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百度刘玉亭:智能科技赋能交通生态

百度地图给全球提供定位服务,定位模块每天响应720亿次定位请求。

  6月13日,第六届WGDC大会在北京国家会议中心隆重开幕。大会由空间信息产业创新创业服务平台泰伯主办,秉承不断引领和促进空间信息技术创新与变革的宗旨,WGDC已走过六个年头,如今已成为全球最具前瞻性的跨界创新风向标。

  在本届大会主会场上,百度地图事业部副总经理刘玉亭做了特邀演讲。

泰伯网

  以下为百度地图事业部副总经理刘玉亭的特邀演讲(内容未经本人审核):

  刘玉亭:各位领导、各位嘉宾大家早上好!我是来自百度的刘玉亭,非常高兴今天给大家分享一下智能科技赋能交通生态。百度地图在AI方面今天做了很多的投入,我们这边智能科技首先讲的一个就是人工智能,包括语音识别、图像识别、对自然语言的理解,对交通数据的理解等等。这些科技是如何赋能交通生态的呢?今天我侧重讲一下百度地图是怎么做的。百度除了百度地图,还有车联网业务,还有智能汽车L3、智能驾驶L4,都在解决交通的问题。

  随着人工智能的发展,社会进展特别快,但社会的发展不意味着很多的问题都解决了。包括环境、人口等大量的问题。其中交通问题就是我们这个会议的主题,怎么解决好交通出行问题?看一下百度最近在做什么。百度在今年两会上提了很多的提案,三项提案中两项都涉及到了人工智能。怎么样利用人工智能技术来让这个复杂的世界变得更简单。对此百度提出了一个新使命:让科技让复杂的世界变简单,用人工智能感知这个世界来唤醒万物。

  今天我无法讲解整个交通生态中所有的问题,我的理解,交通生态至少要有一些硬件设施的改造。以前偏向于整个汽车的交通,偏向于人的感知;未来更多偏向于传感器的感知。这些感知可能与整个社会的基础建设相关,与共享单车也相关。以前共享单车很少,现在很多,那么怎么让共享单车更安全,更便捷地在社会中运转?可能也需要一些法律的支持:以前没有的一些现象现在发生了。百度在人工智能上希望做一些投入,更多希望通过技术的手段来感知这个世界,来推动世界的变化。

  下面主要讲一下百度能做什么?

  其实百度对于地图的理解、对于现实世界的理解分成好几个层级,第一个理解就是,目前已经解决好的问题的大多都是结构化的数据。有了非常好的结构化数据解决方案,但是感知这个世界是百度地图一个非常重要的使命:这个世界是什么?这个世界的变化是什么?大量的数据是非结构化的数据,怎么样把非结构化数据获取到,这是目前我们解决的一些重要方向。

  我们认为首先解决的是,怎么样把世界刻画出来?现在信息化非常快,传统的人工采集模式,包括采集车、包括自行车、电动车都无法快速地感知到这个世界。所以才有了发射卫星,才有了更高效的激光点云,要把这个世界刻画清楚。所以第一件事就是快速地把现实世界刻画清楚。百度在这方面,过去三年投入了很多精力在做感知这个世界的事情。百度上有大量的点云数据,每天的数据量都能超过几十个T。

  还有个要解决的问题就是:真正的路况是什么?交通问题中首先要知道的是这个世界有哪些路网,路网中的路况是什么样子的。一般的、传统的解决方式就是添加一些传感器,而现在越来越多地可以通过每个人的驾驶行为或者每个人的行驶轨迹,回传到服务器来预算这个路况中的车速怎么样。百度地图还增加了个新的功能:和政府合作,利用人工智能识别技术。一个交通局的摄像头,根据摄像头数据就能预算出来这个路况是不是堵,自动化地把这些数据传输给一些决策机构。百度地图上已经有些城市开通了真正地通过摄像头来判断路网情况的功能。

  其实数据量已经越来越大,每天产生的这些海量的数据怎么处理?百度地图在顺德首先有一个最大的数据加工中心,用来加工目前百度地图上普通地图的导航,还有一些大数据加工。在北京也有一个数据中心,更多做的是高精地图的加工,把这些数据快速加工出来。在采集方面在上海还有一个智能出行实验室,专门解决硬件问题:怎么通过各种传感器高效、准确地获取这个现实世界的一些现状以及它的变化。

  有了这些数据的采集、加工,其实更多地怎么样呈现给C端和B端,至少通过好多方面。理解这个世界,不是通过简单的路网结构大家就理解这个世界,更多的用户看到、并听到这个世界是什么样子,才能够感知到这个世界的变化。所以说三维重建是百度地图最近几年投入精力非常多的方向。我们可以做到道路网格化和道路立交桥的三维空间结构重建,对一些特殊的景区、小区、建筑物可以进行三维建模,有一些产品也可以对外公开。

