AI未满：堵在技术升级路上的谷歌地图

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。

数据之上，“波澜不惊”的AI升级路

以上可见，图像数据、用户行为数据等海量数据结合在一起，成为了谷歌地图保持屹立不倒的强大护城河。背靠海量数据，谷歌地图的AI升级呈现出更明显的一些特征。

首先是对谷歌图像技术的重度依赖。从以上谷歌地图的AI进化路径看出，谷歌率先将机器学习等技术应用于处理庞大的地图图像数据，包括对于道路交通标志、街道名称以及商铺名称等重要信息的识别。一方面源自谷歌自身在图像识别技术上的领先优势，另一方面也是谷歌对于精准出行地图数据的优先级考虑。

其次是谷歌地图对用户出行数据和本地服务数据的深度挖掘。利用AI算法，隐藏在用户本地搜索之下的大量数据可以产生更好的出行服务推荐和更多的商业价值。谷歌发现，除了出行导航外，探索本地服务也成了用户重度使用工具。当下，谷歌地图 “搜索”工具，可以满足用户预订酒店、订车订餐、查询旅游路线，甚至还可以满足像国内美团一样的几十种不同类型的服务。

例如此次，谷歌地图新版本升级，主要是对首页五个选项卡：探索、通勤、保存位置、贡献和更新（Explore，Commute，Saved，Contribute和Updates）的更新。

从这些新增加的功能可以看出，谷歌地图将更加注重用户的本地化服务和用户对地理数据的主动贡献。完善的出行数据和AI算法的推荐，让谷歌地图可以实时响应越来越多样化的用户需要，给出更多的出行服务。

另外，我们还可以看到谷歌地图融入全球城市管理的野心。尽管我们很少听到谷歌有参与所谓的“智慧城市”计划。但谷歌已经在深入布局这件浩大工程。

比如，谷歌地图已经开始通过机器学习算法和卫星图像来绘制全球范围内复杂建筑物等基础设施。据谷歌透露，在2018年上半年仅用算法绘制，就增加了1.1亿座建筑。可以预见，未来谷歌给到的不再是一个二维的地理图式，而更可能是立体的3D地图世界。

透过以上观察，谷歌在AI技术上的布局更注重底层大数据的挖掘和处理，更注重服务细节体验的改进。这让谷歌地图在近几年的科技新闻中几乎“失声”。

作为一款为谷歌AI提供了多年服务的产品，又恰逢十五周年这样的节点，却没有语音交互上的重点更新，也没有车联网、自动驾驶的相关消息发布。这样细节性的技术改进难免会让人感到有些意兴阑珊。仿佛谷歌地图的技术升级也行至拥堵路段，速度有些不尽如人意。

AI未满：谷歌地图的“变与不变”

谷歌地图在此次版本升级还有一个明显变化，就是更新了图标。新图标去掉了经典的地图样式，换成了谷歌色调的地图别针。谷歌内部对这一变化的解释是不仅帮助用户实现出行导航，更要帮助用户发现自己想去的地方。

其实虽然从商业角度，十五周年的技术更新可能不够性感。但换个角度看，谷歌地图依然在做着自己的老本行：帮助用户实现更好的出行体验、提供更好的公众服务。

比如说谷歌地图正在通过机器学习实时预测公交交通延误情况。通过提前预测公交车的延误情况，哪怕只是几分钟的误差，也能给用户带来很大帮助。再比如，增强对公共交通的数据联接，允许用户提交更多关于公共交通的细节信息，诸如车厢温度、轮椅可达性或者是否有女性专用车厢等，以期对用户做出更加人性化和周到的出行推荐。

以及一些更复杂的公共服务。结合灾害天气、流行病等预测模型，预测和及时通知当地用户一些意外情况，以避免飓风、海啸、地震、传染病等意外灾害。

最后值得提到的是，一位艺术家用户用“黑客”方式表达了对谷歌地图15周年的纪念。

（编辑：52刷机网）

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