2020年9月15日，由新能源汽车国家大数据联盟与武汉经开区联合主办的“安全·智能·促发展——新能源汽车国家大数据联盟2020成果发布会暨安全智能电动汽车高峰论坛”于湖北省武汉市联投半岛酒店隆重召开。北京四维图新科技股份有限公司副总裁白新平做了“位置大数据赋能智慧出行”的主题报告。
以下为演讲速记：
白新平：首先非常感谢今天有机会在这里跟大家分享，四维图新在大数据和其他大数据方向的工作体会。
四维图新从2002年刚成立，到今年已经走过了18个年头，从刚开始作为一个地图数据的提供商，到现在发展为多个领域的综合集团公司，有几个关键点。第一点，四维图新从成立到2010年挂牌上市这几年，是四维图新积累力量的几年，奠定了在行业位置服务和地图服务第一的角色。第二大关键点在2014年，使四维图新获得了来自互联网的资源，很多优质的内容。从传统的地图领域步入到多元化的业务时代。第三个比较大的转折点是在2017年，正式并购杰发科技。并购杰发科技以后在芯片领域做了布局，非常具有前瞻性。现在到2019-2020年，四维图新的各项业务取得了长足发展。我们目前在全球都有自己的子公司，已经从一个传统的地图数据提供商，裂变为一个面向自动驾驶的智能汽车大脑的角色。
谈地图的时候会想到什么？地图从本质上来说是数据，四维图新从成立开始就跟数据打交道，所以四维图新从本质上来说是一个大数据和计算能力的公司，包括了导航的产品体系。随着2014年腾讯入股四维图新之后，又发展了车联网业务，在车联网业务板块方面有几个大的布局，一个是实时的动态信息，这个技术其实是四维图新在国内第一家推出来，在现在得到了很好的应用。第二个是乘用车应用的业务，现在我们的车联网业务涵盖了很多车厂，还有商用车车联网领域，还有一些其他的基础能力。除了车联网之外面向自动驾驶业务，像我刚才讲到我们的定位是汽车大脑，四维图新怎么调整自己的角色？在这里面有几个主要的产品布局，第一个产品布局就是高精度地图，高精度地图和传统地图有本质的区别，传统的地图和导航是给人看的，高精度地图是给汽车的自动驾驶系统看的，四维图新得益于自己的提早布局，大家都知道的是，很多国际的一些品牌，高精度地图都在选择和四维图新合作，特别是具有影响力的第一个国产量产的高精度的订单就是四维图新和宝马签订，我们的合同是签到了2029年，涵盖了L2、L3、L4驾驶数据要求，这也是我们在地图能力方面的体现。
下来重点讲一下四维图新的位置大数据平台，我们位置大数据平台名字叫MineData，四维图新刚开始做平台的时候发现有很多数据，这些数据怎么用？怎么管？给谁用？大概在几年前做一个MineData的数据平台，没有聚合就没有大数据。这个聚合不仅是来自于四维图新历史的数据量，更多还有很多重要的来自于我们的合作伙伴。我们想解决的问题是什么？数据是什么样的形态存在？怎样通过计算让它发挥更大作用？通过二次聚合，三次聚合，为行业和伙伴赋能，对合作伙伴开放，又能带来更多的数据加入，这样形成一个数据的循环。从本质上来讲MineData大数据平台既是一个技术的盒子，也是一个平台的产品。包括了对数据处理的技术，也是我们向行业赋能很重要的产品。
具体我们是怎么做的？通过两大主要的手段，一是建立数据蜂巢，另外是匹配相应的算法服务。建立数据蜂巢，把它分门别类的规划好，一个数据不经过整理、二次加工很难产生价值，所以在这块首先是用数据蜂巢来解决数据的管理问题。在这一块有几个很重要的特征，第一个就是海量的MineData数据。第二个是炫酷的地图模块，模块就像我们的一个背景一样。第三个就是完善的算法模型，针对了很多场景，不管是潮汐现象的分析，还是其他一些到达时间，这里面不仅包含未知数据，还包括出行过程很多的算法。当然我们最后还会给它匹配丰富的位置服务，基于位置给它提供哪些基于位置的服务，这是我们在这个平台上重点做的工作。
刚才我也讲到我们做这个平台主要目的还是解决数据聚合，让数据能够看得见。最典型的特征就是全场景的可视化能力，运用多样化的二三维的数据作为可视化的效果，支持多种的特效渲染，这种渲染工具是我们这个数据上就可以提供的。如果说跟我们这个数据平台合作，给我们一个接口，还可以有一些工具让他去做这些图形的渲染，我们提供了很多渲染的引擎，这些渲染的需求都是来自于不同行业，对于行业的基础能力的满足，让位置大数据能够赋能给各个行业。
当然除了渲染效果之外还要计算，通过空间分析能力，通过一些强大的分析工具，让整个视觉具备一些可编辑性，比方公安可能关注地图上是一些风险点的识别，对于交警可能更关注地图上那些红绿灯的设置情况，怎么去缓解拥堵等。我们用很多的工具让用户把这个地图和数据用起来，让他能够产生对这个行业的分析产生效果，从而让行业的用户带来更大的收益，特别是在公交、交警、交通方面，可以说带来了很多这种管理的改善和服务提升。
