蓝时代
最近一个比较热的话题是高德与百度的地图导航之争。双方就谁是业界第一产开了激烈的隔空对话。谁能吵赢暂且不论，但在争论的背后，可以看出百度集团和阿里集团对地图导航业务已经越来越重视。过去，我们曾把地图导航理解为基于地理位置的生活服务平台，但是现在看，地图导航的格局和想象力绝对不只限于此，双方寄予的是汽车、无人驾驶甚至人工智能这个代表未来整个底层服务的技术基础。
那么，为什么一定是“从地图到车”呢？
今年夏天，我在顺德参观了百度地图数据中心。当时，在百度地图顺德数据中心内业作业办公区，我询问了百度地图佛山分公司总经理吴泳女士一个“题外”问题：IT工程师应该是男生多，怎么你们这里的女性员工比例这么高？
吴泳笑着回答道，你看她们手头的工作就懂了——数据中心的工程师们正聚精会神地操作大量“图形”，这些“图形”或者“图片”由百度地图在外的采集车收集运回，基于百度的大数据处理与图像识别等技术进行处理，而“人工”所承担的就是检验与部分校准工作。
吴泳告诉我：“这是个需要心细、坐得住的活儿，所以你看到这里女性多，而我们外采的部门男生多。”
在百度地图顺德数据中心楼外，停放着数十辆采集车，每辆车的车顶都放着由三台单反组成的数据采集设备，车身整齐划一的印着百度地图的LOGO与世界地图；挨着数据采集车，院里还停放着带有图像采集设备的自行车和正在测试中的无人机，是对机动车采集的补充手段，高科技感十足。
每天，数据中心负责外采的小伙子们都会驾车依次从数据中心的大院里驶出，奔向广东省甚至外省各地，开启一场人工与人工智能的数据采集之旅。
这些地图数据的外采员，每年采集里程超过1万公里，平均每天拍摄超过3万张全景照片，这其中要步行20公里，拍照超过1500次，验证上千个地方；产品工程师每天面对千万级的数据，捕捉数据差异、锁定地点变更，要精确到每一点，以固化最优路线；地图城市情报员每天优化数据1万次……简而言之，能让用户轻松出行，至少在目前阶段，这还是一场综合了人力、机器及人工智能，融合最先进科技与人力重复劳动的有趣的作业过程。
吴泳告诉我们，如果要让外人通俗理解，那么地图采集和制作可以简单解读为两个环节：外采和内业，前者是收集数据，后者是处理数据。
目前，百度地图外采的主要“设备”构成是：一个人、一台车、可同时成像的三台单反组成的“眼睛”，车内设置一套昂贵的GPS和MU设备（用于做高精定位）、以T为存储单位的数据存储设备和一套作为控制中心的电脑。
吴泳称，业内的数据采集通常需要两人一车，但百度地图已经做到了一人一车。百度外采人员带着我进入车内实地操作的过程也印证了这个说法： 他只要负责启动设备， 开车到指定地点，系统就会自动完成地图数据采集。这个过程里需要到的人力是：驾驶，及适当进行一些针对实际地形和天气的操作，比如天气比较暗，那么就通过软件调节曝光量，整个过程和界面也非常“傻瓜化”。
不过该采集人员说，个别自动化的程序也必须由人力完成，比如“担心安全问题，采集到的数据都是我们给“抱”回数据中心。”
如前所述，除了汽车外，百度地图的数据采集工作还有一些“周边设备“作为辅助。这一次，百度地图首次对媒体开放了一些”秘密“设备：我们在现场看到的电动自行车，专门用来采集小路、胡同。由于电动车性能的原因，每天可以采集30-40公里。再如一位采集人员背着的”书包“，实际上里面是一套非常先进的设备，在室内绕一圈就可以自动生产3D模型与平面图。
当地图制作由外采进入内业，更是比拼技术与人力的重头。吴泳介绍，尽管在顺德中心可以看到有很多员工在进行图形的验校和数据处理，但基于百度在图形技术和数据处理技术的积累，其过程已经高度自动化了。
比如所有拍摄到的外部照片，有关道路标志标志牌，都可以通过图像识别技术自动识别，直接转换为导航所需要的文字和声音信息，人工需要做的事情只是对于个别的情况进行核实。概括的讲，就是地图数据在外采后，已经直接可以通过机器自动拆分、融合、识别，相对传统作业的百分之人工，现在百度地图可以做到80%自动化，处于行业第一。
这也有助于我们如何理解百度。过去人们对百度的分析聚焦在能否获得移动互联网的船票，但这张“船票”绝对不能狭隘地理解为O2O大潮和产品或服务入口。百度的基因是技术，而技术才是即将来临的时代生死符——所以，对百度来说，O2O可以收购来做，但地图一定要自己做。
这次参观还有一个交车仪式：百度地图与长安汽车关于地图、无人驾驶等层面的深度合作，比如长安汽车为百度地图提供数据采集车。时任百度地图智慧汽车商务总经理张磊告诉我：智慧汽车从２０１５年６月就开始和长安汽车接触，当时的想法很简单，因为对方的体量足够大。
