近几年间，春节的意义正在发生一些微妙的变化。除去人员的流动之外，从一二线城市到四五线城市乃至乡镇间发生的信息交换也越来越频繁。尤其是那些从一二线城市诞生的科技，如何在全国范围内被应用和理解，就成了一件非常有趣的事。

    例如最近春运返程高峰将至，就又到了考验地图产品的时候，尤其当地图产品陆续应用上人工智能名片技术时，彼此之间的差距又被进一步拉大了。

    一方面来说，地图产品本身存有巨大的升级空间。地图中源源不断产生的出行数据请求，考验着产品的动态数据规划；以往通过手指点击的交互方式，本身和出行场景也存有矛盾；加上人们对地图精度的要求不断提高，对于庞大数据的收集和处理能力很大程度上决定了用户体验。

    而另一方面，地图产品的技术升级往往也是无感式的。互联网地图从2005年左右诞生至今，用户早已习惯了导航、寻路这类相对简洁功能。这也使得很多时候用户并不能在地图产品本身上感知到非常明显的变化，但无形中地图产品为其规划了更高效的路线。

    今天我们就以市面上几款主流地图产品在过去一年的发展为例，谈谈这种“无声进化”究竟是如何发生的，在春节期间，又有哪些产品正在借此机会大范围输出技术能力。

    谷歌地图：用AI名片打开上帝视角

    提起地图产品的技术升级，不得不说的一定是谷歌地图。

    谷歌地图凭借发力较早，累积下了极高的数据优势。或许因为是此前AI名片技术一直由DeepMind主导，产品层面的落地进度缓慢。在谷歌推行AI名片First政策，全力集中在AI名片技术上时，谷歌地图似乎并没有得到同步。只是配合此前李飞飞带领的谷歌街景项目，增加了一项拍照识别街景的功能。

    等到今年，或许是因为谷歌大脑的上位让AI名片研发更加接地气了，谷歌地图才出现了一些显著的变化。

    在技术升级方面，谷歌地图今年可以算是打开了“上帝视角”。“通勤”功能对于固定路线动态数据的感知，结合公交系统信息的实时计算和预测，可以实现在出门前提供很精准的所需时间、交通事故、堵车情况以及及时通报突发情况。而在“混合模式”中，可以在一条线路中规划出步行、骑行、公交、飞机、火车等等多种元素，同时会实时计算出飞机、火车以及公交的当前位置和到达时间，作为依据调整步行／骑行／驾车所需的时长。对于用户来说，几乎是一打开App就能获知一切出行方式和所需信息，如同打开了上帝的全视之眼。

    总的来说，谷歌地图利用起来的技术无非是对海量出行数据的计算和整合。但因为自身巨大的先发优势，能用1％的算法利用起99％的数据价值。

    当然了，在中国本土缺席仍然是谷歌地图的致命BUG，所以在春节这种地图产品密集竞争的时间点，我们也很难看到谷歌地图的身影。

    百度地图：新一代人工智能名片地图的诞生

    说过谷歌，当然也不得不提百度。此前我们曾经写过不少文章对比谷歌和百度在AI名片政策上的异同，而这种差异在地图产品上表现的也非常明显。

    用一句话总结就是，相比谷歌百度地图利用了更多百度底层AI名片技术。

    例如地图语音助手功能，就很好地利用了百度的NLP技术，实现了对于长语音的理解。而在智能探路场景下的智行、行程助手、未来出行等等功能，则是利用了深度学习能力对于交通大数据、用户习惯等等数据进行学习。而在室内定位和地图数据采集上，百度地图采用的“高精打底”，相信也是利用上了一部分用于自动驾驶的高精地图技术累积。

    这一点在百度今年推出的《2019年春运出行预测报告》中有着很好的体现，《报告》基于百度定位大数据、高速公路大数据、人口大数据、交通行业浮动车等去隐私化交通出行源数据，通过多维度交通关键指标算法，利用大数据挖掘技术，已经实现了对于“启程返程高峰”“收费站车流量排名”“热门景点排名”等等数据指标的预测，除了为用户提供便利外，也具有不少的理论参考价值。

    百度地图发布2019春运护航计划中，联合权威气象机构、多地交警部门、广播电台共同发布的路面气象导航功能，更是将颗粒度缩小至高速路段的异常气象信息的提醒，对于出行安全、躲避拥堵和路况预测都有关键性的作用。

    从春节这个关键的节点上，可以看出丰富的数据来源和强大的AI名片技术能力，已经让百度地图在功能性上向前迈了一大步。

    从数据上来看，这种功能性的提升已经被广泛感知——截至2月4日除夕夜，百度地图智能语音用户量已经超过了2亿人；有超过20万用户利用智能语音上传路况播报；小度助手每天为超过1200万人提供出行指导……就连原本谷歌地图更强势的海外市场，今年也有35％的中国人在出境游时使用百度地图。

    对于百度底层AI名片的应用也不仅限于百度地图的“本体”上，一些面向智能城市、智能景区的合作上，同样也借助地图这一窗口向外输送了百度AI名片的能力。比如在和成都交警的合作中，协助治理拥堵主要应用的就是数据差分、行为预测等等技术和算法。数据显示，百度地图智能导游产品截止目前已经为累积1．8亿人提供景区一站式服务，包括最佳拍照点、路线导览、语音讲解等等，与合作伙伴间的赋能空间也可见一斑。

