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[资源分享] 百度AI开发者大会上的地图公开课说了什么

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百度开放君 发表于 2018-7-6 18:34:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
演讲嘉宾:百度地图开放平台副总经理刘增刚
演讲Topic:全面开放的互联网地图基础服务设施


百度地图开放平台经过6年的发展,已经渗透到包括网约车、共享出行、在线旅游、快递物流、互联网房产、新闻媒体、LBS游戏等各个领域或行业。每天位置服务请求次数超过800亿次,国内LBS开发者市场占有率达75%,累计注册企业,个人,政府等行业开发者超过136万,发展成为国内最大的LBS开发者生态,最大的互联网地图服务商,成为移动互联网时代的行业基础设施。包括百度地图在内的各家图商所提供位置服务能力的开放促进了网约车、生活服务、共享单车、在线旅游等这些行业的快速发展,同时行业开发者也贡献了非常有价值的数据让百度地图数据更精准,服务体验更好,落地场景更丰富。


全球API,助力开发者出海


去年9月,百度地图开放平台全面发布全球API产品,成为国内首个能够提供全球地理位置服务的互联网地图服务商,也是符合国家测绘安全资格中覆盖国家数目最全、支持语言服务种类最多的地图服务商。在全球范围内为开发者提供包括定位服务、地图影像、数据服务、出行服务、鹰眼轨迹服务、分析服务在内的六大能力,提供涵盖多种终端设备及硬件产品、横跨多个行业的一站式服务解决方案,让开发者海内外地图服务无缝切换。

截止去年百度地图在全球已拥有超过1.5亿的POI,覆盖全球209个国家和地区,在中国出境游客中的渗透率高达25%。这意味着每4个中国出境游客中就有一个会用到百度地图,用户基础极为扎实。

网约车解决方案全面升级


在这里特别介绍一下我们的网约车行业解决方案,这个行业经过五六年的高速发展,已经比较成熟,不过随着用户的消费需求不断升级,由最初的只是能打到车,能在线支付,到现在用户希望的不仅是如此,还要“更好用”,得到更好的体验,更高的品质,更安全。那么网约车行业发展和LBS的发展也是密不可分的,大家比较容易理解网约车是所有行业中对地图能力需求最强烈,场景最复杂,集成度最高的行业。那么百度地图向网约车开发者提供了除定位,地图展示,POI搜索,线路规划,导航这些基础的能力外,还提供了如推荐上车点,历史ETA预估,里程计算,司乘同显等多个高级服务在内的完整行业解决方案。这里我来一一介绍这些高级服务能力:

推荐上车点看似一个非常简单的功能,但其实是个很影响用户体验的因素之一,比如你在国家会议中心这样一个大型建筑里面叫了一辆专车,你需要告诉司机在哪个地方上车最合适,在没有推荐上车点这个功能的时候你只能在电话中通过司机的描述“我在哪个方向,哪个门口...”这对于不常来这个地方或者方向感比较差的乘客来讲太痛苦了。而有了推荐上车点这个功能,你可以先通过百度的定位获取一个精准的位置,调用百度地图提供的推荐上车点服务就可以返回给你周边的建议上车地点,开发者可以设置距离最近的推荐上车点给用户,用户如果认为这个不合适,可以手动拖拽到他认为合适或方便的上车点然后再下单,选中或最终使用的上车点通过网络同步给司机端,省略了和司机繁琐电话沟通的过程。目前我们的推荐上车点服务覆盖全国包括香港,澳门在内的400多个城市,上车点数量超过500万,并且我们还在继续和开发者伙伴一起,结合真实的订单数据,不断挖掘,优化更合理的推荐上车点。

预约出行耗时预估,大家知道对于即时单,我们可以通过路线规划API,结合道路距离、限速及当前的路况给出一个最佳推荐路线及耗时预估,注意这里的耗时预估即我们说的ETA是根据当前的路况给出的。但是对于预约单这种场景而言,根据实时路况进行预估是有问题的,比如你预约专车第二天从所住酒店出发去首都机场这种场景,百度地图独家推出基于历史路况的路线耗时服务,你调用这个API接口的时候输入出发时间,则可以返回这条路线的历史经验耗时 。

