火狐体育压注:加速规模化落地「高精度数字底图」按下公路数字化转型快进键

　　如今，公路行业数字化已经从备受争议的“该不该建、要不要建”阶段，到初步达成共识的“要怎么建”阶段。

　　数字化转型的核心在于数据。高速行业由于一直未能做到业务属性和时空属性的对齐，导致业务管理水平和出行服务水平始终难于有效提升，始终面临难以规模化落地之困。地图作为承载公路交通业务数据的关键媒介，为解决行业难题提供了切实可行的思路。

　　7月21日，广东省交通集团与百度联合举办“高精度数字底图及百度地图广东高速版发布”活动，正式发布“高精度数字底图”，率先在全国建成省级超万公里高速公路高精度地图“数字底座”，实现了高速行业“一盘棋建设运管”模式。

　　大量多源异构数据如何打通？如何建立统一的数据底座？统一底座将为行业带来哪些新机遇？高速行业的未来方向又是什么？

　　2019年省界收费站取消工作完成以后，高速公路行业大量业务迅速转为线上，网络化运营态势日益明显。

　　早期传统的交通“一张图”以交通基础设施静态数据可视化展示为主，存在业务数据展现形式单一、基础数据更新缓慢、单一引擎限制应用开发、GIS技术无法集成等难题，数据价值发挥有限。

　　随着交通数字化转型的不断发展，公路数字化正在以“时不我待”的劲头出现在大众面前，无论是创新应用，还是建设指南、建设里程，都体现出“中国速度”。数字孪生、云计算、融合感知等技术的深入应用使得静态高精度数字地图更加灵活多变，管理部门对于交通一张图的建设也提出了更高的要求。

　　各种智能化系统的逐步应用在提升交管部门工作效率的同时，新的问题也接踵而至。

　　首先是由于高速公路由不同的路段公司进行管理，建设方、运营方的具体需求不同，所建所选的信息化平台也不尽相同，导致建管养运服各业务系统难以真正打通，且容易造成重复投资、资源浪费等现象。

　　其次，公路存在多治理主体，往往是各司其本职工作，互不干涉内政。由于“部门墙”的存在，导致了一定的“数据墙”和“系统墙”，数据难以共享，系统难以链接，价值难以激发。虽构建了很多不同的数据中台，但数据的业务价值却始终无法完全体现，存在数据价值“最后一公里”问题。

　　最后，越来越多的企业对于数据安全与数据权限的问题提出要求，涉及行业敏感数据、大数据汇析等方面的数据安全问题无法得到充分保障，存在安全风险。

　　基于以上问题，行业急需建立真正符合交通行业需求、解决行业痛点的交通一张图。

　　针对行业一张图的痛点问题，由百度提供技术支持的，广东公路数字孪生“一张图”解决方案“高精度数字底图”给出了他们的答案。

　　一是建立了统一的数字底座：高速行业建管养运服各业务系统虽各自独立，但具有共同的时空属性，来自不同系统的数据经过统一时空维度数据关联后进行集中分析预判，可实现“1+12”的效果，提高业务间的协同效率。百度以此为切入点，基于统一的数据标准和数据精度打造统一的数据底座，实现了各业务系统的打通。

　　二是实现了业务数据的打通：作为公路信息化的关键环节，横向上打通业务数据可以整合各主体的数据和信息，建立和完善公路建设标准和规范，为行业建设的各个环节提供全面、准确、可信的信息。

　　纵向上，部-省、省-市（企）间数据壁垒也是一个难题，不同的部门、省份、城市或企业拥有不同的信息系统，数据和信息无法实现有效共享，这种“数据孤岛”现象对公路基础设施的数字化、智能化、精细化管理造成了巨大的阻碍和影响。

　　“我们希望未来所有的业务都能做到问题图上看，业务图上办。因此在建设过程中，百度将后台的业务数据真正搬到地图上，通过行业首创的图业融合技术，以路网级数字孪生方式实现高速业务的虚实结合，真正解决数据集中后的‘最后一公里’难题。”百度智能交通交运行业总工董旭对赛文交通网表示。

　　三是保障了数据的安全：百度将地图的能力私有化部署在客户机房当中，直接解决了客户最担心的数据超出管控范围内的问题；同时，通过IT能力、数据库权限管理、安全管理等能力实现内部数据安全，防止数据被恶意删除、敏感数据泄露等情况的发生。

　　传统的互联网地图厂商主要面向出行导航场景制作地图，制作流程相对固化。百度在交通领域深耕多年，积累了深厚的技术优势与落地经验，在广东高精度数字底图2.7万公里的建设需求下，专门建立了一套面向交通行业的地图采集与制作生产线。

　　此外，行业通常采用传统的3D建模方式进行地图模型的构建，导致带来的数据量非常大，且冗余数据较多，在数据达到一定量后，容易出现地图加载缓慢、卡顿严重等情况。百度创新性地采用矢量建模方式，通过绘制矢量图形构建地图数据模型，在极大降低数据量的情况下提升了地图的加载效率。

　　AI能力和背后强大的自研技术实力是百度在地图采集中的关键力量。在数据采集方面，百度已形成了AI化数据精准采集，实现了90%以上数据生产环节AI化，通过将AI能力与行业需求进行结合去做更多的产能提升，在9个月内实现了广东全省超万公里道路的数字孪生。

