文|魏启扬
来源|智能相对论（aixdlun）
除了导航定位，地图还能做些什么？
百度地图继去年“百度地图生态大会”上推出“新一代人工智能地图”生态全景，展示了地图作为产业智能化升级基础设施的能力之后，在5月18日的云智峰会上基于其在各个行业中的转型实践，对地图在B端、C端和G端的场景应用各选取了一个代表，推出了智能物流、智能停车、智能交通专网地图三套解决方案，即在导航定位之外，还讲述了更多“地图”之外的故事。
新基建政策背景下， 地图有了新的机会和任务
自今年3月初中共中央常委会上提出要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施的战略之后，“新基建”就开始频繁出现在各类政府文件和媒体报道中，特别是今年突如其来的新冠疫情，更是让“新基建”站到了资本市场的风口，成为新一轮数字经济发展焦点。
在“新基建”涵盖的5G基建及应用、光伏电网及特高压、工业互联网、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源车及充电桩、人工智能、云计算大数据中心这7大领域中，智能交通和智能物流既归属人工智能大类，同时又与5G、大数据云计算、工业互联网、新能源充电桩等其他领域都有关联，其在“新基建”战略中的地位和意义不言而喻。
将时间再往回追溯几个月，2019年9月，中共中央、国务院印发了《交通强国建设纲要》，要求中国交通要完成三个关键性转变：由追求速度规模向更注重质量效益转变；由各种交通方式相对独立发展向更加注重一体化融合发展转变；由依靠传统要素驱动向更加注重创新驱动转变。
由此看来，作为“新基建”的主要内容之一，智能交通和智能物流将是建设现代化强国的重要支撑。此时，作为与交通和物流行业场景天然贴合的地图，也有了新的机会和任务。
为何这么说？
产业智能化转型的实质是通过“收集数据—分析数据—决策行动”的闭环来改变和重塑产业管理运营流程，这个闭环中，时间和空间是两个最重要的数据维度。
时间维度是对历史的学习和对未来的预测，空间维度就是位置服务，可以说，地图产品所拥有的空间数据收集和分析能力，将是产业智能化以来数据基座的重要组成部分。
比如智能交通我们经常遇到的自动驾驶、汽车智能导航、共享出行调度、红绿灯智能调控、城市交通智能疏导、人流车流预测预警、城市规划决策辅助……几乎所有的场景都与地图相关；再比如智能物流，从运前到运中，再到运后的全流程，同样离不开地图的支持。
说的更直白一些，在新基建和交通强国的政策红利之下，包括交通和物流行业在内的各种行业和领域都将进行一场智能化转型，这也给了地图产品一个广阔的施展能力的空间。
百度地图官方公布的数据显示，百度地图现在已经拥有多达180万开发者，服务超过50万个移动应用，并以此构建了一个非常庞大的智能位置服务生态，再结合百度地图在此次云智峰会上亮相的三套解决方案来看，无论是基础能力的完备度，还是转型方向的契合度，百度地图都能对交通和物流行业的智能化转型有强大的助益。
智能交通与智能物流 到底需要怎样的地图？
在过去很长一段时间内，导航定位的精准度是评价一款地图产品是否优秀的唯一标准，如今在智能交通和智能物流的行业趋势之下，地图产品体验好坏的评判维度变得多元起来。
如果我们对百度地图在云智峰会上亮相的三个解决方案进行更加深入的研究可以发现，为了更好的赋能智能交通和智能物流的转型，地图至少需要在以下几个方面有所改变。
1、不光能导航定位，还应赋能行业降本增效
作为一个工具型应用，地图最大的价值是定位与导航，然而光靠定位与导航能够实现智能交通和智能物流吗？答案显然是否定的。百度地图的理解为，在精准的导航定位之外，还应赋能行业降本增效。
首先，我们来看看经常遇到的停车场景。
目前大中城市的停车问题表面上是缺少车位”停车难”，并由此衍生出停车管理成本、停车体验糟糕、城市资源规划调配困难等一系列的问题，其背后的实质却是由于信息不通而造成的停车管理效率问题。
根据百度地图在智能停车解决方案中公布的数据显示，虽然目前全国停车资源的缺口还很大，但另外一面却是高达51.3%的停车场空置率，在所有的运营停车场中，仅有5%具备预约、寻车等智能停车能力。
百度地图的智能停车解决方案则从停车全流程的数字化重塑入手，通过预约停车位、记录停车位、停车场内导航、在线缴停车费、反向寻车导航等一系列功能来提高停车场的运营和管理效率。以银川智能城市停车系统为例，在百度地图的赋能下，将市民寻找车位的时间缩短了10%。
接下来，我们来看看物流行业的运前调度环节。
在一项配送任务下达之前，需要考虑的约束条件非常复杂，其中包括车辆的限制（车辆到达配送仓库的时间、距离、载重是否符合配送要求、道路限行等）、仓库的限制（仓库的时间窗口、是否多仓提货、是否回仓等）以及客户的要求（配送的时间窗口、停留时间、配送车辆的要求等），这要求物流公司在时间最短、成本最低、里程最少的三个维度中做出各项均衡的最优调度方案。
