从古巴比伦到AI时代，地图是怎么“活”起来的？
来源：略大参考
地图可以叠加各种前沿技术，变成一个数字化的动态模型。正是这种包容性，让地图能够一直穿越周期，并且适应周期。
作者|杨知潮
编辑|原 野
AI最需要什么？
从1956年人工智能的概念被提出以来，AI几乎每隔几年就会成为风口，又每隔几年被冷落，而每次被冷落的原因几乎是一致的：缺少需求。
这意味着哪个行业能够提供需求，哪个行业就能在AI的风口之上占据优势位置。而地图，正在表现出它和AI之间良好的契合度。
近日，高德地图更新了V15版本，其中包括六大核心功能，通过引入AI等前沿技术，实现了车道级导航、3D立体地图、无网导航、AI领航员、卫星求救、性能提升。其中多项功能均实现了行业首创甚至是全球领先。
在这些新功能里，生成式AI的对话、视频渲染、决策等能力，与地图的视觉化、智能导航、语音交互之间展现了良好的契合度。
地图为AI提供需求，而AI也将地图的想象力推向了一个新的高度，从用户体验、到智能驾驶、再到B端的企业服务，地图所能做的事情，都比以往更多。高德地图曾多次表示：我们的工作是做好一张“活地图”。原因很简单：世界是活的，地图也就应该是活的。而AI时代的到来，正在让“活地图”从梦想逐渐成为现实。
01穿越时代的地图
科技的发展，总是伴随着大量工具的淘汰，但历史超过4500年的地图，却穿越了一次次科技周期——地图这种工具，天然适合被科技所改造。
国内现代民用电子地图的故事开始于世纪之交，GPS等定位系统逐步向民用市场开放，意味着建立在LBS之上的电子地图有了向大众普及的可能。2002年3月，中国地图出版社宣布，国内第一份具有导航功能的电子地图研制成功。也是同一年，新成立的高德地图正式进入车载导航领域。
在汽车领域成功的高德，很快迎来了下一个风口：移动化。
2007年，乔布斯发布了震撼世界的iPhone，开启移动互联网时代，并引发无数传统行业的变革。自然，其中就包括地图。2014年，高德被阿里巴巴收购之后进入了增长快车道，在短短三年里突破了5亿用户的里程碑——而QuestMobile今年一季度的数据显示，高德地图的月活用户已经突破8亿，仅次于微信和淘宝。
自此，地图正式进入了移动互联时代，由技术变革而带来的改变，也愈发增多。
地图软件的普及原因，不止是手机的普及带来的，更重要的是，地图所能完成的任务变得越来越多。
在移动互联网早期，高德地图更多是司机群体的驾驶导航工具，但由于智慧城市网络的发展，地图不只可以进行车载导航，还能连接公共交通、步行道、共享单车等设施，成为一体化出行平台。2019年，高德地图同北京市交通委员会合作，上线了北京交通绿色出行一体化服务平台，即北京MaaS平台。今年6月，高德公布的一组数据显示，截至2024年3月31日，高德绿色出行带动超过5440万用户参与。
地图的契合度不止表现在出行领域，庞大用户规模的流量效应与实体经济数字能力的提升，使得地图介入消费成为可能。
最先被改变的当然是与导航最息息相关的打车领域，2021年，高德再次进行品牌升级，进入到了“出门好生活开放服务平台”的时代。也标志着打车市场进入到了聚合打车时代，如今，高德地图已经成长为市场前二的打车平台。
事实证明，无论是对衣食住行，还是前沿技术，地图的承载能力都是极强的。地图足够简单，只需要点线面就能绘制。地图也足够复杂，它可以叠加各种前沿技术，变成一个数字化的动态模型。正是这种包容性，让地图能够一直穿越周期，并且适应周期。
02AI地图
2022年以后，一场堪比大航海的真正时代变革来临：AI大模型。
变革很快落在了各种行业，PC和手机搭载NPU，试图打造AI终端的概念。百度和谷歌以生成式AI代替搜索，以“先革命自己”的方式来防止“被大模型革命”。
而地图，也没有错过这次机遇，并且地图的需求，与AI的功能之间展现出了良好的契合度。9个月之后，高德地图V15版本发布，进一步将前沿技术应用到C端产品之中。
高德本次新版本主要包括六大核心功能：车道级领航、3D立体地图、AI领航员、卫星求救、无网导航、性能提升。其中，车道级领航、3D立体地图、AI领航员这三项技术，是此次更新中的重磅功能，均在AI的基础上实现了重大突破。
车道级领航方面，高德地图V15应用了全球领先时空计算引擎。该技术能够通过周边用户的数据结果，摆脱传感器的制约，最终实现感知范围的扩大，提前预测道路情况。
眼下，智能驾驶的发展如火如荼，但无论是40多万的问界M9，还是20多万的特斯拉Model3，都在将智能化能力作为自己的杀手锏。但这种智驾能力更多体现在中高端车型之中，对于中低端车主或者燃油车车主，他们的汽车可能并没有什么数字化功能。
而车道级领航最大程度地实现了技术的普惠，即便是车机都没有的低价燃油车，在这一技术的加持下，也可以拥有智能化的车道级领航功能。这是广大燃油车车主的刚需。
高德V15的第二项重磅更新来自视觉——3D立体地图。高德地图应用了独立研发的3DGPT地图技术，在原有的奇境产品上进行了升级，把整张地图从2D平面变成了立体的3D模型。只需要通过简单的交互，用户就能像玩3D游戏一样穿梭在各个场景之中。
