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人工智能 在百度地图上“深度挖掘”

时间:2016/8/9 10:12:02    来源:科技日报

     用机器取代人,正在越来越多的行业发生。依托于人工智能等技术,百度地图让地图数据的采集和生产变得更加高效、科技范儿。

    作为国人首选的地图应用,百度地图拥有4500万个POI(兴趣点),覆盖国内道路总里程670万公里,吸引了超过5亿的用户,平均每日响应的用户定位请求达到300亿次,市场份额和用户规模均位居行业。“在背后支持海量用户每日高频使用的,是百度地图作为‘基于大数据的人工智能出行平台’的核心技术能力。” 百度地图总经理李东旻说。

    7月28日,百度地图首次向媒体开放其位于广东省佛山市顺德区的数据中心,详细展示了百度地图从外业采集到内业数据处理的全过程,完整展示了一个POI点、一条道路呈现在百度地图上的过程;同时,百度地图还首次对外阐述了人工智能、深度学习等技术在地图数据生产领域的应用。

    创新采集技术治疗“数据饥?#30465;?/strong>

    “数据饥?#30465;?#19968;直是地图产业挥之不去的痛。,数据永远?#36824;?#20840;,人类能到达的一切地方的数据,地图厂商都希望能够获得;第二,数据永远?#36824;?#32454;,地图厂商希望能拿到更精细的道路数据;第三,数据永远?#36824;?#26032;,哪里修路了,哪里拥堵了,地图厂商希望拿到的数据无限?#24179;?#20110;当前的真?#30331;?#20917;。更全、更细、更新的空间数据,是电子地图“无限?#24179;?#30495;实世界”的理想。

    治疗“数据饥?#30465;?#30151;的办法就是加强数据源采集能力。

    7月28日,长安汽车正式向百度地图交付了三款型号共80辆汽车,用作百度地图外业采集车,至此百度自主的数据采集车已达到250辆。这些搭载着360°全景镜头?#22270;?#20809;雷达的数据采集车辆作为主要的主力军,承担全国的基础道路信息、全景和高精度地图数据的采集任务。利用对采集技术的创新,百度地图很早就实现了一人同时进行“驾车+采集”的工作模式,与传统的两人工作模式相比,既节省了人力又提升了效?#30465;?/span>

    这些采集车所使用的核心采集设备主要包括GNSS+IMU、?#19978;?#31995;?#22330;idar点云系?#22330;?#31616;单地说,采集车是百度地图“数据”的输入,三类系统负责采集不同数据:“GNSS+IMU”采集定位信息,确保地图的精度,这也是传统地图采集车的重要录入数据;?#19978;?#31995;统采集影像,供后期处理使用,这是互联网时代地图采集新增的输入模块;Lidar点云系统更高级,可采集4K地图、高精地图,供半自动驾驶、无人驾?#40644;?#36710;使用。

    自行车无人机都“装备精良”

    除了采集车之外,一排电动自行车和两个铁架子?#39057;?#32972;包也吸引了记者的目光。原来,汽车不适合进入的小巷、胡同、绿道等场所,可使用电动自动车、单人全景采集背包及室内图采集背包进行采集,以便能够提供步行导航、骑行导航。

    自行车车把安装了用于定位、数据处理的中控系统,还有定位接收天线和辅助数据采集的手机,以及最为核心的两台运动摄像机。室内图采集背包配备了全景镜头?#22270;?#20809;雷达,主要为百度地图面向商场、机场、博物馆等场所,单纯生产二维室内地图数据以及室内全景?#19978;瘛?/span>

    此次,百度地图还对外展示了正在测试中的无人机采集设备,既可用于对道路车道线、地面标识的补充采集,也可用于航拍俯视的全景遥感地图数据。对于路网数据的更新,无人机凭借其机动性也可被用于迅速采集和确认的流程当中。

    数据处理交给了人工智能

    这世界变化太快!完全基于人工的地图数据采集和处理,覆盖的地方将十分有限,且很难在时效性上有足够的保障。在覆盖地方更多、时效要求更高、地图精度更高之后,数据采集的工作量将会指数?#23545;?#38271;。所以,地图数据采集早已过了“人多力量大”的时代。

    百度的解决方案是用人工智能来实现尽可能多的任务。百度地图通过人工智能技术来进行数据采集和处理,大幅提升效率和降?#32479;?#26412;,完成依靠人类无法完成或很难完成的任务。

    坐在数据采集车上,记者看到司机一个人一边开车一边通过语音交互方式发出各项指令、完成采集,各种自动化系统让外业采集不再那么专业,降低了人力成本。

    在外采团队将数据采集完成?#38498;螅?#38656;要内业团队对数据进行相应处理后才能完成上线。百度地图副总经理兼百度智慧汽车总经理顾维灏表示:“利用百度的人工智能技术,目前外采团队采集完成的数据中有超过80%的工作都能实现自动处理,人工处理在百度地图的数据加工中只占不到20%的比例,大大提高了工作效率,保证了数据更新的及时性。”

    一方面,通过全景图像自动识别技术,机器精准识别目前人工可目视的道路图形标牌、地面?#24403;?#20197;及文字标牌;另一方面,百度地图创新的多?#35789;?#25454;自动识别差分融合技术,基于外业车队实采、合作数据等多源的数据,可实现程序的自动识别差分、属性自动融?#24076;?#20943;少人工的工作量。

    具体来说,在对道路两侧建筑上的广告?#24179;?#34892;识别后,进而根据已有的数据库进行对比,判断是否有位置信息发生改变,最后将发生改变的信息进行自动化更新;基于同样的原理,还有对车道线和道路标志?#39057;?#35782;别和更新。人工智能参与内业数据处理和生产,其弦外之声还在于在?#27426;?#31243;度上缩减内业团队规模,降?#32479;?#26412;。

    挖掘地图数据的深层价值

    目前,百度地图已经将采集数据作业从传统的两个人变成了一个人,而在人工智能技术帮助下,单人采集作业时的重点是驾?#40644;?#36710;,如果百度将其正在研发的无人车与地图采集结合起来,这个人的工作很可能被机器取代,实现?#25317;?#20154;采集到无人采集。

    众所周知,地图是数据驱动型,真实世界数据对地图厂商多多益善,对这些数据进行高效的处理并转化成有用功能或商业价?#25285;?#36825;是所有地图厂商不?#32423;?#21516;在做的事情。因而,接下来的竞争焦点,就在于谁能更?#34892;?#29575;地处理海量地图数据,并从中挖掘出更多的深层价值。高效率处理数据需要人工智能,挖掘大数据深层价值更需要人工智能。

    提升用户体验、降低数据采集成本,挖掘商业价?#25285;?#22320;图与人工智能技术均有大量的结合点。大数据平台与人工智能的密切结?#24076;?#19981;仅是地图行业“水到渠成”的发展趋势,也是更多行业的发展方向。

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