理论上来讲，可以在车载系统检测和获取所有道路信息(可行驶路径、车道优先级、红绿灯与车道的关联关系、车道与人行横道与红绿灯的关系等)，但是目前的AI能力无法保证实现很高的MTBF(Mean Time Between Failures, 平均无故障时间)，所以需要提前把这些信息都准备好。
随着自动驾驶和无人物流的快速发展，高精地图将成为重要设施。目前主要的高精地图数据采集包括集中制图模式和众包模式。集中制图模式通过配有激光雷达的数据采集车进行路测，但是会受到成本限制。众包模式借用大量车辆上的摄像头获取数据和数据实时更新。但其发展受到需和主机厂合作，车辆底层数据封闭以及如何提高数据贡献者积极性等制约。
谷歌今天开源了Kartta Labs，这是一个基于 Google Cloud 和 Kubernetes 的开源可扩展系统，可从历史地图和照片中重建过去的城市。
ERE最早是诺基亚旗下的一家公司，被诺基亚作为自己的高精地图使用，早起在欧美地区大概有80%的市场占有量。
为了研究和娱乐目的创造一个有益的「时间旅行」体验，谷歌AI研究院推出了一个基于浏览器的工具集名为「 rǝ」 (发音为 re) 。
我们常用的导航地图有车载地图或手机地图，当我们想去某个地方时，只需要输入目的地，地图就能给出最佳的路径，但无人驾驶汽车需要更精细和更准确的地图，有了地图汽车可以进行定位或预先做一些规划。
开车打开地图导航，是再平常不过的事情。但如果这个场景置换到自动驾驶中，恐怕就行不通。要想实现 L3 以及更高级别的自动驾驶，对地图的要求就更高，换言之，也就是我们所说的高精度地图。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 10年前，乃至100年前，你长大的那条街道长什么样？ △大谷Spitzer 现在，除了用AI修复老影像资料，谷歌还发布了新的「时光旅行」方案。 就像这样，用3D视角，一览1890年到1970年曼哈顿切尔西区的建筑变化。 是不是有点历史更迭内味儿了？ 这样一台「时光机器」的引擎，是谷歌推出的基于浏览器的工具集rǝ（音return），主要由3部分组成： 一个众包平台。用户可以上传城市历史地图，将其与现实世界的坐标进行匹配，完成地理修正，并将其矢
高精度地图对自动驾驶系统功能研发的影响已经越来越明显，整体上来讲主要包含但不仅限于提升车端感知性能、拓展自动驾驶新功能、动态建图等相关应用。具体体现在如下几个重要方面：
说到地图，我们从一个简单的问题开始。你最常用的导航地图是什么？可能是你的车载地图或手机地图。
高精度地图，通俗来讲就是精度更高、数据维度更多的电子地图。精度更高体现在精确到厘米级别，数据维度更多体现在其包括了除道路信息之外的与交通相关的周围静态信息。
作者：王喆 链接：https://www.zhihu.com/question/23273263/answer/65433220 先说结论：大数据的终极核心价值在于“资源优化配置”。 无论是大数据在
前天，雷锋网撰文《爆料：曹旭东创立自动驾驶公司Momenta 首次公开项目细节》，正式公布曹旭东及其创业项目Momenta，此项目致力于打造自动驾驶大脑，核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图、
Mapbox之所以能在AR方面有这样的大投入，很显然与其在今年十月份获得的1.64亿美元C轮融资有关。而更加值得我们关注的是，Mapbox在获得融资后还准备做自动驾驶地图， AIPinea曾在12月5
RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
文章：RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
本文主要针对车身感知定位系统进行介绍，车身感知主要是感知车辆位置、行驶速度、姿态方位等信息，下文分别介了绍惯性导航、卫星导航系统和高精度地图三种主要的定位技术的发展情况，最后对多融合的车身感知定位系统及发展趋势进行介绍。
李林 若朴 发自 GHGJ 量子位·QbitAI 出品 总有一天，当你早上出门坐进自己的车里，主要的任务就是刷手机或者看视频，而不需要全神贯注的驾驶汽车，行驶在早高峰拥挤的车流里。 自动驾驶的汽车，会把你带到想去的目的地。 然而这一切有赖于非常详细的高清路面数字地图，让自动驾驶汽车不单能够精确的定位自己的位置，还能了解周围的情况，包括每个交通标志的精确位置，所有的车道标记，每个出口的匝道和交通灯的细节。而且，这些数据是实时更新的。 △ 自动驾驶汽车所用的高清地图，比我们人类平时用的手机地图提供了更多
一方面是利用大数据让“路活”，地图数据采集从传统采集到智能采集。高德地图副总裁董振宁介绍说，升级后将使地图的静态数据实现动态更新，地图数据每一刻都不一样。 公安部交管局最新统计显示，截至3月底，全国机
