一、人工智能技術(shù)的發(fā)展

       什么是人工智能？計(jì)算機(jī)科學(xué)理論奠基人圖靈（Alan Mathison Turing）在論文《計(jì)算機(jī)器和智能》中 提出了提出了著名的“圖靈測試”——如果一臺(tái)機(jī)器能夠與人展開對(duì)話（通過電傳設(shè)備），并且會(huì)被人 誤以為它也是人，那么這臺(tái)機(jī)器就具有智能。人工智能之父之一的馬文·明斯基（Marvin Minsky）則將 其定義為“讓機(jī)器作本需要人的智能才能夠做到的事情的一門科學(xué)”。而代表人工智能另一條路線—— 符號(hào)派的司馬賀（Herbert A. Simon）認(rèn)為，智能是對(duì)符號(hào)的操作，最原始的符號(hào)對(duì)應(yīng)于物理客體。人工智能大致可分為三個(gè)階段:第一階段 (1956-1980) 人工智能誕生;第二階段 (1980- 2000) 人工智能步入產(chǎn)業(yè)化;第三階段(2000- 至今)人工智能迎來爆發(fā)。

      人工智能算法發(fā)展至今不斷創(chuàng)新，學(xué)習(xí)層級(jí)不斷增加。學(xué)術(shù)界早期研究重點(diǎn)集中在符號(hào)計(jì)算，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能發(fā)展早期被完全否定，而后逐漸被認(rèn)可，再成為今天引領(lǐng)人工智能發(fā)展潮流的一大類算法，顯現(xiàn)出強(qiáng)大的生命力。目前流行的機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)算法實(shí)際上是符號(hào)學(xué)派、控制學(xué)派以及連接學(xué)派理論的進(jìn)一步拓展。 

      機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法是人工智能中的兩大熱點(diǎn)，開源框架成為科技巨頭全面布局的重點(diǎn)。開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)是推進(jìn)人工智能技術(shù)發(fā)展的重要?jiǎng)恿�，開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái) 允許公眾使用、復(fù)制和修改源代碼，具有更 新速度快、拓展性強(qiáng)等特點(diǎn)，可以大幅降低企業(yè)開發(fā)成本和客戶的購買成本。 

        人工智能技術(shù)賦能傳統(tǒng)駕駛領(lǐng)域，可以有效提高生產(chǎn)與交通效率，緩解勞動(dòng) 力短缺，達(dá)到安全、環(huán)保、高效的目的，從而引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)及商業(yè)模式 的全面升級(jí)與重塑。智能駕駛是個(gè)復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)鏈，其涉及的領(lǐng)域包括 芯片、軟件算法、高清地圖、安全控制等等。  

      歷史告訴我們，無論空間和時(shí)間如何切換變化，可以總結(jié)出的一點(diǎn)是：每一次地圖的創(chuàng)新迭代，都推動(dòng)著一輪新的產(chǎn)業(yè)時(shí)代到來。如果把傳感器比作自動(dòng)駕駛汽車的眼睛，把汽車控制系統(tǒng)比作大腦，那高精度地圖就是大腦里的知識(shí)庫，是大腦里的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)大腦的決策起關(guān)鍵性作用。

       只有同時(shí)滿足“精度”和“鮮度”的地圖，才是一張真正的高精度地圖。在高精度地圖實(shí)際生產(chǎn)的過程中，有著嚴(yán)格的工藝體系和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，并且需要龐大的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)作為支撐，因此，真正的高精度地圖時(shí)至今日依然是稀缺資源。

 

二、地理信息對(duì)于人工智能技術(shù)發(fā)展的重要性

       傳統(tǒng)導(dǎo)航電子地圖以道路為單位建立的拓?fù)淠Ｐ停�在現(xiàn)如今已無法滿足物流、出行服務(wù)、智慧城市各個(gè)應(yīng)用場景上的需求，更不要說自動(dòng)駕駛在感知、定位、決策方面的需求。隨著傳統(tǒng)電子地圖變?yōu)楦呔�度地圖，并要求數(shù)據(jù)在云端實(shí)時(shí)在線更新，有望使得地圖廠商的商業(yè)模式從傳統(tǒng)賣“賣 license”變成提供數(shù)據(jù)服務(wù)的模式，地圖廠商在產(chǎn)業(yè)鏈里的“配角”，變成運(yùn)營平臺(tái)的重要參與者。 

