高德地圖：城市出行“調度者”

賀文

在接下去的10年，不論是無人駕駛、無人機、城市交通、智能物流，位置和地圖都將是重要的服務基礎。

公交車越等越不來，去陌生的地方找半天找不到公交站，聽音樂或者瞌睡中錯過了下車站點，經常在公車地鐵換乘時暈頭轉向……這些平日里乘坐公交的痛點，都是高德地圖的AI智能公交導航希望解決的。

毫無疑問，“公交導航”是個好生意，是互聯網地圖業務里有剛需、且極強剛需的產品；目前市面上已有的公交導航產品痛點頗多，市場空白很大。

如果說車載導航這個細分市場，隨著私家車搖號等城市新增車輛的增速放緩，增長的天花板已經顯而易見，那么針對更廣泛用戶的公交導航市場，卻猶如一座金礦，尚未被開墾，未來會有很大的想象空間。

對于已經融入阿里體系的高德來說，將公交導航作為重要的產品切入點，還有戰略性的考量：補短板。在高德地圖之前擅長的自駕、駕車導航之外，開拓更大的使用場景，公共交通、共享出行以及步行；截流出口，希望用戶關于“出行”這件事，都能在高德地圖上完成；擴充用戶人群塔基的最終目標是，為地理位置信息平臺、LBS平臺化業務留足想象空間。

出行“千人千面”從公交導航開始

市面上的公交出行產品經歷了好幾代。高德地圖副總裁董振寧介紹，最早做公交產品大家都從PC開始，高德地圖Web版官網上就有公交服務線路查詢，后來在2012、2013年開始升級到高德地圖的手機公交導航產品、使用手機地圖隨時隨地查詢線路并進行公交導航，發展到現在已經是第三代AI智能公交。

高德地圖之所以現在能推出AI智能公交導航產品，一方面是用戶層面的公交出行痛點依舊很“痛”，另一方面高德地圖在數據和算法能力上的提升和進化。

董振寧介紹，在數據方面，高德在過去一年搭建了公交數據采集系統，覆蓋超過331個城市，158萬公里，7.5萬條線路，上百萬個站點，每個站點超過130個屬性，總結說來，即高德地圖擁有了一套公交靜態數據的維護系統。“公交線路是隨時發生變化的，每天都有上千條線路站點是作出了調整的。我們有一套上千人的數據采集隊伍來保證公交數據的精準性。”

其次是在算法上的升級。董振寧介紹，AI智能公交導航產品最大的特點是把用戶行為大數據引入到線路規劃模型算法中。“以前我們算路的時候就是簡單算一條路給你，現在AI智能會在后臺分析用戶為什么這樣選擇，我們對用戶是有畫像的，根據不同類型的用戶大多數的選擇來推薦最合適他的公交線路產品。”理想的狀態是，通過用戶數據的分析，實現用戶畫像，根據每個人的喜好推薦不同的公交通行路線，實現千人千面。

AI智能公交只是高德地圖在智能出行上邁出的第一步。董振寧介紹，未來他們會將AI人工智能技術引入到更多的出行方式當中。除了已經推出的公交導航的AI化產品，包括駕車、步行等在內的AI導航產品都會逐步提上日程。

難點：數據采集和模型算法

要在公交導航上做到“千人千面”絕非易事。一方面是公交線路、公交導航信息要做到“實時動態”，路線的各種組合，換乘間隙的各種情況，都大大增加導航的復雜性；另一方面是不同公交出行方式之間的轉換，比如駕車、共享出行、公交、步行，混合出行模式之間如何無縫對接；此外用戶出行習慣和偏好等信息的掌握等等，這些對互聯網地圖服務商的能力來說是嚴峻考驗。

數據的采集，依然是智能導航的基礎。以高德地圖AI智能公交導航產品為例，如何采集、維護實時動態的城市公交信息是一個重要突破點。

與靜態的公交時刻表和線路圖不同，高德地圖的AI智能公交導航提供了精確到“秒”的公交行駛監測數據，而且能以鬧鈴形式提醒用戶到站或下車信息。要實現這一點，動態公交信息的采集是必須的。

董振寧介紹，高德地圖將逐步實現“動態公交信息”的采集覆蓋到中國300多個城市，現在主要是核心城市、大城市。首先要解決核心城市的相關數據的采集，大概有40個城市，比如北京、上海、廣州、深圳、杭州等Top5大城市，南京、沈陽、鄭州等省會級城市，還有一些城市，像青島、大連，屬于用戶量很大的城市，主要是通過與城市公交總公司的“緊密合作”來實現。

