百度地图：一体化制图为智能交通“加马力”-技术圈

报道数字经济

定义转型中国

撰文 | 泰伯网墨子苏

2021年2月24日，《国家综合立体交通网规划纲要》（下文简称“纲要”）正式印发，明确提出推进交通基础设施网与信息网融合发展。《纲要》指出，加强交通基础设施与信息基础设施统筹布局、协同建设，推动车联网部署和应用，强化与新型基础设施建设统筹，加强载运工具、通信、智能交通、交通管理相关标准跨行业协同。

智能交通已经上升为国家战略，仅2021年就有多项促进交通运输领域发展的政策性文件、通知出台，其中“智能交通”“数字化”等关键词频频出现。可以看出，我国智能交通产业已经进入了快速发展的关键时期。

同时，自动驾驶正在迎来春天，道路智能化也在小步快跑的过程中，车路协同为智能交通基础设施建设提供了新思路。在车、路智能的快速发展下，以地图为核心的时空表达能力，成为实现智能交通不可或缺的基石。

但是，随着车路协同的不断演进，此前将标准地图、车道级地图、高级辅助驾驶地图和高精地图分别独立制作的传统制图模式由于不同精度等级的地图数据独立更新，会带来数据不一致的质量问题，同时多套生产系统并存也会带来重复投入资源的浪费，已经无法适应智慧交通“人、车、路”共导的应用新需求。

数据时代交通运行，需要一套足够精确、成本合理，且能够快速响应的一体化地图架构。这就需要有强大的AI能力，以突破原有地图生产模式的桎梏。

一体化制图为智能交通提供新思路

地图作为实现交通智能感知的基础设施之一，起到城市管理者的末梢神经的作用，能时刻帮助城市管理者感知交通的脉搏，从而推动交通系统的全局优化。当智能交通建设进入全新时期，也对地图提出了全新要求。

智能交通时代，地图需要同时适应人、车、路的服务需求。打造实现更高精度、高鲜度、高丰富度地图数据的智能化数据生产能力已成为推动自动驾驶量产落地、提升交通运输领域运行效率的关键课题之一。

当前，针对标准地图、车道级地图、高级辅助驾驶地图和高精地图等不同精度等级的地图数据，行业普遍采用的是分系统独立制作后再进行道路相互关联的方式。

“在原有的车辆架构中，几种地图相互独立，分别隶属于不同的应用领域，相互间有着不同的产品规划，对数据需求和更新频率不一样。”某业内人士向泰伯网表示。

数据的一致性问题、重复投入及使用资源的浪费是多套地图生产系统并行的主要问题，业界亟需可兼顾各类地图生成的一体化制图能力，以满足适应复杂需求下的规模化地图量产。

百度地图行业首创的“一体化地图数据AI大生产平台”，为智能交通时代所需的地图平台提供了一整套的破局“新”模式。

百度地图通过多种AI技术、工艺流程及生产平台的融合创新，推出了行业首创的一体化地图数据AI大生产平台，率先打造出标准地图（SD Map）、车道级地图（LD Map）、高精地图（HD Map）数据的标准化统一生产系统，攻克了不同精度等级地图数据一致性的关键难题，通过AI自动化能力的深度应用，大幅提升地图数据精度、鲜度和丰富度，推动“一张图”应用价值最大化。

多端地图产品一体化高效生产

完善的地图能力是保障自动驾驶安全落地、智能交通发展、助推交通强国建设必不可少的战略基础设施。而以百度地图“一体化地图数据AI大生产平台”为代表的一体化、融合化生产能力，则是基础设施中的基础设施。

想要实现地图数据的精准、高效、快速更新，地图生产企业需要从每日数亿条轨迹数据、遥感数据、互联网数据中实时感知道路变化。同时，在部分特殊地段及时调度采集车辆现场采集，并通过云端协同回传数据。最后，再通过图像识别等AI技术对道路数据库完成快速动态修正。

每一个环节，都考验着生产企业数据、算法、算力的基本功。

百度地图“一体化地图数据AI大生产平台”开创新一代数据生产模式，能够从基础层赋能地图一体化构建。

在数据生产方面，百度地图“一体化地图数据AI大生产平台”以一套系统整合多种数据生产架构和工艺流程，可同时满足不同精度等级地图数据（相关要素属性超过550+类）的标准化统一模型表达（关联要素表达一致性可达100%），让数据更加全面、统一。

在数据质量方面，能够做到一个作业平台贯通数据预处理、检测识别、融合生产及发布的全生产流程，可实现不同精度等级地图数据的一体化制作和存储，并且支持关联要素自动转换，确保数据成果高度一致。

在数据输出层面，平台可“一张图”实现面向C/B/G多端产品的定制化输出，针对行业客户(如不同品牌的车企)不同的应用需求，也能够通过一体化的平台服务实现标准化准入，让数据输出更加灵活、高效。

