今天，百度對外發布了第二季度財報。財報中提到，作為百度移動化、服務化的重要產品之一，百度地圖在構建服務生態、索引真實世界的進程中正發揮出越來越重要的作用。在提升用戶出行體驗、擴展服務品類的同時，百度地圖大力開拓海外版圖，目前已登陸亞太、歐洲和南美63個海外國家和地區；并通過與海口、成都等地交通管理部門合作，積極探索政企共建互聯網+智慧交通新模式。
財報顯示，百度地圖目前月活躍用戶達到3.43億，同比增長13%。那么，百度地圖持續創新用戶服務、布局智慧交通與國際化地圖多面并進的背后基石是什么？就在7月28日下午，百度地圖首次向媒體開放了其位于廣東省順德市的數據中心。百度地圖詳細展示了從外業采集到內業數據處理的全過程，完整展示了一個POI點、一條道路呈現在百度地圖標注上的過程；同時，百度地圖還首次對外闡述了人工智能、深度學習等技術在地圖數據生產領域的應用。 毋庸置疑，百度地圖成為人們出行的首選工具主要源于地圖基礎數據生產力穩步飛躍，而數據生產的核心動能是百度人工智能技術的深度落地。
真實世界數據對地圖廠商多多益善
相對于傳統采集車而言，百度地圖與長安汽車合作的采集車安裝了GNSS+IMU、成像系統、Lidar點云系統，率先實現1人駕車+采集模式，可實現全自動采集，大幅節省了外業采集人力。簡單地說，采集車是百度地圖數據的輸入，三類系統負責采集不同數據：GNSS+IMU采集定位信息，確保地圖的精度，這也是傳統地圖采集車的重要錄入數據；成像系統采集影像，供后期處理使用，這是互聯網時代地圖采集新增的輸入模塊；Lidar點云系統更高級，可采集4K地圖、高精地圖，供半自動駕駛、無人駕駛汽車使用。
除了采集車之外，百度地圖采取不同設備采集不同地理場景的數據。汽車不適合進入的小巷、胡同、綠道等場所，可使用電動自動車、步行+全景背包進行采集，以便能夠提供步行導航、騎行導航；對于百度地圖正在加強的室內全景導航地圖，則采取背包單點采集模式。總之，我們看到的全景地圖、4K地圖，均是地圖廠商投入大量資源進行采集而獲得的，每一個功能背后都是對大量數據的處理。
地圖廠商一直對真實世界的數據保持著強烈的饑渴。第一，數據永遠不夠多，地圖廠商希望能夠覆蓋到人類能到達的一切地方的地理數據；第二，數據永遠不夠細，地圖廠商希望能拿到更精細的道路數據，涵蓋更多細節例如轉彎信息；第三，數據永遠不夠全，地圖廠商的胃口不只是道路交通數據，還希望能拿到商場、酒店等上層POI信息；第四，數據永遠不夠新，地圖廠商希望拿到的數據無限逼近于當前的真實情況，與世界的變化保持同步，例如道路修繕信息、交通擁堵信息等等。更多、更細、更全、更新的空間數據，讓地圖無限逼近映射真實世界的理想。
要做到上述四點的任何一點，都離不開數據采集這一關鍵環節，地圖廠商正在通過定制采集車、研發采集設備等方式來加強數據源采集能力。百度地圖通過采集設備還是數據處理技能創新構建了業內領先的數據采集能力，支持全景地圖、4K地圖，還能根據空間情報進行熱采集，例如重慶新上了一個復雜的立交橋，百度地圖可在一夜之間上線地圖導航，再比如最近北京積水之后，百度地圖快速上線積水路段提醒，背后都體現了動態數據采集能力。
人工智能成地圖數據采集的殺手锏
世界太大了，變化太快了，完全基于人工的地圖數據采集和處理，覆蓋的地方將十分有限，且很難在時效性上有足夠的保障，畢竟人工團作業是需要很長的時間周期的。還有，要獲取更細的數據，即采集大量細節信息，例如路標、POI信息，通過人工更是不可能完成的任務。在覆蓋地方更多、時效要求更高、地圖精度更高之后，數據采集的工作量將會指數級增長。所以，地圖采集想靠堆人來建立數據上的優勢，通過壯大外業和內業團隊，是不現實的。
百度的解決方案是用人工智能來實現盡可能多的任務。
用機器取代人，正在越來越多行業發生。機器人在富士康流水線上裝配，機器人幫助Amazon整理倉庫和運送快遞……這些領域引入機器人之后，效率將會大大提高。
