來源：腦極體

作為一個地圖控，回想起當時在谷歌衛(wèi)星地圖里找到了自己出生地后的驚奇和興奮，至今依然感嘆 科技 帶給每個普通人的思想震撼——只需一臺電腦就可以擁有 " 上帝視角 "，輕輕滑動鼠標就能游歷世界各個角落。

不過上一次花費時間，通過谷歌衛(wèi)星地圖和街景地圖遍覽世界著名景點和街道，已經(jīng)是十多年前的事情了。

是的，谷歌地圖淡出國人視線已經(jīng)十年。但如果稍加留意，仍需要知道：谷歌地圖仍然是影響全球移動用戶的超級 APP。谷歌地圖擁有每月超過 10 億的活躍用戶；使用它，人們每天通過行駛 10 億公里，生產(chǎn) 2000 多萬條評論和評分。

對于 Alphabet 而言，谷歌地圖仍然是除搜索、安卓、谷歌商店以及 YouTube 之外最核心的產(chǎn)品。據(jù)分析師預(yù)測，2018 年，Alphabet 從谷歌地圖上獲得的廣告收入很可能達到 30 億至 40 億美元，而未來三年仍可能以每年 25% 至 30% 的速度增長。

今年 2 月 8 日，谷歌地圖迎來 15 周歲生日。為這次周年紀念日，谷歌地圖在 iOS 和 Android 上進行了重大改版升級。同時，Alphabet 兼谷歌 CEO 桑德爾 · 皮查伊為此專門發(fā)布博文稱，未來谷歌地圖將是公司 AI First 戰(zhàn)略的重要陣地。

桑德爾的表態(tài)似乎在傳遞這樣兩層信息：第一層是在谷歌宣布投入 "AI First" 的五年時間里，谷歌地圖并沒有成為 AI 技術(shù)支持的重要陣地；第二層意思是未來的谷歌地圖將重點發(fā)力 AI 技術(shù)的應(yīng)用。

自從 2016 年谷歌宣布全面擁抱 AI 之后，谷歌全系列產(chǎn)品都通過機器學習及深度學習技術(shù)實現(xiàn)了 AI 化升級。相比備受矚目的 Waymo、Google Assistant、Gmail、谷歌翻譯等明星產(chǎn)品，谷歌地圖在 AI 技術(shù)的應(yīng)用上確實顯得略微平淡和緩慢。

緩慢并不等于無所作為。作為覆蓋全球 10 億用戶的谷歌地圖，其產(chǎn)品的 AI 化也早已在潛移默化地進行了。平淡也并不等于不值得被關(guān)注。谷歌產(chǎn)品 AI 化的思路就是在其產(chǎn)品中逐步滲透 AI 技術(shù)，用以提升用戶體驗。

在科技領(lǐng)域，我們總是高估一兩年短期內(nèi)就能做到的事情，而總是低估五年或十年中能做到的事情。搜索引擎如此，無人駕駛?cè)绱耍雀璧貓D亦如此。在五年的長周期里，谷歌地圖的一些技術(shù)縱深值得被我們再次關(guān)注。

谷歌地圖，生來 AI？

時間轉(zhuǎn)回 2016 年。時任谷歌 CEO 桑達爾 · 皮查伊在 Google Event2016 上，宣布谷歌整體策略從 "Mobile First" 轉(zhuǎn)向 "AI first"。眾所周知，谷歌向 AI 戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型是有著充足準備的。谷歌早在 2010 年就開始布局機器學習；2012 年發(fā)布了 " 知識圖譜 " 以及建成超大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) " 谷歌大腦 "；隨后兩年又將深度學習公司 DNN Research 和英國人工智能的翹楚 DeepMind 納入麾下；緊接著，谷歌 AI 成果如井噴一般，2015 年谷歌開源深度學習框架 TensorFlow，并陸續(xù)應(yīng)用在超過 50 多個谷歌產(chǎn)品之上；2016 年，DeepMind 開發(fā)的 AlphaGo 橫空出世，將 AI 一下子真正帶進大眾視野。

