“中关村”“已规划到中关村的驾车路线”……这是驾车出行使用地图智能语音导航时再普通不过的场景之一。随着地图软件在语音交互等人工智能技术方面的创新尝试，无论是安卓系统还是苹果系统，驾驶员只需启动语音对话，即可全程解放双手，杜绝手动操作导航带来的安全隐患。现如今，地图已经从古老的纸质载体，发展成能在手机移动端广泛下载使用的软件，不再局限于简单的目的地搜索查询，而是发展成为人们出行必不可少的依赖，更成为解决各行各业在LBS（基于位置的服务）方面需求的最重要支持

很多人所不知悉的是，地图导航软件一切看似简单便捷的背后，除了需要强大的人工智能等高新技术支撑，更离不开密集的人力投入和实地采样操作。近日，经济日报记者跟随百度地图采集小分队前往海南实地开展地图采集，在体验手机地图改变日常生活的同时，也对地图软件的生成过程有了更深刻的了解。

手机地图渗入社会生活

如果大家使用同一款地图软件导航驾驶，理论上可以解决城市交通拥堵问题

出行前，越来越多的人使用手机地图查看线路是否拥堵，规划最合理的行车路线。据悉，在目前手机地图的市场中，国内市场占有率最高的是百度地图。作为一款免费下载的地图APP软件，百度地图每日提供位置服务约800亿次、导航服务里程达3亿公里，月活跃用户超过3亿。

如此巨大的出行需求是怎样得到满足的呢？百度地图事业部总经理李东旻向记者介绍，随着汽车保有量快速增长，城市交通日益复杂，各类出行需求旺盛，产生了大量出行数据。通过借用人工智能技术提取大数据特征，并自动记录每位用户的出行习惯，便能够在路线规划和预测出行时间上不断提升准确性。

路线规划的智能性、预估时间的准确性和导航路线的精准性，是影响用户体验的主要因素，手机地图行业的竞争正是围绕这些内容展开。目前，国内地图行业主要是百度地图和高德地图两强争霸。从竞争业态看，百度地图更侧重于人工智能技术应用，比如人机交互智能对话功能等；高德地图则增添了更多娱乐化元素，比如大家熟悉的林志玲、郭德纲语音导航等。

地图软件满足了用户的出行需求，对城市交通起到重要疏导作用。2017年，北京交管局与百度地图开展战略合作，共同打造智慧信号灯研判平台，交通信号系统与百度地图数据之间实现了“秒级数据互通”。一旦信号灯路口出现拥堵，这个平台会在一分钟内报警，交警可以据此快速采取措施处理，根据路况对交通信号灯实时智能控制，最大化提高交通效率。此外，由于掌握海量数据，百度地图能够及时得知路面交通信息，迅速运算生成实时路况上传地图端。李东旻介绍：“比如临时封路，地图导航可以马上作出响应。根据轨迹数据，我们还可以迅速对取消封路的情况做出反应，解决了封路信息传递中的难题。从理论上说，如果大家都使用同一款地图软件，同时按照软件导航驾驶，城市交通的拥堵问题是可以解决的。”

记者在采访中获悉，目前手机地图软件厂商正纷纷介入智慧城市建设。比如高德地图进军智慧旅游市场，与12301国家智慧旅游公共服务平台达成了战略合作，与全国各5A、4A级景区官方数据共通共享，实现了实时为用户提供景区咨询、投诉等服务保障。百度地图除了上线景区信息之外，另辟蹊径开发出景区AR导游和语音导游，为用户的景区出行服务。景区也成为两家地图厂商激烈竞争的重要出行场景之一。

地图软件如何制作

通过图像采集、图像生成、图像识别等人工智能手段，手机地图正在“刻画真实世界”

作为移动互联网时代的地图，一项重要使命就是“刻画真实世界”，让用户能直接感受到“全景功能”。记者在百度地图工作人员的指导下搜索“上海迪士尼度假区”，只需点击应用软件“查找全景”小标记，就能看到上海迪士尼乐园的数十张全景图。据介绍，这些全景图全部通过采集员实地采集拍摄加工而来。

在不久前于海南开展的数据采集体验活动中，百度地图采集员段天雄向记者演示了“刻画真实世界”的过程。采集员先用固定在脚架上的照相机每60度角拍照，完成360度角平面拍摄的6组照片后，再对着天空拍一组，然后用7组照片通过软件制作成全景图。“一定要对着天空补拍一组，不然制作出来的全景图上空都是黑色的。”段天雄说。

