嘿嘿嘿恭喜中国队夺得英雄联盟第一块儿亚运会金牌！
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在今天，人工智能的概念非常热，但是大多数人依然觉得ai是离自己的生活特别遥远，觉得ai与自己没有什么关系。比如，无人驾驶虽然是ai落地的一大应用场景，不少厂商也正在无人驾驶领域持续投入，但目前都没有拿出太多让大众满意的成果，也不太让人放心。毕竟，从国内到国外，无人驾驶的事故已经不止一两出了。
siri之后，普通人接触最多的人工智能或许就是这类手机智能语音助手。但对于市场上各种智能助手，人们习以为常是各种对话调侃，因为人们都知道这类语音助手的咨询等很难解决人们的需要解决的问题，因此人们给予最多的评价是“人工智障”，其鸡肋的一面被展现无遗。
而千人千面的信息流被吐槽为“信息茧房”，它更多地扮演了时间杀手的角色等，对于人们生活中的实际问题解决非常有限。
人工智能是未来的趋势与生产力的大变革，这点没有疑问的，问题是它如果要从纸上谈兵走入寻常百姓家，其实需要的是真正普惠的应用，能带给普通民众带来更直接的社会价值，才可以让人们切身的感受到人工智能所给生活带来的改变与便利。
高德地图积水地图ai版究竟改变了什么？
在目前来看，高德地图最近与中国气象局公共气象服务中心达成战略合作，为应对汛期出行共同推出的积水地图ai版，就是非常典型的具有普惠价值的人工智能应用。
为什么这么说呢？我们知道，每年汛期，由于缺乏及时的预警信息，城市洪涝与道路积水都会给民众出行带来麻烦，尤其是遭遇大的洪涝灾害，开车出行如果对于深度积水区缺乏了解，甚至会造成巨大的人身伤害或财产损失。
但是，这几乎又是一个无解的难题，因为城市道路积水受到多种因素的影响：包括气象、道路、排水、交通等。而传统的气象信息服务，大都是比较被动的信息获取方式，信息滞后的现象比较严重，在准确性、及时性和覆盖广度等方面存在不的欠缺。这也是过去许多城市针对洪涝积水实时预警发生偏差的原因。
过去传统的气象服务的另一大短板还在于人们获取的基本是城市范围的气象信息，在颗粒度上不够精细。但是如果要细化颗粒度，将这种传统的气象服务与地图的lbs属性结合起来，是否就能较高的预知道路积水情况了呢？
显然这是可行的。早在016年，高德地图就首创并开发上线了积水地图，它的做法是让各地交警提供的权威数据以及用户也可以自行上传身边的积水点信息，通过官方审核即可上线，以完善数据的不足之处，为其他市民出行提供参考。
但是也有人曾经提到过积水地图的局限性，即城市的路面状况以及降水量都是动态变化的。而积水点是死的。因此，如果不能实现道路状况的实时更新与预测，那么“积水地图”会有不准确的情况发生。
这可能就是高德地图这次与气象局合作，并拿出了积水地图ai版的重要原因。我们看到，高德积水地图ai版相当于为之建立了一个机器学习的模型，输入各种相关的历史数据，包括道路大数据、交通大数据、历史易涝点数据以及历史降水数据等，然后可以根据算法做数据交叉分析，不断对模型进行训练和完善。
当恶劣天气出现时，再将实时的精细化降水数据输入该模型，就能够智慧、及时地、动态的预测城市中严重的道路积水点，并在高德地图上生成积水事件。
另外，高德还将引入交管、防汛等管理部门的更多权威数据，并持续优化ai模型，这样一来，其数据维度更加立体化，对道路积水信息的预测更为准确及时。最后，每个积水事件还都会有海量用户进行可信度验证，进而再次提高积水信息的准确性。
而在接入中国气象局的权威数据之后，道路与天气情况均可以及时预测，可为用户当前位置、指定i地点和基于出行路线的更精准的气象信息服务。比如说当前高德地图最新版已经新增了沿途天气，长途出行会展示沿途哪个路段会有恶劣天气，用户长途出行可以基于此及时规划正确的路线。
这意味着什么？意味着对普通用户来说，在暴雨天气就可以准确避开积水路线的信息，长途出行决策、出行规划、出行导航、目的地等出行全周期，均可以有更及时、更立体的气象信息服务。这对于那些在暴雨洪涝等恶劣天气
第四十八谈 喜国队夺冠[1/2页]