我們知道 AI 的發(fā)展需要算法、算力和大數(shù)據(jù)的支持。其中地圖本身就與 AI 有著天然契合度。

一方面地圖產(chǎn)品是真實世界的映射，人們很多在線下的行動軌跡都會通過這一產(chǎn)品反映出來，累積成數(shù)據(jù)。在谷歌地圖上也是一樣，無論是每月數(shù)十億次的用戶出行記錄以及上傳的地點標注數(shù)據(jù)，還是 PB 級別的衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)以及全球拍攝的街景圖象數(shù)據(jù)，簡直都稱得上是大數(shù)據(jù)里的 " 富礦 "。

另一方面地圖本身的功能也可以被大量 AI 相關(guān)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，像智慧城市離不開利用地圖產(chǎn)品對車流人流進行熱力追蹤，自動駕駛也需要將高精地圖與雷達傳感器相結(jié)合。

因此對于廣泛涉獵 AI 的谷歌來說，地圖自然成了一個很好的技術(shù)試驗場。

其中最為典型的就是對谷歌街景數(shù)據(jù)的利用。谷歌街景本來是谷歌地圖的特色項目，是由專用街景車進行拍攝，然后把 360 度實景拍攝照片放在谷歌地圖里供用戶使用。很快當谷歌開始接觸 AI，尤其當在 imageNet 上練過兵的李飛飛入職后，這些數(shù)據(jù)量巨大的來自真實世界的圖像，就有了用武之地。

例如利用強化深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，掃描加利福尼亞州的數(shù)千個街景圖像，然后將其轉(zhuǎn)化為專業(yè)級的照片。又比如應(yīng)用人臉識別、OCR 識別功能，將街景圖像中的車牌號、人臉打碼以實現(xiàn)隱私保護的目的。在同樣的方法下，路邊的街道編號、企業(yè)名稱、交通限速標志等細節(jié)信息也在被源源不斷地從圖片中提取出來，并且適當?shù)卦诠雀璧貓D上自動創(chuàng)造和定位新的地址。同樣該模型還可以應(yīng)用到商戶外墻上的名稱識別上。通過這一功能，還可以更精確地持續(xù)更新商戶變化的情況。

也就是說，AI 一直在優(yōu)化著谷歌地圖的底層技術(shù)。

（無需真實地址的信息，系統(tǒng)自動識別出商戶名為 "Zelina Pneus"）

另外，Google I/O 2018 開發(fā)者大會上，谷歌地圖首次展示了基于 AR 技術(shù)的步行導航系統(tǒng)（VPS）。該 AR 系統(tǒng)其實采用了基于圖像識別和 OCR 技術(shù)的 Google Lens 產(chǎn)品，可以通過 手機 攝像頭捕捉并識別地標性建筑實現(xiàn)導航，只需點擊 "start AR" 按鈕，谷歌地圖就會將前進箭頭與攝像頭實拍相重疊的視頻畫面顯示給用戶。前端靈活簡單的 AR 導航背后，需要后端大量街景數(shù)據(jù)的運算支持；如果無法通過 GPS 獲取用戶確切位置，Live View 還會使用機器學習比較用戶相機所捕捉到的場景，然后與數(shù)十億的街景圖像對比進行重新定位。

除了圖像，谷歌也利用大數(shù)據(jù)推薦、預(yù)測的基礎(chǔ)上，為谷歌地圖 AI 化提供了直接面向用戶的服務(wù)體驗。谷歌地圖對通勤效率優(yōu)化和混合出行模式進行了 AI 的個性化推薦。比如，可以根據(jù)對每一次實時路況、公交信息的實時計算及預(yù)測，幫助通勤一族量身定制每一次的上下班的出行路線；對于非自駕的混合通勤模式，谷歌地圖會根據(jù)需要步行的時間、騎行時間和公交到來的時間綜合計算，給出通勤建議讓用戶決策。

