每到春运之时，人口的迁入和迁出就成了市区的主旋律。昨日，高德地图发布了2017年春运大数据。其中，广东省的5座市区在人口迁出比例排名中占据前5位，而安徽省的4座市区名列人口迁入比例排名前10位，成为返乡大省。
高德地图能够失掉关于人口迁移的大数据，是基于往常对用户数据的搜集与累积。其实不止是高德地图，目前的电子地图全都离不开大数据的撑持，可以说没有大数据就没有电子地图。
电子地图的原理是什么?撑持电子地图的大数据终究是如何得来的?采取怎么的方式才干搜集到?这些疑问都值得咱们思索一番。
如今，人们在生存中越来越依赖电子地图，对其所提供的服务及性能的要求也愈发严苛。好在科技处于不时开展的环节中，不少电子地图企业都在技术上有所进益，曾经开局将基于大数据的人工智能运行于电子地图之上。
这将为用户的生存带来愈加优质的体验，同时也无利于搜集到更深一层的大数据，推进电子地图行业的进一步开展。
一、地图大数据种类多样，不同方式需不同搜集方法
上图是地图图层的散布，第一层是人、第二层是修建、第三层是街道、最底层是实践空间。由此不美观出，电子地图对实践空间的表白方式是经过不同图层启动形容，而后将这些图层叠加的环节。地图的运行目的不同，叠加的图层也有所区别，这样才干针对不同目的展现咱们所需的消息内容。
此外，还须要繁难了解一下矢量模型和栅格模型这两种基础的地图模型概念。
矢量模型：经过多个XY/XYZ坐标将人造界的地物以点线面的方式启动表白。
栅格模型/瓦片模型：用方格对实物启动模拟。
目前咱们所知的互联网电子地图及少数手机地图APP都是基于栅格模型的地图服务。它们由10~20层左右的不同分辨率的图片组成。依据用户缩放的级数，选用不同分辨率的栅格拼成完整的地图。往常网速慢的时刻，咱们会看到地图在显示环节中变成一个个方块，就是因为这个要素。
在电子地图的构成环节中，图层相当关键。此处引入底图概念，它是电子地图中最基本的地物形状数据及相关的附加消息，如河流、路途、桥梁、交通路况等。
在此基础上，咱们才干够叠加如卫星图、POI等顺应各种须要的图层。通常状况下，电子地图须要选取必要的矢量数据项，再经过地图美工的绘制渲染失掉整套不同分辨率的栅格地图。
随着航拍、卫星拍摄及遥感技术的提高，加之对老本及收益的思考，底图数据的搜集已基本不驳回实地采集方法，而是经过官网地图、实地外采及航空照片和卫星照片的制造加以搜集。
在国际，此局部数据采集需国度认定资质，供应商关键是四维图新和高德，而谷歌、苹果等其余商家则向这两家购置相关数据。
第二种是POI(Point ofInterest，即消息点)数据。这局部属于最繁难的矢量数据，也就是坐标点标注数据，包含饭店、酒店、加油站、ATM机等与生存密无法分的地点，是电子地图上最罕用的数据图层。
这局部数据的内容比拟庞杂，普统统过整合GPS摄像机、委托数据供应商、从互联网或企业失掉等方法取得。值得留意的是，POI数据的编辑降级比拟繁难，也常被用于灵活数据的标注，例如车辆定位标注等。
最后是其余图层与数据。包含交通状况图、街景图、三维图、楼盘图及室内图等等，这局部的数据采集方式也是不拘一格。例如交通拥挤数据起源于与交通部门有较深协作相关的数据供应商，三维数据依赖于激光扫描及手工建模等方式，街景则需依赖实地采集拍摄等。
二、企业失掉大数据各具特征，国际外电子地图市场存差异
关于这一话题，可将中国市场中各大电子地图企业的特点启动繁难罗列，由此构成对比：
