搜狗地图标注

我有个朋友在滴滴干过三年地图标注，他跟我说过一句话，让我印象特别深：“你以为滴滴地图上那些红绿灯、限速标志是天上掉下来的？那都是我们一帮人盯着卫星图，一个点一个点画上去的。”这话听着有点糙，但确实是实情。地图标注说起来简单，就是把现实世界的地理信息翻译成数字语言，可干起来才知道有多磨人。一条路要标注车道数、限速、路口形状，连路边有没有垃圾桶都得标清楚；不然导航到那儿突然让你拐弯，结果发现是死胡同，体验就糟透了。

滴滴做地图标注，其实是被逼出来的。2015 年那会儿，滴滴和高德、百度合作得好好的，却发现第三方地图在网约车场景下总掉链子。比如司机按导航走，结果发现高架桥下有条小路能抄近道，却在地图上没有标记，只能绕大圈。滴滴一合计，干脆自己搞。2017 年滴滴成立地图事业部，开始大规模招人做标注。最开始那批标注员，每天的工作就是对着电脑屏幕，把道路上的每一根车道线、每一个箭头都描出来。我认识一个当时在武汉做标注的姑娘，她说自己一个月描了上千个路口，看到实景图就条件反射地找车道线。

标注工作最让人崩溃的，不是技术难度，而是细节的琐碎。一条几公里长的路，可能因为中间有个施工围挡，就得重新标注。更别提那些错综复杂的立交桥了，上下几层的匝道，标错一层，导航就会把人带进沟里。滴滴的标注团队为此搞了套“三级审核”制度：第一个标注员画完，第二个复核，第三个抽检。即便如此，错误率仍然居高不下。有个内部数据我印象很深，2018 年全年，滴滴地图标注的修正次数超过 400 万次，这意味着平均每天有上万条标注数据被改过。

滴滴后来想了个聪明办法——让司机当“行走的标注员”。只要司机打开滴滴接单，车上的 GPS 轨迹、车速变化、刹车点都会被记录下来。比如，如果大量司机在同一个地方减速，系统就会自动标注那里有红绿灯或限速探头。这种众包模式，相当于把全国几百万滴滴司机的行驶数据变成了地图的“养料”。我采访过一个跑了五年滴滴的司机，他说自己有一次在路口急刹，第二天系统就提示“该路口新增交通灯预警”。他当时觉得挺神奇，背后其实就是数据在起作用。

不过，数据标注光靠机器和司机还不够。中国城市的道路变化太快，今天这儿修地铁，明天那儿改造，地图更新稍慢一步，导航就成了“坑”。滴滴为此专门养了一支“地表调研队”，派人开车，带着高清摄像头和激光雷达，实地采集道路信息。我有个朋友参加过这种调研，他说最怕遇到城中村，那些巷子窄得连车都进不去，只能扛着设备步行。有一次他们在广州的一个城中村转了一整天，出来时鞋底已经磨穿，因为地上全是碎砖头。

标注的难点还在于，不同场景对地图精度的要求完全不一样。普通导航看个大概就行，但网约车不一样。比如乘客在商场门口叫车，如果地图上没标清楚哪个门，司机可能绕三圈也找不到人。滴滴后来做了个“上车点推荐”功能，靠的就是对商场、小区、学校的精细标注。每个上车点周围有什么标志物、能不能停车、有没有电梯，都得标得清清楚楚。我在国贸三期叫车时，系统推荐的几个上车点，连哪个门离洗手间最近都标出来了，确实让人服气。

现在滴滴地图标注已经形成了一套“人机协同”的体系：机器用深度学习自动识别道路元素，人负责修正机器搞不定的复杂场景。比如，机器能认出 95% 的交通标志，但那些被树枝挡住、破损或造型奇葩的限速牌，还得靠人眼辨认。滴滴有个标注团队专门处理这种“疑难杂症”，一年要处理上百万个。有位标注员跟我吐槽，说他见过最离谱的限速牌，上面标着“60”，下面又贴了个“40”，中间还有个“施工”字样，机器直接懵了，只能手动标记为“临时限速 40”。

说到底，地图标注看似技术活，骨子里其实是体力活加耐心活。滴滴这些年投了多少钱做地图，没人说得清，但效果确实看得见。我身边不少滴滴司机都说，现在的地图越来越准了，连那种藏在小区里的捷径都能导出来。不过，标注团队的人心里清楚，这活儿永远没有做完的一天。城市每天都在变，新的路在修，旧的路在改，地图就得跟着变。就像我那个做标注的朋友说的：“我们不是画地图的，我们是城市变化的记录者。”这话听着有点矫情，但仔细想想，确实是这么回事。