百度地图基于时空数据一张图打造室内外一体化的智能空间解决方案

智能化时代的来临，地图从互联网地图蜕变为人工智能地图，测绘地理信息技术从模拟测绘到数字化测绘转型升级，地图数据技术的生产也完成AI化的转型，为智能时代各领域发展奠定了坚实的基础。

2018年，百度地图正式确定“新一代人工智能地图”的定位，在地图产品、应用与数据上进化升级。作为地图数据生产者，百度地图将传统模式中不同精度的数据生产演变发展为“时空数据的一张图”，业界首创覆盖不同精度、动静态的地图数据级生产平台，在智能驾驶、导航应用、智慧交通以及数字孪生发展中取得了显著的成果。

关键技术，AI领先

在实现“时空数据一张图”的背后，离不开强大的AI能力支持。百度地图行业首创的一体化AI大生产平台，通过规格标准的统一、一体化的更新流程、高度AI化的能力和数据生产平台攻克了不同精度数据一致性表达和更新的难题，打造了“时空数据一张图”。同时，所有场景中，百度地图实现了96%的数据加工环节AI化，覆盖道路里程1100万公里，全球POI覆盖超1.8亿，覆盖了20亿全景图片，北斗卫星日定位量突破1500亿次，累计服务海量移动终端和开发者生态。

在10月13日的测绘科技论坛上，百度地图数据引擎技术和产品委员会主席夏德国做《“时空数据一张图”关键技术演进及应用》主题报告，在他看来，丰富且先进的关键技术搭建起了百度地图“时空数据一张图”。

行业领先的高精地图

百度地图是最早开始布局高精地图领域的，也是目前量产化最高、单产量最大、市场份额最高的高精地图数据生产商。此外，“时空数据一张图”提供了覆盖不同精度全域的车规级数据，从标准地图、车道级地图、高级辅助驾驶地图、L4级别的高精地图都能通过时空数据一张图满足。

智能化数据生产能力

通过革新数据工艺，百度地图构建了AI化地图数据更新流程，实现了高度自动化数据的采集和生产，大幅提升了地图生产效率和数据的更新时效。

多模态路网自动构建新方法

在地图数据里面，路网是非常关键的一部分。传统路网基本上是基于专业采集方式去构建的，尤其是很多内部路场景，采集车无法进入；应对长尾路场景，如山间路和乡村路场景的采集成本非常高。百度地图通过遥感影像、街景图像和时空数据的多模态路网构建，实现了路网里程的突破。

基于语义地图的数据更新模式

路网构建完成后，另外一个关键部分是保证大规模的路网数据更新。百度地图基于语义地图的数据更新模式，综合AI应用构建百种要素、千万实体、亿万属性关系的大规模语义地图，实现地图数据更新模式变革。

基于“地理-语言”大模型的POI信息构建

百度地图在POI领域实行了另一个革新，传统POI数据信息构建大部分基于互联网信息提取或其他多模态信息的提取，百度地图则聚焦“地理-语言”类任务建模，显著提升POI信息构建效果。

基于智能电话自动核准的POI信息更新

百度地图基于多轮语言对话的自动化POI信息核准，实现让AI代替人工进行电话作业，显著提升POI更新效率。

基于多模态融合的实时路况预测算法

融合群智感知时空数据及结晶图像的实时动态交通预测，显著提升预测效果。

基于时空数据的驾驶行为知识挖掘

结合群智感知时空数据及高精路网数据的用户驾驶行为知识挖掘，辅助智能驾驶控制提升安全性。

多维应用，高效助力

除了能够保障地图数据生产的效率与准确度，百度地图“时空数据一张图”在应用层面也具有广泛的适用性，高效助力行业发展。

首先，“时空数据一张图”有力支撑了百度自动驾驶出行服务平台萝卜快跑。萝卜快跑已经在北上广深十多个城市落地，截止到7月份，订单量超过了100万，实现了在复杂城市道路场景下开放“方向盘后无人”商业化运营。当前，萝卜快跑在亦庄已经成为一种常态出行方式，占比超过亦庄10%的网约车出行份额。

其次，基于时空数据一张图，百度ANP领航辅助驾驶也提供了最适合中国路况的城市领航服务驾驶解决方案，是国内唯一的L4级自动驾驶技术降维到L2+辅助驾驶的产品，提供“懂用户”的“安全”智能驾驶全场景体验。

在导航应用方面，Apollo全线赋能百度地图打造“自动驾驶级”导航体验，率先在亦庄上线了城市车道级导航、车位级导航以及红绿灯畅行导航，后续也将落地广州、湖北、湖南等示范区。

最后，在终点体验方面，百度地图基于时空数据一张图打造出了室内外一体化的智能空间解决方案，提供了室内外一体化的导航，实现从停车预约、室内外一体化导航、车位停车记录到反向查车等全链条的智能化服务，还落地吉尼斯“亚洲最大地下停车场”纪录的北京荟聚购物中心和有“亚洲最大综合铁路客运枢纽”之称的北京丰台站等多个大型购物中心与交通枢纽。

地图已经成为智能时代的基础设施，上至城市建设，下至民众出行，从宏观到微观，皆离不开地图的存在。作为新一代人工智能地图，百度地图未来将在AI加持下进行地图数据生产，不断接近“刻画真实世界”的愿景，并在与千行百业融合创新的过程中，为更多合作伙伴装上地图数据生产的“引擎”，为加快建设交通强国贡献地图方案。　　

      审核编辑：彭静