百度地图李东旻：国内最大高精地图采集车队集结完毕 精度20cm以内

　　自人工智能上升为国家战略的那一刻起，全球范围内的AI科技实力较量也步入白热化。在无人不谈人工智能的时代，可能人们极易忽略人工智能的根基——数据的价值和意义。近日，百度地图在海南棋子湾举办数据采集体验营活动，国内知名媒体、意见领袖实地体验了百度地图全面升级的数据采集体系。百度地图事业部总经理李东旻表示：“AI时代的最主要生产资料就是数据，数据分成虚拟世界的数据和真实世界的数据，而百度地图的职责就是要把真实世界用数据刻画的更准确。”

　　百度地图始终重视底层大数据的采集效率和品质，在此次活动中，百度地图首次对外展示了针对全地形全场景打造的“海陆空全量全景”采集模式，高精地图采集车、采集无人机等最新采集设备也陆续亮相。

　　高精地图采集车队建立时代重任也是立命之本

　　“地图数据，在AI时代像水电煤一样供养着导航、旅游、金融等各行各业，无论是现在炙手可热的共享出行还是开启未来的AI领域创新应用，他们的场景和业务中都会需要地图的数据。”李东旻说。而现在，地图行业的竞争已经进入下半场，百度地图在激烈的市场博弈中一枝独秀，首当其冲的就是数据采集能力。百度地图不断创新采集技术与方式，建立起国内规模最大的高精地图采集车队。现在百度地图采集可运用高精地图采集车、采集室内和狭窄路段的全景采集背包、高空采集生成俯视图、3D地图的无人机以及灵活多用的手采设备等采集利器，借助深度学习、图像识别等技术，使百度地图数据采集的自动化程度再上一个台阶。

　　地图数据采集完成后，还需要精准的数据内业处理。百度地图利用图像识别、深度学习等人工智能技术打造了数据处理“三大刀锋工艺”：图像深度学习自动筛选功能，从采集的影像中快速自动识别道路特征、提取轮廓并绘制形状，补充车采盲区部分数据;全景图像自动识别技术，机器精准识别目前人工可目视的道路图形标牌、地面车标以及文字标牌;多源数据自动识别差分融合工艺，将外业实采的不同形式数据与合作数据等多源数据实现程序的自动识别差分、属性自动融合，从而减少人工工作量。

　　百度地图的“内外兼修”，使得百度地图数据生产更加高效。目前百度地图已实现底层数据完全自采，覆盖全国所有城市，采集道路总里程超过670万公里、全球POI总数已达1.5亿，采集全景照片达7亿多张，每日为用户提供导航服务超过3亿公里。作为国内手机地图行业领先者，百度地图已经默默成为服务全中国大数据的“水电煤”，用科技让复杂的世界更简单。

　　深入研发高精地图实现无人驾驶的基础所在

　　前不久，科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室，同时依托百度公司建设自动驾驶国家人工智能开放创新平台。

　　百度地图如今已进入高精时代，为无人驾驶汽车提供了一个重要保障性基础设施，高精地理数据同时也是百度Apollo云端服务的重要数据。李东旻在接受媒体专访时也提到了这一点：“未来三到五年我们看到的无人驾驶，对于高精度的地图的依赖度是很高的，高精地图就是无人驾驶的轨道。”高精地图不同于普通地图，高精地图的精确性要达到厘米级别，这就需要更加精确的数据。百度地图创新性地将front-view和top-view图像相结合，设计了一套独特的DVCNN深度神经网络框架。在准确率方面能达到95%以上。目前，该项技术已经应用于百度高精地图的实际生产中，每台服务器每天可以输出上百公里的车道线成果，精度误差控制在20cm以内。不仅如此，李东旻还说：“高精地图不仅是自动驾驶的隐形轨道，也能反哺现有地图数据。”百度地图高精地图用海量的数据采集信息及尖端的数据采集技术反哺普通地图，也是人工智能智能技术在百度地图平台逐步落地的一大标志。

　　工业时代的辉煌已经达到极致，交通系统精密复杂，从数据采集到功能输出都已经全面进入AI时代的百度地图，以大数据与人工智能技术的创新应用，在出行决策方面会给予用户更智能的体验，更开放的生态，更真实的场景和更前瞻的布局，智能引领时代的出行。