     1、高精度地圖是實(shí)現(xiàn)無人駕駛不可或缺的重要環(huán)節(jié)，是厘米級(jí)精確度的道路信 息虛擬化映射數(shù)據(jù)庫。

       其可以實(shí)現(xiàn)：（1）地圖匹配，提高車輛定位精度。（2） 解決特定情況下傳感器失效的問題，彌補(bǔ)環(huán)境感知設(shè)備的不足。（3）行駛路徑全局規(guī)劃，并且基于預(yù)判制定合理的行駛策略。“地圖能力是AI的基礎(chǔ)能力，地圖產(chǎn)品是AI的典型落地場景。” 百度地圖事業(yè)部總經(jīng)理李瑩在18年中旬接受網(wǎng)易科技等媒體專訪時(shí)表示，通過AI的賦能，使地圖能夠真正在產(chǎn)品層面給用戶提供更準(zhǔn)確、更豐富、更易用的服務(wù)。針對(duì)地圖的場景可以做很多個(gè)性化的定制服務(wù)，在地圖場景下也可以更好地做人工智能的產(chǎn)品化。通過深度學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、交通大數(shù)據(jù)等AI技術(shù)，導(dǎo)航地圖產(chǎn)品可以實(shí)現(xiàn)“更準(zhǔn)確、更豐富、更易用”，比如定位信息準(zhǔn)、道路數(shù)據(jù)準(zhǔn)、路況信息準(zhǔn)、路線規(guī)劃準(zhǔn)，預(yù)估到達(dá)目的地時(shí)間準(zhǔn)。

       DeepMind在《自然》雜志發(fā)表了一個(gè)的研究論文：把一個(gè)智能體放到地圖數(shù)據(jù)中。在不給它預(yù)設(shè)方位和地圖數(shù)據(jù)的前提下，讓AI模仿人腦中的海馬體，自動(dòng)在地圖中需求位置，規(guī)劃道路。實(shí)驗(yàn)證明，AI可以用像人腦一樣，用增強(qiáng)學(xué)習(xí)的方式去認(rèn)路。這既闡釋了人腦的工作原理，也給未來AI研究帶來了新的方向。而整個(gè)研究的實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)，就是建立在地圖之上的。可以說沒有精準(zhǔn)的地圖數(shù)據(jù)，AI仿生人類大腦進(jìn)行空間預(yù)判的研究就無從談起。這個(gè)故事證明了，地圖對(duì)于AI來說至關(guān)重要。AI在地圖中學(xué)習(xí)，并反過來讓地圖更好用，似乎是我們應(yīng)對(duì)越來越復(fù)雜城市時(shí)的一個(gè)良性循環(huán)。

2、自主定位導(dǎo)航技術(shù)是機(jī)器人智能化的第一步。

       傳統(tǒng)的地圖主要用戶是人，它是給人去看或者是給人去用的，高精度地圖不管是服務(wù)于無人駕駛還是服務(wù)于機(jī)器人，首先一個(gè)最重要的變化它是直接給機(jī)器人和車輛去用，地圖的用戶群體完全發(fā)生了變化。之所以發(fā)生變化是因?yàn)樵跊Q策過程中間，地圖所起到的作用完全不同了，以前的地圖只是一個(gè)輔助性的，然后現(xiàn)在所謂的高精度地圖它在機(jī)器人的決策過程中間或者車輛決策過程中間它是直接參與的，和其他傳感器一樣直接參與控制決策，它的一點(diǎn)點(diǎn)錯(cuò)誤會(huì)直接影響到人身安全或者是機(jī)器人的控制。

