高德寻宝嘉年华道路寻宝怎么做代理

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Powered by Tengine高德地图是如何发现、采集、处理和发布数据的?
“对于地图厂商来说,底层数据才是真正的命脉。没有数据,再好的服务也出不来。”
& & 在汽车出行被检验后,移动时代随时随地的需求对地图产生了更强的依赖,做为国内数字地图内容、导航和位置服务提供商高德的价值也被重新激发出来,进而被阿里以近14亿美元的高价全资收购。
& & 在多数分析看来,阿里收购高德主要是基于O2O宏观战略布局考量,其实在这背后,更是看中了高德庞大的数据生产能力以及在此基础上建立的开放体系。
& & 在互联网地图的金字塔结构中,由数据层、软件层、云端服务和应用层构成,而&数据层&正是地图产品的根基所在。正是这些基层数据才构成了地图的多种表现形式,如2D/3D 地图、三围实景图片、视频影像数据、三维建筑以及大量的深度 POI 地标信息等。
& & &对于厂商来说,底层数据才是真正的命脉。没有数据,再好的服务也出不来。&高德联合创始人、资深副总裁姜德荣在媒体开放日上表示,未来的数据技术(Data Technology)时代,唯有数据才能在产品创新的基础上,为用户和社会创造价值。
& & 做为国内资深的互联网地图服务厂商,高德在12年发展过程中已开发出具有自主知识产权的导航电子地图制作工艺、标准及采集、编辑、编译和质量保障系统,拥有国内最庞大的测绘团队,数据生产、研发人员近1300人。目前,高德能够覆盖应用、云端服务、软件、数据等产业全层面的互联网地图厂商。也是国内最大的底层数据提供商之一,占据了中国底层数据测绘市场近一半的份额。
& & 随着移动互联网的发展,用户对地图数据的要求越来越高,从最初的&找得到&到现在的&找得准、找得好、找得快&,且地图的使用场景从航切换到手机地图、室内地图等,日常使用频率大幅提升,对地图数据的更新速度、精准程度、覆盖范围、表现形式等提出了快、准、全、真的高标准。
& & 下面一起来看看高德如何在上述各个环节中进行控制和实现的。这个涉及到数据发现、采集、处理和发布的整个闭环。
& & 十余年,从起步到多年盘踞国内手机市场,高德逐渐形成了多种信息发现方式,包括情报搜集平台LSE、API轨迹分析、卫星影像自动识别、UGC反馈以及浮动车等多种方式。
& & 情报搜集平台LSE、API轨迹分析、卫星影像自动识别应用广泛和效率高。在移动互联网时代,高德地图还推出了国内众包的数据采集形式,主要包括浮动车和UGC反馈。安装了装置并行驶在城市主干道上的公交汽车和出租车则是主要的浮动车。目前高德在全国拥有几十万辆出租车及几百万辆物流车的行业浮动车数据,发现和反馈道路交通中的实时状况。对于难以通过浮动车采集路况数据信息的城际高速,高德地图则可以通过众包的力量来解决。
& & 实地采集是确保高德地图数据精准的重要手段。传统意义上的数据采集主要包括车采和步行采集两种形式,高德最新的方式则是利用了飞机航空摄影测量,这也是由于高德拥有比较全面的地图测绘资质。
& & 现在高德拥有几十辆自属数据采集车,能够收集行驶规则、电子眼、方向信息、道路名称、车道数、行车标线等道路信息。此外,还可借助物流公司运输车辆、出租车所用 GPS 导航仪,收集大量数据。
& & 人采可弥补车采不足,例如道路树木密集、过街天桥、室内拍摄等场景。租借飞机进行航空摄影测量是采集中最高端的做法,目前市场上提供商用的三维地图主要是卫片(卫星拍摄),其分辨率近50公分。目前高德已经为 56 个城市绘制了超过 7500 平方公里的三维模型,精度为厘米级别,通过航拍和实采完成。
& & 值得注意的是,高德如今也开始借助社会众包的方式来采集数据,注册用户均可利用&道路寻宝&App产品来领取采集任务,完成后便可领取奖励。
& &&将庞大的图片、视频等信息转化为可利用的POI、三维模型等,是一个庞大而复杂的工程。目前,高德累计生产了超过400种道路属性信息、超过7500平方公里三维模型数据、近5000万个POI地标信息,以及近520万公里导航道路数据&&可环绕地球赤道达130周之多。
& &&数据处理可分为导航数据生产和增值数据生产。在导航数据生产中,值得一提的是背景生产。&背景&是指除了道路和建筑之外的山、河、湖、水等&为导航作作背景衬托&的物体。增值数据生产包括了运营 POI 和深度动态信息。所谓运营 POI 是指给相关 POI 信息做专页,比如在地图上集中展示的中国银行,这可以帮助 POI 更直接地展示信息。而深度动态信息,则指详细展示 POI 点的信息,比如对于一家酒店,不仅仅是导航到这里,而且展示其文字介绍、房价、电话等,同时也展示基于位置的优惠等服务信息。
& &&地图的极致是实时更新。每分钟用户正在行驶的道路发生什么变化,会对我的行驶有何影响,这都是需要基于快速的数据迭代才能实现。面向车厂,高德主要月度发布;面向互联网,这种数据迭代已经需要小时级发布;面对移动互联网,甚至能做到以分钟级更新。
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