人工智能技術已來到應用落地的關鍵階段，百度地圖作為百度AI技術落地的關鍵場景，已滲透進人們生活的方方面面。在“Baidu Create 2019”百度 AI開發者大會主論壇上，百度CTO王海峰向外界全面展示了百度地圖高度AI化的數據生產模式，高效、靈活、智能的數據生產讓百度地圖實時刻畫真實世界。

　　同樣是對出行準確性的追求，在百度大腦分論壇上，百度地圖事業部總經理李瑩做了《基于飛槳的百度地圖通行時間智能預估》的演講，詳細介紹了百度地圖“通行時間智能預估”(Estimated Time of Arrival，ETA)在應用百度深度學習平臺飛槳(PaddlePaddle)之后獲得的效率提升，從而讓用戶可準確掌握當下和未來的出行時間，合理規劃出行。李瑩在演講中表示，“百度地圖與飛槳的深度融合，這種產業實踐能夠為用戶預測出最適合的路線及更精準的用時”。

　　(百度地圖事業部總經理李瑩)

　　“多長時間能到達目的地”是用戶每次出行最為關心的問題，面對紛繁復雜的交通情況，出行時間預估存在著高峰期及平峰時段變化大、路況及天氣影響因素多、事故或臨時管制突發性高、司機駕駛習慣不同而導致的個性化強等難點。

　　作為新一代人工智能地圖，百度地圖應用百度深度學習平臺飛槳，為用戶打造更精準的“通行時間智能預估”能力，能夠針對用戶設定的出發地、目的地、行程設置，給出最合適的路線、更精準的用時，讓出行更加智能可靠。據李瑩介紹，飛槳可大幅提升百度地圖ETA開發和調試的便捷性、訓練效率、部署和預測性能，實現每天響應近百億次道路計算請求，為十萬行業伙伴提供服務。

　　百度地圖ETA最直觀的感知就是路線規劃的預估到達時間越來越精準，推薦路線越來越符合自己的出行或駕駛習慣，其主要在實時出行和未來出行兩方面為用戶提供精準智能的出行服務。

　　針對用戶實時出行的時間預估，百度地圖研發了基于飛槳的深度神經網絡時間預估模型，在實時路況、軌跡速度等實時流量之外，還加入了多維度的時間編碼信息，環境、突發事故等動態編碼信息以及用戶駕駛習慣、對路線熟悉程度等，以做到更精準的出行時間計算。當用戶面臨擁堵路段，百度地圖還對預估模型進行了單獨建模，精細化提升預估效果，讓用戶對行駛中途徑擁堵路段所需的通行時間了如指掌，做到“堵路不堵心”。

　　針對用戶未來出行的時間預估，百度地圖同樣給出了能夠做到“未卜先知“的解法。當用戶在出差趕飛機或者去陌生地時，如果僅僅基于當前的時間與路況提供到達時間預估，可能等到真正出發時，所需時間會由于因素變化而不可控。于是，百度地圖全面綜合歷史相同時刻的路況、路線用時，再貼心考慮出發時間的道路限行、施工、紅綠燈等信息，并結合用戶個人駕駛習慣，為用戶計算推薦出一條最合適舒心的出行路線并預估出所需時間。

　　為用戶提供“未來時刻”的出行預測是各個地圖產品面向智能出行時代的發力點，百度地圖率先搭載了各項行業領先的百度AI技術，不斷提高對未來交通狀況預估的準確性。李瑩在現場表示，“物理世界變化加快，出行挑戰也越來越大，作為新一代人工智能地圖，百度地圖將深度應用AI技術，為用戶提供更便捷、準確、高效的出行服務”。