揭示地图厂商移动布局三大明显趋势 深度学习在自动问答系统中的应用
【品途导读】地图被作为移动端入口被越来越多投资商注意，5家图商先后融资，据此可见三大趋势：1、地图服务多样化；2、平台化路线，地图O2O尚显困难；3、UGC是下一个发展节点。
今年以来，包括高德、Waze、Hover、MapBox等多家国内外地图服务商获得投资或被收购，这引人思考。在笔者的印象中，地图行业的融资案例并不多。
国内最早获得融资的是go2map(也就是现在的搜狗地图)，在被搜狐以930万美元收购，。在此之后，经历漫长的PC时代，地图应用一直处于不温不火的状态，鲜有融资案例发生。而在移动互联网大爆发之年，地图应用作为一个手机端重要的入口，重新吸引了投资商和巨头们的注意。据笔者粗略统计，截止到目前，地图领域在里已经发生了5起收购或融资案例。
在一个时代的浪潮中，必然孕育着很多的变革。而地图厂商也随着移动互联网大浪，即将迎来了一个“光明盛世”。我们可以通过获得投资的这5家公司的服务模式里，寻找到地图行业正在发生的三个明显的趋势：
1、地图服务趋于多样化
发展至今，地图服务的多样化趋势已经开始显现，卫星地图、三维地图、街景地图、室内地图、3D地图、个性化交互地图等等，人们对地图服务的要求多样性要求越来越高，也使得地图领域诞生众多“小而美”创业机会。
Hover、图渊、MapBox等地图服务商，通过室内地图、3D地图、个性地图等个性化的服务定位，找到了自己的生存空间。这些地图应用是在满足人们基本的地图需求之后，更高层次的地图服务需要。但在国内，这些小而美的创业的公司将很难从个人用户身上收费，只能寄希望于百度、搜狗地图、高德等这些大的互联网地图服务商通过购买他们的数据，整合他们的服务来获得收入。
2、平台化是场大戏，O2O依然很难
今年5月份，高德获得阿里巴巴2.94亿美元投资后，一度成为地图行业的焦点。继而引发著名的“高百”大战，大战持续几个月，从免费到互相起诉，甚至搜狗地图也通过微博隔空喊话参与其中，一时间地图行业好不热闹。
毫无疑问，是国内互联网地图行业一个巨大的转折点。特别是在百度和高德等两大巨头先后获得过亿的用户后，互联网地图领域发展已然到了一个分水岭。移动互联网时代的加速推进，使得地图产品从工具化向平台化转变，尤其是作为手机生活的一个重要入口，平台化的互联网地图厂商似乎已经快要触摸到盈利的大门，但通过双十一电商大战，高德和天猫并不成功的合作案例表明，地图厂商O2O之路依然非常艰辛。
3、UGC是地图厂商下一个发展节点
作为众包地图厂商的代表Waze被谷歌10亿美元重金收购或许能给国内互联网地图厂商一些启发。Waze的运营模式是：一方面以极低维护成本构建全维地图服务平台，另外一方面还能以O2O形式与线下商家合作得到不菲的广告收益。
事实上，在百度、高德等国内互联网地图厂商加速O2O，希望牵手线下商户的时候，却忽略了众包(或者说UGC)对地图数据完善的重要性。数据是互联网地图服务商的立身之本，用户获取的一切服务皆来源于此。搜狗地图是最早意识到UGC对互联网地图产品重要性的国内厂商之一，早在，搜狗地图就推出了高速收费计算及纠错功能，鼓励网友分享收费数据帮助完善高速收费计算功能，使得搜狗地图是市面上唯一一个提供高速费预算功能的产品。搜狗内部人士称，搜狗地图每年有约10万条最新的POI(信息点)数据是由网友贡献的，并且所有网友贡献POI全部在三个工作日内完成审核并上线。
如今，移动互联网已经深入人心，移动终端也越来越智能，地图数据UGC的实现将更加简单，之前阻碍地图数据UGC的障碍已经消除一大半，UGC的实现变得可行。若国内地图厂商能够抓住时机建立起完善的地图UGC体系，不但可以降低数据获取成本，提高数据更新的及时性，还将大大增加自身的竞争力，为真正实现O2O打下坚实基础。
来源：中国IT新媒体作者：李东楼
深度学习在自动问答系统中的应用
讲师：李成华
李成华，韩国国立全北大学数据挖掘与机器学习方向博士，加拿大圣西维尔大学和加拿大约克大学博士后。美国麻省理工学院媒体实验室（MITmedialab）访问科学家。曾任海信集团国家重点实验室数据挖掘技术专家，负责海信集团硬件智能化创新与数据挖掘的研发。现任京东深度神经网络（深度学习）实验室首席科学家。负责和推动深度学习技术在京东的各产品上的应用。李成华博士在机器学习特别是神经网络和数据挖掘方面有数十年的研究和工作经验。在世界高级期刊ExpertSystemwithapplication，informationprocessingandmanagement,Neurocomputing等发表论文30余篇，专利数十篇。
演讲:深度学习在自动问答系统中的应用
自动问答技术是人工智能领域中一个非常热门的研究方向，它综合运用了自然语言处理，信息检索，语义分析，机器学习，人工智能等技术的一种新型信息服务技术，自动问题系统将会自动分析和理解用户自然语言的提问，直接返回用户想要的答案。深度学习作为近年来研究和应用的热点，已经在图像处理和语言识别领域取得了巨大的成功，那么它在自然语言处理和自动问答系统方面将会有什么样的应用。本报告将分享自动问答系统的相关技术以及发展历程；深度学习的相关技术以及在自然语言处理中的研究进展；深度学习在自动问答系统里面的一些应用成果；智能客服问答系统的相关技术，以及这些技术怎么在业务中发挥价值，提高自动问答系统的准确性，用户满意度等。
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