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在线地图标注AI时代商业化处早期 腾图通科技为您解读
编辑：图图 时间 : 2020-02-01 10:24 浏览量 : 27
在线地图标注AI时代商业化处早期腾图通科技为您解读人工智能与在线地图是天然整合在一起的，在线地图在整个人工智能时代所起到的作用，也是独一无二的，8月16日，在接受记者专访时，百度地图事业部总经理表示，人工智能的核心要素之一是数据，而真实世界的物体映射形成虚拟数据的过程中，在线地图充当着承上启下的作用。这意味着，作为基础设施、基础硬件的在线地图，越发成为人工智能时代的水电煤。与此同时，人工智能技术也为地图带来了蜕变。今年7月，百度地图发布了V10.0版本，这也是继今年4月宣布上线人工智能版本地图之后，人工智能战略的进一步深化。在V10.0版本中，除去增加导航页面、电动车导航之外，亦加入语音唤醒技术、导航全程可多轮对话的智能语音服务、3D地图、融入AR导航技术及语音解说的智能景区伴游等功能。与此同时，地图市场的另一个巨头高德也毫不落后。2019年9月，高德发布人工智能引擎，今年4月则正式发布活地图，宣布从路活、车活和人活三个方面进化为动态智能的出行服务，令静态地图转变为动态更新，并匹配不同用户的个性化需求。人工智能时代的地图竞争在于人机交互、基础服务校准、路径规划及信息采集等方面，告诉记者，更聪明的大脑以及更自然的交互方式，正在改变着地图的定义。
AI时代的地图战人工智能、AR等新技术正在加剧地图导航厂商的新一轮竞争。过去完全依靠专业采集，按计划作业，现在需要将大数据智能采集与专业采集结合，甚至让大数据、深度学习成为基础数据采集的主导者。高德地图副总裁董振宁介绍，通过大数据挖掘技术，高德地图可以迅速发现道路变化，从而让静态数据实现动态更新，地图数据每一刻都不一样。同样向记者表示，地图导航进入AI时代之后，产生了许多新的竞争点。从交互层面而言，语音唤醒技术和完整的人机对话结构，能够让用户彻底解放双手；基础服务校准方面，通过人工智能算法模型、轨迹导航再加上摄像头验真，能够进一步校准整个路况。同时，路径规划也在人工智能时代有了巨大提升。智能路线规划能够通过智能大数据路况以及路线分析，展示多条路线，并根据路况变化躲避拥堵，推荐更快的路线，从而帮助用户更快到达目的地。指出，使用得越对，数据越全，对路线的规划就更加优秀。尽管竞争点众多，但有业内人士分析认为，百度地图与高德在技术突破的方向上有所区分。百度侧重于将人工智能、3D地图等技术应用到地图导航中，高德则更倾向于将人工智能引擎与大数据相结合，优化地图标注采集方式、充分挖掘大数据价值，让地图随时更新，无限准确。高德地图的数据采集拥有15年的历史，百度地图对数据的采集则是近两年才开始进入的，两家数据采集层面的实力仍有差距。一位不愿透露姓名的业内人士向记者表示。不过，表示，在信息采集方面，人工智能技术则在帮助百度加速布局。目前，百度地图将图像识别、深度学习等引入地图生产，创造出多栖组合采集模式以及影像深度学习技术、全景图像自动精准识别、多元数据自动差分的工艺，实现了数据采集、处理、更新效率的指数级提高，这样能够在时效性和道路真实性表达上产生质的飞跃。
车联网的未来看高德地图标注说腾图通科技为您解读车联网是个令人疲惫的话题。从密歇根学派提出原生概念，到一众科技企业、传统车企都投入了资源，尝试去实现部分功能。尽管一些IT企业已经将泛交通的解决方案作为战略目标，但过了好几年，大家都看高德地图标注说，到底什么是车联网，什么是车联网的进化方向。硬件为王，还是服务为王?按照密歇根大学发布的报告，车联网的预想多层架构，基层是车载通讯模块提供商、外部硬件提供商、RFID(射频)及传感器提供商;第二层则为车载设备供应商、应用软件开发者;第三层则为电信运营商和内容服务商(TSP-TelematicsServiceProvider)。AI时代的地图战人工智能、AR等新技术正在加剧地图导航厂商的新一轮竞争。过去完全依靠专业采集，按计划作业，现在需要将大数据智能采集与专业采集结合，甚至让大数据、深度学习成为基础数据采集的主导者。高德地图副总裁董振宁介绍，通过大数据挖掘技术，高德地图可以迅速发现道路变化，从而让静态数据实现动态更新，地图数据每一刻都不一样。