【云栖大会】高德技术副总裁田密:智能定位带来的时代新机会

简介: 10月14日,高德技术副总裁田密发表演讲,他表示:高德地图拥有超过7亿用户,高德开放平台向30多万款移动应用提供位置服务。这为高德带来了海量的地图数据、位置数据及交通出行数据。位置服务作为互联网的基础服务,定位及位置服务的全面智能化则为合作伙伴、高德自身数据以及地图、商用领域等提供新机遇。
10月14日,高德技术副总裁田密在云栖大会主会上带来主题演讲——《智能定位带来的时代新机会》。他表示,高德地图拥有超过7亿用户,高德开放平台向30多万款移动应用提供位置服务。这为高德带来了海量的地图数据、位置数据及交通出行数据。 位置服务作为互联网的基础服务,定位及位置服务的全面智能化则为合作伙伴、高德自身数据以及地图、商用领域等提供了新的市场机遇。
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以下是演讲全文:

田密:大家上午好,我是来自高德的田密,首先简单介绍一下高德,高德现在已在全国拥有7亿用户。大家如果在打车的时候,无论是自己开车,出租车还是专车,你问他用什么地图,这是用户的标配,支持了30万款的移动APP,无论是什么行业,都用高德的解决方案,高德已经覆盖了360个城市的实时路况,我们和交警有非常良好的合作,所以可以说是交警的标配。

高德在这么长的时间,积累了很多的资产,大家可以看到包括POI道路,三维,高德过去是采集员拿着设备去采集,现在用的是用户上传,商家上传,多种方法去加快数据的更新。其实我理解的地图是将线下的物理世界映射到虚拟世界中,用户在物理世界定位到坐标以后,数字坐标放到世界上,就将人的活动映射到线上的虚拟世界,将这两点连接起来。所以说,整个定位是重要的位置服务,现在高德每天是提供几百亿次的位置服务,绝大多数是定位,所以可以看出定位的重要性,现在已经超过30万款用高德,现在定位在不同的场景下还是有很多不足的,比如在室内定位场景下,比如在开车导航的时候,比如说一些比较特殊的一些地方,那定位精准度的耗电量还有很多可以改进的地方,这也是高德持续在努力的方向。

大家知道,过去我们定位的话主要是靠GPS、基站和WIFI,我们很多传感器,像陀螺仪,做很多融合算法,用多元融合的方式在不同场景下去做定位服务的优化。我举几个具体的场景,在室内的时候,定位之前主要靠WIFI,精度只能到10米左右的级别,现在用的定位蓝牙设备,定位精度可以到3到5米,我们也用地磁定位来将室内先采集一遍,通过多元融合在室内做到米级的精度。我们也会去判断室内外定位的变化,比如你进入室内的话,那会自动展示室内地图。而持续性的GPS可以做低功耗的后台持续定位。第三是开车导航的场景,这是最常见的场景,那导航的话,其实主要是靠GPS,大家都知道,但是在一些比如说隧道里头,在一些城市里头,它的定位精度是非常难以保证的,所以我们也有很多方法去解决这个问题,我们开发了多模定位,将定位的误差能够纠正偏差回来;还有在车上的话,可以通接口去拿到车速的数据去做更好的位置推演,现在的无人驾驶的话,摄像头和所有的传感器融合起来的话,才能做更加精准的推演。而高德积累了大量的用户定位数据,一是我们可以做非常多好玩的事,二是校正我们的数据。

举一个例子,这是北京的一个酒店,这是一个非常高端的酒店,可能是偏商务的人会住,再通过大数据发现有亲子属性的人群,周末去这个酒店的非常多,所以经过确认,这个酒店我们也会加上周末亲子属性,所以反过来,我们人物又对地点进行了刻划。有了这个用户兴趣描述之后再加上我们的能力,我们可以做有意的事情,或者出一围栏,来你这儿的用户都住什么,比如说你在机场,你在落地以后,我会给你推荐打车。还有推荐一些跟出行相关的比如说拉杆箱的一些商品。