  我们还观察到这个世界实际上是经常变化的。但变化的不是一些建筑物的变化,建筑物其实很少变化。但是建筑物里头的很多商铺在变化,很多人的浮动的数据在变化,我们对世界进行建模,首先要解决的是所有建筑物能不能一次性地建设好。所以在百度内部多了一个基础地物的概念。把这个世界上最基本的一些建筑物,它是很难改变的一个东西,全部给它建立在一个空间结构中去。当然还有更多其他的一些呈现的产品,后面的几页PPT给大家介绍一下。

  地图中的核心价值是什么?我经常这样判断,除了我们常见的路网结构、交通路况,其实作为底层最根本的数据,就是大家的位置在哪里,位置、位置大数据就在这里。百度地图目前已经给全球提供定位服务,定位模块每天响应720多亿次定位请求。有了这些定位数据我们才能做好人的行驶轨迹,才能做好我们的交通路况,才能分析清楚人的个人画像以及群体画像,有了画像才能让B端得到应用:什么样的人在做什么,什么样的人在去往哪里,这个人本来从哪里来,这都是现在地图底层解决的问题。

  这张图是互联网上炒的比较热的一张图,这是重庆最大的黄桷湾立交桥,横跨五层,有15个闸道,连接八个方向,网友戏称是8D立交。而且每两端链接的并不是唯一的路径,有些路径还可以有多项选择。这个复杂立交桥,百度怎么去感知出来,让大家去理解它?我们首先做到的是复杂的结构一定是一个基础地物。也就是前面讲到的基础地物。这个基础地物要在建设过程中就要去感知、就要去建设好。道路一开通就有了轨迹,前面强调的定位数据就是这样的。汽车一开过,很多使用导航、使用其他产品的都有定位数据,定位数据回传到服务器之后,就可以清楚地知道这条路已经开通了。

  画面中的左端是采用街景的方式,让大家非常直观地在导航过程中就看到,前方应该怎么拐。不是一个简单的地图就能判断出来,是现实生活中真实的一张照片。百度地图通过之后快速的感知世界的能力,在很多立交桥都可以看到这样的信息。右边的是一个3D立交桥的桥区,分辨率不是特别清楚。应该可以看得清楚的是,用户在手机上看到一个立交桥,远远超过于以前看一个平面的地图。这个例子更核心地是讲解百度地图怎么去感知这个世界,让大家快速第一时间内找到这个世界的变化。

  后面一段讲解我来介绍的是百度地图不光是在解决人在哪里的问题,定位数据还可以加工出更高层次的信息:告诉人是来自于哪里,人去哪里。对人的诉求做了新的判断。多了很多的人物画像,这个案例刚好看到李局长也用了一个迁徙的案例。其实在2017年大家都在去往哪里?整个春节怎么走?这个信息以前很难统计出来,有了定位数据、轨迹数据以后判断就很简单,通过一个样本分析就可以判断出来,全国大概20个城市承载了人口40%的迁徙,大量人口一直在流动。这是一张具体针对北上广深四个城市的判断。怎么知道这些人春节去哪里?能达到这个技术的背后首先是定位能力。前面讲了,就是大家到底在哪里?其次就是数据分析:它的群体特征是什么样子?怎么了解到这些人为什么去这些城市?它有非常清晰的数据挖掘能力,大家能看到北京或者是上海的人春节喜欢去哪里,偏向是什么。而广州人可能大部分都在广东本省内。

  之所以有这种能力,我们称之为人物画像。这个人物画像分为人群,这个人群是什么属性的:你怎么知道他是学生?虽然没有经过调研,但是他的行为决定了他很可能就是学生。这一群人经常在学校内部活动,这群人还做了什么样的购买行为,定位在哪里?通过这些数据就可以分析出这些群体。甚至百度地图根据你的驾驶行为:你驾驶时间越长,可以判断出你个人的各种的画像,喜欢谨慎性的驾驶,还是比较冒险性驾驶,都可以判断出来。有了这种判断能力,有了这种属性,这个群体就可以给决策机构做交通疏导的分流。其实有了画像也可以提供给很多企业单位。因为我们吧群体进行划分,并不是一个漫无边界的都是用户而已,实际上是有各种属性的。就像我们以前电视上投放广告,都是用户而已,但是现在可以区分出来他是什么频段的电视用户,哪个区域,他的消费能力怎么样,他的偏好是什么样的。目前经过大数据分析思想越来越清晰,在百度整个有一个人物画像的部门,分析了整个互联网的好多属性,这个能力我相信对社会的贡献都会非常大。