谷歌地图是互联网地图的领跑者，其地图数据来自高德，卫星数据来自DigitalGlobe，街景数据则自主采集;
百度地图是中国市场中较早注重LBS(Location BasedService，基于位置的服务)并投入较大的公司，其内容是最为丰盛的。地图数据来自四维图新，借助POI等数据的丰盛性成为生存服务的关键入口之一;
高德是一个数据消费商，其传统业务并重于汽车导航畛域，近年借高德地图规划移动互联网。其长处在于数据的准确性，除了卫星数据外，高德基本涵盖了各类数据的消费才干;
经过对比可知，中国市场中的电子地图企业所需的大数据关键依赖于采集，并须要向有才干失掉大数据的机构购置。而国外因为政府的消息化水温和透明度较高，加之地物变动相对缓慢，每当有新变动产生政府会第一期间发布，数据消费商只有间接拿来用就可以了，无需过多的采集上班。
由此，行业内产生了“国外外勤为主，外勤为辅，国际以外勤为主，外勤为辅”的说法。因此从某种角度来看，中国的制度现状或者在肯定水平上阻碍了中国电子地图行业的进一步开展。
不过，科技总是在提高，面对这种状况，电子地图企业也在探求更多能够运行于电子地图的新技术。其中，基于大数据的人工智能逐渐遭到青眼。
三、技术不时开展用户需求优化，AI成下一个技术风口
目前，除了对天文位置的失掉及对门路的规划之外，微软、谷歌、BAT以及其余地图制造商已开局逐渐构成基于天文位置的消息和服务系统，并且能够依据经常使用者的特性调整相关性能。
去年台风“妮妲”入侵时，不少电子地图厂商都迅速对最新遭到暴风雨影响的地域的消息加以完善，这面前是AI(人工智能)的深化运用。随着人们对电子地图的愈发依赖，曾经不满足于电子地图仅仅出现路途，而是宿愿它可以依据各种突发状况提供最新最方便的处置打算。
如今，AI已成为备受注目的抢手概念。AI机器人、智能搜查、AI识别、AI医疗…其运行范围之广令人惊讶，关于电子地图行业而言，AI亦起到了关键作用。电子地图企业也看法到这一点，纷繁深耕AI技术。
2016年7月，百度地图向媒体放开了位于佛山市顺德区的数据中心，具体地展现了从外业采集到内业数据处置的全环节，并据此阐释了AI及深度学习等技术在地图数据消费畛域的运行。
2016年8月，高德地图发布了AI智能公交导航，关键为用户提供智能出行处置打算。AI公交导航的基础是高德地图的公交大数据，以用户行为统计作为机器的学习样本。该导航驳回了左右大脑双层机器学习才干，左脑学习出行模型，右脑学习用户偏好，以便提供省时省力同时具有温馨性的出行处置打算。
在高德地图AI智能公交导航发布的当月，搜狗地图发布了语音修正性能，经过讲话就能够对输入的文字做出修正。而在更早之前，搜狗发表向清华大学捐献1.8亿元人民币，用以成立“天工智能计算钻研院”，就人工智能畛域的前沿技术启动研发，研发成绩将会运行于搜狗地图的下一代产品中。
如今，用户在吃住行等各方面熟存事宜上都愈发依赖于电子地图。融入AI技术的电子地图在繁难群众的同时，也为企业带来商机。AI地图能够积攒更深一层的海量大数据，这些大数据记载着用户的空间消息，商业价值极大，要更好地利用这些大数据，人工智能技术是至关关键的。
假设说电子地图产业中蕴藏着宝藏，那么AI就相当于挖掘宝藏的“利器”。它能为各方带来利益，从而推启动业开展。
大数据的作用愈发关键，基于大数据的AI将成为电子地图行业的下一个技术风口。它使得电子地图不只能够为群众提供更好的服务，同时也能够对更大水平上推进电子地图行业的开展起到关键作用。