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大模型重构百度地图，打响AI时代导航变革第一枪

来源：晰数塔互联网快讯时间：2023年10月25日 04:39

搭上移动互联网的快车，地图厂商们突破了电子地图的边界，寻找到了新的发展路径。然而随着互联网也变成了“传统行业”，地图导航行业越来越难发生大的变革，用户体验的提升也持续面临挑战。

大模型的到来，让略显固化的格局，开始松动。

10月17日的百度世界大会上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏宣布用AI原生思维重构百度地图。这个已经有18年历史的导航产品，在大模型时代里又一次颠覆过去，成为全球首个AI原生地图。

据李彦宏介绍，百度地图从“新交互”、“新导航”两个维度进行了重构，并全新推出 “AI向导”功能，可与用户进行真人沟通式的交互，同时支持一句话智能调用众多地图功能和服务，一步直达，快速响应。

不止导航，更是大众的出行向导。在后互联网时代，百度地图的这次“大”进化，无疑将掀起新一轮行业变局。

在大模型重塑各行各业的进程中，百度地图也成为李彦宏“卷应用”的一个缩影。AI 原生时代的产品重构，成了撬动百度市场竞争力的新支点。十年押注AI，百度迎来了自己的新未来。

全新交互形态，让地图的价值边界实现了突破

移动时代里，地图是各家科技大厂的兵家必争之地。

地图能够集纳生活中的食、住、行等多个场景，为用户提供全方位的体验。即便是老司机，在面对复杂陌生的路况时，也少不了地图的帮助。

不过人们的出行需求也愈发复杂。回家路上顺路想加个油、充个电，或者去便利店临时买个东西，怎么规划出比较顺路的路线？刚提了新车，附近哪里可以办理车牌、几点开门、需要提前准备什么材料？

想要满足这些需求，以往用户需要准确地在地图APP内找到相应的服务和功能，经过少则6步，多则20步以上的操作才能实现，费时费力。有的入口之深，用户甚至都不知道地图里有这些功能。

即便早已实现全场景下的语音交互，传统体验仍更偏向规则式、指令式的，这就要求用户精准说出像“我要导航去xxx”、“今天天气怎么样”等简短的指令式语言。

正因如此，很多用户才会对地图APP的印象仍停留于出行导航、路线查询等等。

“每一个产品都值得用大模型技术重做一遍”，百度是这样说的，也正是这样做的。基于文心大模型重构后的百度地图，能够支持多轮的自然语言交互，可以帮用户一步唤醒和直达地图内各种“隐藏”的功能和服务。

简单来说，用户也可以像和朋友聊天一样，直接给AI 向导提出需求，并且后者会主动追问，确保准确理解需求后，为用户自动调用各种功能及服务，进一步提升出行决策的效率。

正如百度世界大会现场的演示中，李彦宏向AI 向导提问，要求地图在三个不同地点之间找到一个适合聚会的餐厅，并追问餐厅环境、餐厅菜品对比，以及未来预计出行时间，提前约车服务等等，百度地图均一一给出了相应的结果。

百度地图重构的目标，显然是打造全新的交互体验，让琐事变得更简单，成为用户出行时更得力的助手。这背后又和大模型有怎样的联系？

AI 原生地图智能体，大模型重构的变与不变

道路、POI点等基础数据的准确性是地图应用的“立身之本”。大模型重构，不变的是对精准度的高标准、严要求。不仅要精准理解用户的自然语言，要能够“听懂人话”，更要具备极强的端到端回答能力，毕竟没有人会用一个不准的地图。

要解决自然语言的开放式输入难题，就得充分考虑到真实用户输入的随机性。比如，用户同一个字说了很多遍，或者说得断断续续；再比如，用户发起问询的同时，也穿插着与身边的其他人聊天，甚至别人会打断ta 的提问，再加上业内公认的嘈杂环境下语音语义识别的超高难度，这些都会对 AI 向导的理解能力，提出了更高的要求。

如何让大模型更加匹配出行场景，地图知识图谱体系的重构也是难点。比如，去故宫游玩，文心一言可以对景点及相关人物进行介绍，但要在此基础上，回答出“明天10 点到，需要几点从家里出发”，或是“沿途会经过哪些商场”等问题，就需要一个“地图加强版”的文心一言。

那么大模型如何“变”，才能既满足用户日益复杂的出行需求，又避免不准确信息的出现呢？

百度副总裁尚国斌透露，百度地图构建了一个AI原生地图智能体，正在将地图内上千个产品功能都通过大模型进行重构，未来将支持 Prompt 调用更多能力。

在让大模型学会海量地图领域的专有知识的同时，还通过构建不同的大模型插件，让大模型可以基于对用户问题的理解，自主判断哪些插件的能力可以解决对应问题，从而进行智能调用。这相当于大模型有了眼、耳与手，能看、能听、能行动，在百度地图AI智能体的支持下，灵活解决像行程提醒、服务预定、城市导游等更多专业化的诉求。

同时，基于大模型的强化训练与学习，复杂语句的语义理解也不在话下。甚至在局部输入识别错误时，也依然可以给出理想的答案。

值得一提的是，除了系统推荐的默认形象外，百度地图还支持用户通过上传五张图片，生成自己的专属数字人。AI 向导还会自主学习用户的使用习惯，逐步加深对用户出行偏好的理解，越用越懂你。