视觉是高德地图的主要努力方向之一。比如早在2018年，高德地图就和OPPO联合，推出了国内首个AR步行导航，至今已经成为用户的主流导航方式。2020年，神经渲染技术开始成为学界热门。这种仅通过2D信息就能够呈现复杂三维场景的技术，成为了地图“升维”的不二之选。2023年9月，高德地图推出了产品“奇境MAX”。它可以把传统的平面图渲染成3D模型，让地图上原本干巴巴的点位，变成可以立起来的三维景观。而眼下，3DGPT的介入，又在效果、成本等方面，为高德的3D化努力提供了新的技术动力。
高德V15的第三项重要更新，来自语音交互。AI领航员是原生的大模型应用，可以简单理解为地图版本的“Siri”。通过大模型的对话能力，用户可以直接拥有自己智能化和情感化的语言助手，它不仅能提供天气查询、寻找加油站等实用功能，甚至还能安慰驾驶员的情绪。
高德V15的另一项重要更新是“卫星求救”。该功能上线仅仅数日，就帮助了用户得到及时救援：9月3日晚，一位外地游客前往西藏自治区哲蚌寺后山徒步，因网络信号不稳定遭遇迷路。由于海拔过高、昼夜温差极大，该游客出现了呼吸困难等高反紧急情况。第一批救援团队在接到游客报警后很快赶往现场，但由于当事人身体情况过差无法下山，所以第一梯队队员利用高德地图卫星求救功能向后方发送求救并持续更新位置，最终，在定位系统的帮助下，原本5个小时的路程，缩短到了2个多小时，两批团队成功对接，并最终完成营救。
高德V15是高德地图技术实力的展现，它还证明了地图这种工具在AI时代的优势：生成式AI所提供的能力，正好与地图的痛点对应。
03 天然契合
尽管苹果的AI技术被大众外界诟病，但这仍然不影响这家公司的股价借助AI概念在近期一路上涨，PE超过30倍，甚至有些要取代英伟达，成为最强AI概念股的趋势。
这当然不是因为苹果的大模型能力超过了OpenAI，而是市场越来越认识到，AI的核心，是数据规模和应用场景——这些恰恰是苹果的优势。庞大的出货量提供宝贵的流量和数据资源，丰富的文字、文档、图片处理需求，又为大模型提供了贴切的应用场景。
高德地图与苹果并不属于同一行业，但与苹果近似的是，这一地图软件也与AI存在着极高的契合度。
首先，地图是天然的数据场。
从高精度地图采集车等方式采集到的地理数据，再到用户的使用习惯、出行规律，地图行业拥有着在科技行业顶尖的数据数量。通过对这些数据进行训练，AI能够实现对用户轨迹和消费的预测，还可以实现导航决策，甚至是为企业提供经营层面的帮助--这正是高德集团旗下高德云图正在做的重要工作。
这意味着地图拥有AI合适的土壤。而与此同时，AI的“果实”，也是地图最需要的。
眼下，全球AI行业整体存在需求不足。无论是C端的ChatGPT，还是B端的各种开闭源大模型，都面临着客户的不足。这种需求不足的根本原因在于，AI所产出的服务，与许多行业的需求并不吻合。
但在一些垂直领域，比如办公软件、自动驾驶等，AI正在解决真实的需求，并为金山、微软、特斯拉等企业提供了大量高毛利收入。
地图也是这样的行业。
首先，地图是一种以视觉为核心的产品，而视觉是AI技术良好的应用场。通过神经渲染等前沿技术，一些平面图形能够“拔地而起”成为立体化的时空模型——毕竟世界本来就是立体的，那么最好的地图，也理所应当是立体的。
这是高德地图在最近几个版本中的重点更新方向，比如奇境MAX，以及高德V15版本中更新了3D立体地图功能。通过这些功能，各种难以在2D地图中表达的城市动态以更清晰的形式呈现。除了用户体验的提升，它还带来了许多新的想象力，比如为数字文旅提供了可能性——不久前，高德就与故宫博物院展开了合作，高德地图将充分发挥在数字孪生、人工智能等技术优势，共同打造故宫博物院数字孪生应用示范 。而在B端，3D化可以为一些工厂等立体化的业态提供更直观的立体模型，帮助他们进行运营生产商的展示和监控。
在导航过程中，地图则是以智能化的语音作为重要交互手段的。但用户的需求往往是多元丰富的，比如寻找服务，规划路线等，对传统导航来说，这种交互显得有些复杂。但这却是AI的强项。高德V15版本升级了AI领航员功能，正是满足了这部分需求。
视觉和交互之外，AI在地图中的第三个重要应用场景是决策。
如今的地图已经不仅仅是个被动的工具，更是能够帮助用户决策的智能化助手。事实上，早在高德地图的V13版本中的北斗车道级导航2.0中，高德地图就能够精准识别路障、急刹车等因素，提前告知用户，辅助用户决策。
高德地图V15推出了北斗卫星无网导航功能。在AI技术的加持下，智能识别途中网络不佳的风险区域，预加载导航信息，当网络信号不稳定时，自动切换到无网导航模式 。
对功能强大的AI来说，需求复杂不是问题，没有需求才是问题。而地图，恰恰能够提供足够的需求，它也因此天然适合AI时代。
很难想象AI时代地图的最终形态会是什么样的，正如站在2002年的视角，没有人能预测到一家为汽车制作导航软件的公司，可以成为打车平台、餐饮平台、票务酒旅平台。那么同样，站在2024年的视角，也很难预测一家地图企业，可以在未来创造多少价值。
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