来源：Forbes 译者：王亮 （文／Joann Muller）Amnon Shashua 每天早上要花20分钟开车去他耶路撒冷的办公室上班——通勤体验并不糟糕，更何况他的奥迪A7把大部分的琐事都做了。“我松开方向盘让汽车自己开，”今年56岁的Shashua说：“真的很好玩。”好玩是好玩，但并非全无危险。“我必须当点心。”他补充说。 Shashua和比他大一岁的Ziv Avriram联合成立了Mobileye，现在已经是世界领先的辅助驾驶软件供应商。作为公司联合创始人之一，Shashua比谁都清楚自动驾驶汽
今天遇到这么一个问题，Android App使用百度地图定位上传服务器的时候，发现有几段不同时间但是经纬相同的情况，Android调查是因为有的手机GPS定位关了，所以导致这个问题出现，说可能关了GPS导致经度不高导致的。所以让iOS也判断一下如果GPS关了就提示。
众包导航应用和谷歌子公司Waze正在添加新功能，允许用户在应用中报告在暴风雪期间变得更加危险或难以进入的未铺设道路，也可以看到其他人已经在地图上添加了自己的报告。Waze的更新也是该公司在收到弗吉尼亚运输部(VDOT)的建议后开发的，建议建立这种报告选项，通过“城市数据Waze”伙伴关系和数据共享项目与市政机构合作。
现在是资源共享的时代，同样也是知识分享的时代，如果你觉得本文能学到知识，请把知识与别人分享。
地图是怎么知道实时路况的？因为我们每个人都是“百万年薪级”数据贡献者
【导读】地图公司给地图“上色”主要靠数据，数据够则地图生。数据是地图的生命，车速是路况的根本，地图获取数据主要有两种方式：自给自足、仰给于人
作者 | DavidZh 上周在 O'Reilly 和 Intel 人工智能2018北京大会上，Uber 公司资深软件工程师焦加麟做了关于人工智能在高精度地图制作中的应用分享，并接受了 AI 科技大本营（微信公号:rgznai100）的采访。 焦加麟 2015 年加入 Uber，一直负责地图相关的软件工程工作。进入 Uber 之前，他在微软 Bing 的美国总部从事开发工作。 就目前自动驾驶的发展阶段而言，从 L2 到 L3、从 L3 到 L4，随着车辆对驾驶者注意力需要的减少，高精度地图中的道路数
车路协同，即利用5G等车载网络传感器与高精度地图的紧密配合获知路况，全方位实时车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成安全、高效和环保的道路交通系统，车路协同已经成为智慧交通规划中的重要组成部分。
作者：茅明睿 单位：北京市城市规划设计研究院 Email：maomingrui@gmail.com 新浪微博：@放小浪 回复“数据开放”可下载相应完整版PPT(36页) 1开放与众包 开源和众包是两个伴随互联网而流行的词汇，近年来兴起的开放和众包运动不仅带来了新的商业模式，更对多个社会领域和政府治理带来了一系列影响。开放数据 (Open data) 指的是一种经过挑选与许可的数据，这些数据不受著作权、专利权以及其他管理机制所限制，可以开放给社会公众，任何人都可以自由出版使用。开放数据运动带来了开放政府、开放
对于大多数开车的人来说，想要去一个不熟悉的地方，地图APP无疑是一个非常有利的工具。
波士顿市政府推荐自己的市民，使用一款智能手机应用——“颠簸的街道（Street Bump，网站访问链接：http://www.streetbump.org/）”。
AI 科技评论按：目前全球汽车行业公认由美国高速公路安全管理局（NHTSA）和国际自动机工程师学会（SAE）提出的的分级制度，把自动驾驶分成 L0 到 L5 级，分别承担相应的职责，而 L4 作为级别第二高的无人驾驶，是指在特定场景下（如高速公路）可以在完全没有人干预时进行全自动无人驾驶，到现在为止，实现 L4 无人驾驶依旧是人工智能领域最具挑战性、最复杂的难题之一。
文章：High-Definition Map Generation Technologies for Autonomous Driving
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI O2O外卖的竞争，似乎在接近尾声。 只是这场曾经轰轰烈烈的战争里，已经没有了刘骏的身影。 刘骏何许人也？ 前百度外卖董事长，百度公司副总裁
谁没有遇过臭虫？可能更好的问题不是是否，而是何时。我清楚地记得我第一次遇见臭虫的经历——一部分原因是因为它们那刺鼻的像芫荽叶的味道，也是因为在我家乡的卡特兰语言中，它们被叫做Bernat pudent （“臭博纳特”），而博纳特正是我双胞胎兄弟的名字。
意义还不止于此。在特斯拉路线备受质疑、全球自动驾驶初创公司八卦多于业务进展，无人车“寒冬”的种种不利的风潮下，此时交货，非比寻常。
今天，杭州云栖大会上，作为阿里巴巴的基础设施级业务的高德举行了一个专场，专场主题为“高德汽车”，我参加论坛以为这个活动会重点讲地图+汽车，阿里移动事业群总裁兼高德集团总裁，阿里巴巴合伙人俞永福上来就宣
