飞轮|百度地图创新启示录：AI 技术与地图场景形成「飞轮效应」_地图|生产|全景|场景|时光机

如果说 500 多年前的航海地图技术突破，带来地理大发现，并推动现代文明的产生，那么基于人工智能技术的地图产品，也在帮助人类构建起认识世界、理解世界的另一个维度。
这是百度地图所处的行业变革背景。围绕 AI 如何落地地图产品以及如何基于 AI 推动产品创新，百度地图过去几年的一系列探索，既是一场 AI 技术落地「国民级应用」的实验——为更多领域的 AI 落地提供参考，更在构建一个基于 AI 技术赋能更多产业创新的数字基础设施。
即将到来的国庆小长假，地图应用将继续扮演出行必须品的角色，无论是出行前的拥堵预测、路线规划，还是旅行时的路线优化建议，用户手机屏幕前的每一步操作，其背后也是一场围绕地图的技术争先赛。
而全景时光机、全景地图的诞生，也让百度地图不再仅仅是一个导航工具，更是进化为记录时空变化、承载城市与公众记忆的平台。
AI 技术融入地图创新之中百度地图全景时光机能够感动亿万网民，除了这是一款有温度的科技产品外，更得力于百度地图在地图底层架构与流程上的融合与创新，这一切都有 AI 的身影。
自古至今的地图数据生产，大多通过人工记录的方式实现，而在中国当下城市迅速发展、城市道路数据快速更新的背景下，亟需全新的、更加高效的地图数据生产方式，这构成观察 AI 时代地图产品的关键维度：如何利用 AI 技术采集并处理地图数据。
其一，组建专业采集车队。根据公开资料，自 2013 年搭建自采队伍以来，百度地图目前已组建了中国规模领先、AI 技术顶尖的数据采编团队，既有高精地图采集车、高精全景一体化采集车、高精停车场采集车、骑行采集车等 300 辆专业采集车，还拥有室内图采集背包、全景采集背包、全景采集无人机在内的专业采集设备。
【飞轮|百度地图创新启示录：AI 技术与地图场景形成「飞轮效应」】基于在地图数据采集领域的强大技术积累，去年开始，百度地图成为特斯拉在线地图数据服务商，为特斯拉的中国车主们提供实时、精准的地图数据服务。
其二，构建 AI 化的地图数据生产与加工流程。一般来说， AI 化地图生产的流程包括四个方面：信息获取、数据采集、数据生产、动态修正。

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百度地图又是如何完成这个流程的呢？首先，通过每天汇总的数亿条轨迹数据、遥感数据和互联网数据，第一时间了解道路的真实变化，自动化完成信息获取；接着，实时调度采集车辆前往现场采集，并通过端云协同回传数据，从而完成地图数据的采集与生产；最后，结合图像识别等技术对采集回来的数据进行动态修正，并及时更新到道路数据库里。

飞轮|百度地图创新启示录：AI 技术与地图场景形成「飞轮效应」

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