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人工智能在百度地圖標注上“深度挖掘”

1685 用機器取代人，正在越來越多的行業(yè)發(fā)生。依托于人工智能等技術，百度地圖讓地圖數據的采集和生產變得更加高效、科技范兒。
作為國人首選的地圖應用，百度地圖標注有4500萬個POI（興趣點），覆蓋國內道路總里程670萬公里，吸引了超過5億的用戶，平均每日響應的用戶定位請求達到300億次，市場份額和用戶規(guī)模均位居行業(yè)第一。在背后支持海量用戶每日高頻使用的，是百度地圖作為‘基于大數據的人工智能出行平臺’的核心技術能力。百度地圖總經理李東旻說。
7月28日，百度地圖首次向媒體開放其位于廣東省佛山市順德區(qū)的數據中心，詳細展示了百度地圖從外業(yè)采集到內業(yè)數據處理的全過程，完整展示了一個POI點、一條道路呈現在百度地圖上的過程；同時，百度地圖還首次對外闡述了人工智能、深度學習等技術在地圖數據生產領域的應用。創(chuàng)新采集技術治療數據饑渴
數據饑渴一直是地圖產業(yè)揮之不去的痛。第一，數據永遠不夠全，人類能到達的一切地方的數據，地圖廠商都希望能夠獲得；第二，數據永遠不夠細，地圖廠商希望能拿到更精細的道路數據；第三，數據永遠不夠新，哪里修路了，哪里擁堵了，地圖廠商希望拿到的數據無限逼近于當前的真實情況。更全、更細、更新的空間數據，是電子地圖無限逼近真實世界的理想。
治療數據饑渴癥的唯一辦法就是加強數據源采集能力。
7月28日，長安汽車正式向百度地圖交付了三款型號共80輛汽車，用作百度地圖外業(yè)采集車，至此百度自主的數據采集車已達到250輛。這些搭載著360°全景鏡頭和激光雷達的數據采集車輛作為主要的主力軍，承擔全國的基礎道路信息、全景和高精度地圖數據的采集任務。利用對采集技術的創(chuàng)新，百度地圖很早就實現了一人同時進行駕車+采集的工作模式，與傳統(tǒng)的兩人工作模式相比，既節(jié)省了人力又提升了效率。
這些采集車所使用的核心采集設備主要包括GNSS+IMU、成像系統(tǒng)、Lidar點云系統(tǒng)。簡單地說，采集車是百度地圖數據的輸入，三類系統(tǒng)負責采集不同數據：GNSS+IMU采集定位信息，確保地圖的精度，這也是傳統(tǒng)地圖采集車的重要錄入數據；成像系統(tǒng)采集影像，供后期處理使用，這是互聯網時代地圖采集新增的輸入模塊；Lidar點云系統(tǒng)更高級，可采集4K地圖、高精地圖，供半自動駕駛、無人駕駛汽車使用。
自行車無人機都裝備精良
除了采集車之外，一排電動自行車和兩個鐵架子似的背包也吸引了記者的目光。原來，汽車不適合進入的小巷、胡同、綠道等場所，可使用電動自動車、單人全景采集背包及室內圖采集背包進行采集，以便能夠提供步行導航、騎行導航。
自行車車把安裝了用于定位、數據處理的中控系統(tǒng)，還有定位接收天線和輔助數據采集的手機，以及最為核心的兩臺運動攝像機。室內圖采集背包配備了全景鏡頭和激光雷達，主要為百度地圖面向商場、機場、博物館等場所，單純生產二維室內地圖數據以及室內全景成像。
此次，百度地圖還對外展示了正在測試中的無人機采集設備，既可用于對道路車道線、地面標識的補充采集，也可用于航拍俯視的全景遙感地圖數據。對于路網數據的更新，無人機憑借其機動性也可被用于迅速采集和確認的流程當中。
數據處理交給了人工智能
這世界變化太快！完全基于人工的地圖數據采集和處理，覆蓋的地方將十分有限，且很難在時效性上有足夠的保障。在覆蓋地方更多、時效要求更高、地圖精度更高之后，數據采集的工作量將會指數級增長。所以，地圖數據采集早已過了人多力量大的時代。
百度的解決方案是用人工智能來實現盡可能多的任務。百度地圖通過人工智能技術來進行數據采集和處理，大幅提升效率和降低成本，完成依靠人類無法完成或很難完成的任務。
坐在數據采集車上，記者看到司機一個人一邊開車一邊通過語音交互方式發(fā)出各項指令、完成采集，各種自動化系統(tǒng)讓外業(yè)采集不再那么專業(yè)，降低了人力成本。
在外采團隊將數據采集完成以后，需要內業(yè)團隊對數據進行相應處理后才能完成上線。百度地圖副總經理兼百度智慧汽車總經理顧維灝表示：利用百度的人工智能技術，目前外采團隊采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占不到20%的比例，大大提高了工作效率，保證了數據更新的及時性。
一方面，通過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；另一方面，百度地圖創(chuàng)新的多源數據自動識別差分融合技術，基于外業(yè)車隊實采、合作數據等多源的數據，可實現程序的自動識別差分、屬性自動融合，減少人工的工作量。
具體來說，在對道路兩側建筑上的廣告牌進行識別后，進而根據已有的數據庫進行對比，判斷是否有位置信息發(fā)生改變，最后將發(fā)生改變的信息進行自動化更新；基于同樣的原理，還有對車道線和道路標志牌的識別和更新。人工智能參與內業(yè)數據處理和生產，其弦外之聲還在于在一定程度上縮減內業(yè)團隊規(guī)模，降低成本。
挖掘地圖數據的深層價值
目前，百度地圖已經將采集數據作業(yè)從傳統(tǒng)的兩個人變成了一個人，而在人工智能技術幫助下，單人采集作業(yè)時的重點是駕駛汽車，如果百度將其正在研發(fā)的無人車與地圖采集結合起來，這個人的工作很可能被機器取代，實現從單人采集到無人采集。
眾所周知，地圖是數據驅動型，真實世界數據對地圖廠商多多益善，對這些數據進行高效的處理并轉化成有用功能或商業(yè)價值，這是所有地圖廠商不約而同在做的事情。因而，接下來的競爭焦點，就在于誰能更有效率地處理海量地圖數據，并從中挖掘出更多的深層價值。高效率處理數據需要人工智能，挖掘大數據深層價值更需要人工智能。
提升用戶體驗、降低數據采集成本，挖掘商業(yè)價值，地圖與人工智能技術均有大量的結合點。大數據平臺與人工智能的密切結合，不僅是地圖行業(yè)水到渠成的發(fā)展趨勢，也是更多行業(yè)的發(fā)展方向。

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