再比如说这种推荐是我们移动APP最主要的拉活的手段,我知道你的用户是长期在杭州的,今天是来北京出差的,如果你在杭州的时候,我们会推送杭州本地的新闻给你,如果你来北京的话,我给你推一些北京的名胜古迹、美食。再比如说我通过你周末的去向,有的人老去健身房,有的人去美食地点,我就知道你可能是美食达人,我会在不同的信息流里面进行推荐。这些使得我们APP开发的时候非常的容易。

BI分析是一个比较火的行业,比如说一些店铺可以做很多的挖掘,再举个例子,你要开一家火锅店,之前的话可能你会去做一些问卷调查,但是现在不用,比如说你告诉我想在那里开店,我会给你分析。你附近有多少加竞争对手,海底捞,他们的人流怎么样。再比如说你开完店之后搜索排名怎么样,会有这样的分析使得你开店的时候更有把握一些。再比如在搜索的时候,不同消费的人搜餐馆的时候,推荐给你的消费的档次是不一样的。再比如你在景区里面的,我会告诉你去哪里买票,让你在不知不觉中享受到数据的挖掘。再比如,我通过我各种合作伙伴,我知道你现在是在下班的路上,而且打了专车,而且堵在四环上了,这个时候我可以给你推一些平时上班不会看的新闻,或者是推荐给你一些商品,让你下班买回去做饭的。他们根据这种场景识别做一些个性化的移交手段。

另外高德地图对我们自己的贡献。我们用户数据在物理轨迹来计算,或者更新我们的地图数据,我举几个例子。

首先,大家最熟悉的躲避拥堵,我相信很多同事上下班德时候会躲避拥堵功能,其实也很简单,收集所有在路上跑的车的数据,实时的数据,那高德这个数据非常地广阔,有自己的高德用户,也有出租车的轨迹,有所有跟我们合作的专车的数据,还有与政府的合作数据,所有的数据实时收集回来,实时处理,去实时发布躲避拥堵,人人为我,我为人人的一个目的。

再如,我们在拿到很多的地址,无论是从运单还是从网页的挖掘,但地址有一个麻烦的问题是只有描述,没有坐标,比如说告诉我这是一个阿里巴巴在阜荣街10号,也会告诉我说这个餐馆就在这个地方,肯定有人会说这不一定准,我下单的时候,我下了单,只要用户下单足够多,我们一定会挖掘出最准确的地点的。

再如,整个中国的变化非常地快,道路的开通、下线甚至属性的变化非常频繁,过去高德靠自己采集要几个月才能变化,现在通过变化可以做很实时的判断,比如这个地方本来没有路,我发现很多车经过了,明明没有路,十天都有车经过,道路一定发生了变化。更细的是做了单行的限制,通过地图更新做到非常实时的地步。

定位热度发现POI的判断也很有帮助,加油站过去会有很多的定位,比如到加油站去加油,突然发现定位数据就没了,我们电话一判断果然是加油站已经下线了,已经关门了,无论是对道路,都有很好的反馈的作用。

最后我想提一下,用户的数据去参与地图数据的更新,这是一个很好的点,另外一个点,我们是和阿里云一起合作的各种图像识别的算法,过去高德是靠自己采集视频图片去人工录入,现在靠计算机学习,深度学习做图像的识别,将图像上的各种文字、标识线自动体现出来做程序的录入,准确率达到90%,程序判断不了的通过人工再去看一下,对整个高德数据的生产效率得到了数量级的提升。

高德现在是在分场景,刚才说的室内,导航,还有很多别的场景做不断的优化,那基于这些定位服务,我们收集了很多定位的数据,这些数据一方面做用户画像去赋能各个行业的拓展,一方面是通过定位服务去对数据本身的优化做出贡献。

最后我想说的是,整个物理世界到线上世界的映射,也是越来越快,越来越精细,对这个行业是很难得的机遇,高德非常希望跟大家一起去拥抱这个行业的变革。谢谢大家!

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