在宣布了1.64亿美元的融资两周后，地图数据初创公司Mapbox已经完成了第一次收购。该公司已经收购了位于白俄罗斯明斯克的神经网络地图公司MapData。 Mapbox的首席执行官兼创始人Eric G
自动驾驶汽车依靠一系列传感器来驾驭其复杂的环境，包括摄像头，激光雷达和雷达。但视觉图像无法替代地图，仅在美国就有超过四百万英里的道路，收集这些数据绝非易事。Carmera决定挑战这一难题。
<数据猿导读> 高德地图行业解决方案中心总经理赵琳在“无数据不智能”的主论坛上，分享了交通大数据的应用情况。赵琳介绍了高德地图是如何用交通大数据的思路去考虑交通出行的 数据猿报道，2016年4月20日
原创2015-03-09罗超 《穹顶之下》令人印象深刻的一点，是keynote（幻灯片）。通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。Keynote在观众中的接受程度带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。 《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这
大数据时代如何活用数据可视化、大数据与众包、群体智慧、贝叶斯方法等为失联搜救出谋献策？请看下文。 引子 “MH370”作为航班代码，是近日震惊世界的马来西亚航空公司客机失去联络事件（后简称“马航事件”）留给公众最深刻的数字印象。时至今日，有关马航事件的调查和搜救工作仍在继续。 在历史上的多次飞机船只等交通工具出现失联情况的突发事件中，数据的收集、分析以及信息的及时发布都在搜寻中起到过关键的作用。比如在2009年，法国航空公司曾有一架民航客机失去联络和踪迹。当时，有不少基于数据
问耕 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 自动驾驶初创公司Momenta今日宣布获得B轮4600万美元投资。 这轮融资由蔚来资本领投，戴姆勒集团（梅赛德斯-奔驰母公司）、顺为资本、创
【新智元导读】 “停车难”问题困扰车主的一个大问题。最近，谷歌研究员们开始使用机器学习的方法来攻克这一难题。 开车的时候，有大部分的时间要么是花费在堵车上，要么是花费在寻找停车位上。谷歌地图和 Waze 一类的产品，有一个长期的目标，那就是帮助人们更容易也更高效地导航。但是，直到现在为止，还没有一个工具能解决我们已经习以为常的“停车难”难题。 上周，谷歌地图在美国25个城市发布了一个面向Andriod的新功能，提供关于目的地附近的停车情况预测，以便司机能作出相应的计划。提供这一功能需要解决以下一些主要的难
今天，苹果正式推送iOS 10。作为第十代iOS，这次更新让人眼花缭乱：更强大的通知栏、更智能的Siri、更好玩的iMessage、更聪明的照片应用。作为第十代iOS，iOS10前所未有的开放，部分系
从计算上来讲，大数据分析这股潮流并不会像流星那样转瞬即逝。随着数据量的不断增加，对大数据分析的改进也不会停止。对于预测分析方面的应用，我们只看到了冰山一角。 一些机构正在使用数据挖掘、机器学习和人工智能技术来分析当前的数据以求更好地开展业务（例如预测销售情况、优化营销活动等）。所有这些不同类型的人工智能技术已紧密地结合在一起，改变了我们的日常生活，而且这种改变仍将持续。 以下是人工智能、大数据、预测分析和机器学习方面主要的统计数据： 到2018年，75％的开发人员将在一个或多个业务应用或服务中采用人工智能技
今天（1月8日），在CES展会上，高通宣布推出第三代骁龙汽车驾驶舱平台（Snapdragon Automotive Cockpit Platform）。
3 月 1 日，由 Mozilla 基金会发起的 Common Voice 项目，发布新版语音识别数据集，包括来自 42000 名贡献者，超过 1400 小时的语音样本数据，涵盖包括英语、法语、德语、荷兰语、汉语在内的 18 种语言。
本文探讨了人工智能的发展趋势，包括自主驾驶、虚拟个人助理、机器人、医疗和工业等领域的应用。作者认为，虽然人工智能已经存在了许多年，但它仍然处于起步阶段，未来几年将会有更广泛的应用。然而，人工智能的普及和广泛应用也面临着许多挑战，如安全和隐私问题、伦理和道德问题等。
深圳市市场和质量监督管理委员会课题组：郭驰 许国琦 潘建珊等 执笔人：司晓 赵治 杨乐 彭宏洁 一、国际、国内关于“在线数据产品”的规定及研究概况 如今，电子商务迅速发展，对一国之内的微观交易环境产生了重要影响，如何通过立法对国内电子商务发展中“在线数据产品”的相关问题进行规制，需对国内外的研究状况进行梳理。 （一）WTO规则、欧盟和美国立法及双边条约的相关规定 最初，出于明确数字产品交易规则适用的目的，WTO规则尝试对其归类，进而提高数字产品在线跨境交易的自由化程度。在WT
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