國內第一家選用全景實采技能進行電子眼數據主動辨認處理，國內第一家選用全景實采技能做路口擴大圖……百度地圖標注的數據出產力迎來了跨越式的開展，用戶對百度地圖標注的威望、精確感知也愈發強烈。
實際上，為了這一天的到來，百度地圖標注現已默默地醞釀、儲藏了好久。驅動百度地圖標注數據出產力幾何爆發式進步的要害，即是人工智能技能。 關于百度地圖標注而言，根據長時間竭盡全力的堆集，包含不斷升級收集配備，投入適當的人力、物力自建數據中心，現已徹底推翻了傳統的數據收集方式。該方式將五大收集黑科技，包含全景收集車、收集自行車、全景收集背包、室內圖收集背包、無人機進行多維組合，協同作戰，聯系１＋０單人收集方式、Lidar點云體系全景收集等中心技能，收集人員可根據香格里拉豐厚多樣的地貌特征，包含山峰、河流、原野、路途、室內等，配備不一樣的配備和技能進行收集操作，立體式掩蓋、一網收集一切類型數據。
用于路途收集的收集車是百度地圖標注數據收集的主力軍，之所以可以單人駕車+收集，除了由于可語音交互進步了收集人員的功率以外，還根據所搭載GNSS+IMU、成像體系、Lidar點云體系等中心設備，全面完成了收集主動化和集成化。GNSS+IMU首要收集定位信息，確保地圖的精度；成像體系首要供收集印象和后期主動化辨認POI運用；Lidar點云體系首要為高精路途運用，收集ADAS、HDMAP有關數據。在室內收集方面，百度地圖標注在國內相同處于一騎絕塵的位置：自立研制了點云體系全景收集設備和內業制造平臺，然后徹底擺脫了以往經過制圖軟件進行人工收集處理的方式，收集員只需要背著收集設備行進，即可自然而然地生成3D模型和平面圖。
在數據處理環節，對應外業多棲組合收集方式，百度地圖標注創造性提出了多組合數據制造方式。該方式使用圖畫辨認、深度學習等人工智能技能打造出數據處理三大刀鋒技能：圖畫深度學習主動挑選功用，從收集的印象中快速主動辨認路途特征、獲取概括并制造形狀，彌補車采盲區有些數據；全景圖畫主動辨認技能，機器精準辨認現在人工可目視的路途圖形標牌、地上車標以及文字標牌；多源數據主動辨認差分交融技能，將外業實采的不一樣方式數據與協作數據等多源數據完成程序的主動辨認差分、特點主動交融，然后減少人工工作量。一起，數據質量操控、全流程多工序數據主動化流通等方面的平臺化立異，也大幅進步了數據出產工作的主動化份額，使全體出產功率到達業界領先水平。
技能是出產力的中心要素之一。依托領先的外業多棲組合收集方式與內業多源交融數據制造方式，百度地圖標注數據收集處理功率完成了十余倍的提高，數據更新也一日千里：路途阻斷或者修路信息等要素完成了分鐘級上線，新開通路途完成了天天上線更新，主要城市每周更新。
今日，百度地圖標注已完成底層數據完全自采，數據財物位居全職業第一。更主要的是，這一組數據每時每刻都在以日新月異的速度不斷增長。