  后面我用一分钟的时间简单介绍一下百度地图怎么做到路况这么智能,导航路线个性化这么强。首先需要所有的网民做轨迹的回传,“我在哪里”百度地图要知道。但是仅仅知道你在哪里,只是知道你的速度怎么样、你的速度开的快还是慢,路况还是判断不出来,想要判断路况还要知道交通信号灯的时间,这些时间都是挖掘出来的,不是实地采集的。都是通过不同的行为分析出来:这是一个十字路口吗?通过这个十字路口需要多长时间?判断出来这条路的路况到底是堵还是不堵,是发生了事故吗?这些现象都要通过大数据来进行分析。

  同时它还要进行学习,只是堵不堵只是判断了现在的路况,那我要从A点到B点,到B点之前的未来路况好吗?做一个未来路况的预测,这个时候就需要根据天气,像今天早上下雨,就要考虑天气的因素。根据不同区域,根据历史数据来做判断。有了未来路况的预测才能规划出很多A点到B点的智能路线。

  那智能路线都是一样吗?所有人从A点到B点都走这条路吗?其实也不是这样的。这个时候就有了个性化的选择,根据你以往的选择,喜欢走什么样的路线,其实百度地图已经很少有算法告诉他A点到B点有什么样的自动算法,算法越来越少。靠的是A点到B点推送一个路径,如果你不按照这个路径走,你改变了。导航希望你直行,但是你想右拐,这种行为对百度地图而言都是重新学习:用户为什么这么走?每一次改变的路线对百度地图而言是学习的过程,当用户越来越多,就产生了一个规模化的效应,它就能够知道,右拐能比原来的路径规划更好。司机越多,它就越智能。不同的选择就会越来越多元化。

  当然除了解决在道路上的行驶问题,还要解决室内场景导航。现在百度地图也做了全国五六千家的商场室内图。百度地图有行程助手的概念,它不希望用户把百度地图当作是一个复杂的工具,每次你要告诉它太多信息。其实它根据你的行为就能知道,你要去机场,它就会预判未来多久机场会拥堵,告诉你什么时间该出发了。这样的一些信息都可以去加工完成。我们希望地图不是一个工具,不要影响你太多,它就是你手机底层的一个产品,随时随地都可能通知你一些事情,我们叫它行程助手。

  【我们看一个短片】

  它展示的就是行程助手如何使用,大家在使用过程中,它不太希望你告诉它太多的信息,你只要告诉它今天你什么计划,它来给你安排。它知道路程拥不拥堵,知道机场该怎么走,知道你的室内图该怎么走,知道到了机场该怎么做,一起就是,百度希望它是个秘书,百度的策略也是好多产品的秘书化。它是为人服务的,而不用人学习太多东西。

  其实拥有这些能力通过什么样的方式来达成?这里讲解一下百度地图怎么做到的?基本上任何一个产品都需要一个引擎,百度地图也是这样子,首先感知到这个世界,感知的能力通过很多自动化的采集、高效的采集,甚至包括微信照片。采集完数据以后到了数据加工中心,这里面加工有很多的静态,传统引擎在做的,路网信息基本上是静态的,但是还有大量的动态信息,这个地方发生交通事故怎么办?都在大的数据中心运算。拿好了运算的结果,再推送到出行决策引擎中心,整个的产品的特征非常成熟,推送这个结果也并不是唯一的,一定会有一些不同场景、甚至不同的群体之间采集的结果是不一样。

  这些能力,目前百度地图有一个开放平台,也已经和各个企业伙伴、开发者、政府进行合作,大家在开放平台上可以看到,不仅仅和企业、政府、开发者,包括落地的车场,还有很多的共享经济用户也在使用这种服务。

  明天下午百度也专门有一个专场(智能交通峰会)介绍百度开放平台的业务,大家也可以关注一下。

  最后两件事要说一下,其实在百度整个公司而言,解决智能交通的问题不光是地图,它提供的服务其实还是非常少,只能解决地图底层的数据问题。更多的还有一些车联网的解决方案、对智慧汽车的见解和无人驾驶汽车的一些技术共享,我们称之为未来已来。公司今年发布了Apollo计划,整个Apollo计划的背景是给生态结构赋予这个能量。百度真的不擅长做什么,她擅长的只有技术这一件事。所以她愿意把技术共享给很多的研究机构、政府、开发者,很多企业来一起利用这个技术怎么样改变和优化这个现实世界,这是整个的阿波罗计划的核心点。

  今天无法介绍更多,只能介绍百度地图这个事。我们相信地图这个产品一定不是一个工具,未来也很少会有大量的各种地图产品出现,它更应该作为一种底层的技术,就像是基础的水电煤一样。在很多过程中会用到地图,但是地图本身可能会越来越少。

  人工智能的智慧来源于每个用户,因为它本身并不聪明,聪明的是用户给它的数据。同时人工智能会把更多的数据加工,把这些能力反馈给每一个用户,让这个世界变得越来越美好,我今天就讲这么多,谢谢大家!

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