二维到三维、低精度到高精度、静态到实时，在互联网地图数据供应和服务领域，巨大的变革正在发生。这是由于云计算、大数据等技术的发展，以及智能驾驶、车联网、自动驾驶等新概念的逐步落实。越来越多的行业趋势告诉我们，数据不再是未来能够垄断行业的地理信息服务产品，一体化的综合应用和服务才能带领地理信息服务商在这个剧变的时代保持竞争力。
在这一方面，四维图新似乎很有发言权。今年以来，四维图新不断加快上下游产业链的一体化整合。年初与东软战略合作，强化车联网平台软件实力，日前又收购联发科技旗下杰发科技芯片商，试图完成软硬件的综合布局……一系列动作高调彰显了四维从图商向综合地理信息服务商转型的决心，很明显，四维希望能够把其多年来积累的数据和渠道优势发挥得更好。
大数据分析和应用已经深入地图生产的各个流程
6月15日，第五届“地理信息开发者大会”(World Geospatial Developers Conference，WGDC)在北京国家会议中心隆重开幕。本届大会的主题是“无处不在的地理信息”，似乎会议主题也在诉说着地理信息服务跨界化发展的内涵。在会议的上午主会场上，四维图新CEO程鹏发表了题为“独立思考，自主创新，构建四维图新大数据新生态”的演讲。走上讲台后，程鹏很笃定地说：“保持独立的前提，是独立思考。”在程鹏看来，虽然地理信息产业风云变幻，企业仍然应该有所追逐，也有所坚守，应把握当下，但也不能盲目跟风。
基于这个观点，四维图新开始了在动态交通地图、车联网服务等基于地图数据的独立创新，目前业务布局涵盖数字地图、动态交通、车联网、自动驾驶、LBS及行业应用。程鹏介绍，经历了一系列商业模式的探索和尝试，四维图新正从提供导航地图的数据公司成长为以位置为核心的大数据公司。
对于转型大数据生态企业的原因，四维有这样的考虑。首先，截至2020年，全球产生的数据量将达350亿TB，这个数字是09年的44倍，形成了大数据的应用和发展基础。其次，随深度学习、人工智能算法的演进，对海量数据的处理和特征提取逐渐完善，形成了行业级别应用的算法基础。最后，大数据的获取、分析和应用已经逐渐深入到现今地图生产中的各个流程，这是地理信息数据和服务发展的必然趋势。
程鹏：未来，通用传感器贡献数据量将远超专业级
手机、平板电脑、智能穿戴设备、移动社交媒体，诸如此类的通用传感器遍布全球，在互联网环境下，蕴含着海量、高增长率和多样复杂化的位置信息资产。程鹏指出，目前，市面上的通用传感器多达数百种，其为大数据分析贡献的数据量已经远超雷达、红外等专业传感器，成为大数据分析的主要对象。
四维图新大数据生态系统，数据来源覆盖滴滴、基于位置的APP、私家车、出租车、客车/物流车、OBD、移动基站等，据了解，四维图新正与滴滴紧密合作，目前有近一半数据来自滴滴，通过特定的算法和分析技术，这些冗杂繁复的数据将为道路交通、商业智能等各行业提供参考。举个例子，通过分析浮动车、摄像头采集到的交通数据，可以用于预测未来不同时段的交通情况，或是计算出不同道路的交通拥堵、信号变更情况。
布局车联网，谋划自动驾驶，图商存在优势基因
车联网、无人驾驶，可以被看作地理信息数据从获取、分析到应用三部曲的第三响，是空间信息产业对海量地理信息数据的升华，从这一角度来说，图商拥有先天的优势基因。
程鹏在发言中介绍了四维图新在车联网方面的进展，他说，车联网是四维直接面向用户的入口，是构筑生态的重要一环。自收购杰发科技以来，四维加快了整合上下游链条的步伐，试图在芯片这样一个具有“垄断性”的行业中创造自己独立的竞争优势，打造数据、交通、云服务、应用、操作系统、芯片的完整解决方案。
以芯片为载体，四维还将进一步推动公司在自动驾驶领域的更多尝试。程鹏表示，当对数据的采集和反馈速度成长为“秒级”甚至“毫秒级”，这其实就成就了自动驾驶的实现前提。
程鹏说，未来，在地理信息产业一定会出现许多的独角兽企业，这些创新型企业是真正的产业颠覆者，然而它们不应该成为传统厂商的阻碍，反而应该通过优势互补创造更多可能。看来，数据不应成为图商发展的唯一出路，但也早已不是了吧。（文|3sNews 思佳）
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