百度地圖借助于圖像識別、語音識別、大數據處理等人工智能技術，大幅提升地圖數據采集和處理的自動化程度。
在外業操作上可通過語音交互等方式，提高采集人員的交互效率，讓其可一邊開車一邊完成各種采集，還有各種自動化系統讓外業采集不再那么專業，降低了人力成本；
在內業處理上，即對采集的海量原始數據的處理上，百度地圖大幅應用圖像識別技術、大數據技術，來識別道路信息和POI信息。從通用影像中精準快速的自動識別道路特征、提取輪廓并繪制形狀，形成數據補充；可識別道路上新的招牌并轉化為POI信息；可對道路上過去人眼才能看的圖形標牌、地面車標以及文字標牌進行自動化識別；還能對多個數據源的數據進行自動融合；還有基于大數據的情報系統能讓采集團隊實現指哪打哪的定點采集。
通過大數據處理和圖像識別等技術，百度地圖外采數據有超過80%的工作都能實現自動處理，人工處理在百度地圖的數據加工中只占不到20%的比例，在業內處于領先。
人工智能技術，尤其是大數據處理和圖像識別技術，對地圖數據采集和處理將帶來革命性的改變。大幅提升效率和降低成本，完成依靠人類無法完成的任務，是人工智能的典型要義，百度地圖通過人工智能技術來進行數據采集和處理，是機器取代人的又一個生動案例。
百度地圖正在從數據驅動到智能驅動
百度在人工智能上大舉投入，是最激進的中國巨頭。百度成立了深度學習實驗室、大數據實驗室、人工智能實驗室。這三個實驗室的技術成果已被大量應用于百度產品中，如移動搜索、百度糯米、輸入法、百度翻譯等產品。而這三個技術范疇，不論是人工智能還是大數據，又都與百度地圖有著密切的結合點，百度地圖已開始在數據采集環境大量應用人工智能技術。
眾所周知，地圖是數據驅動型，真實世界數據對地圖廠商多多益善，地圖再對這些數據進行高效的處理并轉化成對功能或商業價值。這是所有地圖廠商不約而同在做的事情。然而，接下來的競爭焦點，就在于誰能更有效率地處理海量地圖數據，并從中挖掘出更多的深層價值。挖掘大數據深層價值需要人工智能，高效率處理數據需要人工智能。
百度地圖未來很可能會將其正在研發的無人車與地圖采集結合起來，實現從單人采集到無人采集——在自動化技術幫助下，單人采集作業時的重點是駕駛汽車。如果無人車上路，這個人的工作很可能被機器取代。事實上，負責采集數據的街景車與負責運輸的無人車外觀就很像，它們都有大量基于激光和圖像的傳感器設備。這些傳感器一方面探測道路環境，另一方面收集環境數據，第二點就可為地圖所用。基于無人車的高精地圖采集，可以在運載人或物時順便進行，一車二用，大幅降低成本。百度無人車計劃在2018年商用，2020年量產，會不會用在地圖數據采集上？
百度地圖還擁有照片游技術，其背后是三維建模、照片渲染、路徑規劃等人工智能技術應用。去年百度地圖曾利用該技術，基于用戶上傳的各種照片，來還原尼泊爾加德滿都的震前景象。未來，在線旅游與直播、VR等技術深度結合之后，百度地圖完全有可能幫助用戶穿越時間與空間，去到不同地方游玩，或者說，在進行路徑規劃時更了解目的地真實情況。
百度地圖給用戶提供的路線導航服務，同樣是基于人工智能算法實現的智能規劃，能夠將公車、地鐵、步行等不同交通方案結合起來，并充分考慮地鐵班次等信息，背后是人工智能技術的應用，它可以向秘書一樣思考用戶的出行場景，成為一個真正的活地圖，給用戶更好的出行體驗。
最后，人工智能技術還可應用于地圖的商業化上。地圖擁有海量大數據，這些大數據記錄著人類的空間信息，蘊含著巨大的商業價值，例如房地產選點、商家選址、交通規劃等等，要用好這些大數據，同樣離不開人工智能技術。
提升用戶體驗、降低數據采集成本，挖掘商業價值，地圖與人工智能技術均有大量的結合點。百度公司在人工智能技術上有先發優勢，再加上百度地圖本身就是大數據型平臺，因此與人工智能密切結合就成水到渠成的事情。擁有大數據的平臺未來擁抱人工智能技術，不僅成為地圖行業的下一幕核心，也是更多行業必然發展趨勢。