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李东旻:百度地图的AI赋能

2017年4月28日 12:27  CCTIME飞象网  

飞象网讯(李乐羽/文),4月28日消息,在今天的GMIC 2017北京大会未来创新峰会上,百度地图事业部总经理李东旻发表演讲,演讲题目为百度地图的AI赋能。

演讲内容如下:

各位来宾,各位朋友,大家好!很高兴在这里跟大家分享地图跟人工智能以后的发展。

大家对地图并不陌生,有电子化之前就已经有地图。百度地图发展到今天已经有十多年的历史。但是,在过去两年,我们越来越发现人工智能和大数据对于地图这个行业的影响和变革,给我们的产品赋予了新的生命力。我相信在座每一位朋友自己的感受就是平时的生活越来越离不开地图,用地图的频率也越来越多了。

首先跟大家分享一下我们自己对于人工智能发展到今天的历史的必然。从过去电子时代的发展来看,从最早的Dos,到有图形界面的GUV,到现在的Web。发展趋势有几个特点,一是信息量越来越大,不是简单的单机,从单机时代到CS的客户端联网时代,到万物互联时代,到了手机、移动智能硬件、人工智能时代。所有这一切的发展,背后有一个东西在不断的蓬勃发展,甚至是爆炸,就是信息。从原始的处理简单的字符信息、二维码的信息、0和1的信息,到处理图形信息。图形信息不够,我们把所有信息连接起来再去处理,我们把这些信息称之为结构化的信息。在互联网时代,我们通过TPP协议访问网址。有了手机,API的时代开始发展。人工智能的产生,有一个很典型的特点,就是从结构化数据往非结构化数据演进。什么是非结构化数据?我们看到的一切图像、听到的声音,可以简单的认为它是非结构化的数据。正是因为算法和计算能力的提升,人工智能到今天为止开始蓬勃的发展。地图这样一个产品,它从诞生的第一天开始就是瞄准这个真实世界的。它从第一天开始瞄准的目标就是解决我们每天生活中的非结构化世界。当AI到来的时候,我们每个地图人都非常兴奋。因为我们发现创新的机会来了。

AI给地图领域带来了三个方面的能力赋能。一是新的交互和新的体验。到今天为止,我相信大家在GMIC上听到不少关于图像、语音的演讲,这一切反映到核心上就是对于交互和体验的革新和变化。

百度从Mobile  First to AI First。今天已经是手指时代,一切的智能手机都是面向手指进行设计。到了人工智能时代,我们首先思考的是人的眼睛怎么看、人的耳朵怎么听。我们每天获取的信息,90%靠眼睛,10%靠声音。所有产品技术的发展都应该往这个方向去思考,而不是把原来的产品简单的优化一下让你用得更加方便而已。在AI First的领域,无论是实时路况、关键路径节点、出行偏好、常住地等等,在手指操控不了的领域,我们投入了大量的研发人力,提升这个部分的关键。

毫无疑问,还有语音上的提升,释放双手,让你能够更好的听到。

(演示)

新的交互上体现的特点就是从大众化到个性化。这是AI时代产生的非常重要的特点。我们做一个产品和业务,你的产品让所有人看到的界面和内容是一样的,你的产品就不是人工智能型的,你的产品并没有因人而异,你的产品没有千人千面。在地图这个产品上更是如此。每个人用地图都有自己独特的用处,都有自己的想法和目的。如果我是美食达人,经常搜索的是美食。如果我是旅游达人,我可能会带异地打开地图,搜索这个地方感兴趣的旅游经典。如果我是购物达人,我会搜索周末有哪些商场打折、有哪些新的商场开幕。每个人对地图的诉求是不一样的。不同的人,看到的地图应该是不一样的。

整个地图从原来的静态地图逐渐向动态的地图演进。非结构化数据带来的特点就是原来基于平面的静止的图谱上产生了非常多的动态信息,包含了人流的信息、车流的信息、轨迹的信息,包含了各式各样在这个地图上移动的、动态生产的物联网产生的信息。这样一些动态的信息,大数据的集成到地图里以后,它产生出来的新的东西是一个智能化的地图。我们把静态的路网信息加上了实时的交通数据,再加上每一个人的用户偏好,你习惯于走大路,习惯于走小路,给用户提供基于人工智能算法的路径规划。每一个人的路径规划、每一个人的喜好、每一个人的偏好,不同的时间、不同的地点,你出发的选择都是不一样的。这一切的一切,不能简单的通过一个人脑,或者说通过一个老司机的方式来去达成规划。在今天这样一个信息爆炸的时代,老司机是没有用的,只有当老司机的经验加上人工智能的算法,加上个人的偏好以后,我们提出一个新的算法模型,叫做Learning to Rank。给用户提供一个不断学习你怎么走、不断了解你的行走偏好的导航路线规划。

接下来我们一起看一下百度地图AI时代的导航。

(视频)

