侵权投诉
焊接机器人 喷涂机器人 搬运机器人 装配机器人 切割机器人 其它机器人
订阅
纠错
加入自媒体

人工智能化的百度地图:瞄准数据上的风向价值

2016-08-03 09:13
月城清浅
关注

  这看似很实际的功能升级,背后却百度地图采集技术和图像识别全自动程序生产的支撑。百度地图在数据层面的技术释放与地图产品核心功能结合,将整个数据处理的工艺提升,快速创新地图功能,几乎平均每3天上线一个创新功能,在2015年全年申请了超过300项的专利。可见,数据的快与精细化决定了为百度地图新功能的开发带来更多支撑和可能,从而发挥更深远的用户价值。

  深耕高精地图,开启无人驾驶远景

  百度地图在数据上精密布局或可能为下阶段的无人驾驶技术做准备。从下阶段的无人驾驶技术来说,目前自动驾驶汽车利用传感器(例如雷达、激光雷达、摄像头等)能够探测车辆周围情况,但对于整个空间环境的感知能力还是不够。

  而从未来无人驾驶所需要的地图数据与技术来看,车辆需要解决可预见性与安全的到达目的地的问题,这一切离不开高精地图与深度学习机器精准识别技术,百度利用深度学习和点云技术,百度高精地图制作过程高度自动化,还能自动识别包交通标志、地面标志、车道线、信号灯等上百种目标,准确率超过90%。依托百度车联网生态系统和在建的learningmap能力,百度高精地图能实现数据的分钟级更新。这些技术突破成为百度地图能够抢先布局无人驾驶的关键。

  无人驾驶需要的地图要比目前的地图更加精确,使得自动驾驶车辆在短时间内对外界作出反应,因此更高精度的地图与人工智能图像识别与自动化处理技术非常重要,正在被BAT各巨头视为未来的地图核心战略目标之一,也正在成为巨头角逐的领域。而高精度地图是配合无人驾驶共同实现的。如何利用已经建立的技术壁垒,进一步扩大自己的领先优势,是在即将到来的智能驾驶时代占领先机的前提。可以说,百度地图在数据上的发力,可以有效卡住下一阶段的战略高地。

 

  地图数据采集与处理能力里面还会有巨大的商业前景。我们知道,百度地图已逐渐被架构成一个集订酒店、拼车、叫Uber、团餐等诸多O2O服务的交易或服务平台。百度也想在O2O布局逐渐见效的时间风口,通过保障地图基础数据来夯实O2O体系底层的基础设施。也就是说百度地图上酒店、拼车、叫Uber、团餐等业务越多,POI数据、动态数据以及可获取的服务等上层数据就变得越重要,地图对于O2O的入口价值就越大。

  大数据与人工智能为百度地图的品牌加持,反向作用于传统汽车的用户体验提升。从目前来看,长安汽车已有多款车型中搭载百度车联网应用CarLife、MyCar以及CoDriver,其中已有超过5万长安汽车车主激活使用CarLife用户。

<上一页  1  2  3  下一页>  
声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

发表评论

0条评论,0人参与

请输入评论内容...

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码:

粤公网安备 44030502002758号