除了進行智能推薦路線外，谷歌地圖通過 AI 與衛(wèi)星圖像的結(jié)合，將更多的商戶和新地址添加到地圖中。還可以顯示用戶所選目標商鋪的開閉店時間、顧客在店內(nèi)的停留的平均時長，以提醒用戶合適時間離開，避免找不到車位或遭遇附近的道路擁堵。這與谷歌地圖長期采集的用戶和商家提供的多維數(shù)據(jù)息息相關(guān)。盡管這些新增 AI 功能，被很多行業(yè)人士認為是跟隨了中國同類 APP 的腳步而缺乏新意。但在 AI 算法推薦的細節(jié)之處就非常可圈可點。

比如，2018 年，谷歌地圖已在全球數(shù)百個城市推出基于機器學習的實時公交延誤預(yù)測。除了依靠公交機構(gòu)提供的出行時刻和公交車位置實時數(shù)據(jù)作為判斷依據(jù)，谷歌地圖創(chuàng)建的模型還會綜合車速、時間、停靠站、道路擁擠情況等因素，來進行實時預(yù)測。同時結(jié)合出行數(shù)據(jù)和機器學習模型，他們還能預(yù)測全球 200 個城市的公共 汽車 或火車的擁擠程度。

這一細節(jié)就非常實用。當你距離公交站還有幾百米，也許谷歌地圖就會告訴你是否值得通過快走去追趕一輛延誤幾分鐘才會進站的班車。當你得知緊隨其后還有一輛還有座位的空車，你是否會放棄眼前這輛擁擠不堪的公交？

此外，該系統(tǒng)建立在機器學習基礎(chǔ)上，通過比對用戶個人偏好的大量數(shù)據(jù)，可以為不同的用戶定制個性化信息，比如告訴你居住地附近新開了什么店鋪、向你推薦附近的美食等。用戶也可以與朋友快速分享地圖上的美食，并且在地圖上進行實時標注。

數(shù)據(jù)之上，" 波瀾不驚 " 的 AI 升級路

以上可見，圖像數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，成為了谷歌地圖保持屹立不倒的強大護城河。背靠海量數(shù)據(jù)，谷歌地圖的 AI 升級呈現(xiàn)出更明顯的一些特征。

首先是對谷歌圖像技術(shù)的重度依賴。從以上谷歌地圖的 AI 進化路徑看出，谷歌率先將機器學習等技術(shù)應(yīng)用于處理龐大的地圖圖像數(shù)據(jù)，包括對于道路交通標志、街道名稱以及商鋪名稱等重要信息的識別。一方面源自谷歌自身在圖像識別技術(shù)上的領(lǐng)先優(yōu)勢，另一方面也是谷歌對于精準出行地圖數(shù)據(jù)的優(yōu)先級考慮。

其次是谷歌地圖對用戶出行數(shù)據(jù)和本地服務(wù)數(shù)據(jù)的深度挖掘。利用 AI 算法，隱藏在用戶本地搜索之下的大量數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生更好的出行服務(wù)推薦和更多的 商業(yè) 價值。谷歌發(fā)現(xiàn)，除了出行導航外，探索本地服務(wù)也成了用戶重度使用工具。當下，谷歌地圖 " 搜索 " 工具，可以滿足用戶預(yù)訂酒店、訂車訂餐、查詢旅游路線，甚至還可以滿足像國內(nèi)美團一樣的幾十種不同類型的服務(wù)。

例如此次，谷歌地圖新版本升級，主要是對首頁五個選項卡：探索、通勤、保存位置、貢獻和更新（Explore，Commute，Saved，Contribute 和 Updates）的更新。

從這些新增加的功能可以看出，谷歌地圖將更加注重用戶的本地化服務(wù)和用戶對地理數(shù)據(jù)的主動貢獻。完善的出行數(shù)據(jù)和 AI 算法的推薦，讓谷歌地圖可以實時響應(yīng)越來越多樣化的用戶需要，給出更多的出行服務(wù)。