三、人工智能豐富了地理信息內(nèi)涵

      今天，大多數(shù)的技術(shù)進(jìn)步都不是封閉的創(chuàng)造發(fā)明，技術(shù)的跨界、聚合，以及技術(shù)的指數(shù)級(jí)增長，都受益于底層核心技術(shù)的共創(chuàng)共享。高精度地圖實(shí)時(shí)更新的特性決定了其數(shù)據(jù)是雙向交互的，商業(yè)模式以數(shù)據(jù)服務(wù)為主，行業(yè)競爭 格局穩(wěn)定，國外三大圖商目前僅TOMTOM 一家是獨(dú)立圖商，Google 服務(wù)于自家的無人車，HERE 被奔馳、奧迪、寶馬德系三強(qiáng)聯(lián)合收購。由于地圖數(shù)據(jù)屬于敏感信息，國內(nèi)市場外資有政策禁入壁壘，屬于外資禁入行業(yè)。另一方面，國家對(duì)相關(guān)資質(zhì)嚴(yán)格限制，目前具有測繪甲級(jí)資質(zhì)的單位全國有上百家，但具備導(dǎo)航電子地圖甲級(jí)資質(zhì)的單 位僅有 13 家，其中企業(yè)化經(jīng)營的只有 8 家，四維圖新和高德地圖是導(dǎo)航電子地圖的領(lǐng)頭羊。

       由于精確度的要求，高精度地圖的測繪要復(fù)雜得多。目前市場上高精度地圖的制作 主要包括采集車測繪、“眾包測繪”兩種模式。傳統(tǒng)技術(shù)圖商在硬件、數(shù)據(jù)及技術(shù)積累上 有絕對(duì)的優(yōu)勢，主要采用采集車?yán)L制，精度較高。各大車廠擁有海量的普通汽車，主要 采用“眾包測繪”的方法，通過與 Mobileye 等傳感器廠商合作，利用軟件算法，提高精度。目前已有規(guī)劃的包括特斯拉和豐田，戴姆勒等車廠表示，其也計(jì)劃將量產(chǎn)車變成采集車。

       除了厘米級(jí)的精度，完善的高精度地圖技術(shù)還需 要做到實(shí)時(shí)更新與實(shí)時(shí)同步。云計(jì)算助力信息實(shí)時(shí)更新與同步。傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖只能做到階段性更新，而只有做到實(shí)時(shí)更新 同步，才能對(duì)外部環(huán)境的變化立刻做出反應(yīng)：如幾公里外開始出現(xiàn)堵車，如果高精度地圖能立即對(duì)此信息進(jìn)行更新同步，那 AI 就可以據(jù)此重新制定最優(yōu)路線，繞開堵車路段。 現(xiàn)階段實(shí)時(shí)更新與同步的實(shí)現(xiàn)主要依靠云計(jì)算平臺(tái)的幫助。

       而近來地圖商們的一系列動(dòng)作和聲音所釋放的信號(hào)顯示：地圖導(dǎo)航的人工智能化，可能是接下來產(chǎn)品間制勝的下一個(gè)角力點(diǎn)。實(shí)際上，地圖導(dǎo)航中的智能功能已經(jīng)屢見不鮮，比如地圖商們很早便將人機(jī)語音交互功能內(nèi)置到移動(dòng)端地圖導(dǎo)航中，導(dǎo)航線路的規(guī)劃，到達(dá)時(shí)間的估計(jì)，甚至對(duì)第二天道路路況的預(yù)測，也是根據(jù)海量數(shù)據(jù)的積累，對(duì)未來結(jié)果進(jìn)行的一次智能化預(yù)測。在地圖導(dǎo)航中應(yīng)用人工智能，也不應(yīng)該只是噱頭，更重要的在于其利用人工智能中的技術(shù)解決了哪些問題，或者實(shí)現(xiàn)了什么樣的功能。近一段時(shí)間來，圖商們紛紛出手，著力探索其應(yīng)用的價(jià)值。

