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2024-10-14点击量：578
本文摘要：7月28日下午，百度地图首次向媒体对外开放其坐落于广东省顺德市的数据中心，详尽展出了百度地图从外业收集到内业数据处理的全过程，原始展出了一个POI点、一条道路呈现出在百度地图上的过程；同时，百度地图还首次对外阐释了人工智能、深度自学等技术在地图数据生产领域的应用于。7月28日下午，百度地图首次向媒体对外开放其坐落于广东省顺德市的数据中心，详尽展出了百度地图从外业收集到内业数据处理的全过程，原始展出了一个POI点、一条道路呈现出在百度地图上的过程；同时，百度地图还首次对外阐释了人工智能、深度自学等技术在地图数据生产领域的应用于。百度地图副总经理兼任百度智慧汽车总经理顾维灏回应，百度地图正在利用深度自学、图像识别等人工智能技术，提高地图数据生产中的自动化比例，目前这一数字早已超过80%以上。
百度地图副总经理兼任百度智慧汽车总经理顾维灏致词多种收集设备曝光据介绍，百度地图的数据生产流程还包括“数据采集——数据处理——质检——公布”四大流程。此次在顺德市的数据中心，百度首次对外曝光了多台外采行设备。除低精地图外，目前用户所用于到的百度地图中的所有数据，皆可以由这些设备收集。首先最更有人目光的是停放园区中数十台的长安汽车。
百度曾在3月底公布智慧汽车战略，长安汽车沦为其首个汽车合作伙伴，就在当天上午，长安汽车刚向百度地图交付给了80辆长安汽车用于外业收集用于。在这80辆车投入使用后，百度地图外采行车队的车辆规模早已多达了250辆。这些外采行车队主要负责管理标准化路段的全景收集，大部分收集车所用于的核心收集设备主要还包括GNSS+IMU、光学系统，而最靠近入口的两台收集车则还额外配备了Velodyne 32线激光雷达，这意味著该收集车将可用作高清地图的收集。
据介绍，目前所有收集车均可已完成ADAS级别地图数据采集。除了负责管理标准化路段的全景收集车，百度还展出了供狭小路段收集的电动自行车、可供室内收集的点云背包，以及用于类似收集的无人机收集装置等收集装备。
内业只需已完成20%工作独自采行团队将数据采集已完成以后，必须内业团队对数据展开适当处置后才能已完成上线。利用百度的人工智能技术，目前外采行团队收集已完成的数据中有多达80%的工作都能构建自动处置，人工处置在百度地图的数据加工中只占到将近20%的比例，大大提高了工作效率，确保了数据改版的及时性。
转入顺德数据中心大楼，百度地图涉及负责人为媒体讲解了内业团队的工作流程，由于百度地图利用图像识别、自动差分融合、自动建模等技术构建实采全景图像自动化萃取POI信息、制作全景路口缩放图、电子眼以及3D导航系统等数据，可以看见大部分的员工的工作主要是做到校准，在整个数据处理环节，人工的工作量只占到将近20%。百度地图内业全景图像自动识别技术据介绍，百度地图每季度展开一次数据采集。
目前，百度地图早已覆盖面积国内道路总里程670万公里，POI数据规模多达4500万，平均值每日号召的定位催促次数300亿次。百度地图副总经理兼任百度智慧汽车总经理顾维灏回应，未来将之后探寻人工智能在地图数据领域的应用于，更进一步提高效率，让百度地图上的数据更为生动、简单。国内地图之战已打响虽然在整个参观过程中，百度地图方面较较少谈及自动驾驶，与自家的无人车计划也回应只是其技术获取方，不过，很显著百度地图的最终目标还是自动驾驶，也就是高精度地图。
虽然目前自动驾驶还处在半自动阶段，不过不管是半自动驾驶员还是仅有自动驾驶，都必须倚赖高精度地图辅助已完成。同时，高精度地图可与车辆功能深层次融合，扩展汽车驾驶员等涉及的应用于与服务。因此，地图对于汽车厂商而言其重要性不言而喻。车企近年来与地图商之间更加频密的“合纵连横”，也越是说明了这一点。
在国外最先火烧起地图战火的是去年被各大车企抢夺的Here地图，前不久福特汽车公司三维地图初创公司 Civil Maps某种程度引起注目。而在国内，某种程度是暗流涌动，在此非常简单辨别了下这两年地图与汽车厂商的合作：2014年特斯拉在中国与四维图新展开战略合作；2015年，吉利与易图通在部分车型上合作；广汽在2015年底宣告一些车型与凯立德展开合作;今年3月，百度北汽达成协议低精地图合作；某种程度是3月，高德地图与捷豹路虎发售导航系统产品；4月，高德公布车机版地图与吉利长安多款车型合作；本月初，上汽集团和阿里巴巴联合开发的互联网汽车荣威RX5中所配备的YUNOS系统中配备了高德高精度地图；车厂与地图商更加紧密的对话背后，是地图商在未来汽车中的战略地位的显出。
而所合力的地图商的数据能力、专业技术能力以及与车企的合作深度，才是要求车企竞争格局的胜败关键。目前的地图商在经过“合纵连横”后，早已沦为BAT之间的游戏，当然还有一个小米，而这几家之间的竞争仍然正处于白热化，因此未来也不会看见更好的在车企资源方面的竞争。而地图商想夺得车企的注目，除了数据量也要看人工智能的数据处理效率。
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