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產業數字化浪潮下,百度地圖數據如何達成產業服務?

2020-12-31 11:35
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03

數據的使用

長期數據積淀和數據挖掘,再加上開發者和百度自身云與AI能力的支撐,形成了一整套解決方案。

這些解決方案涉及企業客戶、政府客戶以及自動駕駛等新型產業。

百度地圖的數據使用在行業中處于領先位置。目前這些產品解決方案已經落地商業地產、交通樞紐、智慧園區、智能物流等客戶群體之中。

其合作模式通常為合作伙伴使用開放平臺提供的調度系統,通過API借口接入之后利用系統提供的技術和服務。

從企業客戶來看,目前百度地圖在智能物流和車用數據領域的客戶非常具有代表性。

在智能物流領域,百度地圖目前拓展了中國建材、雙匯、圓通、德邦等一系列客戶。

地圖數據如何達成產業服務

在雙匯智能物流解決方案的建設中,百度地圖為其提供了基礎地圖服務能力以及SaaS平臺。覆蓋運前調度、運中管理、運后分析等各個環節,幫助客戶實現增效降本。

雙匯則是可以在SaaS平臺之上了解到智能物流系統的運轉狀況,物流安全性、可靠性都得以提升。

采用這一解決方案之后,其物流運輸綜合成本下降了5%,司機費用結算效率得到提升。這樣已落地的智能物流解決方案未來可以在更多行業之中得以推廣。

在今年疫情期間,百度地圖在幫助政府指導社會疫情防控、復工統籌等方面起到了關鍵作用。

疫情防控與復工統籌方面,通過遷徙大數據平臺,就每日全國和各省市人口遷入遷出規模趨勢、城內出行強度等提供及時、有效的數據。

過往實現這些目標常常需要社區統計、工廠統計,但是在遷徙大數據挖掘的過程中,決策部門只需要利用某些數據相關性就可以展開計算。

在當時,百度地圖復工指數通過大中型城市初七后累積活躍工作人口數與2019年12月的基準活躍工作人口數相比,得出復工人數比例,計算復工情況。

對決策部門來說,這種大數據相關性的計算省時省力,而且可以通過小樣本得到更精確的數據。

在未來出現類似公共危機時,百度地圖可以利用自身數據輔助政府部門科學決策,合理配置公共資源。

自動駕駛、智能汽車等當下技術迭代較快的新興產業對地圖數據有非常現實且迫切的需要。

目前大部分自動駕駛企業都會采用兩部分數據,一部分是高精度地圖的靜態信息,另一部分則是感知器對環境的動態感知。兩部分數據融合之后,才會形成可用的數據。

雖然目前自動駕駛汽車廠商都在通過使用傳感器組合來實現汽車周邊感知的無縫覆蓋,但傳感器依然挖掘不了測程外以及遮擋帶來的數據盲區。要實現 L3 級別和更高的自動駕駛,必須要使用到高精度地圖。

百度地圖所提供的高精度地圖數據可以彌補這些數據盲區讓車輛定位更為精準,即便在路況復雜區域定位也可以得出科學的決策分析,進行線路規劃。

事實上,這些地圖數據也在百度Apollo自動駕駛的日常測試之中得到了使用。

在今年,特斯拉也更換了百度地圖作地圖數據服務商。原因在于,其自動駕駛技術主要依靠攝像頭以及毫米波雷達實時演算,并不依賴地圖。

百度地圖的高精數據是其安全冗余必選項,而這些數據在自研導航系統升級和自動輔助駕駛方面的作用,同樣對特斯拉有吸引力。

04

行業的價值

對行業而言,百度地圖在當下的角色轉變具備代表性意義。

這是產業數字化浪潮下的一次成功轉型。在過去移動生態下誕生的產品,在今天都值得深入挖掘其中的數據價值,這些價值可以延展至國民經濟、產業客戶的實際訴求之中。早年在ToC領域積淀了用戶、數據。在近1-2年來利用AI與大數據的技術基礎實現ToB、ToG的服務轉型。這是目前產業數字化轉型浪潮中一批企業正在通往的路徑。

ToB、ToG客戶、開發者之間也在逐漸形成良性生態循環。隨著ToB、ToG客戶的持續拓展,未來更多開發者會參與到百度地圖開放平臺的諸多應用解決方案建設之中,這些方案會落地到各行業,為行業提供更豐富的解決方案。

地圖正在與云、AI等技術深度結合,讓AI在用戶、產業、公共層面得到了實際落地。百度地圖如今智能化位置服務平臺的角色與百度長期在云與AI產業的技術積淀有密切關系。

這些技術讓百度地圖自身數據可以通過平臺搭建的方式,為客戶提供云化解決方案。尤其是在當下上云的大趨勢下,這些解決方案會吸引大量企業客戶。

未來百度地圖平臺化解決方案能力可以在ToB市場實現商業化,讓百度地圖從過去的成本中心逐漸轉為收益中心,甚至是成為吸引企業客戶采買云與計算資源的重要入口。

在AI新基建的政策倡導下,更多行業客戶未來會傾向于使用百度地圖帶來的諸多解決方案,運用于日常降本增效中。

這對產業經濟的發展會起到重要作用。

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