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「环球网」AI未满：堵在技术升级路上的谷歌地图( 二 )


其中最为典型的就是对谷歌街景数据的利用 。 谷歌街景本来是谷歌地图的特色项目 ， 是由专用街景车进行拍摄 ， 然后把360度实景拍摄照片放在谷歌地图里供用户使用 。 很快当谷歌开始接触AI ， 尤其当在imageNet上练过兵的李飞飞入职后 ， 这些数据量巨大的来自真实世界的图像 ， 就有了用武之地 。
例如利用强化深层神经网络 ， 扫描加利福尼亚州的数千个街景图像 ， 然后将其转化为专业级的照片 。 又比如应用人脸识别、OCR识别功能 ， 将街景图像中的车牌号、人脸打码以实现隐私保护的目的 。
在同样的方法下 ， 路边的街道编号、企业名称、交通限速标志等细节信息也在被源源不断地从图片中提取出来 ， 并且适当地在谷歌地图上自动创造和定位新的地址 。 同样该模型还可以应用到商户外墙上的名称识别上 。 通过这一功能 ， 还可以更精确地持续更新商户变化的情况 。
也就是说 ， AI一直在优化着谷歌地图的底层技术 。
「环球网」AI未满：堵在技术升级路上的谷歌地图
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（无需真实地址的信息 ， 系统自动识别出商户名为“Zelina Pneus”）
另外 ， Google I/O 2018开发者大会上 ， 谷歌地图首次展示了基于AR技术的步行导航系统（VPS） 。 该AR系统其实采用了基于图像识别和OCR技术的Google Lens产品 ， 可以通过手机摄像头捕捉并识别地标性建筑实现导航 ， 只需点击“start AR”按钮 ， 谷歌地图就会将前进箭头与摄像头实拍相重叠的视频画面显示给用户 。
前端灵活简单的AR导航背后 ， 需要后端大量街景数据的运算支持；如果无法通过GPS获取用户确切位置 ， Live View还会使用机器学习比较用户相机所捕捉到的场景 ， 然后与数十亿的街景图像对比进行重新定位 。
「环球网」AI未满：堵在技术升级路上的谷歌地图
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除了图像 ， 谷歌也利用大数据推荐、预测的基础上 ， 为谷歌地图AI化提供了直接面向用户的服务体验 。 谷歌地图对通勤效率优化和混合出行模式进行了AI的个性化推荐 。
比如 ， 可以根据对每一次实时路况、公交信息的实时计算及预测 ， 帮助通勤一族量身定制每一次的上下班的出行路线；对于非自驾的混合通勤模式 ， 谷歌地图会根据需要步行的时间、骑行时间和公交到来的时间综合计算 ， 给出通勤建议让用户决策 。
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除了进行智能推荐路线外 ， 谷歌地图通过AI与卫星图像的结合 ， 将更多的商户和新地址添加到地图中 。 还可以显示用户所选目标商铺的开闭店时间、顾客在店内的停留的平均时长 ， 以提醒用户合适时间离开 ， 避免找不到车位或遭遇附近的道路拥堵 。
这与谷歌地图长期采集的用户和商家提供的多维数据息息相关 。 尽管这些新增AI功能 ， 被很多行业人士认为是跟随了中国同类APP的脚步而缺乏新意 。 但在AI算法推荐的细节之处就非常可圈可点 。
比如 ， 2018年 ， 谷歌地图已在全球数百个城市推出基于机器学习的实时公交延误预测 。 除了依靠公交机构提供的出行时刻和公交车位置实时数据作为判断依据 ， 谷歌地图创建的模型还会综合车速、时间、停靠站、道路拥挤情况等因素 ， 来进行实时预测 。 同时结合出行数据和机器学习模型 ， 他们还能预测全球200个城市的公共汽车或火车的拥挤程度 。
这一细节就非常实用 。 当你距离公交站还有几百米 ， 也许谷歌地图就会告诉你是否值得通过快走去追赶一辆延误几分钟才会进站的班车 。 当你得知紧随其后还有一辆还有座位的空车 ， 你是否会放弃眼前这辆拥挤不堪的公交？
此外 ， 该系统建立在机器学习基础上 ， 通过比对用户个人偏好的大量数据 ， 可以为不同的用户定制个性化信息 ， 比如告诉你居住地附近新开了什么店铺、向你推荐附近的美食等 。 用户也可以与朋友快速分享地图上的美食 ， 并且在地图上进行实时标注 。


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