       總結(jié)來看，現(xiàn)階段地理信息行業(yè)（包括GIS平臺(tái)、地圖導(dǎo)航、行業(yè)應(yīng)用等）的人工智能化體現(xiàn)在以下幾個(gè)個(gè)方面。

1、GIS平臺(tái)智能化迎來新機(jī)遇，構(gòu)建智慧城市”大腦"

      隨著市場需求的激增，以及空間大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等IT新技術(shù)的飛速發(fā)展，GIS（地理信息系統(tǒng)）將迎來新的黃金發(fā)展期。尤其在智慧城市的建設(shè)中，GIS將作為“大腦”而存在，為城市信息化奠定技術(shù)基礎(chǔ)。人工智能與GIS的融合將實(shí)現(xiàn)智能化GIS，是GIS發(fā)展的終極目標(biāo)。構(gòu)建在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能基礎(chǔ)上的多維動(dòng)態(tài)新一代GIS，將在智慧城市、智慧產(chǎn)業(yè)，以及地理控制方面，發(fā)揮越來越重要的作用。目前的GIS平臺(tái)尚不能全面勝任智慧城市的全部需求，未來應(yīng)以GIS平臺(tái)為核心，打造智慧城市的操作系統(tǒng)，是一項(xiàng)非常重要的工作，其核心要素和能力為：數(shù)據(jù)集成與融合、可視化表達(dá)，以及開放式的二次開發(fā)環(huán)境。

2、地圖導(dǎo)航與計(jì)算機(jī)視覺的結(jié)合

       地圖導(dǎo)航與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的結(jié)合，在用戶端體現(xiàn)在與AR整合，進(jìn)而優(yōu)化導(dǎo)航過程中的體驗(yàn)；而在地圖生產(chǎn)內(nèi)業(yè)工作中則可輔助提高效率，乃至成為主要的生產(chǎn)技術(shù)方式。早在16年7月底，百度地圖向外界正式披露其地圖數(shù)據(jù)采集團(tuán)隊(duì)時(shí)，也一同亮相了基于人工智能的地圖內(nèi)業(yè)處理技術(shù)：讓機(jī)器視覺從衛(wèi)星正攝遙感影像、無人機(jī)航拍影像中識(shí)別和標(biāo)注道路信息，從街景汽車拍攝的街道影像數(shù)據(jù)中識(shí)別路兩旁的店鋪名稱，以及車道線、車道標(biāo)牌等信息。對(duì)這些視覺類人工智能技術(shù)的應(yīng)用，讓原本需要大量人工處理的內(nèi)業(yè)工作，轉(zhuǎn)變?yōu)橛蓹C(jī)器自動(dòng)化、規(guī)�；�的生產(chǎn)地圖數(shù)據(jù)。16年百度世界大會(huì)上，百度地圖事業(yè)部總經(jīng)理李東旻提到，在團(tuán)隊(duì)內(nèi)部地圖數(shù)據(jù)自動(dòng)化生產(chǎn)率已經(jīng)達(dá)到了80%。

3、地圖導(dǎo)航與人機(jī)交互技術(shù)的結(jié)合

       地圖導(dǎo)航與人機(jī)交互技術(shù)的結(jié)合，其用途一方面是面向駕駛場景幫助用戶解放雙手專注駕駛，提高安全性；另一方面，人機(jī)交互效率的提升，也有效降低操作的門檻，用言語表達(dá)的方式直訴需求。其最大幫助，莫過于讓依靠移動(dòng)端導(dǎo)航的司機(jī)、騎行用戶完全解放雙手并通過語音交流來使用各種地圖上的功能，從而讓注意力更集中于駕駛或騎行本身，保障出行過程的安全。而多輪對(duì)話則旨在構(gòu)建一個(gè)可持續(xù)溝通的人機(jī)交互環(huán)境，它在多次問答中銜接上下文內(nèi)容，并可以一步步地滿足用戶的訴求，在同樣減少不必要的手動(dòng)操作的同時(shí)，對(duì)于低高齡人群或一部分能力障礙人群來說，也能降低操作的門檻。“毫無疑問，地圖是人工智能非常好的承載平臺(tái)。”搜狗地圖總經(jīng)理孔祥來如此評(píng)價(jià)。在其看來，這也是搜狗之于語音和語義識(shí)別的技術(shù)積累，與地圖導(dǎo)航技術(shù)之間的一次緊密融合。

