改版之後的百度地圖：如何利用人工智慧技術認路、避堵、指路

CNET科技資訊網 4月26日 北京消息：就在昨天，百度地圖發佈了新版本V9.8.0，在智慧駕車導航、步行AR導航、圖像引擎等功能上進行了升級，並預告6月份還將推出一個更強大的升級版。

在智慧駕車導航方面，

頁面改版，變成更加清新簡單的風格，也升級了多項基礎能力，包括定位、語音播報更准，路口放大圖更全面，智慧路線推薦提供秒級避堵方案。而針對步行AR導航，百度地圖將步行路線、終點座標與現實結合，用3D卡通形象“圖圖”代替羅盤，提供找路找方向找目的地的全面決策。同時，圖像引擎也做了升級，新一代處理技術飛速載入，使得圖區出圖更快、地圖操作更順暢。

除了這些功能的改良之外，這次的升級版最大的賣點就是人工智慧。百度地圖事業部總經理李東旻闡述了“一個人工智慧地圖的打開方式”：

首先人工智慧的技術將賦能於交互體驗，一個智慧化的、個性化的地圖能讓每個人享受不一樣的地圖；其次還將賦能地圖的整體資訊架構，讓地圖的資訊結構立體化，讓原本靜態的內容變得即時、動態，讓出行方案更智能精准；同時，

地圖的人工智慧也正在賦能於新的地圖生態，打造包括POI生態，路況生態，國際化生態等體系，並通過地圖的輸入與輸出能力，為政府、企業、車廠等等各行各業的合作夥伴帶來共用經濟。

具體到人工智慧在這次百度地圖升級版本的表現，從資料獲取、路線規劃到即時調整，百度地圖宣稱希望自己成為人工智慧時代的水電煤。

從資料獲取方面，百度地圖用戶端總經理肖慧提出的口號是“有路必知，

有堵必知”，將人工智慧能力應用在資料獲取，將道路的變遷做到一天之內的快速上線，包括即時路況有堵必知的即時上線。經過這兩個能力，可以最快的知道哪個地方發生交通事故，以及即時的路線規劃幫助用戶躲避擁堵路段。

怎麼實踐？肖慧列出幾個比較典型的設備，比如說全景採集車。這些車印著百度Logo，全天在路上以30公里勻速前行，

記錄道路交通的資訊，哪裡在修橋鋪路，哪裡改了單行線，都能夠準確記錄。另外一個設備是無人機，可以生成鳥瞰圖，或者全景的3D俯視全貌。還有一個是全景採集包，快速生成室內不同樓層、店鋪和通道之間的結構。還有騎行採集車，採集城市中毛細的道路，比如北京、上海道路相對複雜和精細的結構。

百度地圖用戶端總經理肖慧

拿到外延的資料之後，就能在內延資料生產的環節通過人工智慧，提升本身採集資料處理的效率。“比如說，通過圖像採集的技術去分析全景車採集出來的圖片，自動識別道路的路線，紅綠燈、道路牌，通過這種方式，可以大幅降低人工作業的效率，把整個流程變成發現情報之後一天之內可以更新上線，能夠更快速反映這個現實世界的變化。”肖慧說，“我們採集室內的時候也會有這種最強大的室內WIFI和定位技術，通過採集包結合在一起，獲取室內建築結構WIFI特徵，説明使用者給出更加精准的室內定位的結果。”

以機場室內為例，百度地圖可以提供不同樓層的篩選，顯示對應的登記口、洗手間、星巴克等常去地點，而且，用戶搜索機場時即將看到機場面平地拔起的3D效果，實用又好玩。

不過，處理資料和分析資料只是認路的第一步，要實現最聰明的導航，還遠遠不夠。百度應用了深度學習的方法，讓人工智慧分析海量用戶的出行軌跡，判斷常見堵點、擁堵時間，用百度地圖的交通大腦計算出一條更快更準確的路線，就好比計程車“老司機”。

怎麼做到這一點？百度地圖智慧導航總經理張紹文分解步驟，主要是基於交通資料、使用者行為軌跡和機器演算法：

首先要感知本地交通的即時路況，這得益於百度地圖用戶軌跡，從這些軌跡中可以分析出行車的快慢，但也無法真正感知路況。

這就需要第二步，更好的理解現實世界，比如紅綠燈的交替時間、某個路口的等待時間等等。此外百度地圖還利用人工智慧技術，對一些路口有攝像頭的場景進行了識別，結合圖像感知技術，可以更準確的給出一個路口的擁堵狀況。

