高德地图，作为中国领先的地图导航服务提供商，近年来在技术创新方面取得了显著成果。其中，大模型技术在地图服务中的应用尤为引人注目。本文将深入揭秘高德地图背后的大模型技术力量，探讨其在时空信息处理、三维重建、智能导航等方面的应用。
一、时空大模型“云睿”
1. 技术特点
高德地图发布的“云睿”时空大模型，是基于Transformer和Graph架构深度自研的。该模型以地图点、线、面、体等时空类数据为训练基础，具备千亿级时空信息与多源数据融合能力。
2. 应用场景
“云睿”时空大模型可应用于交通、零售、城市规划、物流、旅游等多个领域。以下为具体应用场景：
- 交通管理：通过分析历史和实时交通数据，为城市交通管理部门提供优化交通信号灯配时、调整公交线路等决策依据。
- 物流：帮助物流企业实现路径优化、配送时效预测等功能，提高物流效率。
- 城市规划：为城市规划提供数据支持，如交通流量预测、人口分布分析等。
3. 技术优势
- 时空信息融合：将时空信息与行业数据进行融合，提供更全面准确的预测分析能力。
- 定制扩展：面向多行业提供可定制扩展的生成式人工智能（AIGC）融合解决方案。
二、三维重建AI平台“云境”
1. 技术特点
“云境”AI沉浸式三维平台基于三维隐式空间建模和人工智能深度学习技术，实现全自动化和高质量的三维重建。
2. 应用场景
- 城市数字孪生：支持多种数据接入，包括无人机航拍数据、激光点云数据、鱼眼相机数据等，实现AI全自动、高精度的三维场景还原。
- 城市规划：为城市规划提供三维可视化数据，便于决策者进行决策。
3. 技术优势
- 多源数据接入：支持多种数据接入，满足不同场景下的三维重建需求。
- 高精度重建：实现AI全自动、高精度的三维场景还原。
三、多模态地理文本预训练模型MGeo
1. 技术特点
多模态地理文本预训练模型MGeo基于地图-文本多模态架构，使用多任务预训练（MOMETAS）技术融合了注意力对抗预训练（ASA）、句子对预训练（MaSTS）、多模态预训练。
2. 应用场景
- 地理文本处理：为下游广泛的地理文本处理任务带来性能提升。
- 地图服务：提高地图服务的智能化水平。
3. 技术优势
- 多模态融合：融合地图和文本信息，提高地理文本处理性能。
- 多任务预训练：提高模型在不同任务上的泛化能力。
四、车道级导航服务
1. 技术特点
车道级导航服务基于北斗卫星导航系统、深度学习模型、惯性导航、泛在信号等前沿技术研发。
2. 应用场景
- 智能导航：为用户提供全路网融合的3D自动化建模，实现车道级导航。
- 交通事件预警：实时进行透视化渲染，提供异常占道、前车急刹或慢行等预警信息。
3. 技术优势
- 高精度定位：基于北斗卫星导航系统，实现高精度定位。
- 多源数据融合：融合多种数据，提高导航服务的连贯性和准确性。
五、总结
高德地图在地图服务领域不断创新，大模型技术的应用为其带来了显著的技术优势。未来，随着大模型技术的不断发展，高德地图将继续为用户提供更智能、更便捷的地图服务。