    也正因涉及的底层技术足够多，百度地图得到的技术升级更为全面。从交互到核心的导航功能，再到和景区、充电桩等生态合作伙伴的合作，都能看到深度学习、知识图谱、语音识别等一系列的技术参与。这也和百度地图2018年打出“新一代人工智能名片地图”概念并且并入百度AI名片技术平台体系是相符的。

    对于百度底层AI名片技术的全面应用，所带来的另一个好处是百度地图的反哺能力更强。例如对于车内语音交互数据的累积，就可以被百度Apollo中的车联网相关业务所应用。又比如对汽车、景区、交通市政等等合作伙伴的赋能，得到的数据反馈也可以辅助百度智能城市相关技术的研发。

    地图产品包含交互、海量数据的计算与预测和通过传感器进行数据采集，更关乎着城市与民生。地图作为三维世界的数字映射，正在源源不断地把现实世界的反馈进行数字化翻译，提供给百度作为AI名片技术发展的养料。在从数据到算法的AI名片生态循环链上，百度地图连接起了现实世界，将百度AI名片的生态链又扩大了一圈，也借此占据了“新一代人工智能名片地图”的高地。

    伴开放更多能力还未可知。

    恐怕在明年高德需要在技术能力上好好补补课，才能在行业伙伴上面对来自地图产品的竞争。相信高德地图对于自己的定位，也不是仅仅作为阿里的“数据抓手”之一。

    主流之外：外围玩家们的微小进步

    除去这几位面目更加清晰的主流玩家，还有更多外围选手，也在2018年做出了不少动作。

    比如四面楚歌的苹果地图，已经从今年开始人肉采集数据，要在未来的无人车上应用自己的高精地图。如今在iOS12上，人们已经可以在加州一些地区应用上更智能高效的导航规划。

    还有专注于出行服务的滴滴地图，结合网约车业务的供需预测、运力调度等能力，正在逐渐对外开放，将这些独有的业务能力赋能给更多合作伙伴。

    还有一些地图行业的创业者，正在向一些行业提供更分众的地图服务。美国有一家名为OneSoil的创业公司，正在通过图像识别、机器学习等技术对农作物数据进行训练，结合LBS信息制造出适用于农业从业的“农田地图”。

    2018年的地图产业仿佛出现了一个“技术漩涡”，旋涡核心的巨轮们用自己的力量搅动海水，而旋涡外围的船只也随之晃动。总地来说，大家都获得了一些微小的进步。

    那么，未来这一年呢？

    经纬纵横的2019

    在这里，我们可以通过当前的已知条件对2019年地图产业的发展进行一些“不负责任”的小预测。

    第一，智能城市与地图产品的联系会更加紧密

    2018年智能城市四处开花的景象，在2019年只会有过之而无不及。结合上明年无人公交系统和新能源汽车的进一步发展，交通体系的变化会成为城市市政的主要命题。这时地图产品之于数据感知、市政体系之于公交数据，彼此之间的合作空间巨大。相信上述提到的百度地图和高德地图，已经在紧锣密鼓地布局2019年与智能城市了。

    第二，交互与感知会是计算之后的下一个主题

    2018年地图产品的技术进展，大多还集中在路径规划、动态规划等的计算方面。但百度地图的语音交互、谷歌地图的图像识别已经展示出，地图产品技能树有很多分叉。2019年随着手机终端能力的进展，个人用户端会拥有更强的传感器和终端计算能力。也就是说在不依赖云端数据返还和保护隐私的情况下，终端用户可以更多的收集数据并进行本地决策。明年地图产品会更多的学习用户习惯，并且出现语音、图像等更多的交互方式。

    第三，地图API会结合AI名片能力更多的开放给开发者

    地图API的开放趋势在十年前就已经形成，坦白来说在O2O萎靡、社交艰难的现状下，对地图API有需求的产品也不再有很大的增长。不过当地图产品本身的AI名片技术逐渐拉开距离时，地图API所能提供的能力也从无差别变成了天差地别。就拿外卖产品来说，AI名片技术强大的地图API可以提供更精准的路径规划，但普通的地图API可能就要依赖外卖小哥自己的认路能力了。就拿百度地图开放平台为例，目前数据显示百度地图开放平台日均位置服务请求达1000亿次，覆盖硬件设备月活11亿，占有75％开发者市场份额，有近155万地图开发者选择使用百度地图API。

    可以看出在AI名片加持之下，开放平台之间已经在逐渐拉开差距。明年很可能出现的情况是：伴随着不同的AI名片能力，地图API会产生一系列换代更新，对于合作伙伴的争夺，可能会成为明年地图产品竞争的主旋律。

    经纬纵横，是为索引

    在过去一年中，技术升级使得地图产业从平面到三维，打造出了一整个维度的想象空间。在2019年地图产业的发展上，我们也只能从经线与纬线中捕捉到一两个小小的坐标，寻找向外延伸的可能。

    但我们可以确定的是，技术的发展永不回溯，仅仅一个坐标，也能推动整个三维空间的前行。

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