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智能相對論發布時間：05-1821:47文|魏啟揚來源|智能相對論（aixdlun）除了導航定位，地圖還能做些什麼？百度地圖繼去年“百度地圖生態大會”上推出“新一代人工智能地圖”生態全景，展示了地圖作為產業智能化升級基礎設施的能力之后，在5月18日的云智峰會上基于其在各個行業中的轉型實踐，對地圖在B端、C端和G端的場景應用各選取了一個代表，推出了智能物流、智能停車、智能交通專網地圖三套解決方案，即在導航定位之外，還講述了更多“地圖”之外的故事。新基建政策背景下，地圖有了新的機會和任務自今年3月初中共中央常委會上提出要加快推進國家規劃已明確的重大工程和基礎設施的戰略之后，“新基建”就開始頻繁出現在各類政府文件和媒體報道中，特別是今年突如其來的新冠疫情，更是讓“新基建”站到了資本市場的風口，成為新一輪數字經濟發展焦點。在“新基建”涵蓋的5G基建及應用、光伏電網及特高壓、工業互聯網、城際高速鐵路和城際軌道交通、新能源車及充電樁、人工智能、云計算大數據中心這7大領域中，智能交通和智能物流既歸屬人工智能大類，同時又與5G、大數據云計算、工業互聯網、新能源充電樁等其他領域都有關聯，其在“新基建”戰略中的地位和意義不言而喻。將時間再往回追溯幾個月，2019年9月，中共中央、國務院印發了《交通強國建設綱要》，要求中國交通要完成三個關鍵性轉變：由追求速度規模向更注重質量效益轉變；由各種交通方式相對獨立發展向更加注重一體化融合發展轉變；由依靠傳統要素驅動向更加注重創新驅動轉變。由此看來，作為“新基建”的主要內容之一，智能交通和智能物流將是建設現代化強國的重要支撐。此時，作為與交通和物流行業場景天然貼合的地圖，也有了新的機會和任務。為何這么說？產業智能化轉型的實質是通過“收集數據—分析數據—決策行動”的閉環來改變和重塑產業管理運營流程，這個閉環中，時間和空間是兩個最重要的數據維度。時間維度是對歷史的學習和對未來的預測，空間維度就是位置服務，可以說，地圖產品所擁有的空間數據收集和分析能力，將是產業智能化以來數據基座的重要組成部分。比如智能交通我們經常遇到的自動駕駛、汽車智能導航、共享出行調度、紅綠燈智能調控、城市交通智能疏導、人流車流預測預警、城市規劃決策輔助……幾乎所有的場景都與地圖相關；再比如智能物流，從運前到運中，再到運后的全流程，同樣離不開地圖的支持。說的更直白一些，在新基建和交通強國的政策紅利之下，包括交通和物流行業在內的各種行業和領域都將進行一場智能化轉型，這也給了地圖產品一個廣闊的施展能力的空間。百度地圖官方公布的數據顯示，百度地圖現在已經擁有多達180萬開發者，服務超過50萬個移動應用，并以此構建了一個非常龐大的智能位置服務生態，再結合百度地圖在此次云智峰會上亮相的三套解決方案來看，無論是基礎能力的完備度，還是轉型方向的契合度，百度地圖都能對交通和物流行業的智能化轉型有強大的助益。智能交通與智能物流到底需要怎樣的地圖？在過去很長一段時間內，導航定位的精準度是評價一款地圖產品是否優秀的唯一標準，如今在智能交通和智能物流的行業趨勢之下，地圖產品體驗好壞的評判維度變得多元起來。如果我們對百度地圖在云智峰會上亮相的三個解決方案進行更加深入的研究可以發現，為了更好的賦能智能交通和智能物流的轉型，地圖至少需要在以下幾個方面有所改變。1、不光能導航定位，還應賦能行業降本增效作為一個工具型應用，地圖最大的價值是定位與導航，然而光靠定位與導航能夠實現智能交通和智能物流嗎？答案顯然是否定的。百度地圖的理解為，在精準的導航定位之外，還應賦能行業降本增效。首先，我們來看看經常遇到的停車場景。目前大中城市的停車問題表面上是缺少車位”停車難”，并由此衍生出停車管理成本、停車體驗糟糕、城市資源規劃調配困難等一系列的問題，其背后的實質卻是由于信息不通而造成的停車管理效率問題。根據百度地圖在智能停車解決方案中公布的數據顯示，雖然目前全國停車資源的缺口還很大，但另外一面卻是高達51.3%的停車場空置率，在所有的運營停車場中，僅有5%具備預約、尋車等智能停車能力。百度地圖的智能停車解決方案則從停車全流程的數字化重塑入手，通過預約停車位、記錄停車位、停車場內導航、在線繳停車費、反向尋車導航等一系列功能來提高停車場的運營和管理效率。以銀川智能城市停車系統為例，在百度地圖的賦能下，將市民尋找車位的時間縮短了10%。接下來，我們來看看物流行業的運前調度環節。在一項配送任務下達之前，需要考慮的約束條件非常復雜，其中包括車輛的限制（車輛到達配送倉庫的時間、距離、載重是否符合配送要求、道路限行等）、倉庫的限制（倉庫的時間窗口、是否多倉提貨、是否回倉等）以及客戶的要求（配送的時間窗口、停留時間、配送車輛的要求等），這要求物流公司在時間最短、成本最低、里程最少的三個維度中做出各項均衡的最優調度方案。目前行業的關鍵痛點在于大多采用手工調度，作業時間長，出錯率高，也正是因為過度依賴調度員，使得管理難以統一與規范。百度地圖的智能調度引擎通過算法調優，將行業整體的運前調度行駛里程降低了15%，運輸成本降低17%，調度時間更是降低91%。