“NextBillion.AI 郑少麟：场景地图服务并非测绘一条路”

郑少麟，nextbillion.ai联合创始人，cto

让时间回到过去。 在被称为o2o元年的时代，从吃饭和家政，到出租车和租赁，技术革新如火如荼的商业模式的变化，让o2o行业迎来了集体的“春天”。 当时，创业大军的一员郑少麟也在推进他的“友车”项目。 这是一款帮助顾客找到“车友”的顺风车协同软件。

作为团队的技术负责人，郑少麟在优化产品时发现，竞品地图在搜索地比他们准确得多，地标大厦、地铁入口等明显有趣的点( poi )系统推荐的优先级很高，他感到非常惊讶。 因为这在当时采用标准化电子地图服务的“友车”中是无法实现的。 很久以后，他才弄清楚那家企业是怎么实现的。

作为资深it人员的郑少麟第一次意识到地图的重要性，为他将来踏入地图圈埋下了伏笔。

基于地图的o2o服务

年，面对国内尘土飞扬的网约车市场，“友车”因研发团队参加东南亚旅游行业独角兽grab而宣告结束。 但从另一个角度来说，处于高速发展阶段的grab，给了郑少麟和他的团队更广阔的舞台。 郑少麟计划作为负责人建设grab北京研发中心，由于有向“友车”学习的经验，北京队很快就将成为grabhitch (顺风车)、grabfood )、grabexpress )、 grabcycle )和很多业务开始的时候，为了迅速上线各种场景服务，在地图技术方案方面别无选择，只能采用第三方地图服务平台。

随着grab业务迅速发展的白热化，第三方地图服务平台的服务功能和支持能力使得技术队伍越来越难。 当时grab已经在lbs数据方面有了大量的积累，团队开始思考，“我们有大量的数据，可以绘制自己的地图吗？ ”。 在这个问题的驱使下，郑少麟将两人分开，开始探索在地图服务上的可能性。

此后，开源地图的鼻祖openstreetmap，也是互联网上最大规模的众包地图合作项目，进入郑少麟的视野。 「osm平台上有大量的数据。 这些数据精度不是很高，也有很多错误，但对我们来说很有价值。 ”

openstreetmap上的北京网络数据

关于国内地图界“不太被看好”的开源地图osm，郑少麟发现了其奥秘。 因为由于文化、产业环境、政策等多方面的原因，我知道国外开源地图的快速发展要比国内好得多。 与国内具备成熟完整的地图产业链不同，对于东南亚这样快速发展中地区来说，开源地图已经是低价兼顾金钱和可用性的最优解。

于是，郑少麟开始带队解读开源地图。 从前期大量采用osm生态开源软件，到重新编写核心软件，深入打磨和优化软件质量，这个过程花了几年的时间。

地图软件的核心指标eta (预计到达时间)的mape )平均绝对百分比误差)为例，他们从最初的50%，在几个点上将这个数字提高到了接近90%。 “如果mape超过80%，基本上就意味着合格，如果超过85%，就会变得优秀。 ”

「grab曾经的痛点普遍存在，第三方地图服务制造商的高昂费用，以及某些国家和地区由于本地化不充分而导致的数据缺失和更新延迟，都是我们可以做到的空怀特 ”

郑少麟没有把nb.ai目前正在进行的工作称为测绘。 测绘虽然追求高精度，但地图服务不需要那么高的精度，而是追求可用性、可靠性、低价格。 例如，我们不依赖专业、昂贵的测绘仪器和激光雷达等，而是使用手机、gopro和行车记录仪来收集数据。

而且，作为it人的郑少麟至今仍不理解为什么在国内地图的精度会那么高。 从业务诉求的角度可以看出，不同场景下对地图服务精度的诉求不同。 “我们本来就不是领域的人，所以没有什么历史包袱，消除了成见是其特征。 ”

面对这些顾客时，郑少麟不断传达一个观点，那就是国内以前流传的地图生产模式，国外不一定能去。 “知识可能限制了我们的想象。 绘制地图不一定需要地图。 ”