　　百度基于采集到的高精度地图数据，构建了覆盖行业需求的百万级模型要素。董旭表示，此前百度在采集路网数据时，只关注路面是否通行，对于道路交通标志、标线、路侧智能设备等要素并未过多关注。此次在要素制作方面，要求采集车在采集传统路面的同时，对于上述要素也进行识别，并基于采集到的数据完成最终边坡、涵洞、门架等模型的制作。

　　在采集车无法采集的下涵洞、隧道等场景，百度具备基于业主提供的设计文件、实景图片等素材进行三维立体建模的能力。在整个制作过程中，百度完成了面向行业的采集技术能力升级，采集到的地图信息更加精准、完善。

　　以往很多平台建设完成后，由于未能实现各部门全要素的业务汇集，大多变成了一个展示平台。因此在广东交通集团看来，将数据底座打造完成只是第一步。更重要的是地图本身落地之后，要成为一个真正的生态系统，支持行业的不同需求，让用户真正使用起来。

　　通过数字底图将各类业务数据融合关联，形成“一张图”图上作业体系，提升图上作业能力，以满足行业用户的不同建设需求。

　　开放共享方面，平台通过提供API、可视化组件服务、大场景SaaS化页面服务等，形成中台赋能、前台使能的业务生态体系，打造多元开放的共享平台，其最终目标是希望形成底图能力赋能生态，业务反哺底图的良性循环。

　　以“云图”一体、“图业”融合为设计理念，高精度数字底图通过云资源、数据体系、高精度地图引擎和应用开放服务平台的建设，打造“高精度地图+高质量行业数据+能力平台+统一地图服务入口”的图底座，从而赋能集团运营数字化转型，为高精底图在养护、运营、监测、应急等方面应用奠定基础。

　　广东交通集团高精度数字底图项目部总工曹波此前在赛文交通网发布的《高速公路高精度数字底图项目建设与思考》一文中介绍到：高精度数字底图项目搭建的基于地图的数字底座，其建设目标是全省高精度地图数据为基础，结合行业数据，构建一个基于业务数据和空间计算能力的赋能平台。

　　赛文交通网注意到，相较于以往路段级数字孪生地图的建设，此次高精度数字底图在建设规模、业务场景、性能优化、业务融合等方面进行了创新。

　　作为在全国范围内率先建成的路网级数字孪生项目，高精度数字底图覆盖里程达2.7万公里，高精度地图里程突破1.12万公里，三维高精数字资产超百万个，地图数据类型涵盖标精地图、高精度地图、三维建模、倾斜摄影、BIM等多种表现形式，建设规模之大、地图形态之多均为行业之最。

　　引擎是高精度数字底图的支柱。通过多源数据融合技术实现大场景精准孪生，将自然地貌、地质等特征通过丰富的可视化渲染，用游戏引擎的技术进行呈现，场景更加完整、鲜活。

　　曹波表示：高精度数字底图通过将各个业务中功能相对独立、能够对外提供服务的模块进行下沉形成微服务，提高系统之间业务和数据的共享复用，业主通过拖拉拽的方式即可完成地图的更新变化，做到了平台“好看”与“好用”的有机统一。

　　目前大部分厂商在建设数字孪生地图时使用的是二维地图和三维地图两套数据，导致带来的数据量非常大。在建设“高精度数字底图”时，通过二三维一体化技术使用户在一张图上可以同时查看二维地图与三维地图，并可在二者之间进行无缝切换，在极大降低数据量的情况下可以帮助用户更好地理解和分析地图数据。

　　此外，高精度数字底图通过与百度GIS数据库、内存数据库、流计算引擎等进行融合搭配，解决了数据处理、模型建立、实时展示等底层性能问题。

　　在高精度数字地图及三大引擎的服务能力基础上，融合高速公路业务系统数据、底图数据、网站数据、两客一危数据、气象数据等信息进行“图业”融合，可提供更加精准、全面的数据服务，使数据流驱动业务流，赋能资产管理、运营管理、公众服务等智慧公路应用场景。

　　值得一提的是，百度在此次建设中采用了BC联动能力，通过B端地图与C端地图的无缝连接，使C端用户可以即时感受到B端能力的升级变化，以此提升信息服务的触达率，提高群众出行的获得感。

　　此次发布的百度地图广东高速版就是将“高精度数字底座”的数据能力通过百度地图投射到C端，为车主提供更加优质、更加个性化的路径规划、驾车导航、路况感知和交通事件提醒服务。

　　新基建政策东风劲吹，底座型业务已经成为各界发力智能交通建设的重要抓手，交通一张图在数字化转型的浪潮为中智能交通建设按下了“加速键”。

　　曹波认为，未来，地图数字底座将在推动新技术与交通行业深度融合的过程中发挥更大作用，使“人享其行、物畅其流”。

　　高速行业未来向数字底座的方向发展已成为行业共识，而数据底座正是以一张图为核心将高速所有不同的业务场景进行串联。

　　此次广东省交通集团联合百度发布的路网级数字孪生地图，以燎原之火的态势点燃了行业数字孪生地图建设，让行业看到在统一底座的基础之上，可以产生更多高质量的数据，为规模化业务落地提供了强劲基石。

　　相信未来，交通一张图与大模型等新技术的融合发展将创造更多有价值的场景，满足行业更加广泛、多样化的落地需求。返回搜狐，查看更多