图进一步强化了在ToB、ToG市场的处理方法构建，作为了移动互联网到产业数字化的一款表率性制品。从工具制品战场的角逐，到生活服务赛道的博弈，再到服务行业数字化，能够实现这三个周期的进化其原由与许多原因相关。

百姓级用户基数，形成为了百姓信息分析的能力；

长时间地图数据采集，这为百度地图后续服务行业数字化累积了数据资产；

百度AI技术的长时间贮存，这是百度地图服务行业数字化的充分要求；

这个过程既有必然亦有偶然，其中经历了许多曲折与试错。三个原因相互影响最后形成为了百度地图在今天的角色定位——智能化位置服务平台。在海外，地图乃至被视为是“最具扩展性的数据设备”。原由在于，地图天然能与自动驾驶、智能汽车产业做结合，还能够服务更加多对位置服务有需要的企业。百度地图如今的生态规模亦在实现扩张。和2019年相比，其核心能力正在延展。轨迹服务、人口迁徙关联能力使其服务ToG客户的能力得以加强。百度地图日前在ToB行业与部分客户亦有合作，应用行业拓展到了房产、安防、金融、工业等行业。用百度集团首席信息官（CIO）李莹在百度地图生态大会上的话来讲，“做为AI技术典型落地场景的百度地图，实现了从百姓出行工具到新基建数字底座的重要跃迁。”做为智能化位置服务平台，百度地图的数据、AI服务还将帮忙ToB、ToG客户实现更加多场景的科学决策。数据的源自 数据是一种资产，这种资产需要累积和沉淀。做为“位置服务平台”，地理信息的精细、丰富极为关键，这需要多方数据源自。日前地图市场数据源自包括几块：用户数据累积、图商数据采买，以及最核心的自采数据。不管是百度地图、高德地图乃至是Google Map都在强调自家数据自采能力。原由在于，数据采集，尤其是数据自采对地图制品而言拥有基本战略价值。在现实世界中，街道等地理位置信息变化速度快，要保证覆盖广度、准确性以及更新速度，自采团队拥有较强优良。数据自采在很大程度上能够保准数据的内容统一，避免后期数据运用过程中显现融合困难。对百度和谷歌这般的企业而言，数据自采还有更长远的打算。由于实时路况、高精地图等智能、精细化功能的实现，乃至辅助自动驾驶，都需要持有强大的数据自采能力。例如，谷歌便会经过卫星图像、地质调查、市政地图、第三方调查等方式进行数据采集，保证地理信息准确性。还经过专业技术将区别数据源组合，以生成最精确的地图。除此之外，还雇佣了部分人力手动更正区别源自收集的信息。高德地图即使经过阿里集团多种方式智能采集数据后，依旧要经过专业采集的方式进行数据修正。早在2013年，百度地图出于市场竞争、将来预判的思虑，全资收购了一家具备甲级测绘资质的地图厂商。这次收购后，初步创立了数据自采团队。如今，则是搭建起了国内规模最大的采集团队，其AI化水平最高、搭载的AI技术最强最丰富，且独一持有全景数据。百度地图的数据自采在区别周期都展现了价值。早年地图工具追求精确性的周期，数据自采保证了百度地图的竞争优良。在当下，无论是政企客户、自动驾驶、智能汽车对数据的时效性、准确性乃至贮存能力都提出了更高的需求。除了自采数据之外，百度地图结合其发布的新一代数据生产技术，构建了全国高精度的基本骨架路网，并辅以轨迹大数据挖掘、用户上报分析能力，实时更新道路通行性信息。如今百度地图90%的数据生产环节实现了AI化，生产效率较传统生产工艺提高30倍以上，并已于今年全面投产第六代一体化采集车。在内业制作方面，则是持有高自动化、缜密且专业的制作流程，包含道路要素自动化识别、底图自动化差分、数据半自动化制作等多个环节，具备有效率、高时效的特点。无论是带来精确数据的自采团队，还是效率更高的AI化数据采集制作，这都让百度地图具备更为实时、动态的能力。地图制品在这些技术的支撑之下，才可真正转变为“智能化位置服务平台”。数据的挖掘 采集后的数据想要真正运用于ToB、ToG客户则是需要进行数据挖掘。数据挖掘的道理在于发掘其中存在的现象与规律，从而把规律与现实场景相结合，形成数据的实质价值。过去地图数据运用过程中最典型的问题是“数据海量，信息缺乏”，真正能够运用于实质产业价值的地理位置信息有限。采集到的数据，要作为真实可用的商场数据，还需要经过生产和加工的过程。其中触及几个关键技术，例如多源数据的自动差分融合、图像识别技术。以城市为例，其地图大数据一共分成为了三层。

底层是基本的地理情况，例如道路、湖泊、绿地等，这类数据是地图数据的骨架；

中层则是地图中的组织，地图数据之中叫作其为POI（Point Of Interest）；

最表层则是人的数据，人在地理位置中活动，时时刻刻出现变化；

这三层数据辅助时间、空间等维度的信息叠加分析能够挖掘出海量实质信息。例如，能够发掘某地理位置附近的人口流量和人群画像。这些信息能够帮忙ToB、ToG客户发掘现实场景中存在的许多规律。在地图数据的实质挖掘过程中，通常地图数据工程师常常承担了这些任务：