另外，我們還可以看到谷歌地圖融入全球城市管理的野心。盡管我們很少聽到谷歌有參與所謂的 " 智慧城市 " 計劃。但谷歌已經(jīng)在深入布局這件浩大工程。比如，谷歌地圖已經(jīng)開始通過機器學習算法和衛(wèi)星圖像來繪制全球范圍內(nèi)復雜建筑物等基礎(chǔ)設(shè)施。據(jù)谷歌透露，在 2018 年上半年僅用算法繪制，就增加了 1.1 億座建筑。可以預(yù)見，未來谷歌給到的不再是一個二維的地理圖式，而更可能是立體的 3D 地圖世界。

透過以上觀察，谷歌在 AI 技術(shù)上的布局更注重底層大數(shù)據(jù)的挖掘和處理，更注重服務(wù)細節(jié)體驗的改進。這讓谷歌地圖在近幾年的科技新聞中幾乎 " 失聲 "。作為一款為谷歌 AI 提供了多年服務(wù)的產(chǎn)品，又恰逢十五周年這樣的節(jié)點，卻沒有語音交互上的重點更新，也沒有車聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛的相關(guān)消息發(fā)布。這樣細節(jié)性的技術(shù)改進難免會讓人感到有些意興闌珊。仿佛谷歌地圖的技術(shù)升級也行至擁堵路段，速度有些不盡如人意。

AI 未滿：谷歌地圖的 " 變與不變 "

谷歌地圖在此次版本升級還有一個明顯變化，就是更新了圖標。新圖標去掉了經(jīng)典的地圖樣式，換成了谷歌色調(diào)的地圖別針。谷歌內(nèi)部對這一變化的解釋是不僅幫助用戶實現(xiàn)出行導航，更要幫助用戶發(fā)現(xiàn)自己想去的地方。

其實雖然從商業(yè)角度，十五周年的技術(shù)更新可能不夠性感。但換個角度看，谷歌地圖依然在做著自己的老本行：幫助用戶實現(xiàn)更好的出行體驗、提供更好的公眾服務(wù)。

比如說谷歌地圖正在通過機器學習實時預(yù)測公交交通延誤情況。通過提前預(yù)測公交車的延誤情況，哪怕只是幾分鐘的誤差，也能給用戶帶來很大幫助。再比如，增強對公共交通的數(shù)據(jù)聯(lián)接，允許用戶提交更多關(guān)于公共交通的細節(jié)信息，諸如車廂溫度、輪椅可達性或者是否有女性專用車廂等，以期對用戶做出更加人性化和周到的出行推薦。

以及一些更復雜的公共服務(wù)。結(jié)合災(zāi)害天氣、流行病等預(yù)測模型，預(yù)測和及時通知當?shù)赜脩粢恍┮馔馇闆r，以避免颶風、海嘯、地震、傳染病等意外災(zāi)害。

最后值得提到的是，一位藝術(shù)家用戶用 " 黑客 " 方式表達了對谷歌地圖 15 周年的紀念。

這位名叫 Simon Wechkert 的德國藝術(shù)家，在道路上拖行了一輛裝了 99 部開著導航模式的手機的小推車，結(jié)果他成功地讓谷歌地圖誤認為是近百輛汽車在道路上行駛，然后造成整個道路線顯示重度堵車。為此，他還特意選擇了在周年慶祝前經(jīng)過谷歌柏林總部大廈門前進行試驗。Wechkert 的執(zhí)念是希望驗證谷歌地圖對于擁堵的判定方式仍然非常簡單。

為此谷歌回應(yīng)：非常鼓勵這種有創(chuàng)意的行為，我們愿意接納用戶意見，讓谷歌地圖變得更好。

這似乎就是谷歌版的 " 不忘初心，牢記使命 " 的官宣體。不知道在技術(shù)升級的擁堵路上，這一小問題將會在何時被解決。