4、從時(shí)空地理信息大數(shù)據(jù)中利用人工智能挖掘價(jià)值

       以地圖為載體的大數(shù)據(jù)已經(jīng)作為重要的資產(chǎn)，通過對(duì)其中的數(shù)據(jù)的挖掘、甄別、提取，可以為公眾出行效率的提升，提供更為精準(zhǔn)的出行決策或建議。通過對(duì)大數(shù)據(jù)的充分挖掘和利用，可以讓導(dǎo)航平臺(tái)承載一顆更聰明的出行規(guī)劃“大腦”。高德地圖、騰訊地圖，以及百度地圖等圖商，其實(shí)都善于將地圖導(dǎo)航軟件中由用戶貢獻(xiàn)的脫敏大數(shù)據(jù)“數(shù)”盡其用�；�于用戶紅利，圖商們利用實(shí)時(shí)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)或歷史數(shù)據(jù)，對(duì)社會(huì)人口的出行狀況進(jìn)行可視化分析。這些數(shù)據(jù)正在作為人工智能訓(xùn)練的樣本，幫助地圖導(dǎo)航產(chǎn)品提高預(yù)判出行環(huán)境變化和趨勢的能力。同時(shí)未來時(shí)空地理信息大數(shù)據(jù)平臺(tái)是智慧城市的“大腦”——把時(shí)空框架數(shù)據(jù)和時(shí)空變化數(shù)據(jù)聚合到一個(gè)特定的平臺(tái)上，這個(gè)特定的平臺(tái)就是GIS軟件。

四、地理信息行業(yè)未來發(fā)展的挑戰(zhàn)

 

