2016年百度地图正式向“基于大数据的人工智能出行平台”转型，将人工智能应用在数据生产作业的自动化上，推出了“多栖组合采集模式”以及影像深度学习技术、全景图像自动精准识别、多源数据自动差分等多项人工智能在地图数据生产领域的上的应用。目前在地图底层数据采集方面，百度地图的自动化程度是最高的，超过80%，全景地图的自动化识别提取准确度达95%。

　　在用户层面，百度地图可以围绕不同使用场景，为用户提供个性化智能决策服务。比如百度地图今年推出了秘书化贴身提醒的“行程助手”功能，可以自行添加用户个性化出行日程，同时用户通过百度地图、百度糯米、手机百度等应用预订的出行订单也会自动被系统添加至行程助手的日程中，提前帮用户计算好行程。此外，挖掘用户高频场景诉求的“知心地图”智能检索，也是在未来智能出行时代，地图服务将更加人性化的体现。

　　高德同样也没有闲着，高德在推出“活数据”概念的同时，还推出了人工智能引擎，以大数据能力和机器学习能力为基础,面向不同环境和需求,提供“千人千面”的最优位置出行服务的智能工具。依托于阿里的技术支撑，高德也希望通过人工智能完成“大跃进”，迅速追上百度。

　　自动驾驶是人工智能与地图领域结合最重要的应用场景，地平线机器人、驭势科技、momenta.ai等主攻自动驾驶的人工智能创业公司都在2016年获得了超过千万美元的巨额融资，从算法或者芯片角度切入自动驾驶领域。而巨头中，百度的无人车也宣布将在2017年开始量产，滴滴也借鉴Uber经验，将无人车作为了重要的战略方向。

　　人工智能提升了地图行业从数据采集、处理到用户体验的全流程效率，随着应用的进一步深入，2017年人工智能或许也将成为地图行业重要的决胜点。

　　三、将地图数据连接价值，全社会地图数据价值共享将成为趋势

　　除了底层技术方面的进步，依托于移动互联网，地图数据与线下场景之间的结合也更深入。Pokemon Go在2016年走红全球，虚拟地图+AR实景游戏+宠物小精灵IP，使得这款游戏下载量超过5亿，月活跃用户一度超过5000万。

　　除了Pokemon Go这样游戏化的结合方式，LBS与商业同互联网的结合也越发密切，地图成了O2O中间重要的桥梁，2016年百度地图就曾同万达、王府井百货合作挖掘LBS场景化营销新模式，也成功运用用户对苹果各大零售店的定位、导航等请求的数据成功预测了苹果的销量。同时，百度地图还于今年成立“百度鹰眼联盟”，为企业、开发者们提供轨迹管理服务，提升物流等行业的运营效率。

　　相对于百度的多点开花，高德则更集中于交通这一场景上，与各地交通部门探索“互联网+交通”模式，希望借助数据的力量改善城市交通状况。有关数据显示，j2直播，高德地图的实时交通大数据中有78%来自于UGC众包数据，22%来自于出租车、物流车等行业浮动车辆。高德地图的实时交通动态事件数据中，更有85%来自于用户上报，其余来自于交管和政府，高德地图希望通过交通数据共享，改善城市交通。而在这一领域，百度也在2016年上线了交通出行大数据开放云平台——“出行云”，除了接入自身数据之外，还整合了全国15个省市的交通运输主管部门，以及多家科研院所和互联网公司的出行服务相关数据，并与数十家电台和电视台成立“天琴路况播报联盟”，实现交通数据实时共享，和高德展开了直接竞争。

　　如果仅仅只有查询和导航的功能，那地图就只是一个工具产品，面临大多数工具产品一样的窘境——变现难。但地图作为现实地理世界的数字化，本身就有着连接现实生活与移动互联网用户之间的价值，因此也有着更重要的意义。这一点随着2016年这种数据连接的价值进一步被挖掘，也显得越发明显。

　　四、出海大热下，地图出海2016年开始起航

　　2016年同样也是中国产品集体出海的一年，随着国内移动互联网流量红利结束，BAT掌握了用户在移动端主要的使用时长，中国互联网人将目光移向了海外，中国从模仿美国互联网转变为重要的互联网模式输出源。

　　所以我们看到，尽管国外大多数手机已经内置了Google地图，但百度地图依然选择在2016年正式“出海”,并借国人出境游热探索更大的市场空间。事实上，如今百度地图已经成为百度国际化战略中最出色的业务，百度地图在2016年已完成直抵南美、横跨欧亚的初步布局，目前已覆盖全球209个国家和地区，成为目前手机出行应用中唯一提供全球服务的中国品牌。