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大数据浪潮下 地图将迎来新的风口

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地图导航是未来智能汽车不可或缺的信息源,未来图商将基于地图和大数据能力、和整车厂进行更多的跨界合作,帮助汽车实现从功能汽车向智能汽车、自动驾驶汽车的演进。

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网易汽车7月18日报道 地图如今已成为出行领域不可或缺的信息来源,躲避拥堵,传递动态交通数据,辅助路径规划,发布实时交通路况…地图的发现、采集、处理、发布和反馈离不开数据技术的支撑,而智能汽车时代,地图将结合无人驾驶、车联网及大数据为我们带来全新的出行体验,为此工场菌走进位于北京昌平的高德数据中心,探秘一张数字地图的诞生全过程。

 


无论是地图还是导航,或者是其他位置相关的服务,都依赖于数据层面的重资产投入、支撑与挖掘计算,可以说,数据是地图导航类公司的命脉。

地图数据三大因子道路、POI和实时路况

地图上的数据可以简单的按照来源分为三个,道路数据、POI数据和实时路况数据,通过一组数据可以更直观的了解,高德目前拥有超过700万公里的道路数据,日均用户轨迹回传4亿公里,道路季度更新超过250万公里,5周内即可将全国的道路刷新核查一次。


兴趣点POI数据层面,高德目前拥有超过5000万的数据,日均用户搜索次数可达到亿级,POI季度更新1400万,每月可以刷新核查3200万数据。

而在实时路况数据上,高德地图目前已经覆盖全国364个城市和全部高速公路,路况平均2分钟发布一次,预计达到时间准确率打分为8.6(满分10分)

在高精地图业务上,据高德数据中心汽车线总经理黄浩介绍,高德在今年年底可以完成28万公里的全国高速高精度地图的制作,数据精度可以达到10cm。

地图数据生产过程  发现、采集、处理、发布及反馈

地图的生产其实并不神秘,地图从无到有主要包含发现、采集、处理、发布和反馈等环节,发现主要依靠系统和仪器完成,利用情报搜集平台(LSE)、API轨迹分析、卫星影像自动识别等,另外安装了车载 GPS 定位装置并行使在城市主干道上的公交汽车、出租车和物流车同样可以收集道路上的实时状况,并进行反馈。


虽然数据采集手段日益精细和先进,但人工实采仍是确保数据准确的最好方法。通常,人工数据采集分为车采和步采两种:车采主要是记录道路形状与路网关系,收集道路信息全方位地记录道路的行使规则、方向、限速情况、行车引导线等信息。步采主要针对车辆无法驶入的道路,可更细致地采集OPI兴趣点,目前高德已经开发出自行车采集系统,可以大大提升采集的效率。


众包及UGC数据所占比重在未来会持续增加,针对用户轨迹的分析可发现新开通及清洗过期道路,通过用户报错及淘金任务等众包思维,可以高效的对地图数据进行纠正和扩充。

通过对数据的收集和计算能力,目前高德可以做到用户反馈30分钟快速纠错,高速公路、桥梁、隧道等1天内更新、制作、上线,道路封闭、施工、交通事故等动态数据分钟级快速发布。

高德将转型成为一家DT大数据公司

高德未来的目标是成为一家数据公司,通过生产、采集地图、导航、交通等各个层面的数据,经过计算分析,挖掘有价值的信息形成服务支撑力。在数据获取源方面,高德已经形成一套成体系的生态。由阿里巴巴集团、高德自身、开放平台&第三方应用联合组成,包含汽车传感器回传。

这些数据源不仅增加了数据量和生产效率,更丰富了数据的维度和结构,这些数据在完善高德大数据体系的同时,也能将处理挖掘过后的技术回馈给不同的业务线和应用服务,真正做到了人人为我,我为人人。

转型为DT大数据企业后,在阿里云计算平台的支持下,高德的目标是盘活整个数据生产流程,做到了短周期内的快速动态运营,保证了数据生产速度更快、更有效。未来高德数据中心生产的不再是一张传统意义上的静态地图,而是一张支撑了几亿人出行服务的活地图。

对于汽车大数据可以提供的价值有哪些

1.快,地图更新慢一直是车载导航的最大痛点,而情报发现是地图更新慢的一个瓶颈,这恰恰是大数据的专长。有了大数据的支持,在新路发现、快速发布能力上建立了过去不可比拟的优势,可以灵活支持在线道路的小时级增量发布、POI的分钟级更新。

2.准,有了大数据的支持,交通拥堵信息将变得更准,大量用户反馈支持下的交通事件播报更准,车道级的交通信息发布也成为可能,在车主服务上,通过与三方的合作及大数据挖掘,在充电桩、加油站、停车场等数据和服务能力的建设上都是传统图商难以支撑的。

3.创新体验,在探索和推进汽车传感器地图上,可以依托云平台和大数据能力,和整车厂形成具备高精度、高实时性的地图信息的闭环。各种各样车载的传感器传回来的与位置相关的信息,经过我们专业且合规的融合处理转换成地图服务,无论对于传统的地图和交通信息、还是对于自动驾驶地图,都是非常重要的补充。这是未来可能进一步改变地图生产模式的创新方向。现实已经证明,只有结合大数据才能支撑地图、出行服务的深度用户需求。

地图导航是未来智能汽车不可或缺的信息源,未来图商将基于地图和大数据能力、和整车厂进行更多的跨界合作,帮助汽车实现从功能汽车向智能汽车、自动驾驶汽车的演进。

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