地图产品的AI能力已不可或缺
地图的本质是抽象数据与真实地理信息的紧密结合 ， 打造一张全面、立体的互联网地图 ， 要依托POI高精知识图谱 ， 将分散在不同平台的信息聚合在一起 ， 当用户搜索某一地点时 ， 其名称、类别、标签、评分、周边信息等必须一应俱全 ， 满足不同场景下的需求 。
在AI赋能下 ， 位置服务不再是固定的数据 ， 而真正是流动的服务 ， 从而成为一种基础设施扩展到各场景 。 因此 ， 基于AI技术提升体验 ， 目的是让地图更加贴合用户的日常需求 ， 满足更多场景 ， 而体验层面的创新实质上离不开AI对地图生产方式和效率的提升 。
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但很长一段时间里 ， 地图数据采集却都是一个苦力活 ， 从发现路标、路牌到记录重要坐标 ， 所有工作都由人力完成 。 这样的采集方法耗时耗力 ， 挑战颇多：一是成本高 ， 二是周期长 ， 三是采集环境要求高 。 所以对于地图数据采集 ， 一是人力成本必须降低 ， 二是数据处理必须高效 。
央视曾以纪录片的形式讲述百度地图采集员的故事：一个人出发、一辆采集车、一个采集背包 ， 就成功采集了20多万公里的道路数据 。 曾被认为是“慢功夫”的地图数据采集 ， 硬是攻坚克难寻求了突破 。 如今在百度地图中已实现90%的采集环节AI化 ， 而这也重新定义了地图数据生产流程 。
百度地图很早就开始运用人工智能技术 ， 将采集车采集到的街景信息、POI、车道线和路牌等道路数据 ， 利用“影像深度学习技术、全景图像自动识别以及多源数据自动差分”三大技术 ， 实现这些全景图像的自动化POI提取、电子眼识别和高精地图数据处理等应用 ， 具备高效率、高时效的特点 。
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AI技术正在从全链条提升百度地图的生产能力、产品体验和功能升级 。 基于高度AI化的数据生产模式 ， 百度地图借助图像识别、自动差分融合等技术 ， 打造出了业内规模领先的全景数据库 ， 全景照片现已突破20亿张 ， 成为业内唯一拥有全景数据的地图厂商 ， 这也成为其实力的最好例证 。
此外 ， 百度地图结合强大的AI化数据生产能力 ， 以全景高精采集、全新的工艺架构为基础 ， 构建了全国高精度的基础骨架路网 ， 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 。 可以看到 ， 在百度地图赋予出行服务新能力、新价值的背后 ， 都是其AI技术价值的释放 。
AI地图的“智能化蜕变”
百度地图不断进化、创新 ， 从交互自然化到服务智能化 ， 再到逐渐实现现实世界与数据世界紧密结合 ， 在我们希望得知地图下一步如何进化的时候 ， 百度地图已经用AI能力给出了答案 。
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