百度3D地圖
不知不覺中，百度地圖走過了11個年頭。伴隨著出行方式需求越來越多元，傳統的地圖已經難以滿足現代社會的出行需求，為了實現讓出行更簡單、經濟、舒適的目的，百度地圖發布了一種極具未來感的3D地圖，又被官方稱為“下一代地圖”。
地圖作為鏈接人與世界的紐帶，本質上是一個工具，從多年前畫在紙上查看、到后來的車載地圖，再到現在人手一部的智能手機，這個過程屬于地圖載體的變化，百度地圖事業部總經理李東旻卻認為，人工智能技術將打破這一傳統。
百度靠搜索起家，搜索公司的戰略說到底其實就是內容分發，整個百度搜索體系有超過6億的用戶及行為數據，再加上信息流個性推薦和百度糯米組成的閉環，地圖在內容分發戰略中扮演的支撐角色也愈發重要，不難看出百度想通過這些資源夯實其生活服務的目的。
根據官方數據統計顯示，中國地圖APP大盤月活用戶數已經從2014年11月的2.4億增加到2016年11月的3.8億，增幅近六成。在地圖大盤的紅利下，百度地圖占據了中國市場70%的市場份額，每日位置服務請求次數最高達到720億次。在驚人數據增長的背后，地圖的制作工藝也在逐漸演進。
地圖數據如何進行采集?
導航體驗的準確性基本上依賴于采集設備的精準度，就百度而言，它眼中的“下一代地圖”正在經歷從傳統作業模式向多元智能作業模式轉變的過程，期間形成了影像深度學習技術、全景圖像自動精準識別、多源數據自動差分三大刀鋒工藝，實現了數據采集、處理、更新效率的指數級提高。
1、設備。百度地圖數據所用的采集設備主要包括以下幾種：全景采集車、騎行采集電動車、用來人工采集的背包、專業定制的航拍采集無人機。
2、場景。不同的采集設備分別能覆蓋不同場景，比如其騎電動車適合于胡同這種道路不規則、路窄的地段，背包的方式多用在商城等GPS信號不好的室內空間，而最新發布的3D地圖則是通過無人機采集，再經過后期3D渲染來真實還原現實場景。
無人機采集數據、3D建模
3、調度。百度地圖目前擁有兩百多輛采集車，覆蓋469個城市，在之前由于并不是每一臺車都能合理規劃路線，導致采集設備多走了大量彎路，而采用智能調度后，路線更佳合理，這些城市的數據基本可以做到每個季度都更新一次。
4、處理。如果要問人工智能和地圖結合會帶來哪種變化，那答案肯定不難猜——就是數據處理環節。以前多是靠人工識別圖像數據，現在已經可以利用深度學習技術實現全自動算法識別，自動化程度已超過80%。
高精度地圖助力無人駕駛
在2017百度地圖智能出行新啟點生態大會上，百度地圖事業部總經理李東旻還提到了“下一代地圖”共享性的特點，他認為地圖數據也要有自己的生態圈，而作為地圖服務商應該和企業、政府、開發者廣泛共享數據并探索新的應用，種種地圖數據應用當中，百度無人駕駛汽車算是一個不折不扣的明星項目。
百度無人駕駛汽車在烏鎮路測
上個月烏鎮互聯網大會期間，百度極力地在向外界展示自家無人駕駛汽車的產業化進程，鈦媒體小編也在現場第一時間進行了深度體驗，不長的道路實測中其實“表現還不錯”，轉彎、變道、剎車等復雜場景都能模擬人類進行決策，需要注意的是，這些決策行為的分析基礎，正是高精度地圖。
雖然當前無人駕駛汽車能夠利用激光雷達與攝像頭綜合的傳感器來探測車輛周圍情況，但對于整個空間環境的感知能力還是不夠的，尤其是在傳感器工作范圍外的地方，是無法形成有效預判的，這個時候高精度地圖則會扮演老司機的角色，彌補這一缺陷。
厘米級高精度地圖
據百度地圖相關團隊透露，百度高精地圖研發工作由百度地圖部門于2013年底啟動，目的是攻克中國復雜道路環境，讓無人駕駛車輛可以在中國道路上自由行駛，直奔L4級別無人參與決策的高度智能化駕駛。
傳統地圖數據的精度是米級別的，應對一般的導航需求問題不大，但是無人駕駛要實現的是在高速行進中的變道、超車等動作，對于數據精度的要求就提高到了厘米級。
目前，應用在百度無人駕駛汽車上的高精度地圖已經匯集了相當規模的道路數據，通過數百類屬性將現實世界用地圖的方式進行結構化、數字化。未來如果這些技能被賦予百度無人駕駛汽車，理論上每一輛車都可能成為地圖數據采集車。