      1、 人工智能或許給出行市場中為數(shù)并不算多的各地圖導(dǎo)航產(chǎn)品又重新畫上一條差異化競爭的新起跑線。
      因?yàn)閺谋举|(zhì)上來看，人工智能技術(shù)賦能地圖導(dǎo)航其主要目的，還是提高和優(yōu)化用戶體驗(yàn)，而不斷滿足用戶需求的產(chǎn)品，才會(huì)在地圖導(dǎo)航的人工智能化趨勢中，獲得勝出。而百度系、阿里系和騰訊-四維圖新系地圖導(dǎo)航產(chǎn)品之于基礎(chǔ)地圖數(shù)據(jù)和導(dǎo)航能力的開放，可能還會(huì)讓不少人工智能初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)注意到地圖平臺(tái)的價(jià)值，成為新進(jìn)者在地圖導(dǎo)航的大生態(tài)中掘金。 從融資額看，高精地圖賽道已和一些L4自動(dòng)駕駛公司同輪次融資額接近。放眼全局，覬覦這個(gè)賽道的卻絕非僅是初創(chuàng)公司：新玩家除了創(chuàng)業(yè)公司，還包括滴滴、京東、美團(tuán)等掌握?qǐng)鼍暗男【揞^，以及地圖行業(yè)客戶的主機(jī)廠；老資格的一派則有最上游的高德、四維圖新等圖商，和站在圖商背后、此前已重金投入地圖行業(yè)的BAT。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)公開信息顯示：“高精地圖這項(xiàng)技術(shù)至少能在3、4年內(nèi)讓整個(gè)中國地圖市場擴(kuò)張4到5倍。”高精地圖行業(yè)未來會(huì)形成類似導(dǎo)航地圖行業(yè)的寡頭市場：因?yàn)樽龅貓D成本極高，天然限制了公司數(shù)量，所以玩家不會(huì)太多；但單一公司又很難覆蓋乘用、物流等各類場景和各家車廠、共享出行公司的需求，所以也很難壟斷。
      2、大家都在做高精地圖，但市場上還沒有一張真正意義上的高精地圖。
      隨著 CPU/GPU 并行計(jì)算能力的提升，海量地圖數(shù)據(jù)為人工智能的訓(xùn)練提供基礎(chǔ)，加之高速網(wǎng)絡(luò)、 云計(jì)算的結(jié)合，汽車智能化已經(jīng)進(jìn)入了實(shí)質(zhì)性階段。無人駕駛涉及到的硬件核心是傳感器，傳感器包括激光測距儀、攝像頭等。軟件核心就是高精度地圖，無人駕駛汽車需要將實(shí)時(shí)將感知到的數(shù)據(jù)與地圖數(shù)據(jù)比較，來識(shí)別周邊環(huán)境。在制圖技術(shù)、功能和產(chǎn)業(yè)鏈地位上，高精地圖都與此前的電子導(dǎo)航地圖有較大差異。高精地圖主要給行業(yè)帶來了3個(gè)變量：眾包、人工智能和自動(dòng)駕駛剛需。眾包意味著更低的成本，人工智能意味著更高的效率，剛需則意味著更強(qiáng)的付費(fèi)意愿。關(guān)于高精地圖到底應(yīng)該是什么樣的，精度到底有多高，目前仍然只有初步、階段性的答案，不同傳感器對(duì)應(yīng)的高精地圖也不同。另外，數(shù)據(jù)更新要多快，要如何更新，也仍然在探索和嘗試中。
      3、人工智能給測繪地理信息行業(yè)帶來的機(jī)遇。
      未來的測繪技術(shù)依賴于人工智能，包括無人駕駛等。因此，需要改變理念，人工智能能在測繪活動(dòng)里扮演很重要的角色。另外，人工智能也對(duì)測繪帶來挑戰(zhàn)。一是海量數(shù)據(jù)處理；二是人工智能的智商越高，對(duì)定位精度、空間信息準(zhǔn)確性，以及地理信息認(rèn)知要求就越高。總體來說，人工智能將來對(duì)測繪的沖擊比現(xiàn)在更大。如果將來路上全是無人車，無人車本身就帶了很多測繪的傳感器，這些數(shù)據(jù)跟終端數(shù)據(jù)一樣的，如果能統(tǒng)一處理的話，實(shí)時(shí)路況很清楚，很準(zhǔn)確。智慧城市有很多流數(shù)據(jù)，如車流、人流，這些流數(shù)據(jù)跟固定的數(shù)據(jù)怎么實(shí)現(xiàn)智能，通過線上線下的對(duì)生存環(huán)境怎么感知，這些跟測繪都有密切的關(guān)系。利用人工智能的自主學(xué)習(xí)功能，當(dāng)機(jī)器掌握了城市歷年來的信息之后，甚至可以預(yù)見到未來的發(fā)展。對(duì)我們最直觀的影響，就是可以利用這個(gè)城市大腦預(yù)測交通擁堵、人口遷徙等趨勢分析。      現(xiàn)在，在地理信息領(lǐng)域，人們能夠接收很多時(shí)空數(shù)據(jù)，有的時(shí)候人們甚至?xí)�感覺到各種數(shù)據(jù)太多。因此，怎樣有效找到人們需要的數(shù)據(jù)信息、人們?cè)趺蠢�用信息，才是關(guān)鍵問題。要利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等挖掘數(shù)據(jù)的有效信息，智能化的地理信息系統(tǒng)需要對(duì)自己建模，對(duì)抽象的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效轉(zhuǎn)換。因此，對(duì)智能的地理信息系統(tǒng)而言，先要有現(xiàn)在的地理信息系統(tǒng)，然后通過大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等變成地理知識(shí)系統(tǒng)，最終朝人工智能方向邁進(jìn)，變成智能化的地理信息系統(tǒng)。