那么，应该如何通过标准地图（SD Map）的数据变化，保证高精地图（HD Map）数据同样实现更高时效、更具现势性价值的更新同步？举例来看，如果现实世界中，某个路段的车道数量从2个车道变为4个车道，高精地图和标准地图都面临数据更新的需求。

此前，高精地图更新模式往往相对依赖专业采集车和人力，从发现路标、路牌到记录重要坐标，采集周期长，更新相对不及时。当我国道路快速发展、变化不断加快，传统测绘手段逐渐暴露出短板，时间长、效率低，还可能在部分地区面临复杂路况和恶劣天气带来的挑战。

而在标准地图中，数据更新往往也会涉及到像车道数量这样的道路要素信息，并且更新来源多、时效快，借助智能化、一体化的地图数据生产能力，可以较好地弥补高精地图采集周期长的短板，将标准地图快速更新的优势同步扩展至高精地图。

通过百度地图“一体化地图数据AI大生产平台”，可有效统一高精地图和标准地图数据的生产架构，实现数据内容的“一次操作、同步更新”，充分利用多源资料的不同优势，保障数据最优质量。

目前，百度地图打造的一体化地图数据AI大生产平台已支持标准地图数据和车道级地图数据的融合生产，预计2022年内将全面实现标准地图、车道级地图、高精地图数据的标准化统一生产，有望将高精地图数据生产效率提升100%以上。

这不是百度地图第一次给行业带来惊喜，此前，百度地图就已通过软、硬件的整体升级，进一步提升了地图数据的采集效率。

在硬件方面，百度地图从2020年就已全面投产第六代一体化采集车，同时还配备了包含室内图采集背包、全景采集背包、全景采集无人机等在内的众多专业采集设备。在软件方面，百度地图也利用图像识别、深度学习等AI技术，全面革新了地图数据处理和加工流程。无论是盘山公路还是原始森林，都可以高效完成采集作业，告别以往“跑杆”苦。

高度自动化的地图数据采集和生产，大幅提升了地图数据生产效率以及数据更新时效。截至目前，百度地图96%的数据加工环节已实现AI化，效率较传统的地图生产模式提升超过30倍，道路覆盖里程已超过1100万公里，数据更新时效大幅提升至分钟级，再加上此次行业级的技术突破，相信将为新型基础测绘发展提供了更加强力的“助推剂”。

新一代人工智能地图赋能智能交通

数据获取是交通感知的关键一环，交通动态数据对于保障交通安全以及提升用户出行体验都具有重要意义，可广泛应用于道路安全管控、交通拥堵缓解以及用户出行体验等方面。而以地图为主的空间数据的快速更新，则是实现交通动态数据实时生效的前提。

但是，在很长一段时间内，交通数据的动态更新，尤其是高精地图数据的动态更新，都是困扰智慧交通领域的一大难点。这导致以地图为代表的空间数据，无法充分发挥在交通领域的应用效能。

2021年底，百度地图率先推出行业首个交通动态数据综合解决方案，该方案具备全国超过380个城市交通动态数据的分钟级实时更新能力，可为各领域政企用户提供“快、准、全”的交通动态数据服务。

除此之外，基于AI优势和强大的数据能力，百度地图通过横向加强多源数据的融合创新，纵向打造“技术+运营”双引擎，不仅打造出了智能定位、路线规划、导航、路况、地图影像服务、位置搜索服务、智能小程序等多种地图开放应用能力，百度地图还为车用导航地图、智慧交管、智能停车、智慧高速、智能物流等各行业提供定制化解决方案，帮助生态伙伴建立更有效的运营管理模式，创造更高的经济价值。

在为各行业提供定制化解决方案的同时，百度地图也基于大数据系统中的海量人、地、物的数据，构建了一套基于地图AI时空数据的智能大数据系统。

以百度地图交通出行大数据平台为例，百度地图将海量交通出行大数据、车辆轨迹大数据和位置定位大数据等挖掘计算，采用拥堵指数作为表征交通拥堵程度的客观指标，客流指数作为表征人员密集程度的客观指标，平台数据实现每5分钟自动更新。

在监测区域上，百度地图交通出行大数据平台包含中国高速公路网拥堵监测、中国主要城市拥堵排名及城市拥堵详情、中国重点客运交通枢纽拥堵监测、中国重点购物中心拥堵监测、中国重点旅游景区拥堵监测五大板块，供社会公众和相关政府部门使用，为城市管理决策提供科学的数据支撑。

归根结底，地图是“数据驱动型”产业，谁能从现实世界中挖掘更多的数据，能更高效率地处理海量的地图数据并挖掘出更多的深层价值，谁就拥有更强的竞争力。探索新的数据生产方式，将成为地图行业下一幕的核心，也将成为智能交通大发展的关键。百度地图依托自身AI优势构建出的“一体化地图数据AI大生产平台”将成为智能交通发展的重要“引擎”。

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