构建地理与用户画像体系，挖掘通用特征体系，从中发掘通常规律；

进行数据分析，构建设备学习模型，发掘商场价值，处理客户实质业务的问题。

事实上，日前百度地图基于AI能力实现的数据挖掘包括几个方面的现实落地。基于海量轨迹数据挖掘，利用设备学习，精细刻画现实世界的变化。帮忙客户进行人口挖掘、客群分析、出行科研、位置评定。供给人口挖掘、客群分析、出行科研、位置评定等人、地、物科研，为国家城市规划供给重要参考。从宏观到微观的人、地、物科研，已深入应用到城市规划、人口统计、政府、零售餐饮、宣传文旅、高校智库、公安应急等行业。当然，数据挖掘过程中，触及的行业越多，产业边界就越是需要持续拓展。区别行业需要贮存区别的数据，按照区别产业维度、应用场景建设区别的数据模型，数据模型还要按照现实业务状况进行持续调节。在实质运用过程中，交通、物流、汽车、文旅、规划等不同行业对数据的挖掘和运用需要都不同样，况且区别机构、区别公司对数据维度的需求亦会产生个体差异。因此呢，每一个运用场景常常都需要创立区别的算法模型和处理方法。这些处理方法还需要按照实践推移持续优化迭代。数据的运用 长时间数据积淀和数据挖掘，再加上研发者和百度自己云与AI能力的支撑，形成为了一整套处理方法。这些处理方法触及企业客户、政府客户以及自动驾驶等新型产业。百度地图的数据运用在行业中处在领先位置。日前这些制品处理方法已然落地商场地产、交通枢纽、智慧园区、智能物流等客户群体之中。其合作模式一般为合作伙伴运用开放平台供给的调度系统，经过API借口接入之后利用系统供给的技术和服务。从企业客户来看，日前百度地图在智能物流和车用数据行业的客户非常拥有表率性。在智能物流行业，百度地图日前拓展了中国建材、双汇、圆通、德邦等一系列客户。在双汇智能物流处理方法的建设中，百度地图为其供给了基本地图服务能力以及SaaS平台。覆盖运前调度、运中管理、运后分析等各个环节，帮忙客户实现增效降本。双汇则是能够在SaaS平台之上认识到智能物流系统的运转情况，物流安全性、靠谱性都得以提高。采用这一处理方法之后，其物流运输综合成本下降了5%，司机花费结算效率得到提高。这般已落地的智能物流处理方法将来能够在更加多行业之中得以推广。在今年疫情时期，百度地图在帮忙政府指点社会疫情防控、复工统一等方面起到了关键功效。疫情防控与复工统筹方面，经过迁徙大数据平台，就每日全国和各省市人口迁入迁出规模趋势、城内出行强度等供给即时、有效的数据。过往实现这些目的常常需要社区统计、工厂统计，然则在迁徙大数据挖掘的过程中，决策分部只需要利用某些数据关联性就能够展开计算。在当时，百度地图复工指数经过大中型城市初七后累积活跃工作人口数与2019年12月的基准活跃工作人口数相比，得出复工人数比例，计算复工状况。对决策分部来讲，这种大数据关联性的计算省时省力，况且能够经过小样本得到更精确的数据。在将来显现类似公共危险时，百度地图能够利用自己数据辅助政府分部科学决策，恰当配置公共资源。自动驾驶、智能汽车等当下技术迭代较快的新兴产业对地图数据有非常现实且迫切的需要。日前大部分自动驾驶企业都会采用两部分数据，一部分是高精度地图的静态信息，另一部分则是感知器对环境的动态感知。两部分数据融合之后，才会形成可用的数据。虽然日前自动驾驶汽车厂商都在经过运用传感器组合来实现汽车周边感知的无缝覆盖，但传感器依然挖掘不了测程外以及遮挡带来的数据盲区。要实现 L3 级别和更高的自动驾驶，必须要运用到高精度地图。百度地图所供给的高精度地图数据能够弥补这些数据盲区让车辆定位更为精细，即便在路况繁杂区域定位亦能够得出科学的决策分析，进行线路规划。事实上，这些地图数据亦在百度Apollo自动驾驶的平常测试之中得到了运用。在今年，特斯拉亦更换了百度地图作地图数据服务商。原由在于，其自动驾驶技术重点依靠摄像头以及毫米波雷达实时演算，并不依赖地图。百度地图的高精数据是其安全冗余必选项，而这些数据在自研导航系统升级和自动辅助驾驶方面的功效，一样对特斯拉有吸引力。行业的价值 对行业而言，百度地图在当下的角色转变具备表率性道理。这是产业数字化浪潮下的一次成功转型。在过去移动生态下诞生的制品，在今天都值得深入挖掘其中的数据价值，这些价值能够延展至百姓经济、产业客户的实质诉求之中。早年在ToC行业积淀了用户、数据。在近1-2年来利用AI与大数据的技术基本实现ToB、ToG的服务转型。这是日前产业数字化转型浪潮中一批企业正在通往的路径。ToB、ToG客户、研发者之间亦在逐步形成良性生态循环。随着ToB、ToG客户的连续拓展，将来更加多研发者会参与到百度地图开放平台的许多应用处理方法建设之中，这些方法会落地到各行业，为行业供给更丰富的处理方法。地图正在与云、AI等技术深度结合，让AI在用户、产业、公共层面得到了实质落地。百度地图如今智能化位置服务平台的角色与百度长时间在云与AI产业的技术积淀有密切关系。这些技术让百度地图自己数据能够经过平台搭建的方式，为客户供给云化处理方法。尤其是在当下上云的大趋势下，这些处理方法会吸引海量企业客户。将来百度地图平台化处理方法能力能够在ToB市场实现商场化，让百度地图从过去的成本中心逐步转为收益中心，乃至是作为吸引企业客户采买云与计算资源的重要入口。在AI新基建的政策倡导下，更加多行业客户将来会倾向于运用百度地图带来的许多处理方法，运用于平常降本增效中。这对产业经济的发展会起到重要功效。

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