百度地圖權威、準確的數據生產能力是如何煉成的？

國內第一家採用全景實采工藝進行電子眼數據自動識別處理，國內第一家採用全景實采工藝做路口放大圖……百度地圖的數據生產力迎來了跨越式的發展，用戶對百度地圖的權威、準確感知也愈發強烈。

實際上，為了這一天的到來，百度地圖已經默默地醞釀、儲備了很久。驅動百度地圖數據生產力幾何爆髮式提高的關鍵，就是人工智慧技術。

對於百度地圖而言，基於長期不遺餘力的積累，包括不斷升級採集裝備，投入相當的人力、物力自建數據中心，已經徹底顛覆了傳統的數據採集模式。該模式將五大採集黑科技，包括全景採集車、採集自行車、全景採集背包、室內圖採集背包、無人機進行多維組合，協同作戰，結合「１＋０」單人採集模式、Lidar點雲系統全景採集等核心技術，採集人員可根據香格里拉豐富多樣的地貌特徵，包括山峰、河流、原野、道路、室內等，配備不同的裝備和技術進行採集操作，立體式覆蓋、一網採集所有類型數據。

用於道路採集的採集車是百度地圖數據採集的主力軍，之所以能夠單人「駕車+採集」，除了因為可語音交互提高了採集人員的效率以外，還基於所搭載「GNSS+IMU」、成像系統、Lidar點雲系統等核心設備，全面實現了採集自動化和集成化。「GNSS+IMU」主要採集定位信息，確保地圖的精度；成像系統主要供採集影像和後期自動化識別POI使用；Lidar點雲系統主要為高精道路使用，採集ADAS、HDMAP相關數據。在室內採集方面，百度地圖在國內同樣處於一騎絕塵的地位：自主研發了點雲系統全景採集設備和內業製作平台，從而徹底擺脫了以往通過製圖軟體進行人工採集處理的方式，採集員只需要背著採集設備行進，即可自然而然地生成3D模型和平面圖。

在數據處理環節，對應外業「多棲組合」採集模式，百度地圖創造性提出了多組合數據製作模式。該模式利用圖像識別、深度學習等人工智慧技術打造出數據處理「三大刀鋒工藝」：圖像深度學習自動篩選功能，從採集的影像中快速自動識別道路特徵、提取輪廓並繪製形狀，補充車采盲區部分數據；全景圖像自動識別技術，機器精準識別目前人工可目視的道路圖形標牌、地面車標以及文字標牌；多源數據自動識別差分融合工藝，將外業實採的不同形式數據與合作數據等多源數據實現程序的自動識別差分、屬性自動融合，從而減少人工工作量。同時，數據質量控制、全流程多工序數據自動化流轉等方面的平台化創新，也大幅提高了數據生產作業的自動化比例，使整體生產效率達到業界先進水平。

技術是生產力的核心要素之一。依託先進的外業「多棲組合」採集模式與內業「多源融合」數據製作模式，百度地圖數據採集處理效率實現了十餘倍的提升，數據更新也日新月異：道路阻斷或者修路信息等要素實現了分鐘級上線，新開通道路實現了每天上線更新，重要城市每周更新。

今天，百度地圖已實現底層數據完全自采，數據資產位居全行業第一。更重要的是，這一組數據每時每刻都在以突飛猛進的速度不斷增長。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！