在春运期间，人口的流动成为城市变迁的主旋律。最近，高德地图发布了2017年春运大数据报告，其中显示广东省的5座城市在人口迁出比例中占据前五，而安徽省的4座城市则名列人口迁入比例前十，成为返乡大省。
高德地图能够获取到这些关于人口迁徙的大数据，主要得益于平时对用户数据的收集与累积。事实上，当前所有的电子地图都离不开大数据的支持，可以说没有大数据就没有电子地图。
电子地图是如何工作的？其背后的大数据是如何得来的？又该如何收集这些数据？这些都是值得探讨的问题。
随着人们对电子地图的依赖日益加深，对其服务及性能的要求也越来越高。幸运的是，科技在不断发展，许多电子地图企业都在技术上有所突破，开始将基于大数据的人工智能技术应用于电子地图中。
这将为用户带来更加优质的体验，同时也有助于收集更深层次的大数据，推动电子地图行业的进一步发展。
要理解地图中的大数据来源，就需要对数据进行分类。而要理解数据分类，首先要明白地图图层的概念。
地图图层的分布从下到上依次是：实际空间、街道、建筑和人。不难看出，电子地图通过不同图层来描述实际空间，然后将这些图层叠加起来。不同的应用目标需要不同的图层叠加方式，以展示所需的信息内容。
此外，还需要了解矢量模型和栅格模型这两种基本的地图模型概念。
矢量模型：通过多个XY/XYZ坐标以点、线、面的方式表达自然界的地物。目前，互联网电子地图和大多数手机地图APP都是基于栅格模型的地图服务。它们由不同分辨率的图片组成，根据用户缩放的级数选择不同分辨率的栅格拼成完整的地图。当网速慢时，我们会看到地图在显示过程中变成一个个方块，就是这个原因。
在电子地图的形成过程中，图层至关重要。此处引入底图概念，它是电子地图中最基本的地物外形数据及相关的附加信息，如河流、道路、桥梁、交通路况等。在此基础上，我们才能叠加如卫星图、POI等适应各种需要的图层。通常，电子地图需要选取必要的矢量数据项，再通过地图美工的绘制渲染得到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进步，加之对成本及收益的考虑，底图数据的收集已基本不采用实地采集方法，而是通过官方地图、实地外采及航空照片和卫星照片的制作加以收集。在国内，此部分数据采集需国家认定资质，供应商主要是四维图新和高德，而谷歌、苹果等其他商家则向这两家购买相关数据。
第二种是POI（Point of Interest）数据。这部分属于最简单的矢量数据，即坐标点标注数据，包括饭店、酒店、加油站、ATM机等与生活密不可分的地点，是电子地图上最常用的数据图层。这部分数据的内容比较庞杂，一般通过整合GPS摄像机、委托数据供应商、从互联网或企业获取等方法获得。值得注意的是，POI数据的编辑更新比较简单，也常被用于动态数据的标注，例如车辆定位标注等。
最后是其他图层与数据。包括交通状况图、街景图、三维图、楼盘图及室内图等。这部分的数据采集方式也是五花八门。例如交通拥堵数据来源于与交通部门有较深合作关系的数据供应商；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。
由此可见电子地图的数据图层应用范围之大与应用领域之广其采集方法及来源渠道难以一言蔽之大数据的重要性在电子地图行业中体现得淋漓尽致在大数据的获取方面中国市场中的电子地图企业可谓各具特色可将中国市场中各大电子地图企业的特点进行简单列举由此形成对比：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重视LBS（基于位置的服务）并投入较大的公司其内容最为丰富。地图数据来自四维图新借助POI等数据的丰富性成为生活服务的重要入口之一；高德是一个数据生产商其传统业务侧重于汽车导航领域近年借高德地图布局移动互联网。其优势在于数据的精确性除了卫星数据外高德基本涵盖了各类数据的生产能力；搜搜地图主要填补了国内街景的空白数据主要来源于高德；通过对比可知中国市场中的电子地图企业所需的大数据主要依赖于采集并需要向有能力获取大数据的机构购买而国外由于政府的信息化水平和透明度较高加之地物变化相对缓慢每当有新变化出现政府会第一时间公布数据生产商只需直接拿来用就可以了无需过多的采集工作。因此从某种角度来看中国的制度现状可能在一定程度上阻碍了中国电子地图行业的进一步发展。不过科技总是在进步面对这种情况电子地图企业也在探索更多能够应用于电子地图的新技术其中基于大数据的人工智能逐渐受到青睐。目前除了对地理位置的获取及对路径的规划之外微软、谷歌、BAT以及其他地图制造商已开始逐渐形成基于地理位置的信息和服务系统并且能够根据使用者的个性调整相关功能去年台风“妮妲”入侵时不少电子地图厂商都迅速对最新受到暴风雨影响的地区的信息加以完善这背后是AI（人工智能）的深入运用。随着人们对电子地图的愈发依赖已经不满足于电子地图仅仅呈现路线而是希望它可以根据各种突发状况提供最新最便捷的解决方案。如今AI已成为备受瞩目的热门概念AI机器人、智能搜索、AI识别、AI医疗…其应用范围之广令人惊讶对于电子地图行业而言AI亦起到了重要作用电子地图企业也意识到这一点纷纷深耕AI技术2016年7月百度地图向媒体开放了位于佛山市顺德区的数据中心详细地展示了从外业采集到内业数据处理的全过程并据此阐释了AI及深度学习等技术在地图数据生产领域的应用；2016年8月高德地图发布了AI智能公交导航主要为用户提供智能出行解决方案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采用了左右大脑双层机器学习能力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备舒适性的出行解决方案；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改功能通过讲话就能够对输入的文字做出修改而在更早之前搜狗宣布向清华大学捐赠1.8亿元人民币用以成立“天工智能计算研究院”就人工智能领域的前沿技术进行研发研发成果将会应用于搜狗地图的下一代产品中现在用户在吃住行等各方面生活事宜上都愈发依赖于电子地图融入AI技术的电子地图在方便大众的同时也为企业带来商机AI地图能够积累更深一层的海量大数据这些大数据记录着用户的空间信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重要的如果说电子地图产业中蕴藏着宝藏那么AI就相当于开掘宝藏的“利器”它能为各方带来利益从而推动行业发展大数据的作用愈发重要基于大数据的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仅能够为公众提供更好的服务同时也能够对更大程度上推进电子地图行业的发展起到重要作用。（本文来源网络）
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