摘要： 近来地图商们的一系列动作和声音所释放的信号显示：地图导航的人工智能化，可能是接下来产品间制胜的下一个角力点。

以人工智能为驱动，尽管无人驾驶（自动驾驶）技术正在成为被关注和讨论的焦点，有关“无人驾驶汽车商用与量产”的声音长期以来也不绝于耳，但就目前甚至未来更长时间里，随移动互联网崛起并迅速普及的传统移动端地图导航，仍然才是人们面向不同场景出行需求最得力的工具。

已经有很多公开数据显示，两大市场寡头百度地图和高德地图近乎覆盖了国内的移动端市场，而在双方各执一词的千万级日活数据中，也能尽显地图导航之于人们生活不可或缺的必要性。

比起无人驾驶汽车的社会价值，传统地图导航则在自身发展过程中更呈现出多样化的出行解决方案。例如早已生态化的百度地图和高德地图，目前均广泛接入了第三方网约车、出租车和共享单车出行服务，并基于其自身的地图数据和导航决策能力，帮助用户规划出行线路。

而近来地图商们的一系列动作和声音所释放的信号显示：地图导航的人工智能化，可能是接下来产品间制胜的下一个角力点。

实际上，地图导航中的智能功能已经屡见不鲜，比如地图商们很早便将人机语音交互功能内置到移动端地图导航中，导航线路的规划，到达时间的估计，甚至对第二天道路路况的预测，也是根据海量数据的积累，对未来结果进行的一次智能化预测。

在地图导航中应用人工智能，也不应该只是噱头，更重要的在于其利用人工智能中的技术解决了哪些问题，或者实现了什么样的功能。近一段时间来，图商们纷纷出手，着力探索其应用的价值。总结来看，现阶段电子地图导航的人工智能化体现在以下三个方面。

与计算机视觉的结合

地图导航与计算机视觉技术的结合，在用户端体现在与ar整合，进而优化导航过程中的体验；而在地图生产内业工作中则可辅助提高效率，乃至成为主要的生产技术方式。

早在去年7月底，百度地图向外界正式披露其地图数据采集团队时，也一同亮相了基于人工智能的地图内业处理技术：让机器视觉从卫星正摄遥感影像、无人机航拍影像中识别和标注道路信息，从街景汽车拍摄的街道影像数据中识别路两旁的店铺名称，以及车道线、车道标牌等信息。

对这些视觉类人工智能技术的应用，让原本需要大量人工处理的内业工作，转变为由机器自动化、规模化的生产地图数据。去年百度世界大会上，百度地图事业部总经理李东旻提到，在团队内部地图数据自动化生产率已经达到了80%。

在百度地图近日发布的10.0新版本中，这一计算机视觉方向的人工智能技术开始更多地从幕后走向了台前。例如，这项技术开始与移动端上的ar功能结合，在景区导航中可通过移动端摄像头识别著名景物来获得语音介绍等进一步信息。

与人机交互技术的结合

地图导航与人机交互技术的结合，其用途一方面是面向驾驶场景帮助用户解放双手专注驾驶，提高安全性；另一方面，人机交互效率的提升，也有效降低操作的门槛，用言语表达的方式直诉需求。

比如同样还是在百度地图最近更新的10.0版本中，其另一个重大更新在于它的语音唤醒和场景多轮交互体验。

目前以口令“小度小度”来激活百度地图的人机交互界面的唤醒功能，其最大帮助，莫过于让依靠移动端导航的司机、骑行用户完全解放双手并通过语音交流来使用各种地图上的功能，从而让注意力更集中于驾驶或骑行本身，保障出行过程的安全。

而多轮对话则旨在构建一个可持续沟通的人机交互环境，它在多次问答中衔接上下文内容，并可以一步步地满足用户的诉求，在同样减少不必要的手动操作的同时，对于低高龄人群或一部分能力障碍人群来说，也能降低操作的门槛。

举个简单的例子，当用户想去餐馆吃饭，但又没有具体的目标时，它可以先把大概的需求告知，例如“帮我查一下西二旗附近的餐馆”，然后结合百度地图给到的一系列搜索结果，再通过语音输入选择一个最终目的地。

另在7月初，百度在ai开发者大会上宣布对人工智能公司kitt.ai的收购，还有望进一步优化和增强百度地图在人机交互层面的体验。比如，kitt.ai致力于提供唤醒词的快速训练技术，以及多轮对话中的上下文的衔接技术支持。

