2、地址、门址，因为我们参考了一些国家民政部对于门址有比较明确的规范，但很不幸的是，还是因为中国幅员特别辽阔，每个地方对于门址的实施程度是不一样的。我们很多小城市，包括大城市也有这种问题，我并不知道这个建筑物是几门几号，也不知道你的门址排序起来有什么规律。我现在是 9 号，不一定旁边就是 8 号。门址的规范性，现在在国内还有待加强。

　　那我们用什么样的方法，来标识我们唯一的基础地物，方便我们的数据生产？

　　我们希望机器越来越智能化，跟人类的认知物体的方式是一样的。通过一些图片，或者图片的特征，能够标识出来这个基础地物的全貌是什么。我们结合现在地图上能拿到的地理位置信息，就能够知道你所在的位置，或者局部的图片标识了哪个建筑。

　　我们能拿到一个建筑的局部，结合它的位置，就可以知道它代表了哪个建筑物。

　　这些能力的建设，会有助于我们把互联网上已经存在的所有图片的建筑，能够收录到我们的库里面。并且，会带来在基础地物上进行 POI 挂接的一个革命性更新。

　　其次，真实世界每天都在变化。我们沿街的店面，随时都有可能关闭、搬迁、更名、换老板，所有这些真实发生的变化，会有非常多的途径，而且越来越多的途径，能用互联网公开的数据，或者我们有一些 UGC 的数据，取得这些变化。

　　我们可以通过刚才说过的基础地物图片编码的方式，定位到现在这个位置，而且能定位到你这个店，比如发生了一个更名。以往，地图在看到这些变化的时候，只能通过人眼识别，我们人工更新成一个新店。这个过程，每天在中国发生几十万次，而且现在每个店的生命周期，相对来说都没那么长，尤其国内发展又比较快。

　　这个时候，如果每天发生的变化都依靠人工去处理，将是非常大的成本。而且，我们索引新店的速度会非常慢。

　　我们在拿到这些图片之后，借助基础地物图片编码的方法，就能自动识别出在这个位置发生变更的店铺，并且能通过图片识别的技术，知道变更之后的店名。

　　这将带来非常大的地图数据更新革命，以后在用户拍一条街的时候，有可能已经给地图贡献了一个更新的信息。而且，每天我们有很多采集车在全国各地道路上进行采集。

　　我们把一条街扫完，就能知道这条街跟之前的变化是什么，我们可以用基础地物编码的方式看出，这个楼里面的某个店是发生了变更的，或者发生了停业，或者关门的。这些变化，能够带来地图成本的降低，以及效率的提升。

　　总结

　　结合刚才讲过的，我们希望借助地图的升维，借助人工智能，能够给地图提供更真实的世界，能够让地图更快速的反映这个世界，而且提供更人工智能的交互，把我们的内容以更人性化的方式表达出来。

　　另外，我们希望通过生产地图数据的方法，以更拟人化的方式，感知外界的变化，而且能用自动化的方式，把这些变化生产到地图上去，带来一些更快和更低成本的变化。

　　综合来讲，我们还是希望从我们自己做起，把地图从出行的工具，进化成一个决策的平台，能够让大家更可能地节省时间，更快地反映真实世界的变化，能为所有用户提供更为优质的服务。

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