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地图产业进入关键战争:新一代人工智能地图正在占据高地

2019-02-12 09:52
来源: 亿欧网

近几年间,春节的意义正在发生一些微妙的变化。除去人员的流动之外,从一二线城市到四五线城市乃至乡镇间发生的信息交换也越来越频繁。尤其是那些从一二线城市诞生的科技,如何在全国范围内被应用和理解,就成了一件非常有趣的事。

例如最近春运返程高峰将至,就又到了考验地图产品的时候,尤其当地图产品陆续应用上人工智能技术时,彼此之间的差距又被进一步拉大了。

一方面来说,地图产品本身存有巨大的升级空间。地图中源源不断产生的出行数据请求,考验着产品的动态数据规划;以往通过手指点击的交互方式,本身和出行场景也存有矛盾;加上人们对地图精度的要求不断提高,对于庞大数据的收集和处理能力很大程度上决定了用户体验。

而另一方面,地图产品的技术升级往往也是无感式的。互联网地图从2005年左右诞生至今,用户早已习惯了导航、寻路这类相对简洁功能。这也使得很多时候用户并不能在地图产品本身上感知到非常明显的变化,但无形中地图产品为其规划了更高效的路线。

今天我们就以市面上几款主流地图产品在过去一年的发展为例,谈谈这种“无声进化”究竟是如何发生的,在春节期间,又有哪些产品正在借此机会大范围输出技术能力。

谷歌地图:用AI打开上帝视角

提起地图产品的技术升级,不得不说的一定是谷歌地图。

谷歌地图凭借发力较早,累积下了极高的数据优势。或许因为是此前AI技术一直由DeepMind主导,产品层面的落地进度缓慢。在谷歌推行AI First政策,全力集中在AI技术上时,谷歌地图似乎并没有得到同步。只是配合此前李飞飞带领的谷歌街景项目,增加了一项拍照识别街景的功能。

等到今年,或许是因为谷歌大脑的上位让AI研发更加接地气了,谷歌地图才出现了一些显著的变化。

在技术升级方面,谷歌地图今年可以算是打开了“上帝视角”。“通勤”功能对于固定路线动态数据的感知,结合公交系统信息的实时计算和预测,可以实现在出门前提供很精准的所需时间、交通事故、堵车情况以及及时通报突发情况。而在“混合模式”中,可以在一条线路中规划出步行、骑行、公交、飞机、火车等等多种元素,同时会实时计算出飞机、火车以及公交的当前位置和到达时间,作为依据调整步行/骑行/驾车所需的时长。对于用户来说,几乎是一打开App就能获知一切出行方式和所需信息,如同打开了上帝的全视之眼。

总的来说,谷歌地图利用起来的技术无非是对海量出行数据的计算和整合。但因为自身巨大的先发优势,能用1%的算法利用起99%的数据价值。

当然了,在中国本土缺席仍然是谷歌地图的致命BUG,所以在春节这种地图产品密集竞争的时间点,我们也很难看到谷歌地图的身影。

百度地图:新一代人工智能地图的诞生

说过谷歌,当然也不得不提百度。此前我们曾经写过不少文章对比谷歌和百度在AI政策上的异同,而这种差异在地图产品上表现的也非常明显。

用一句话总结就是,相比谷歌百度地图利用了更多百度底层AI技术。

例如地图语音助手功能,就很好地利用了百度的NLP技术,实现了对于长语音的理解。而在智能探路场景下的智行、行程助手、未来出行等等功能,则是利用了深度学习能力对于交通大数据、用户习惯等等数据进行学习。而在室内定位和地图数据采集上,百度地图采用的“高精打底”,相信也是利用上了一部分用于自动驾驶的高精地图技术累积。

这一点在百度今年推出的《2019年春运出行预测报告》中有着很好的体现,《报告》基于百度定位大数据、高速公路大数据、人口大数据、交通行业浮动车等去隐私化交通出行源数据,通过多维度交通关键指标算法,利用大数据挖掘技术,已经实现了对于“启程返程高峰”“收费站车流量排名”“热门景点排名”等等数据指标的预测,除了为用户提供便利外,也具有不少的理论参考价值。

百度地图发布2019春运护航计划中,联合权威气象机构、多地交警部门、广播电台共同发布的路面气象导航功能,更是将颗粒度缩小至高速路段的异常气象信息的提醒,对于出行安全、躲避拥堵和路况预测都有关键性的作用。

从春节这个关键的节点上,可以看出丰富的数据来源和强大的AI技术能力,已经让百度地图在功能性上向前迈了一大步。

从数据上来看,这种功能性的提升已经被广泛感知——截至2月4日除夕夜,百度地图智能语音用户量已经超过了2亿人;有超过20万用户利用智能语音上传路况播报;小度助手每天为超过1200万人提供出行指导……就连原本谷歌地图更强势的海外市场,今年也有35%的中国人在出境游时使用百度地图。

对于百度底层AI的应用也不仅限于百度地图的“本体”上,一些面向智能城市、智能景区的合作上,同样也借助地图这一窗口向外输送了百度AI的能力。比如在和成都交警的合作中,协助治理拥堵主要应用的就是数据差分、行为预测等等技术和算法。数据显示,百度地图智能导游产品截止目前已经为累积1.8亿人提供景区一站式服务,包括最佳拍照点、路线导览、语音讲解等等,与合作伙伴间的赋能空间也可见一斑。

也正因涉及的底层技术足够多,百度地图得到的技术升级更为全面。从交互到核心的导航功能,再到和景区、充电桩等生态合作伙伴的合作,都能看到深度学习、知识图谱、语音识别等一系列的技术参与。这也和百度地图2018年打出“新一代人工智能地图”概念并且并入百度AI技术平台体系是相符的。

对于百度底层AI技术的全面应用,所带来的另一个好处是百度地图的反哺能力更强。例如对于车内语音交互数据的累积,就可以被百度Apollo中的车联网相关业务所应用。又比如对汽车、景区、交通市政等等合作伙伴的赋能,得到的数据反馈也可以辅助百度智能城市相关技术的研发。

地图产品包含交互、海量数据的计算与预测和通过传感器进行数据采集,更关乎着城市与民生。地图作为三维世界的数字映射,正在源源不断地把现实世界的反馈进行数字化翻译,提供给百度作为AI技术发展的养料。在从数据到算法的AI生态循环链上,百度地图连接起了现实世界,将百度AI的生态链又扩大了一圈,也借此占据了“新一代人工智能地图”的高地。

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