今天百度主任研发架构师、百度地图技术委员会负责人张传明博士来学校做讲座，介绍了一下百度地图制作的一些原理。这里说讲原理，其实讲的是百度地图整个产品研发过程中遇到的各种工程细节问题，整个讲座非常实在，很接地气。张博士主要从数据获取，地图绘制，定位，路径规划几个方面介绍了遇到的各种有趣的工程问题。
关于地图数据获取，张博士说现在虽然政府部门有数据，但是不出售，只有自己进行测绘数据采集。也提到了四维，腾讯，百度之间的一些“恩怨情仇”。百度现在采集数据主要是用自主设计的数据采集车，用于户外数据采集，以及数据采集背包，用于人工室内数据采集。这个背包特意设计成很普通的背包样式，以免进入公共场所采集数据被安保拦住。这点也说明了数据采集的不易。还有一种数据采集方式就是UGC，但不是免费的，是提供有偿的UGC，很多人靠这个月入1万多元。
地图绘制，张博士提到在2010年前基本都是绘制好栅格图片加载到前端，但2013年后绝大部分厂商的地图绘制都是矢量数据在前端进行绘制，开始是二维的绘制，现在基本直接采用WebGL进行三维绘制，也就是二三维一体化的绘制。
关于定位问题，要考虑两方面的需求，精度与速度。一般说来，GPS定位精度高，但速度慢，场景必须是室外；WiFi+基站定位，速度快，可以满足室内定位需求，但是精度不高。所以，针对不同的应用场景需要采用不同的定位策略。比如，汽车导航必然需要GPS定位。关于室内WiFi+基站定位，则需要考虑的问题是WiFi热点数据，基站位置数据如何获取。WiFi热点的位置数据基本无法获取，基站数据严格保密，无法购买。最后采用的策略是，采集用户同时开启GPS，WiFi时的GPS位置信息，WiFi指纹信息，以及基站信息，将这三者用于聚类分析，可以得到基站的大致位置，下次手机出现的某个WiFi指纹信息链接或者基站连接时，便可推定用户的粗略位置信息。
汽车导航的定位是综合GPS信号，手机内的陀螺仪，加速度计，磁力计数据进行多传感器信息综合位置推定。根据汽车运行的不同状态，可能产生的传感器读数特征，进行位置的推定。路径的规划问题需要考虑多种因素，距离已经不是最重要的因素，一个路段的耗时方差是很关键的，需要综合考虑，也需要用户的反馈，了解路径的偏好。
我提了一个问题，关于行人，自行车路径规划的问题，百度在和ofo合作做行人导航，前些年没人做这一块，最近开始比较多了。其实，这也是我最近半年考虑的问题，我希望今年上半年能有一个简单的关于行人，自行车出行，运动爱好者路线规划的服务产品。