里程计算,大家知道快车、专车、拼车的车辆是没有像出租车这样的计价器的,那么他们的里程是如何计算的呢?最简单的方法就是根据手机定位产生的连续定位信息,计算里程,而大家知道GPS信号是有偏差的,民用GPS精度也就5~10米,而且在一些高架桥,高楼林立,隧道等场景下会出现更大的偏差,甚至丢失,而里程计算又关系到最终的计费。为了解决这个问题,百度地图提供的鹰眼轨迹服务结合百度路网数据进行绑路,再结合我们多年积累的纠偏、去噪、抽吸算法,让轨迹更平滑的贴合道路,让里程计算更精确,目前这项功能已经应用到易到,首汽约车,曹操等多个开发者产品中,成为行业的标配。

司乘同显,这个高级功能也是满足用户对体验,对安全的要求应运而生的。主要解决两个痛点,第一点是司机接驾的时候和乘客接驳的时候,经常出现互相找不到,司乘同显可以让乘客实时查看“司机通过什么路线,预计多长时间到达我设定的上车点,我得等司机快到了才开始下楼”,同时司机也可以实时的看乘客的位置,“验证乘客是否已经到上车点了,还没到的话打个电话催一下”,这个功能可以极大的改善司乘接驳体验。第二点,司机接到乘客行程开始后,乘客关注司机行驶的路线是否和自己预期一致,司机是否有绕路,是否真的去往目的地,乘客可以在自己的手机上实时查看司机行驶的路线,这样既可以减少乘客和司机在费用上的争议,又可以让乘客在乘坐中更有安全感。该项功能已经在嘀嗒出行App落地,欢迎大家下载体验。

智能语音助手解决方案

智能语音交互已经渗透到了非常多的行业,比如智能音箱、车机硬件、可穿戴设备、手机语音助手等领域,在这些语音交互过程中有很大一部分需求是和位置相关。如POI的查询,路线查询,路况查询等等。百度地图客户端率先在去年6月份推出语音唤醒服务,该功能一经推出就广受用户好评,解放了双手的同时提高了驾驶过程中的安全性。昨天主论坛王海峰老师现场“绕口令”般的语音长Query多途经点路线规划的演示惊艳全场,想必大家印象非常深刻。在行业开发者方面,今年上半年我们也和百度的小度在家智能音箱团队深度合作,把我们的地图展示,基于位置的语音查询能力集成到智能音箱,今天也希望我们的LBS能力借助百度在语音识别,NLP等方面的强大技术,把基于位置的语音交互服务陆续开放给更多的行业开发者。

基于LBS的语音助手解决方案可应用的领域将非常广泛,也具有非常大的想象空间,智能音箱只是一种,还有智能车机、智能后视镜、手机的语音助手(比如苹果的Siri,三星的Bixby)、出行类APP,这些移动的设备或APP,对位置相关的语音交互需求会非常多。

LBS+AR赋能景区行业

国内旅游消费持续增长,类似迪士尼,长隆这样大规模的主题景区都在做自己的APP或小程序,针对这个领域,百度地图也提供了多种高级服务去提高用户的景区游览体验——比如:上海迪士尼利用百度地图SDK做的景区主题风格的地图。同时我们也开放热力图层功能,用户可以查看景区内某个景点当前的热度,选择错峰游玩。

景区内的步行线路规划和步行AR导航已覆盖国内景区超过1000家。 这里特别提一下,百度地图在近期会和长隆野生动物园在智能小程序+LBS+AR方向展开深度合作。欢迎大家届时体验。

提升开发者体验

我们一直致力于不断的降低开发者接入门槛,让开发者以最低的成本接入我们的服务,近期我们上线了开发者反馈工单系统,保证在三个工作日内给开发者有效回复。今年全系推出系列教程,让初级开发者快速上手。同时我们的老牌技术沙龙活动,每年都会根据不同主题举办2~4次,以达到和开发者近距离接触和交流的目的。