同样向记者表示，地图导航进入AI时代之后，产生了许多新的竞争点。从交互层面而言，语音唤醒技术和完整的人机对话结构，能够让用户彻底解放双手；基础服务校准方面，通过人工智能算法模型、轨迹导航再加上摄像头验真，能够进一步校准整个路况。同时，路径规划也在人工智能时代有了巨大提升。智能路线规划能够通过智能大数据路况以及路线分析，展示多条路线，并根据路况变化躲避拥堵，推荐更快的路线，从而帮助用户更快到达目的地。指出，使用得越对，数据越全，对路线的规划就更加优秀。尽管竞争点众多，但有业内人士分析认为，百度地图与高德在技术突破的方向上有所区分。百度侧重于将人工智能、3D地图等技术应用到地图导航中，高德则更倾向于将人工智能引擎与大数据相结合，优化地图标注采集方式、充分挖掘大数据价值，让地图随时更新，无限准确。高德地图的数据采集拥有15年的历史，百度地图对数据的采集则是近两年才开始进入的，两家数据采集层面的实力仍有差距。一位不愿透露姓名的业内人士向记者表示。不过，表示，在信息采集方面，人工智能技术则在帮助百度加速布局。目前，百度地图将图像识别、深度学习等引入地图生产，创造出多栖组合采集模式以及影像深度学习技术、全景图像自动精准识别、多元数据自动差分的工艺，实现了数据采集、处理、更新效率的指数级提高，这样能够在时效性和道路真实性表达上产生质的飞跃。
车联网（InternetofVehicles）是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集；通过互联网技术，所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器；通过计算机技术，这些大量车辆的信息可以被分析和处理，从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期。车联网概念引申自物联网（InternetofThings），根据行业背景不同，对车联网的定义也不尽相同。传统的车联网定义是指装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术，实现在信息网络平台上对所有车辆的属性信息和静、动态信息进行提取和有效利用，并根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务的系统。随着车联网技术与产业的发展，上述定义已经不能涵盖车联网的全部内容。根据车联网产业技术创新战略联盟的定义，车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车-X（X：车、路、行人及互联网等）之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络，是物联网技术在交通系统领域的典型应用。对于公众来说，相当难懂。而在第九届中国汽车产业蓝皮书论坛上，众多汽车科技、媒体大佬们解剖了车联网概念，他们给出的诠释，相对接地气。高德汽车事业部总裁韦东则将车联网分为两个层次。一个是技术，一个是服务。对于用户来说，不想探究技术上那么多高深名词，车联网的服务让生活更顺畅、更有趣，才是关注点。实际上，密歇根学派的第一个层次，是纯硬件基础;第二层和第三层则凸显了服务概念，与韦东的说法不谋而合。就目前而言，如果将车联网比作一栋房子，在主体尚未完工的情况下搬进去住的用户无疑是勇敢的，他们面对的是房间的粗陋和生活设施的匮乏。不妨憧憬一下房子盖好的愿景。与人关系最密切内容服务商一定占据产业链的核心位置。谁能注入用户期待的内容，就能在某种程度上主宰车联网。但是，眼下用户说不出自己到底需要什么。主机厂商、硬件提供商、娱乐集团、IT厂商和网络运营商都在争抢未来，大家不反对内容为王，他们都争相开发可能被用户认为有价值的内容。这涉及到最终盈利模式的建立。为此，IT巨头和主机厂商进行了眼花缭乱的合作。无论是在移动互联网构建完整生态圈的谷歌和苹果，还是传统的通讯硬件提供商华为、思科，亦或是平台提供商阿里巴巴，甚至都介入了车载设备的前装市场。汽车相对于IT产品来说，研发过程代谢很慢。无论什么样的车型，研发周期都以数年计，IT产品的更新速度将汽车甩出几条街。