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百度高德的地图战远未结束,高德认为“活数据”将成行业基础设施

原始数据的精度和深度,或许只是对高精度地图的一部分要求,通过原有数据积累和后期生态构建所形成的数据广度、时效性同样重要。

高德地图交通大数据实时路况

高德地图交通大数据实时路况

10月份台面上的口水战已经结束,但百度地图和高德地图在暗中的软实力较量仍在继续。

百度刚刚强调完人工智能对于地图的革命性影响,12月27日,高德地图又在昌平数据中心,展示了基于大数据发现、采集的 “活数据”生产能力。

什么是“活数据”?高德地图技术副总裁于志杰介绍,基于自主采集能力的进化、大数据能力的升维,高德地图正在建立起目前国内唯一的地图‘活数据’生产能力。并且正以此为基础,研发真正的未来地图——‘活地图’。

“我们正在采取一种全新的方式做地图,数亿的高德用户每天使用地图和导航服务,所以哪里的路不通了,哪里的门店关闭了,我们都可以很快知道。这些活的数据让地图开发永不停止,让地图每一秒钟都不一样。”于志杰表示。

简单来说,随着地图在移动互联网、汽车、公共交通、其他消费电子领域的应用越来越多,地图数据的来源已经不再单一依赖地图厂商的专业采集团队,而是可以借助应用领域的数据反馈,实现地图数据来源的多样性,再结合自动化处理和计算能力实现及时更新。

在高德地图数据中心大屏幕上展开的北京城区地图上,密密麻麻闪烁着无数移动的小点,这些都是当时在路上行驶的GPS定位回传。

这些大数据首先能够使高德地图实时捕捉交通动态,实时获知各条道路的畅通情况、行驶车速、拥堵原因及事故、管制、施工等交通事件,并根据通行情况对用户的导航路线进行调整或提醒。

据钛媒体了解,高德地图的实时交通大数据中有78%来自于UGC众包数据,22%来自于出租车、物流车等行业浮动车辆。高德地图的实时交通动态事件数据中,更有85%来自于用户上报,其余来自于交管和政府。

(后厂村路附近)热力大数据发现微循环路

(后厂村路附近)热力大数据发现微循环路

而在获取实时数据的同时,大数据还能将处理过后的数据回馈,反哺道路、POI、导航、公交、步行等地图基础数据。

也就是说,无需人、车采集的太多干预,通过大数据的对比,能够实现新路发现、老路清除、交通规制信息变化识别、园区内部路发掘,以及道路通行等级判断等多个维度的数据更新。

“活数据”的源头

“普通用户在使用地图时,调用的其实是地图引擎,而地图引擎基于地图数据。因此,没有数据,地图服务就无从谈起。” 高德地图技术副总裁于志杰表示。

据了解,高德是拥有国家地图测绘资质的图商出身,从事地图数据生产14多年,拥有1300多名专业地图数据生产人员和300多名专业的研究人员,目前为止拥有有6000万个POI,790万公里的导航道路数据。

如今,高德地图还构建了一套由高德自身、阿里巴巴集团、政府交管及开放平台联合组成的多元大数据生态。 尤其是在进入阿里体系之后,受益于阿里巴巴的大数据,比如菜鸟的运单数据、物流车数据,和口碑的外卖订单数据。通过数据融合,高德还可以发掘POI的新增与变化,补充地图基础数据。

高德地图数据生态

高德地图数据生态

此外,高德还通过交警平台与全国近百家交管部门合作,互相提供信息和数据。高德数据中心的工作人员介绍,目前北京市主路、环路上的诱导屏信息已经不再借助地磁线圈的感应来更新数据信息,而是与高德合作,通过无线传输,由高德直接提供分钟级的更新。

不过,高德方面也表示,大数据能保证高德地图“活数据”的广度和实时性,但是在准确性方面,自主专业采集能力同样不可或缺。

“我们深知,大数据的优势在于实时和广度,而专业采集的优势在于以专业手段和经验保证数据准确。” 高德地图数据中心总经理李艳霞说。

因此,对于专业采集数据的处理上,高德也进行了升级。例如,对外采、内业和反馈的数据进行全链条打通,实现了采集生产平台100%在线化,并建立起全流程质量控制。同时,通过采集数据建立模型,利用机器学习实现内业的任务智能切分、人员智能匹配和外业的智能采集调度,使采集生产实现最大程度的智能化。

高精度地图是不是新起跑线?

相比于生活地图可以吸纳众包、UGC等等多方力量,应用于自动驾驶的高精度地图则只有依靠专业化采集,而且是配备了上千万设备的雷达车。

高德地图高精度地图采集车

高德地图高精度地图采集车

高德数据中心从事高精度地图采集的工作人员向钛媒体介绍,这样的“千万豪车”高德有5辆,通过顶部的雷达发射激光,能对经过的所有立体物体进行捕捉,采集距离可达到800米。

这样的采集车每天的行驶距离在300多公里,而且受限于后备箱当中主机的处理速度,时速不能超过80公里。 根据高德目前的采集规划,采集道路主要集中在高速、环路、主路等道路条件相对标准的路段。

高德高精度地图采集车

高德汽车业务相关人士向钛媒体提供的信息显示,高德的高精度采集车能够实现厘米级的信息采集,而在10CM精度的高精地图的采集上,目前高德已经完成了28万公里。

而在高精度地图之外,高德还配备了ADAS地图采集车,采集精度为米级的地图信息,用于帮助车企实现自动驾驶之前的高级辅助驾驶的技术过渡。

高德 ADAS 地图采集车

从技术上来看,高德与百度地图在高精度地图上的投入和技术要求大致相似,除去了数据生态,似乎在高精度地图上,两者站在了同一起跑线上。

高德汽车事业部总裁韦东表示,当前地图数据将不再是数据商品,而是行业发展共建共享的生态资源和基础设施。

未来二三年内,高德在高精度地图方面暂不会考虑盈利模式。

“先要保证数据鲜活,同时被用户使用准确。两年之后,当自动驾驶和无人驾驶逐渐成熟起来,我们相信那时候,只要有人流,就会出现现金流。”

如果这个前提成为地图行业的共识,那么在自动驾驶领域,高精度地图的职能属性与生活类地图其实一样,同样提供的一项综合的服务能力。

在这之中,原始数据的精度和深度,或许只是对高精度地图的一部分要求,通过原有数据积累和后期生态构建所形成的数据广度、时效性同样重要,这意味着,国内的高精度地图领域还会有一场持久的较量。

本文系作者 李勤 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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