演讲嘉宾:百度地图资深工程师海禄
演讲Topic:智能定位前沿技术进展


我们一起汇总和了解一下截止到目前,各种主流定位技术。可以简单归类为基于无线信号的、基于惯性导航的、基于环境特征的。

1、基于无线信号的有:RFID、UWB、红外、蓝牙、WiFi、GPS、基站等。定位精度由亚米级别到米级别,再到十米、百米级别。高精度一般会比较依赖专业设备,成本高、难易规模化,比较普适一点的是WiFi、基站、GPS等定位方法,现在大部分智能手机都可以支持在产品应用的层面,开发者朋友们需要结合自己业务需求合理筛选和应用。

2、基于无线信号的讲法,一般是强调单点定位的效果,惯性导航更强调的是连续定位,这种场景下一般会结合单点定位、惯性推算两种方式,步行的惯性推算有IMU积分式,基于计步的PDR方式,车载状态下就是VDR,也是靠传感器推算出行车速度和方向。

3、基于环境特征的定位方式比较独特,它不需要在环境中部署专门的设备,恰恰相反,它会直接利用环境中的特征,如一段空间中的地磁场强的变化、环境中视觉特征点和环境空间结构特征。地磁定位整体成本比较低、精度米级、视觉和激光可以达到厘米级别,但设备成本较高。

智能定位的技术难点和挑战

如何更懂用户?智能定位除了关注基础位置信息外,还会关注用户定位时所处上下文场景,我们要区分场景、区分区域、区分不同的定位需求,需要高精度定位区域使用高精度定位。

构建智能的定位技术和服务,会面临一些难点,如:定位场景复杂多样,不好界定区分;全球网络覆盖庞大复杂;每日超过800亿次的定位请求量级带来的数百T日志需要进行实时处理;以及数十亿数据的日级更新。而我们智能定位能力构建需要做到更快、更准、更新、更全,快——要求我们定位耗时少,1s以内;准——要求我们定位精度高,要做到30M~300M以内,新——要求是数据更新要快,由小时级别做到分钟级别;全——就是说定位覆盖高,至少要覆盖率达到97%以上。

那么如何实现快的要求?我们主要通过自学习的离线定位+智能调度系统来实现对用户位置活动的感知,利用高精度离线定位技术实现了『秒定』,目前我们已经能够为开发者朋友们提供长期、持续、稳定的秒级全球化定位服务。

为了让百度定位更准,我们不断迭代和使用了组合策略,例如去噪降维、场景建模、机器模型、融合预测等。去噪降维主要是滤除一些噪音点,提高训练数据质量;场景建模是为了让算法更了解用户当前所处场景,从而做更有针对性的定位策略;机器模型是我们下功夫最大的环节,经历了很多不同模型、不同策略的迭代,系统算法模型复杂度极高;我们用到了很多不同的模型算法,通过智能的融合策略模型就可以实现高精度的智能定位。

要做到全球定位难度比较高,一方面要有足够的数据,另外一方面是要有足够的数据处理能力,我们每日数十亿数据的更新覆已盖到了全球范围,线下构建了大规模的服务器集群、海量数据的分布式存储、自研独特的并行算法以及智能机器学习平台,很好的完成了数十亿数据的日级更新目标,实现了业内第一的全球化定位服务。

最后是新,从Query中初次出现新基站或者新AP,我们要求1分钟内完成数据更新,系统层面,我们主要依靠智能动态分发、流量调度控制、分布式中间件系统以及实时建库系统,在线立即生效从而实现数据更新。

演讲嘉宾:百度地图资深研发工程师江畅
演讲Topic:商业化慧眼服务介绍


慧眼作为现实世界的数据库,拥有城市人口、空间、交通等多维度、去隐私化大数据,能客观反映城市发展脉络,为规划创造价值;在技术层面,慧眼基于人和空间两个维度取得了一系列技术突破,获得常住人口挖掘、通勤方式挖掘、OD职住挖掘、人流量预测、功能区发现、混合用地研究多项前沿研究成果;在产品层面,慧眼城市人口地理数据平台搭配MapV可视化平台,为规划行业提供全景式服务。




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