思考 | 百度地图的人工智能是城市交通病解药?集海量大数据所成

2017-05-08 14:05 来源:Donews
浏览量: 收藏:0 分享

当汽车越来越多,城市越来越堵时,缓解交通拥堵的方案就会一次次被拿出来实践,然后被贴上失败的标签。首先是倡导了多年但一直没有多少成效的“公交优先、地铁出行”,其次是出现了网约车和共享单车,但是无论轨道交通和公共交通多么发达,无论滴滴打车多么方便,只要汽车数量不减,交通拥堵就不会消失。对于个人而言,关键在于如何从日益拥堵的道路上快速找到一条捷径。这条有效的捷径就是将人工智能技术应用到交通治理。  

实现治堵的基础:海量地图和用户数据生成的实时路况  

地图导航领域已经有了十几年的发展,行业格局也已经比较稳定,不过现在,竞争的核心已经从定位导航能力转向大数据和人工智能技术两项实力。  

随着城市化进程加快、城市汽车保有量只升不降,交通状况复杂性大幅提高,因此,单纯的导航并不足以有效应对瞬息万变的路况。如何实时预测交通拥堵情况,如何提供用户人性化的路线建议,如何让新手快速成为“老司机”,成了地图导航必须要着手解决的问题。而这些前端技术的变革,都离不开数据采集这一基本功。  

在底层数据的获取上,地理信息采集相对复杂,在数据采集上,地图导航都面临同一个问题:采集成本太高,投入太大,更新太难。无奈,只能从技术和人力两方面同时发力。要想实现地图数据的高效生产,就必须依赖自动化的高精采集设备。百度地图是较早实现数据采集高度智能化自动化的地图厂商,通过在顺德建立数据中心,作为“数据大脑”,承担着国内最大的数据采集业务,提高数据采集效率。  

相比于其他地图产品,百度地图的杀手锏是基于人工智能(AI)的图像识别技术。在2016年9月,李彦宏对外展示人工智能的进展时,表示百度地图的采集设备能够自动识别道路特征、建筑轮廓、道路图形标牌、电子眼、警示牌;图像智能识别技术则能够精准识别店铺名称、门牌号、停车场标识,甚至是营业时间。目前,百度地图全流程数据生产自动化程度已超过80%,全景图像的自动化识别提取准确率高达95%。百度地图独创了图像自动识别分析技术,其所覆盖的道路总里程超过670万公里。这样一来,数据采集能力也就大幅度提高了。  

数据采集生产是百度地图数据实力的一个缩影,路况数据生产同理。我们都知道,路况数据生产最重要的标准是实时,现在,与过重测算前方车辆的速度不同,百度地图将重点放在车辆密度反映路况上,因为“车多就意味着路堵”,知道哪个地段车辆多,就引导司机绕开哪个路段,有效解决速度计算强依赖于轨迹速度以及“知道速度快慢,但是不能明确车辆多少”的先天性问题。  

另外,光靠自己一身之力是难以支撑海量数据的持续更新的,必须要将用户的车辆发展成为一个个信息点。  

以往的地图产品想要抓取用户的实时出行状况,大多是通过汽车内置导航和交通部门提供的路况信息,但面对如今多维度多元化的出行方式,这样的方式已经难以适应,必须借助更高效的技术来获取更为精确的实时路况数据,才能真正优化出行。百度地图将目光从“车”转移到“人”上面。具体来说,是利用百度系统的用户规模优势来构建交通运行图景,通过利用百度搜索的资源,百度地图能得数亿级别的用户数;同时,百度地图的O2O功能做得最好,用户在使用百度地图搜索周边内容时,也能给百度地图提供实时的位置信息。  

交通路况能够更实时,意味着交通大数据需要更海量,如何发动上亿的用户主动上传定位、搜索、导航信息,实现数据库秒级更新,是行之有效的方法。比如,百度地图推出了“POI认领”(POI:信息点),目前已经有近150万商户标注、认领POI数据,全球POI总数达1.4亿。这使得百度地图上76%的数据来自创新生态采集模式,让“人人都成为POI采集师”已经逐步成为现实。  

无论是用户大数据、路况大数据,还是POI、道路信息采集,所有维度的地图大数据的价值最终都指向应用。城市“交通病”的解决,不能光停留在限行限号,而是应该让海量交通大数据发挥底层作用。  

借鉴无人驾驶背后的避堵逻辑,人工智能为最佳治堵方案  

无论是汽车还是地图,都有一个远景目标:实现自动驾驶。目前各大互联网巨头都有布局,其中的一个难点就是绘制一份高精地图。与一般的手机不同,高精地图对车辆的定位要求更严,比如要实现更小的定位偏差(李彦宏表示未来地图的精确度将缩短到3厘米),可以定位车辆行驶的车道等等。  

暂且不说自动驾驶何时能真正普及开来,但它也给目前的手机地图一个更新的方向,引导手机地图去满足用户的需求。  

百度地图近段时间推出了不少让人眼前一亮的功能,尤其是极具个性化、智能化的创新尝试:  

1.推出步行AR导航,将步行路线、终点目标与现实场景结合,这能减少在复杂路口走错方向的可能性。  

2.优化首页搜索功能,搜索框后,可以直接点击“家”和“公司”等便捷入口,实现一键导航。  

3.放大导航路口图像,以平面顶视图的形式展示路口状况,便于正确选择方向。  

……  

而提出这一系列优化服务的目的在于,让一个个用户快速成为“老司机”,将老司机的经验通过地图展示出来,提高他们对路面情况的“感觉”。事实上,给每一个用户更好的出行方案,就有机会减少一辆车的拥堵,给更多的用户更好的方案,就能缓解一个城市的拥堵。所以在路线设计上,新版的百度地图一共提出了6大路线偏好:智能推荐、时间优先、距离优先、躲避拥堵、不走高速、高速优先。满足用户偏好靠的是AI大脑,这六大方案基本上可以涵盖所有的出行需求,及时避免因交通拥堵。  

目前百度地图已经在智能避堵,优化出行方面有所成就,百度地图每日提供的位置服务超过720亿次,每日导航服务超过2亿公里,为用户每天节省出行时间达115万小时。  

作为手机地图的第一梯队,百度地图将发展方向与人工智能牢牢绑定起来,用于革新数据采集方式以及提供更个性化的出行方案。在这个过程中,出行服务的需求者是一个个的用户,交通拥堵的制造者也是一个个的用户,只有将千千万万个用户的数据收集起来,进行分析,才能为每个人提供最便捷的出行方案,才能给城市的交通减轻一丝压力。可以说,缓解交通拥堵,治本还是靠技术的力量,百度地图推出的智能避堵,背后则是人工智能技术的强力支撑。

标签:

责任编辑:admin
在线客服