成为汽车企业的软件供应商是第一步。对百度来说，这一步的实现可以说建立在两个产品上，第一是百度车联网的解决方案ｃａｒｌｉｆｅ，从２０１６年春节开始，ｃａｒｌｉｆｅ正式在长安ＣＳ３５量产；第二是百度地图。其实百度力图在理论上应该被包括在ｃａｒｌｉｆｅ解决方案当中，但其重要性又应当单独列出，因为地图才是和汽车紧密结合最直接的工具。
双方很快在简单的采购外找到了新的合作维度。２０１６年４月２５日，长安汽车与智慧汽车制作的采集车样车在北京车展亮相。张磊称：这是行业内首次大规模的跨行业企业级车辆合作，这种深度可以衍生出许多原来没有的商业模式，比如采集车其实就是长安汽车提供的产品，那么过程也是长安汽车品牌宣传的过程。作为提供和参与制作采集车的回报，百度地图会拍摄长安汽车１８７家４Ｓ店的内景，让街景的概念纵深到４S店内部， 拉近4S店和用户之间的联系。
更重要的是，双方合作为量产高精地图提供了基础。顾维灏表示：无人驾驶基于车辆对现实世界的感知，而车辆对现实的感知取决于如何更精准和全面的呈现与识别环境。高精地图在像素精度和覆盖宽度上需要远高于手机应用的地图，采集和制作成本当然很高，长安汽车的“赞助”有助于实现高精地图的快速量产。
当然，更重要的是，以地图合作为契机，百度智慧汽车获得了一个学习汽车企业的窗口，正如张磊所说：“最早根本不知道汽车行业到底是什么样子，所以也是长安汽车教会了我们如何和汽车行业去打交道，如何去和一个做汽车研发的部门去合作。他们教给我们很多东西，也是后来我们和其他大量包括国内车厂和合资汽车厂商合作的主要导师 。”
而从更长远的角度看，地图本身也代表着百度在人工智能方面积累的能力。正如百度地图总经理李东旻所说：百度地图的核心能力体现在大数据的分析和云计算、人工智能（比如路线规划的算法）、路网采集和数据加工三个方面的能力。从数据加工能力来说，借助图像深度学习技术让机器从通用的影像中自动识别道路特征、提取轮廓并绘制形状，包括提取道路图形标牌、地面车标以及文字标牌等各类人眼可见的信息，这是百度基于底层技术所产生的应用，而这种应用又将成为另一项应用的底层技术，地图与汽车的合作，其实也是百度计算能力对接其他行业的具象化案例。
所以，百度在九月一日对外宣布成立Ｌ３事业部，推出Ｌ３自动驾驶方案。再把时间线拉长一点看，１５年百度世界大会，Ｏ２O是明星；16年百度世界大会，满场都是围绕“百度大脑”的人工智能成果展示和研讨。
团购到外卖，是基于互联网对物理世界的延伸，某种意义上，像是一家领先的技术公司强行回头；从图像搜索、机器学习、大数据延伸到智能汽车解决方案，是一家领先的技术公司自然前行。从这个角度理解，L3事业部，就是百度选择向前的产物。
百度L3事业部总经理顾维灏在百度世界大会上如是解释：
在自动驾驶的发展路径上有两种，一种是渐进式的革新，还有一种是突变式的革命，在现在技术发展中都有自己的尝试。百度通过对于市场的观察，对于自己技术的积累，也提出了这两条路，“我们Ｌ３瞄准的是能够在２０１８年到２０２０年能够量产的车型和应用，我们和车企配合，把我们的能力放在里面，帮助他们实现自己的想法。”
有趣的是，百度在去年就成立了针对Ｌ４的部门，而在今年九月才正式宣布成立Ｌ３事业部。要理解这个时间差，不妨先听听顾维灏对Ｌ３驾驶场景的解释。
他挑选了两个具有代表性的场景：一个是人们在高速公路上疾驰；一个是人们去商场消费时寻找停车位。两个场景的共同点是：都比较消耗人们的时间和体力，有智能辅助驾驶的需求。那么这两个场景需要用什么样的框架和技术方案解决？百度需要和合作伙伴，也就是汽车厂商一起在不同层面进行合作，而不是单独研发。比如百度有地图数据，而汽车企业有在汽车启停方面的长期积累和研究，双方一起保证汽车“身上”的各个部件，比如“ＣＰＵ”，传感器，雷达，实现数据上的实时融合，最终形成车与人的交互，与汽车对环境的感知，简而言之，百度L3事业部将把人工智能、大数据、高精地图等领先技术，与包含车企、Tier1厂商、芯片厂商以及服务提供商在内的合作伙伴共享，打造智慧汽车产品。或者更通俗的说法是：百度汽车不造车，而是和汽车厂商合作，打造智能汽车的解决方案。
这或许可以解释为什么Ｌ３事业部成立的更晚。用顾维灏的话说，Ｌ３事业部是顺势而生，但不是凭空而生：“实际上，我们还是原百度地图（做相关业务）那波人。”这就是从地图，到汽车的过程。
作者 咚青
声明：本文内容和图片仅代表作者观点，不代表蓝时代网立场。蓝时代 » 为什么要“从地图到车”