所以接下来，激活百度地图的唤醒词很可能支持用户的自行设定，多轮对话方面则有望让用户更自然、灵活地和地图导航产品进行交互，并能准确满足用户需求。

作为一个可以实现自由人机交互的地图导航产品，搜狗地图“智能副驾”功能的上线，比百度地图10.0还早了整整一个礼拜，和百度地图目前想给用户带来的人机交互体验类似，但搜狗地图的“智能副驾”更像是对这类技术应用的最好概括：像一个坐在副驾座位的助手那样，随时听取你的导航规划需求，然后给你最有效的线路规划方案。

“毫无疑问，地图是人工智能非常好的承载平台。”在这款产品于7月18日的发布会上，搜狗地图总经理孔祥来如此评价。在其看来，这也是搜狗之于语音和语义识别的技术积累，与地图导航技术之间的一次紧密融合。

从地图大数据中利用人工智能挖掘价值

以地图为载体的大数据已经作为重要的资产，通过对其中的数据的挖掘、甄别、提取，可以为公众出行效率的提升，提供更为精准的出行决策或建议。

多样性的出行需求，高德地图最近开始了他们的一次智能化布局。7月底，高德发布了一个和第三方出行服务商共同搭建并可持续完善的“易行平台”。

目前对用户来说，在使用高德地图规划从出发点到目的地的路径方案时，他们可以有骑行、叫网约车或乘坐客车和火车等方式，由已入驻易行平台的出行服务商，快速解决任意的出行需求。目前，摩拜单车、滴滴出行、神州专车、首汽约车，以及阿里旗下的飞猪均将业务接入到易行平台。

而从长远来看，高德想通过对大数据的充分挖掘和利用，让易行平台承载一颗更聪明的出行规划“大脑”。正如高德方面提到接下来要做的事：在云端层面充分结合动态位置信息、交通路况、票务信息和班线时刻等出行数据，帮助用户决策和推荐最适合于他们的出行方式。

可以想象：当你准备从北京的家中去往上海的外滩景区，高德地图可以通过易行平台，更动态化、智能地帮你安排好全程出行方案，比如根据天气因素建议你是乘坐火车出行还是飞机，提示你是预约出租车、网约车还是乘坐地铁去机场或火车站，当一路抵达上海，并乘地铁到达南京东路地铁站时，它会根据道路状况和动态化地数据，建议你使用车站附近的共享单车，或者加入一个即时出现的拼车订单，以更低成本高效地抵达目的地。

相对处于市场长尾位置的腾讯地图产品团队（腾讯位置服务团队），也同样看中地图上的大数据可待挖掘的潜能。

今年5月，腾讯位置服务团队在其召开的“位置服务+人工智能”沙龙上谈到，从腾讯的大产品生态中，微信、手机qq，以及那些颇具使用黏性的各类移动端产品，都已经在帮助腾讯地图团队贡献动态化的脱敏位置大数据，这些数据反映出社会大众的出行规律，并可以在出行领域中通过腾讯地图将这些结论性的信息呈现给大众，例如公布每逢节假日最拥堵和人迹罕至的景点，可以帮助公众更合理的制定出行决策；哪些地段有反规律性的现象出现时，也可提醒公众引起注意。

高德地图、腾讯地图，以及百度地图等图商，其实都善于将地图导航软件中由用户贡献的脱敏大数据“数”尽其用。基于用户红利，图商们利用实时产生的大数据或历史数据，对社会人口的出行状况进行可视化分析。这些数据正在作为人工智能训练的样本，帮助地图导航产品提高预判出行环境变化和趋势的能力。

小结

人工智能或许给出行市场中为数并不算多的各地图导航产品又重新画上一条差异化竞争的新起跑线。因为从本质上来看，人工智能技术赋能地图导航其主要目的，还是提高和优化用户体验，而不断满足用户需求的产品，才会在地图导航的人工智能化趋势中，获得胜出。

而百度系、阿里系和腾讯-四维图新系地图导航产品之于基础地图数据和导航能力的开放，可能还会让不少人工智能初创团队注意到地图平台的价值，成为新进者在地图导航的大生态中掘金。

毕竟移动端里的地图导航平台早在o2o时代便已经成为重要的商业入口，到了人工智能开始发力的时代，这里面可以讲出来的故事和落地的产品，或许会更加丰富多彩。

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