百度副总裁尚国斌：大模型制图，成本能降95%
今年以来，人工智能成为全球科技产业的热门话题，上百家公司、机构相继发布了大模型相关产品。大模型的批量上市，也意味着“百模大战”正从实验室走向应用的新阶段。我们能够看到的应用诸如个性化推荐、预测天气、帮程序员“写代码”、帮科学家“搞科研”等。
那么，在日常出行导航当中，尤其是城市道路复杂多变，司机不断面临着车道、路口选择难题，大模型能够更好地帮助司机应对“变道焦虑”之类的出行难题吗？
对于现在渗透率逐步上升，普通人越来越有机会接触并使用到的智能驾驶功能，大模型会让它的能力超越经验系统，更聪明地处理复杂场景，实现更广泛的时空覆盖吗？
答案或许从这届的世界大会上窥见一二。10月17日，创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在世界2023上发布了全球首个AI原生地图——地图V19版本。在V19版本中，我们能看到与传统的AI地图相比，大模型加持下的AI地图的最大差别是什么。
大模型加持下，最大的改变是“交互”
用副总裁尚国斌话说是“交互形态”。
具体来看，地图将文心一言的能力，与地图特有的亿级POI知识和万亿级交通感知融合，能随时调用，为用户推荐中间聚会点、出行方式等内容。
比如，用户只需要对着手机说一句“帮我找下ABCD四个小区之间，大家车程都在一个小时左右，而且适合遛娃的地方”，地图将会自动为你找到“最优解”。用户还可以持续追问，如“最好比较好停车、有娱乐设施”，或者“带6岁孩子怎么玩”等。
在用户实际使用的过程中，主要能感受到三个变化:
首先是人格化数据向导。所谓的人格化是指由原来的“小度”完全升级成动态的。该是基于文心大模型生成，用户通过五张图片就可以生成一个专门的。
当用户在使用过程中该数字人还会不断监测用户的使用习惯，了解并记忆习惯，不断反馈学习。
其次是多轮完全自然语言的交互。传统的地图语音交互更多是指令式的，而本次升级以后的AI原生地图则可以进行多轮的自然语言交互，更接近“真人交流”模式。在用户很难一次描述清楚需求时，用户还可以多次补充追问。
最后是多步变一步，也就是可以根据用户的需求，把地图里很多藏得很深的功能调取出来，唤醒它。
据尚国斌介绍，过去地图开发过的功能大概有3000多个，以往地图上60%以上的需求，用户需要6步以上的复杂的多级菜单才能满足，现在通过大模型对上千张长尾能力进行API改造，随便一句自然语言便能唤醒和直达地图App里被折叠的能力。
不过，他也坦言，这是一个很庞大的工作，地图现在还没完全改造完，预计会在第四季度完成。
制图成本降低95%
除了交互方式的改变之外，导航维度的升级也是此次AI原生地图的另一大亮点。
在此之前，用户其实已经可以在高速场景下利用地图已经能够达到车道级导航的效果，而这次地图则是将场景进一步延伸到更为复杂的城市场景中。
据尚国斌介绍，地图依托自研的北斗高精定位技术、智能车道推荐算法和3D精模级高清渲染技术，将城市车道级导航产品升级到3.0版本。
与之前的导航版本相比，用户使用城市车道级导航3.0之后，可以拥有更加沉浸、直观的导航体验，减少在城市复杂场景下的车道决策成本。
比如，用户在隧道较长，或有多方向分岔路时，导航会结合隧道内虚实线情况，提前提醒用户进行变道准备；如果前方发生事故等异常事件，车道级导航也会进行分钟级事件预警，并自动规划避让。
目前，手机版的地图的车道级导航功能已经可以使用了，而车载地图的车道级导航功能也已经在等品牌的相关产品上搭载。
让普通C端用户拥有更好更顺畅的驾驶体验，是城市车道级导航3.0升级的意义之一，但显然并不是全部。另一重重要意义，针对的是B端车企。
今年以来，自动驾驶要不要“无图”成为行业争论的焦点。“年初的时候，自动驾驶行业都在呼唤政策赶紧开放高精地图；但到了年中以后，开始有不少企业讨论用轻地图代替高精地图；到现在，很多车企则直接变成“无图”。本质其实是车企想要实现智能驾驶功能的‘大规模’覆盖。”尚国斌分析道。
然而，高精地图的高成本成了制约车企大规模覆盖的阻碍之一。
地图数据生产本来就是一个偏传统且链条很长的业务，包含生产、采集、加工、标注等诸多环节。之前图商们已经尝试将大数据运用到生产环节中，但大数据的作用更多体现在技术提升上，大部分环节还是需要人工，因此成本仍然居高不下。
但大模型的加入后，尚国斌认为，就可以解决传统模式人工依赖程度高的难题，进而达到降本的效果。他透露说，通过自研的地图生成大模型，百度的制图成本可以降低95%。
在他看来，成本降低95%也就意味着具备了在全国推广的基础。按照百度的规划，2023年底要在100个城市实现车道级导航产品覆盖，到2024年年中则要完成300个城市的目标。
尚国斌表示，现在车企智能驾驶可以不用高精地图，但车道级地图还是需要的，只是换了一个概念，本质上一定是需要这种地图数据的。他乐观估计，如果明年年中百度的城市车道级导航3.0在300个城市完成覆盖后，“图”应该就不再会是整个行业的壁垒了。
对于汽车智能驾驶技术来说，地图始终是智能驾驶绕不开的基础设施。不管是是重地图，还是轻地图，最终的目的都是将无人驾驶带入现实。只是，未来自动驾驶究竟将以何种形式量产落地，我们仍需要拭目以待。
（本文首发钛媒体App，作者｜韩敬娴，编辑｜张敏）