做到這些還不夠，更多的是需要對路況進行預測，有時候會基於此時的時間、區域、天氣，綜合這些因素共同決定這個路口大概是發生堵的。在這方面，百度地圖受到Google的AlphaGo啟發，通過大規模的資料計算，對整個區域路況做了一個感知，加入整個路況的預測和ETA的預測，推算出擁堵時間。

然而這種方法只能對應某一條路段的擁堵時間，如何結合實際路況挑選最優路線？這也就同樣需要用到大量的使用者軌跡。“用戶行走過程中有時候經常會改變我們給他的路線，每一次改變都是給我們一次學習的機會。”張紹文說，有這些路線之後，加上剛才說的對道路客觀資訊的刻畫，這就非常好判斷接下來哪條路最優。

張紹文總結道，技術做的再好，現實世界包括天氣都有預測不對的地方，即時的交通更困難，人為的因素干擾在這裡邊，誰也預測不了接下來是不是有一場車禍。我們通過歷史的資料分析，給出每一條路的重疊概念。

為了更全面的避堵，百度地圖還專門發佈了《2017年第一季度中國城市研究報告》，從人口吸引力分析、城市擁堵分析、公共交通分析三個板塊入手，對中國主要城市狀況進行了評估。

2017年是百度地圖誕生的第十二年，百度地圖每天提供超過七百二十億次的位置服務，每天服務了超過五億以上的客戶和數百萬的開發者。在出行便利方面，百度地圖已經與首汽、AA租車、滴滴深入合作，可以提供地圖一鍵叫車，以及在騎行導航上，百度地圖與摩拜、ofo的合作預計下個月就會上線。

能夠更快速反映這個現實世界的變化。”肖慧說，“我們採集室內的時候也會有這種最強大的室內WIFI和定位技術，通過採集包結合在一起，獲取室內建築結構WIFI特徵，説明使用者給出更加精准的室內定位的結果。”

以機場室內為例，百度地圖可以提供不同樓層的篩選，顯示對應的登記口、洗手間、星巴克等常去地點，而且，用戶搜索機場時即將看到機場面平地拔起的3D效果，實用又好玩。

不過，處理資料和分析資料只是認路的第一步，要實現最聰明的導航，還遠遠不夠。百度應用了深度學習的方法，讓人工智慧分析海量用戶的出行軌跡，判斷常見堵點、擁堵時間，用百度地圖的交通大腦計算出一條更快更準確的路線，就好比計程車“老司機”。

怎麼做到這一點？百度地圖智慧導航總經理張紹文分解步驟，主要是基於交通資料、使用者行為軌跡和機器演算法：

首先要感知本地交通的即時路況，這得益於百度地圖用戶軌跡，從這些軌跡中可以分析出行車的快慢，但也無法真正感知路況。

這就需要第二步，更好的理解現實世界，比如紅綠燈的交替時間、某個路口的等待時間等等。此外百度地圖還利用人工智慧技術，對一些路口有攝像頭的場景進行了識別，結合圖像感知技術，可以更準確的給出一個路口的擁堵狀況。

做到這些還不夠，更多的是需要對路況進行預測，有時候會基於此時的時間、區域、天氣，綜合這些因素共同決定這個路口大概是發生堵的。在這方面，百度地圖受到Google的AlphaGo啟發，通過大規模的資料計算，對整個區域路況做了一個感知，加入整個路況的預測和ETA的預測，推算出擁堵時間。

然而這種方法只能對應某一條路段的擁堵時間，如何結合實際路況挑選最優路線？這也就同樣需要用到大量的使用者軌跡。“用戶行走過程中有時候經常會改變我們給他的路線，每一次改變都是給我們一次學習的機會。”張紹文說，有這些路線之後，加上剛才說的對道路客觀資訊的刻畫，這就非常好判斷接下來哪條路最優。

張紹文總結道，技術做的再好，現實世界包括天氣都有預測不對的地方，即時的交通更困難，人為的因素干擾在這裡邊，誰也預測不了接下來是不是有一場車禍。我們通過歷史的資料分析，給出每一條路的重疊概念。

為了更全面的避堵，百度地圖還專門發佈了《2017年第一季度中國城市研究報告》，從人口吸引力分析、城市擁堵分析、公共交通分析三個板塊入手，對中國主要城市狀況進行了評估。

2017年是百度地圖誕生的第十二年，百度地圖每天提供超過七百二十億次的位置服務，每天服務了超過五億以上的客戶和數百萬的開發者。在出行便利方面，百度地圖已經與首汽、AA租車、滴滴深入合作，可以提供地圖一鍵叫車，以及在騎行導航上，百度地圖與摩拜、ofo的合作預計下個月就會上線。