高德地圖即使通過(guò)阿里集團(tuán)多種方式智能采集數(shù)據(jù)后，依舊要通過(guò)專業(yè)采集的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)修正。

早在2013年，百度地圖出于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、未來(lái)預(yù)判的考慮，全資收購(gòu)了一家具備甲級(jí)測(cè)繪資質(zhì)的地圖廠商。這次收購(gòu)后，初步建立了數(shù)據(jù)自采團(tuán)隊(duì)。

如今，則是搭建起了國(guó)內(nèi)規(guī)模最大的采集團(tuán)隊(duì)，其AI化水平最高、搭載的AI技術(shù)最強(qiáng)最豐富，且唯一擁有全景數(shù)據(jù)。

百度地圖的數(shù)據(jù)自采在不同階段都展現(xiàn)了價(jià)值。

早年地圖工具追求精確性的階段，數(shù)據(jù)自采確保了百度地圖的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在當(dāng)下，無(wú)論是政企客戶、自動(dòng)駕駛、智能汽車對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性、準(zhǔn)確性乃至儲(chǔ)備能力都提出了更高的要求。

除了自采數(shù)據(jù)之外，百度地圖結(jié)合其發(fā)布的新一代數(shù)據(jù)生產(chǎn)技術(shù)，構(gòu)建了全國(guó)高精度的基礎(chǔ)骨架路網(wǎng)，并輔以軌跡大數(shù)據(jù)挖掘、用戶上報(bào)分析能力，實(shí)時(shí)更新道路通行性信息。

如今百度地圖90％的數(shù)據(jù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)了AI化，生產(chǎn)效率較傳統(tǒng)生產(chǎn)工藝提升30倍以上，并已于今年全面投產(chǎn)第六代一體化采集車。

在內(nèi)業(yè)制作方面，則是擁有高自動(dòng)化、縝密且專業(yè)的制作流程，包括道路要素自動(dòng)化識(shí)別、底圖自動(dòng)化差分、數(shù)據(jù)半自動(dòng)化制作等多個(gè)環(huán)節(jié)，具備高效率、高時(shí)效的特點(diǎn)。

無(wú)論是帶來(lái)精確數(shù)據(jù)的自采團(tuán)隊(duì)，還是效率更高的AI化數(shù)據(jù)采集制作，這都讓百度地圖具備更為實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的能力。

地圖產(chǎn)品在這些技術(shù)的支撐之下，才能真正轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸悄芑�位置服�?wù)平臺(tái)”。

02

數(shù)據(jù)的挖掘

采集后的數(shù)據(jù)想要真正運(yùn)用于ToB、ToG客戶則是需要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

數(shù)據(jù)挖掘的意義在于發(fā)現(xiàn)其中存在的現(xiàn)象與規(guī)律，進(jìn)而把規(guī)律與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景相結(jié)合，形成數(shù)據(jù)的實(shí)際價(jià)值。

過(guò)去地圖數(shù)據(jù)使用過(guò)程中最典型的問(wèn)題是“數(shù)據(jù)海量，信息缺乏”，真正可以運(yùn)用于實(shí)際產(chǎn)業(yè)價(jià)值的地理位置信息有限。

采集到的數(shù)據(jù)，要成為真實(shí)可用的商業(yè)數(shù)據(jù)，還需要經(jīng)過(guò)生產(chǎn)和加工的過(guò)程。其中涉及幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，比如多源數(shù)據(jù)的自動(dòng)差分融合、圖像識(shí)別技術(shù)。

以城市為例，其地圖大數(shù)據(jù)一共分成了三層。

底層是基本的地理狀況，比如道路、湖泊、綠地等，這類數(shù)據(jù)是地圖數(shù)據(jù)的骨架；

中層則是地圖中的組織，地圖數(shù)據(jù)之中稱其為POI（Point Of Interest）；

最表層則是人的數(shù)據(jù)，人在地理位置中活動(dòng)，時(shí)時(shí)刻刻發(fā)生變化；

這三層數(shù)據(jù)輔助時(shí)間、空間等維度的信息疊加分析可以挖掘出大量實(shí)際信息。

比如，可以發(fā)現(xiàn)某地理位置附近的人口流量和人群畫像。這些信息可以幫助ToB、ToG客戶發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中存在的諸多規(guī)律。

在地圖數(shù)據(jù)的實(shí)際挖掘過(guò)程中，一般地圖數(shù)據(jù)工程師往往承擔(dān)了這些任務(wù)：

構(gòu)建地理與用戶畫像體系，挖掘通用特征體系，從中發(fā)現(xiàn)一般規(guī)律；

進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，發(fā)掘商業(yè)價(jià)值，解決客戶實(shí)際業(yè)務(wù)的問(wèn)題。

事實(shí)上，目前百度地圖基于AI能力實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘包含幾個(gè)方面的現(xiàn)實(shí)落地。

基于海量軌跡數(shù)據(jù)挖掘，利用機(jī)器學(xué)習(xí)，精準(zhǔn)刻畫現(xiàn)實(shí)世界的變化。幫助客戶進(jìn)行人口挖掘、客群分析、出行研究、位置評(píng)估。

提供人口挖掘、客群分析、出行研究、位置評(píng)估等人、地、物研究，為國(guó)家城市規(guī)劃提供重要參考。

從宏觀到微觀的人、地、物研究，已深入應(yīng)用到城市規(guī)劃、人口統(tǒng)計(jì)、政府、零售餐飲、廣告文旅、高校智庫(kù)、公安應(yīng)急等行業(yè)。

當(dāng)然，數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，涉及的領(lǐng)域越多，產(chǎn)業(yè)邊界就越是需要不斷拓展。

不同領(lǐng)域需要儲(chǔ)備不同的數(shù)據(jù)，根據(jù)不同產(chǎn)業(yè)維度、應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)不同的數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)模型還要根據(jù)現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)情況進(jìn)行不斷調(diào)整。

在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中，交通、物流、汽車、文旅、規(guī)劃等不同領(lǐng)域?qū)��?shù)據(jù)的挖掘和使用需求都不一樣，而且不同公司、不同機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)維度的要求也會(huì)產(chǎn)生個(gè)體差異。

因此，每一個(gè)使用場(chǎng)景往往都需要建立不同的算法模型和解決方案。這些解決方案還需要根據(jù)實(shí)踐推移不斷優(yōu)化迭代。