除了相机定点拍摄，采集员还采取无人机拍摄，主要应用于高海拔、多山、多河流等不容易进入的区域以及城市快车道、高速路等通行速度快且路况复杂的区域。除了手采、无人机采集，还有主要应用于街景采集的车采。记者在采集现场看到，每辆采集车都是一个复杂的作业平台，从硬件到软件整个采集流程由多个系统支撑。供电系统为车辆及所有系统供电、支持系统负责搭载传感器、定位系统负责导航、控制系统进行自动拍摄。

完成采集只是第一步，在地图制作过程中，人工智能开始大展身手。比如图像深度学习自动筛选功能，它可从采集的影像中快速自动识别道路特征、提取轮廓并绘制形状，补充车采盲区部分数据。全景图像自动识别技术则可识别道路图形标牌、地面车标以及文字标牌。“所有这些图像拍完后会自动存进硬盘，当这些数据进入我们内部作业的网络里后，机器会对它合成生成全景，再进入到图像识别。整个这个过程其实就是图像识别和对非格式化数据处理的一个过程。这也是人工智能图像识别技术对于地图生产上的一个典型应用。”李东旻说。

地图数据的采集具有很高技术专业度和复杂度，这是用户使用地图时能直接感受到更多地图功能的基础。比如实时路况、景区AR导游、智能语音对话等。随着地图软件不断升级，各类室内全景地图也在不断丰富。记者打开百度地图，输入查找“北京银泰大红门店”，除了银泰大红门店的场景图，地图上面还标注出第一层、第二层、第三层的信息，使用者可以根据需求便捷地查看信息。

魏军是百度地图场景化采集员，他告诉记者，地图采集员需要背着重达13公斤的采集设备在商场中挨个店面匀速行走，这一过程还不能停留，否则采集的数据就会重复。“我们去商场前都会规划好线路图，不会走重复路线。”据介绍，室内采集员每天行走都在三四万步以上。大家经常使用的商场场景图、飞机场场景图，都是采集员一步一步实地走出来的。采集员不仅在国内采集，甚至走出了国门。“悉尼机场的平面图就是场景化采集员测量完成的。当时，悉尼旅游局看到百度地图上有很多国内机场的室内图后找到我们。我们把采集设备运过去，一个星期的时间就完成了悉尼机场的室内地图制作。”李东旻说。

高精地图助力无人驾驶

当感知技术与高精度地图两大必要技术紧密配合，无人驾驶便从梦想照进现实

与过去相比，地图软件的准确性大幅度提高。“我们内部有个工作群，如果有同事使用百度地图规划路线后，时间误差超过3%，也就是60分钟误差2分钟左右，每超过1分钟，地图规划设计负责人就要发100元红包。现在，即便在拥堵时段，内部发红包的次数也越来越少了。”李东旻说，高精地图的出现，也让无人驾驶一步步走进现实。

近年来，无人驾驶激发了各大汽车厂商和公共管理部门极大的热情。听起来十分炫酷的无人驾驶，离不开两个必要技术：一是无人驾驶的感知技术，另一个是拥有高精度的地图。这也是各大地图软件的巨大蓝海。

“原来10米以内的定位精度现如今已发展到5厘米以内。这意味着行驶中，车与车之间的距离已经能够被准确识别。”李东旻说，“汽车在高精度地图上行驶时，实际上其数据库里已经有一个类似过山车的轨道，铺设在行驶的道路上。5厘米以内精度定位可以精准到车和车之间的距离、旁边道路栏杆和车的距离，乃至地面车道线的识别。”当感知技术与高精度地图相配合，无人驾驶就将从梦想照进现实。目前，在一些诸如机场、货运仓库等封闭应用场景中，已经可以看到无人车的身影。

2017年，京东就在校园里推出了无人配送小车，行驶在自行车道或人行道上。京东智能导航研发部总监蔡金华说：“无人配送车的行驶需要运用到高精地图。高精地图首先给无人车提供先验知识，无人车按照预设的轨道行驶，在行驶过程中再根据传感器的信号调整路线。”

随着高精度地图应用渐行渐近，它也将成为图商下一阶段的主要竞争方向。目前四维图新、高德地图、百度地图等图商都在积极绘制高精度地图。中金公司高精地图研究报告认为，高精度地图为自动驾驶的决策执行提供可靠路径和位置信息，未来有望在2019年逐步落地商用。

瞄准高精度地图应用市场，李东旻告诉记者，他们目前已经组建了国内规模最大的高精地图采集车队，年度计划完成30万公里全国主干道和高速路的高精地图采集，并置身于全球最大的无人驾驶生态平台——百度“Apollo计划”中，扮演支持无人驾驶实现的高精地图提供者角色。

“全国高速公路约有20万到30万公里，今年我们将实现国内整个高速公路的高精地图覆盖，相信全无人驾驶不超过5年就会成为现实，未来将以加速度实现变革。”李东旻说。