2、導航定位是基礎，管理能力是進階導航定位是地圖產品的“基本盤”，但如果只盯著導航定位，就將地圖產品劃定了一個局限的牢籠。去年12月份的百度地圖生態大會上，百度地圖公布了“新一代人工智能地圖”的生態全景，在AI的內核之下，百度地圖的能力也大大擴展，能為交通和物流行業提供進階的管理能力。例如智能停車解決方案中，百度地圖發布的智能停車管理平臺，在對停車實時情況進行監控的同時，還能分析當前的停車難度，及時對市民的停車計劃或行為進行調整或治理，甚至還能通過大數據分析的結果，對停車場最佳選址提出建議，這些都將大大加強停車場的資源規劃和動態化數字管理能力。在智能交通專網地圖解決方案中，百度地圖例舉了“北京交管局智慧交管項目”，通過百度智能交通專網地圖提供的Web端、移動端服務，搭建了北京交警指揮平臺、移動警務終端業務，極大提升了城市交通管理效能。再例如，在物流行業的運中環節，除了提供實時的路線導航規劃之外，百度地圖還通過“百度鷹眼”提供了實時監管的能力，對物流干支線城配車輛和外勤業務人員的軌跡位置，結合區域圍欄、路線圍欄對運力準達準發率，以及按預設路線行駛等方面進行管理。既有利于保障司機及貨物安全，實時可查的物流信息也提高了消費者的使用體驗。從更開闊的視野來看，百度地圖在導航定位之外提供的額外能力正是交通和物流行業“智能化”轉型過程中無法回避，又不可或缺的，這也是百度地圖的價值所在。3、靈活的數據調度與分析，完成完整業務閉環對于物流行業而言，物流閉環并不是把貨送到目的地就完結，而是需要在運后進行數據分析，提取運輸特征及經驗路線，為下次配送任務做出參考，進而提升運營效率。比如百度地圖通過鷹眼管理的海量軌跡數據，提取諸如起終點行駛里程、停留點等軌跡特征，通過大規模軌跡信息化比對，可以幫助物流企業和貨車司機挖掘常走的經驗路線，將這一能力和貨車的導航結合在一起，就可形成一種定制化能力閉環。截止目前，百度地圖單日解析的物流運單超過全國50%，單日物流車輛軌跡里程高達1.5億km。另外一些維度中，百度地圖還能提供像里程計算、速度計算、停留點分析，以及通過軌跡分析判斷駕駛行為，分析出司機是否有急加速、急轉彎等異常行為，便于企業進行監管和考核。在智能交通場景中，百度智能交通專網地圖解決方案提到了百度地圖賦能“河北省道路交通運行狀態感知評價系統”的案例。同樣是通過數據的融合，構建了一套科學合理的交通評價指標體系，包含5大維度、38項指標，準確刻畫出當前交通運行態勢以及交通管理服務水平，以此來達到提高交通治理能力的目的。總而言之，在交通和物流行業“智能化”轉型的過程中，百度地圖以“介質”形態存在，將與其中關聯的各方用數據串聯，然后運用算法優勢和生態合力完成了對現有交通和物流行業管理方式的重塑。重構地圖價值，在于如何講好“地圖”之外的故事根據百度地圖公布的官方數據顯示，目前，百度地圖日均位置服務請求次數突破1200億次，日均軌跡里程20億公里，注冊開發者數量達180萬，服務超過50萬個移動應用，已成為中國最大的智能化位置服務平臺。然而，我們從百度地圖在此次云智峰會上亮相的3個解決方案中又能看出，在導航定位的基礎能力之外，百度地圖又有了更多在地圖邊界之外的擴展，也給了我們對地圖更多的想象空間。對此，百度CIO、百度地圖事業部總經理李瑩認為未來地圖的價值將體現在兩個層面。首先是地圖的基礎能力，即地圖所能應用的場景的豐富程度。除了現在的手機端，還包括汽車、家居等場景，如果更細化一些，就是需要地圖滲透和覆蓋盡可能多的App應用，讓用戶一用到地圖，就能感受到AI和生態所帶來的能力。其次是產品力，即用戶體驗，讓每一個用戶在使用時能感知到這張地圖在更準確、更豐富、更易用的功能之外，還會因為在AI能力的加持之下，獲得更多“地圖”之外的體驗。如今，完成轉型升級與產品重塑的百度地圖，不光是國民出行的必備，也成為了人工智能新基建的基礎。在更多場景出現時，比如面對B端的物流行業，可以賦能和助力行業轉型；面對C端出行領域，提出智能停車解決方案；還有面向G端政府交警管理難題的專網地圖……這些都成為其通聯其他行業和領域的基礎。可以看出，隨著百度地圖滲透場景的增加，越來越多賦能與助力宏觀經濟管理之后，地圖與地圖之間也將逐漸拉開差距，而未來，百度地圖或將講出更多“地圖”之外的故事。此內容為【智能相對論】原創，僅代表個人觀點，未經授權，任何人不得以任何方式使用，包括轉載、摘編、復制或建立鏡像。部分圖片來自網絡，且未核實版權歸屬，不作為商業用途，如有侵犯，請作者與我們聯系。智能相對論（微信ID:aixdlun）：AI產業新媒體;今日頭條青云計劃獲獎者TOP10;澎湃新聞科技榜單月度top5;文章長期“霸占”鈦媒體熱門文章排行榜TOP10;著有《人工智能 十萬個為什麼》【重點關注領域】智能家電（含白電、黑電、智能手機、無人機等AIoT設備）、智能駕駛、AI+醫療、機器人、物聯網、AI+金融、AI+教育、ARVR、云計算、開發者以及背后的芯片、算法等。相關搜索智能交通技術運用智能交通系統智能交通論文中國智能交通集團智能交通發展趨勢對智能交通的認識

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