地图这一有数千年历史的古老事物，一直在随技术的进步而进化。
计算机与互联网技术的普及催生了电子地图；移动互联网与GPS技术的大规模运用则造就了基于手机的在线导航、外卖、打车等更加繁荣的位置服务（LBS）生态。
如今，人工智能技术浪潮来袭，地图又迎来剧变的节点。
一、地图技术潮流下一站：AI
曾经的地图只是存在于一张纸上，甚至只能为少部分人掌握的地理信息。当时的地图，更加倾向于工具属性。而在现代，众多的专业图商以及地图APP，则让地图成为更便利、能够惠及所有人的基础服务。
此时，地图的价值远远超过从前，引得各方势力纷纷介入。在国内，BAT都建立起了各自的地图业务以及直接面向消费者的地图APP。放眼国际，谷歌称雄之时，苹果仍然推出了自己的地图服务，并且即将对其地图应用进行大改版。
巨头们对地图的热诚不难理解，当地图上的众多信息通过网络与用户打通时，地图将会成为承载导航、餐饮、购物、旅行等众多基于地理位置服务（LBS）的平台。
为了守住这个意义重大的入口，地图巨头们也竭力追逐着让地图发生剧变的每一波潮流。
他们首先完成的是移动化。自2014年，地图与智能手机的结合步入高潮。根据极光大数据，截至2017年12月，地图APP行业用户规模达到6.44亿。这一波潮流带来的一件趣事是：绝大多数司机都在车上安置了一个手机支架，手机地图导航基本取代了车载导航。不过，更重要的是，积累了海量用户的地图行业，拥有了更多、维度更广的数据，并试图将其与新的潮流结合，引发新的化学反应。
这个新的潮流就包括社交化。2013年，谷歌收购社区化地图应用Waze，后者以其活跃的在线交通社区而闻名——它的用户们非常主动地通过这个地图应用来进行社交。这笔收购当时被认为是谷歌补齐其社交短板的重要一部。
而百度也在2014年，推出了“一路同行”社交服务，用户可以通过百度地图的APP聊天。社交出身的腾讯，也在腾讯地图中对社交功能试水，不过*终被人们熟知的，是微信内分享位置的功能，地图被反向整合到了社交软件中。而社交基因缺乏的阿里，则并未在高德地图中对社交投入太多重视，但是通过另一种方式，高德地图也深度挖掘了用户的价值，这种方式就是众包。
众包通过用户上传数据的方式，来帮助地图服务商更新地图信息，其中既有根据GPS轨迹变化而推测的交通流量，又有用户主动上报的POI兴趣点变更。
如今，让用户发力的众包模式早已成为各个地图服务提供商*重要的数据来源之一。
此外，在虚拟现实技术和增强现实技术*为火热的时候，地图巨头们也纷纷试水了AR与地图的结合。2016年，百度地图上就上线了AR导航功能，甚至还推出了一款和PokemanGo类似的AR游戏。谷歌今年在I/O开发和大会上也再次亮出了AR实景导航。不过AR技术毕竟还不完全成熟，因此AR+地图还未成为一时显赫。
百度地图AR导航
眼下，真正持久性地、并且正在越来越深入地改造地图行业的技术潮流，还得属人工智能。无论是从帮助地图生产还是从提升地图服务方面，AI都让地图在变得****的强大。
2016年可以看作是国内地图人工智能化的关键节点。这一年，BAT的地图，乃至搜狗地图，都更多地提到了人工智能元素。这一年，百度地图就表现出了对人工智能的笃定态度，表示会将地图打造成“基于大数据的人工智能出行平台”，推出了挖掘用户高频出行需求的“知心地图”和能够掌握用户使用习惯的“行程助手”。高德地图则在2016年发布了AI引擎，能够智能判定使用者场景提供对应服务；腾讯在这一年表示将开放与位置服务有关的人工智能技术给开发人。
似乎从2016年开始，地图行业不提AI就落伍了。
二、地图AI战 百度*重视
事实上，人工智能开始在地图服务上发挥作用的时间更早。2013年左右，高德地图与科大讯飞达成合作，为高德地图的语音功能提供支持。同年，百度深度学习研究院成立，在图像智能、语音智能、无人驾驶上发力。由于有自建的人工智能技术体系，百度地图的人工智能应用成果不仅体现在前端的百度地图语音助手上；在后端，百度的无人车在地图采集、制作时的图像处理中也更多地用到了深度学习技术。
而从各大图商对人工智能技术的应用情况上来看，AI同时赋能前端、后端是普遍的打法。不过在具体的战略上，行业里主要的BAT略有不同。其中，百度强调的是更丰富的数据、满足用户更多出行场景需求；高德则在车载导航领域势力深厚；在普通用户中份额占比不高的腾讯，则通过其投资生态向不少B端用户提供服务。
从地图APP界面上，我们就可以看出这种差异——百度地图APP的动画是“科技让出行更简单”，而高德则是“导航专业，数据准确”。同样也能看到，在相近比例尺下，百度地图显示的POI兴趣点，比高德地图要更加丰富。这种差异的背后，百度地图“基于大数据的人工智能出行平台”定位所造成的影响不可忽视。
图左为百度地图，图右为高德地图
在业内，百度地图对人工智能*为重视。在地图生产过程中，百度将人工智能至少应用到了三个方面。
首先，机器学习技术可以在云端基于地图手机端大量GPS位置数据的变动， 对行车轨迹进行挖掘，从而构建、更新城市道路的拓扑路网，与人工采集的路网信息相互验证后，能够更准确。在人力未来得及对地图进行更新采集时，人工智能让地图信息更新更加实时。
同时，百度在地图生产过程中大量使用深度学习技术来处理道路的图片，道路交通标识识别工作的大头都可以交给机器，大大节省了人工、同时提高了效率。同样，后期的地图更新校对工作，深度学习支持的图像识别同样带来了便利。
另外，百度的AI还用在百度街景和3D地图的生成上。通过人工智能，在采集的二维街景图像上自动化生成3D图像。
而在提供地图服务的过程中，百度使用AI则更是****。
而对企业用户来说，百度地图还提供其他的有效服务。首先，百度地图掌握的大量地理信息，囊括了机构，同时还掌握实时交通流。这意味着百度的数据服务也可以与人工智能结合，为企业提供商业洞察，譬如店面选址、服务优化，都可以从中获得帮助。
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