这样一个视频可以上大家了解了百度地图导航给大家的出行带来的便捷。

除了导航以外,这样的地图对大家的出行还有什么样的帮助。在最新的9.8版本,结合了新的3D引路宠物,我们叫它“图图”。这是实时本地渲染的3D模型。这个模型的好处是让你在步行的过程中更加有乐趣,增加步行导航体验。我们先不考虑拟人化,先做一个宠物的形象,能够让你的出行变得更加有乐趣。步行也好,骑行也好,去一个陌生的地方,从A到B,不是你的主要目的,你的主要目的是健身,每天PK一下步数。我们在步行、骑行中增加了轨迹记录。

在商场这样的场景,我们做了非常多的精细化工作,把商场楼层、商铺都放在了百度地图当中。我们发现新零售这个商业形态正在兴起,商场人流量比较大的场景中,百度地图恰恰可以帮助用户。

在越来越多的领域可以看到人工智能的影子,给用户带来更多的体验。无论是AR,还是VR,都有一个共同的单词“R”,R代表reality现实。如果没有现实,前面的无论是A,还是V,都只能是一句空谈。

第二点想跟大家分享一下AI对地图的赋能,新的信息架构。从传统的数字化、格式化的信息到了非格式化。我们有图像,有更多的声音,有其他各种各样的轨迹。大家现在看到的,左手边的图是高精地图的采集,从计算机视角看到的。右边看到的是自动驾驶,从计算机眼睛里看到的每一个行走的物体。原来我们在索引这个世界的时候用传统的工艺方法。百度地图首先提出了需要用全景和图像识别的方式,革新整个地图的测绘行业。

到了无人驾驶阶段,当未来五年、十年以后,路面上一半以上的车都是无人驾驶,都带有非常丰富的传感器的时候,我们预测采集测绘的方式会发生翻天覆地的变化,因为每辆车都在实时的回传每一个数据。我们将迎接的新的地图时代是每时每刻都在更新的地图。这给用户带来的是全新体验。只要大家眼睛视觉能看得到这个地方在堵车,计算机也应该知道它在堵车。我们跟合作部门接入了很多摄像头,把我们的图像识别技术直接放到摄像头里面。通过车道识别、移动物体识别和速度识别等综合算法,通过图像处理能力,提高百度地图路况的精准度。最近我们给用户提出的口号是“怕堵就用百度地图”。

用户经常使用的,探索你所在周边。很多朋友一年来国家会议中心几次,当你来到这个地方的时候,我早上产生的需求就是想看一看附近有没有咖啡厅。在我视线范围所及之内,我没有看到一家咖啡厅。我会习惯性的拿出百度地图,看一看“发现周边”的模块。这样一种能力,能够让用户了解你所在位置的周边变化,了解你周遭所发生的一切。我们把它放在百度地图,基于用户的位置进行场景化、智能化推荐。

在信息层级上,从原来单一的出行方式,通过人工智能算法,提供多套出行交通解决方案。来国家会议中心之前,打开百度地图查询,我们会推荐你使用地铁来到这个地方,你消耗的时间会非常少。未来我们还要把越来越多的出行方式整合在一起,给客户提供多元化的出行方案。

(视频)

AI对于地图来说,赋予的是新的生态。我们今天面临的人工智能时代,需要的数据来自各行各业,来自于各个领域,各个角落。几乎所有的行业、所有产业产生的各种数据都有可能被整合在一起,但它的特点是在单一行业、单一产业里都没有办法发挥效果。我们把它称之为网络效应。不同的网络效应里的数据整合在一起,我们会发现它会有跨行业的各种奇妙的化学反应的出现。从地图的这个角度来说,我们一直致力于把百度地图的定位能力、运算能力、处理能力,尤其是面向交通的处理能力,开放给合作伙伴。通过合作的方式,能够从这些合作伙伴获取他们所在行业的数据,汇聚到百度地图,构成出行大数据。

过去两年非常流行的共享经济就是地图大数据的典型代表。任何一种专车出行方式,它的路线规划、出行时间每精准1%,对企业利润来说都是直接的增长。

通过交通云平台,通过鹰眼轨迹联盟,最近还流行LBS的游戏,通过这样的方式,给开发者提供各式各样的行业解决方案。如果没有我们提供的,不要着急,我们会马上根据你的需求,定制化解决你的想法。

我们期待着更多的合作伙伴可以跟我们一起共建。基于这些数据,给大家展示一个非常实际的应用。每年的春节,百度地图都会向公众提供各行各业的大数据汇聚在一起的人口迁徙图。大家现在看到的是2017年中国春节的人口迁徙的实时动态图。20个城市承载了全中国绝大部分人口的迁出流量。我们选取了北京、上海、广州、深圳,可以看到人口的迁徙方向和迁徙的特点。这一系列代表的就是百度地图大数据所体现的行业应用能力。

基于这样的数据,还能有更多更有意思的发现。我们正式发布了《全中国城市吸引力报告》,从人口流向、交通的拥堵程度、公共交通设施的完善程度三个方面,对全中国的各个城市进行了评估、打分,打分是机器实时运算,发布到网上。

李彦宏先生说“人工智能可以跟工业革命相比”。

整个地图大脑的运作,通过数据算法分析,给用户提供出行决策,让每个人、每个行业的效率得到极大的提升。希望通过地图大脑的智慧,回馈给每一个用户,因为所有智慧都是来自于每一个用户,所以我们以更高的智慧回馈给每一位用户。

谢谢大家!

编 辑:李乐羽
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