再比如城市的紅綠燈信息，這類城市公共交通的實時數據，都掌握在各地政府的城市交通管理機構手中。如何以提升當地交通服務能力及滿意度為合作宗旨，使得像高德地圖這樣的圖商能與各地交管部門形成緊密合作，這也是重要課題。董振寧介紹，目前全國已有40多家交管部門入駐了高德地圖，高德地圖有相當大比例的交通事件的發布是由交警親自發布的。

除了數據采集緯度的豐富和復雜，相應的還有模型算法能力的升級。董振寧介紹，因為數據維度發生了變化、更加復雜，用戶數據、定位數據、實時交通數據，這些都是動態的數據，是原來的路線模型當中沒有的，如此一來，算法的復雜度要高很多。此外，對一個整體相當復雜的公交線路模型做出了更多細分模型，比如按城市特色分（大/中小/特色公交城市）、按分時模式（節假/高峰/工作日）、按交通工具不同（公交車/軌道/步行）等等更細分的模型，用細分模型來做機器學習和引擎計算。

講到AI智能交通導航、大數據，歸根到底離不開云計算。董振寧介紹，高德地圖為什么具備很強的IT基礎設備，是因為背靠阿里，把很大一部分的大數據解決方案放在阿里云上，比如以前進行數據處理需要十幾二十天的數據量，現在通過阿里云的云計算能力，在二三十秒中就能完成，計算能力得到了相當大的提高。

城市出行的調度管理，從現在的粗放型，轉向智能出行，理想的狀態是運用人工智能和云計算能力，對城市當中每個人的出行進行統一調度和合理分配。這是高德地圖在智能出行上的愿景。“我們很可能用這種人工智能的方式，不用對整個城市硬件做大規模的改造，只要通過軟件系統升級就把整個出行效率提升15%～20%，甚至50%，這對整個城市擁堵緩解有巨大的意義。”董振寧說。

一張出行的“底圖”

高德地圖什么時候商業化？這是外界相當關注的問題。自2014年下半年已被納入阿里體系的高德以新面貌亮相時起，馬云就明確對高德地圖的要求“三年不要考慮商業化，專心做用戶體驗”。馬云認為整個的出行未來五到十年是一個大爆發的時代，如果既想賺錢又想做用戶體驗，兩頭都做不好。

“我們相信當我們做好極致的用戶體驗，當每天都有上億用戶使用高德地圖的時候，商業化是自然而然的事情。大的互聯網公司最大的特點是有足夠的耐性。”董振寧說。

車聯網、智慧景區、生活消費的出行地圖，甚至未來的自動駕駛的高精度地圖等等，當上面活躍著數億甚至十數億用戶，以及更多維度的實時位置信息時，高德地圖這張活的地理位置信息“底圖”的價值將極具想象力。

自高德納入阿里體系后，時任阿里巴巴移動事業群總裁兼高德總裁的俞永福就明確提出：將高德的業務方向從O2O轉向LBS。當時他在數個采訪場合講過，在移動互聯網時代，地圖產品或者說互聯網地圖產品，更大的想象空間在于可能成為一個“綜合性入口”：一滿足用戶出行的需求，比如既有用戶交通出行的需求，也有旅行出行的需求；二是滿足基于地理位置的信息服務需求。

阿里系的高德野心已經很明顯，成為基于智能移動端的、底層的、基礎性的大網——實時動態的地理位置信息平臺。事實上，這個舉動在當時是相當有挑戰且需要極強決斷力的，一方面所涉及業務變動過大，另一方面O2O在彼時正當紅。但事實證明，這樣的選擇是正確且有戰略眼光的——高德應該做其更擅長的基于地圖信息方面的建設，其獲得的LBS數據越豐富，為阿里生態中其他業務提供的幫助就越大。

現在來看，高德LBS平臺業務的to C方向（比如針對普通用戶的智能公交導航產品），應該只是其“LBS專業化”的第一步。高德地圖的“AMAP Inside”戰略，即把高德的地圖數據和地圖引擎免費開放給中國互聯網的應用來使用，高德開放平臺某種程度上是高德LBS平臺業務to B方向的體現之一。

目前，高德開放平臺已服務超過30萬移動應用，提供地圖、定位、導航、搜索、路徑規劃、室內地圖等多方面的能力。包括新浪微博、神州租車等3萬多家國內知名互聯網廠商采用高德地圖開放平臺的服務來支持其互聯網地圖位置業務。

可以想見，互聯網正在從一個行業變成產業，正在跟所有的垂直行業交集、融合、共生、進化，在接下去的10年，不論是無人駕駛、無人機、城市交通、智能物流，位置和地圖都將是重要的服務基礎，將成為未來互聯網的水和電。