从工业革命到人工智能，技术正在从某个笨重的庞然大物变成能够融入每一个人生活的存在，它变得越来越聪明，将我们从繁重的选择与重复性的工作中解放出来，有更多时间和机会去创造价值，而这也让一些互联网公司在人工智能和车载导航使用的场景上，做出了更多更新的尝试。
在上海正在举行的2016年亚洲消费电子展(CES Asia 2016)上，以无人驾驶为前景的软硬技术掀起前所未有的热潮，搜狗地图以技术和服务供应商的角色，抢先加入到这场革命中来，其发布的业内首款“全语音交互智能导航”配合强大的POI数据，成为国内为数不多掌握人工智能并将POI数据完美进化的地图厂商，搜狗地图正在重新定义人们对电子地图的认知。
搜狗地图此次有哪些技术革新？未来的发展方向如何？在地图大数据建设上还有哪些创新模式？“无人驾驶”的想象空间会有哪些？展会期间，搜狗地图总经理孔祥来在主题论坛上做了精彩的分享。
主持人：此次CES展上，搜狗地图发布了首款全语音“搜狗智能导航”，您认为高度智能化的语音交互方式会成为车联网的入口吗？
孔祥来： 此次搜狗地图推出的新技术，并不是单纯的要把软件技术卖给汽车厂商，而是要更好的提升出行服务的品质和用户体验。互联网企业是完全可以把汽车作为一个入口，因为车是我们日常生活中不可或缺的生活场景，我们每天在车里面要花费1-2个小时的时间，这两个小时人们主要是在开车，而开车过程中有80%的精力要投入到驾驶上面，所以人们不可能过多的使用手和眼就去应对复杂的操作，那么在这个过程中，语音毫无疑问是最好的交互方式。很多汽车厂商很早就开始引入语音交互的功能了，我自己也用过汽车自带的语音系统，但使用体验不理想，比如功能的设计缺少人性化，语音识别的准确率非常低，这不是在帮助用户，反而成了用户的累赘。
我们搜狗地图主张的交互方式不需要用户点击触摸屏，用户也不需要用眼睛看，在这次上海的CES展上，这套全新的语音交互技术就已经展示给大家，我们称它为“搜狗智能导航”。它可以让目的地到达更加精准，比如：我们要去首都机场，它会问你去T1、T2、T3哪个航站楼，甚至可以提示你要到达的航站楼所涉及的航班信息。在这套技术中，我们看到整个语音交互过程是多轮的对话，甚至可以说更像人与人的对话。还有一大亮点就是，“搜狗智能导航”是针对用户真实意图的导航，它能猜测用户的“意图点”，可以说是真正的把“人工智能”运用到了我们的技术当中。语音交互不是单纯的识别你说了什么，而是能够准确了解用户要表达什么，未来我们会把这种语音技术引入到更多的用户场景中，就能够抓住车联网这个“入口”。
主持人：在做高清地图和无人驾驶的这些企业里面，有哪些企业在做，做到什么程度，您能介绍一下吗？
孔祥来： 在高清地图的数据领域，已经有一些公司着手在做，目前来看高清地图是实现无人驾驶的重要基础，这点上四维图新更有发言权。对于无人驾驶，我想举个例子，大家都知道前阵子Google的阿尔法围棋（AlphaGo）以4比1战绩击败韩国对手李世石，这个表面看起来跟无人驾驶没什么关系，背后深层次则是Google向世界上证明了人工智能的时代已经真正到来了，机器围棋的工作原理是“深度学习”，让原来对围棋不了解的计算机，通过系统的学习去掌握这项复杂的技能。长远来看，像“AlphaGo”一样，无人驾驶也将逐渐通过深度学习获取信息等来构建深度网络，不断提高自己的价值技术。不过最终胜出的不再是Google，因为接下来的角逐在于是否拥有数据，比如特斯拉在这方面就更有优势。
而对于无人驾驶在中国市场上什么时候会落地，我认为，中国的交通状况远比测试到的要复杂的多，具体落实也需要根据中国的实际情况。最大的问题是中国的交通状况比欧美要复杂的多，而中国的道路更新速度也是远远大于欧美国家。高清地图的制作成本相当高，以中国目前的交通状况很难实现POI的实时同步。关于捕捉中国国内交通特征的问题，也很难实现，在Google的实验中，其能做到的是通过远距离传感器发现一个汽车穿过前方的遮挡物，这应对中国交通路况是不够的，采集足够多的交通数据也很难。所以在我看来，想要使无人驾驶与有人驾驶共存，难度要比全部都是无人驾驶难得多，想要真正的实现无人驾驶，光靠高清地图是远远不够的，真正的无人驾驶必须能够自如的应对行驶过程中遇到的各种复杂情况，无人驾驶还有很长一段路要走！
主持人:说到数据，在高清地图这部分有没有可能采用大家一起去改组数据的方式来实现地图数据的完善？
孔祥来： 我想大家只要开车，在使用导航过程中都可能都碰到过数据更新滞后的问题。而我们依赖单一的大数据供应商去解决此类问题效率会比较慢。我们在研究过程中，也发现用户对POI的需求非常高，所以搜狗地图的POI每周甚至每天都要更新。
如果将数据和服务分开做，会影响到服务品质的提升，我们希望最终引用一种全新的模式，把用户也作为其中的数据建设者，带入到整个系统里来。当每个用户用搜狗地图在路上导航的时候，后台在不停的分析他的数据，可以根据他目前实际的行驶速度判断路况，甚至于根据其驾驶模式去猜测这个地方是否发生事故或是否在修路，当然前提是要搜集到足够多的数据，但我们更希望用户能够主动的参与到数据的建设当中，比如用户发现新路段可以采集信息上传至地图上，有些POI已经能做到这点，但还是需要专业的道路数据相配合。
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