百度地图首次开放顺德数据中心:自动化程度高达80%以上

2016-07-3111:59:04 评论 20,609

7月28日下午,百度地图首次向媒体开放其位于广东省顺德市的数据中心,详细展示了百度地图从外业采集到内业数据处理的全过程,完整展示了一个POI点、一条道路呈现在百度地图上的过程;同时,百度地图还首次对外阐述了人工智能、深度学习等技术在地图数据生产领域的应用。

百度地图副总经理兼百度智慧汽车总经理顾维灏表示,百度地图正在利用深度学习、图像识别等人工智能技术,提升地图数据生产中的自动化比例,目前这一数字已经达到80%以上。

百度地图首次开放顺德数据中心:自动化程度高达80%以上

百度地图副总经理兼百度智慧汽车总经理顾维灏致辞

多种采集设备曝光

据介绍,百度地图的数据生产流程包括“数据采集——数据处理——质检——发布”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设备。除高精地图外,目前用户所使用到的百度地图中的所有数据,均可以由这些设备采集。

首先最吸引人目光的是停放在园区中数十台的长安汽车。百度曾在3月底发布智慧汽车战略,长安汽车成为其首个汽车合作伙伴,就在当天上午,长安汽车刚刚向百度地图交付了80辆长安汽车用作外业采集使用。在这80辆车投入使用后,百度地图外采车队的车辆规模已经超过了250辆。

百度地图首次开放顺德数据中心:自动化程度高达80%以上

这些外采车队主要负责通用路段的全景采集,大部分采集车所使用的核心采集设备主要包括GNSS+IMU、成像系统,而最靠近入口的两台采集车则还额外搭载了Velodyne 32线激光雷达,这意味着该采集车将可用于高清地图的采集。据介绍,目前所有采集车均可完成ADAS级别地图数据采集。

百度地图首次开放顺德数据中心:自动化程度高达80%以上

除了负责通用路段的全景采集车,百度还展示了供狭窄路段采集的电动自行车、供室内采集的点云背包,以及用作特殊采集的无人机采集装置等采集装备。

内业只需完成20%工作

在外采团队将数据采集完成以后,需要内业团队对数据进行相应处理后才能完成上线。利用百度的人工智能技术,目前外采团队采集完成的数据中有超过80%的工作都能实现自动处理,人工处理在百度地图的数据加工中只占不到20%的比例,大大提高了工作效率,保证了数据更新的及时性。

进入顺德数据中心大楼,百度地图相关负责人为媒体介绍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、自动建模等技术实现实采全景图像自动化提取POI信息、制作全景路口放大图、电子眼以及3D导航等数据,可以看到大部分的员工的工作主要是做校准,在整个数据处理环节,人工的工作量只占不到20%。

百度地图首次开放顺德数据中心:自动化程度高达80%以上

百度地图内业全景图像自动识别技术

据介绍,百度地图每季度进行一次数据采集。目前,百度地图已经覆盖国内道路总里程670万公里,POI数据规模超过4500万,平均每日响应的定位请求次数300亿次。百度地图副总经理兼百度智慧汽车总经理顾维灏表示,未来将继续探索人工智能在地图数据领域的应用,进一步提升效率,让百度地图上的数据更加鲜活、实用。

国内地图之战已打响

虽然在整个参观过程中,百度地图方面较少谈到自动驾驶,与自家的无人车计划也表示只是其技术提供方,不过,很明显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还是全自动驾驶,都需要依赖高精度地图辅助完成。同时,高精度地图可与车辆功能深层次结合,拓展汽车驾驶等相关的应用与服务。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越来越频繁的“合纵连横”,也越是说明了这一点。在国外最早烧起地图战火的是去年被各大车企争抢的Here地图,前不久福特汽车公司三维地图初创公司 Civil Maps同样引发关注。而在国内,同样是暗流涌动,在此简单梳理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进行战略合作;

2015年,吉利与易图通在部分车型上合作;广汽在2015年底宣布一些车型与凯立德进行合作;

今年3月,百度北汽达成高精地图合作;同样是3月,高德地图与捷豹路虎推出导航产品;4月,高德发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中所搭载的YUNOS系统中搭载了高德高精度地图;

车厂与地图商越来越密切的互动背后,是地图商在未来汽车中的战略地位的显现。而所联手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,才是决定车企竞争格局的胜负关键。目前的地图商在经过“合纵连横”后,已经成为BAT之间的游戏,当然还有一个小米,而这几家之间的竞争一直处于白热化,因此未来也会看到更多的在车企资源方面的竞争。而地图商想要赢得车企的青睐,除了数据量也要看人工智能的数据处理效率。

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