目前行业的关键痛点在于大多采用手工调度，作业时间长，出错率高，也正是因为过度依赖调度员，使得管理难以统一与规范。
百度地图的智能调度引擎通过算法调优，将行业整体的运前调度行驶里程降低了15%，运输成本降低17%，调度时间更是降低91%。
2、导航定位是基础，管理能力是进阶
导航定位是地图产品的“基本盘”，但如果只盯着导航定位，就将地图产品划定了一个局限的牢笼。
去年12月份的百度地图生态大会上，百度地图公布了“新一代人工智能地图”的生态全景，在AI的内核之下，百度地图的能力也大大扩展，能为交通和物流行业提供进阶的管理能力。
例如智能停车解决方案中，百度地图发布的智能停车管理平台，在对停车实时情况进行监控的同时，还能分析当前的停车难度，及时对市民的停车计划或行为进行调整或治理，甚至还能通过大数据分析的结果，对停车场最佳选址提出建议，这些都将大大加强停车场的资源规划和动态化数字管理能力。
在智能交通专网地图解决方案中，百度地图例举了“北京交管局智慧交管项目”，通过百度智能交通专网地图提供的Web端、移动端服务，搭建了北京交警指挥平台、移动警务终端业务，极大提升了城市交通管理效能。
再例如，在物流行业的运中环节，除了提供实时的路线导航规划之外，百度地图还通过“百度鹰眼”提供了实时监管的能力，对物流干支线/城配车辆和外勤业务人员的轨迹位置，结合区域围栏、路线围栏对运力准达/准发率，以及按预设路线行驶等方面进行管理。既有利于保障司机及货物安全，实时可查的物流信息也提高了消费者的使用体验。
从更开阔的视野来看，百度地图在导航定位之外提供的额外能力正是交通和物流行业“智能化”转型过程中无法回避，又不可或缺的，这也是百度地图的价值所在。
3、灵活的数据调度与分析，完成完整业务闭环
对于物流行业而言，物流闭环并不是把货送到目的地就完结，而是需要在运后进行数据分析，提取运输特征及经验路线，为下次配送任务做出参考，进而提升运营效率。
比如百度地图通过鹰眼管理的海量轨迹数据，提取诸如起终点行驶里程、停留点等轨迹特征，通过大规模轨迹信息化比对，可以帮助物流企业和货车司机挖掘常走的经验路线，将这一能力和货车的导航结合在一起，就可形成一种定制化能力闭环。截止目前，百度地图单日解析的物流运单超过全国50%，单日物流车辆轨迹里程高达1.5亿km。
另外一些维度中，百度地图还能提供像里程计算、速度计算、停留点分析，以及通过轨迹分析判断驾驶行为，分析出司机是否有急加速、急转弯等异常行为，便于企业进行监管和考核。
在智能交通场景中，百度智能交通专网地图解决方案提到了百度地图赋能“河北省道路交通运行状态感知评价系统”的案例。同样是通过数据的融合，构建了一套科学合理的交通评价指标体系，包含5大维度、38项指标，准确刻画出当前交通运行态势以及交通管理服务水平，以此来达到提高交通治理能力的目的。
总而言之，在交通和物流行业“智能化”转型的过程中，百度地图以“介质”形态存在，将与其中关联的各方用数据串联，然后运用算法优势和生态合力完成了对现有交通和物流行业管理方式的重塑。
重构地图价值，在于如何讲好 “地图”之外的故事
根据百度地图公布的官方数据显示，目前，百度地图日均位置服务请求次数突破1200亿次，日均轨迹里程20亿公里，注册开发者数量达180万，服务超过50万个移动应用，已成为中国最大的智能化位置服务平台。
然而，我们从百度地图在此次云智峰会上亮相的3个解决方案中又能看出，在导航定位的基础能力之外，百度地图又有了更多在地图边界之外的扩展，也给了我们对地图更多的想象空间。
对此，百度CIO、百度地图事业部总经理李莹认为未来地图的价值将体现在两个层面。
首先是地图的基础能力，即地图所能应用的场景的丰富程度。除了现在的手机端，还包括汽车、家居等场景，如果更细化一些，就是需要地图渗透和覆盖尽可能多的App应用，让用户一用到地图，就能感受到AI和生态所带来的能力。
其次是产品力，即用户体验，让每一个用户在使用时能感知到这张地图在更准确、更丰富、更易用的功能之外，还会因为在AI能力的加持之下，获得更多“地图”之外的体验。
如今，完成转型升级与产品重塑的百度地图，不光是国民出行的必备，也成为了人工智能新基建的基础。在更多场景出现时，比如面对B端的物流行业，可以赋能和助力行业转型；面对C端出行领域，提出智能停车解决方案；还有面向G端政府交警管理难题的专网地图……这些都成为其通联其他行业和领域的基础。
可以看出，随着百度地图渗透场景的增加，越来越多赋能与助力宏观经济管理之后，地图与地图之间也将逐渐拉开差距，而未来，百度地图或将讲出更多“地图”之外的故事。
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