这就使得主机厂对于IT的数据接入持谨慎态度。无论多么完美的终端，在车辆使用10年后，必将落后到爪哇国去了。用户可以1年换一次手机，但很少有人1年换一次车。因此，不断迭代的终端系统、内容推送，需要仰赖IT厂商对用户的培育。尽管车联网最终倾向于将大数据(包括涉及汽车安全的关键数据)上传到云端服务器，但眼下传统车企不愿意开放底层数据。作为双方意见的折衷，地图是显而易见的入口。因此我们看到所有BAT都在投资某图商，由后者去抓取流量，乃至抓住流量背后的客户。韦东不否认车联网的终极形态是万物互联的子集，是交通智慧网络。但在当下，做好服务才是IT企业立身安命之本。互联网公司做车联网，大多很明智地不贪心做大系统的搭建，而是将关注点尽量缩小，即韦东强调的做减法。对于客户来说，高德就是基于地图做各种服务，但对于企业来说，则是在做大数据出行——有能力处理数据，就有能力给数据赋能。每一个寻求车联网商机的企业，都希望能够窥探到车联网的未来路径，以便抢占入口。学院派们将车联网分为Car2Driver(车与人)，Car2Infrastructure(车与交通设施)，Car2Car(车与车)。目前最为成熟的是Car2Driver，这显然是可以理解的，如果不涉及基础设施建设，在座舱里自己折腾，厂商们不会被捆住手脚。大部分厂商做的也是这部分文章。这只是车联网目前的基础形态。人与交通设施、车与车的网络搭建，可能指出车联网的未来，尽管技术和消费形态的变化仍然存在不确定性。那么已经转型互联网公司的图商，如何在厂商的顶层设计下切入车联网呢?韦东将车联网发展路径总结为三个阶段：硬件联网、传感器增强、智慧指挥系统。而智慧系统有能力通过云计算，收集、处理大数据。这就是他眼中的真正车联网。韦东指出，硬件厂商已经意识到，必须要搭建与用户最好的交互面，即系统集成。比如手机厂商做操作系统。而软件商即便失去了系统搭建资格，仍有能力搭建应用层——实现特定功能群的软件集合，在应用层与其上的服务层之间，则存在很多商业机会。换句话说，软件商如果只能在硬件商(比如整车厂商)的指定平台上做业务，仍有大把的机会，做出很难取代的应用层。而随着车联网的进化，最终用户们可能愈加不再重视平台本身，取而代之的是更关注应用和服务。这是应用软件商们在车联网进化过程中的机遇，而且一直都存在。既然平台上能够衍生出服务器和第三方服务，最好的平台莫过于形成生态系统。而这样的东西，只有少数IT企业有成功的运维经验。车企们首先想到的就是构建平台。在这个领域，车企和IT企业终于进行了正面争夺。近期转型不大顺利福特曾为此倾注过很多资源。从Applink到SDL，从开放部分API到开放底层源代码。福特一直在卖力吆喝自己的平台级产品：SDL(SmartDeviceLink)。搭建平台，期望吸引第三方开发APP。丰田在2019年宣布与福特合作，共同探索在各自品牌的汽车上使用SDL技术。但直到今天，SDL平台上的软件数量仍然少得可怜。除了丰田，福特一直期待的、其他制造商主动使用SDL的情况没有出现。这表明，缺乏软件商支持的平台，单靠个人开发者，是不会取得类似手机厂商那样的成功。相比SDL，第三方开发者显然更愿意在AndroidAuto和CarPlay的平台上进行应用开发，因为这两个平台他们已经有了相当的经验。任何一家车企的用户远远少于苹果。单是iphone的年度销量，就高达6000-8000万部。而销量最大的车企，不过1000万出头。现在将车当做车机，无疑让两者直接拼客户数量，游戏规则相当不公平。车企明智的做法，仍然是吸引包括图商在内的车联网应用层建设者，间接拉住最终用户。而不是直接跟手机商打擂台。相比任何软件商，车企更擅长控制产业链条，将消费者固连在自己的荷包上。在车联网的进化中，整车厂商的链条整合能力遭到削弱。他们必须让软件商参与进来，提供入口，才能打造更健康的生态链条，而不是搞封闭，试图将一众IT企业挡在车联网外面。平台上的生态链就是车联网的全部内容。云架构的车辆运行信息如何能让软件商赚到钱?作图商只是个入口。高德向客户提供数据，也从用户那里获得数据。汽修汽配、汽车租赁、车管、保险、紧急救援、移动互联网，所有汽车服务都意味着商机，都可以在车联网的框架下获得更充分的应用。所谓得平台者得天下。车企和IT企业谁搭建的平台并不重要，重要的是谁利用了平台的更多价值。