同时我们里面匹配了一些算法也是灵活多样的。比方说现在这个地方不堵，未来会不会堵？在做导航算法的时候把算法模型放进去，还有一些潮汐现象的分析，还有一些热力图的分析，帮助我们在城市规划，在网点规划上能够分析用户他们的热力分布情况，通过这些热力分布情况来选择最准确的或者最合适的小区也好道路也好的规划，这些都是我们量身定做的。
刚才我讲，我们这个产品在各个行业都得到了更广泛的应用，接下来会讲一些案例的情况。今天主要是智能网联和新能源，我会讲一下我们另外一个数据平台，我们基础能力是位置服务，在2014年之后车联网这块既有位置数据的内容，又有基于车的大数据的集合，这个大数据的集合来自于两方面，一方面来自服务的汽车企业，我们跟他们产生的合作产生的数据，另一方面来自于合作伙伴数据业务的合作。当然基于业务的数据都是非常严格的遵循合作伙伴的要求，密切的关注他们对数据的一些担忧，包括安全也好。我们在这方面集成了车联网的大数据。我们叫WeData平台，这些大数据里面包含了车辆的数据，包括了用户驾驶行为的数据，包括行车过程当中的一些数据，一些聚合就在我们这个WeData平台，会对第三方的接口进行开放。
我们这个平台的架构也是国内非常先进的一个平台架构，这个架构是我们跟滴滴开展技术交流合作来共同搭建的一个平台，滴滴是四维图新的战略合作伙伴。WeData有几个核心的功能，第一个就是安全，我们对于数据安全的防控采取了很多的措施。其次是数据的处理，基于安全下的数据处理、数据加工，包括数据的因子算法怎么样在这里面处理。最关键是打造的是服务的开发，我们对外提供能力价值的体现，我们还有很多的支持，包括商务方面的支持，不仅给建一个数据平台，对数据做加工和处理，把这些能力开放给第三方，跟第三方一起探索很多商业模式的落地。到目前为止已经跟保险公司、整车企业做了很多有效的案例，让这个数据来赚钱。在这当中跟有些保险公司做的一个叫避灾险，你的车停在户外或者是低洼的地带，第一时间通知车主进行挪车，提醒他进行预防，这是我们和我们的合作伙伴做的有力的探索，有些还取得了很不错的效果。
未来是AI的时代，我们还是要服务于车，服务于开车的人，我们对车的用户也进行了用户标签的描述。对于一个人来说是三个场景，第一个是在家里面，家里面是物联网和移动互联网所覆盖的。第二个是办公室，有很多的办公软件，包括像钉钉这样。我们要做在路上这些用户的数据和行为。我们跟前面的这几个场景，家里面和办公室这里面形成一个优势的互补之后，变成一个完整的画像。所以我们基于这样一个场景也构建了一个用户画像的描述，建立了上百个标签的用户表述，这样维度的构建来满足用户的需求。满足用户需求就是给用户提供智能化的服务，我们在车上的时候，大家的安全是第一的，时间也非常有限。但是如果说我们知道用户的需求是什么，在这个时候出现，对用户来说不是一个打扰，而是一个需求的满足。正是基于这样的用户画像才有智能化的推荐，这个智能化的服务推荐，不光是在整车企业，还是在我们自己的后装产品，我们子公司有一个后装产品得到很好的落地。原来推荐的成功率从原来的70、80%已经到了90%。也就是说我推荐服务的可用性接近90%，这是通过大数据的增值，给用户提供服务非常有效的方式。
我们现在做的很多的事情就是新能源汽车充电桩的选址，怎么解决里程焦虑？除了在充电时间上的改变，合理的充电桩选址很关键，我们通过对很多新能源汽车用户驾驶数据和车辆的行使数据，包括结合我们的位置大数据，结合用户的行为，是否要在某些地方增加一些不同类型的充电桩来满足用户的需求。这样充电桩的设计既能解决分布的合理性，也能解决使用的合理性。有时候看起来合理的分布并不带来合理的使用，我们都可以通过这些大数据，位置大数据也好，车辆大数据也好，得到很好的解决，从而达到精准的充电桩选址。除了整个充电桩的选址之外，还会对整个运行的大数据做分析，从而对车辆充电需求给它做一些挖掘。比方说有一些用户他喜欢固定充电，不接受换电的模式，迫不得已的情况也是要解决的，有些用户也可以接受充个5分钟、10分钟继续行驶。对于充电网址的选择，是我们在新能源一个很重要的应用。现在这个方面的开发，现在也在良好的进展当中。
还有充电的运营调度服务，一方面解决汽车动态选址的问题，用动态的手段来解决动态的交通问题，不断完善我们的数据，不断的关注我们的车辆状况的时候，我们就发现在很多车辆运行过程当中，不管是公共的车辆也好，还是车队的运营也好，都需要有很好的调度服务，怎么去解决好这个调度服务？让所有的电量发挥最好的效果，需要智能化的调度服务，这个调度服务有很好的案例和服务。在未来基于位置大数据和车联网的大数据还有很多跨界和结合的应用。今天我就讲这些简单的案例，希望下来跟大家有很多合作的机会，谢谢大家。