高德地图2025正式发布,全球首个基于地图的AI原生智能体,高德地图人工智能
该旗舰版本旨在融合AI技术,把地图导航服务体验推升至另一次元,演进为具备深度时空理解和自主推理决策能力的出行生活智能体,将空间智能普及至瞬息万变的现实场景。
空间智能,是一套构建虚拟世界并深度理解、推理决策、总结输出的AI技术分支,以实现虚拟数字世界与真实物理世界的无缝互联,被行业普遍认为是通向AGI(通用人工智能)的关键。
通过深度感知视觉、音频、文本、定位等多模态信息,理解真实时空环境的三维几何结构,以及人、车、路、店等核心要素的行为和状态,再通过强大的时空推理能力预测变化,调用丰富多样的工具链,生成当下最优的决策反馈或规划行动,呈现提供给用户。
高德地图2025中,包含了业内首个专精出行生活的智能体“小高老师”——一个通过主动搜索对话和被动推荐引导构建的统一智能体框架:
可基于视觉、音频、文本输入等多模态方式,与用户直观交互,并全局高效的调度高德内部近百量级工具进行处理,从而将内外部数据和工具,输出总结生成最佳为回答反馈和地图交互动作。
从小高老师的内部原理看,一个完整运作流程可分为四个主要阶段:
1)需求感知:通过感知用户的动态行为(视觉、语音、文本输入等)和静态状态(定位及周边时空感知)变化,并结合环境上下文的时序变化和实时特征(如历史时序行为、当前路况天气信息等),全方位理解用户真实需求。
2)思考决策:基于感知处理后的信息,主智能体可主动进行多轮推理、规划、执行和反思的循环,通过MCP协同调用最合适的子智能体和特色工具,并整合内外部不同渠道的知识库,汇总最终可提供给用户的丰富信息和行动建议。
而在其背后,考虑到多场景智能体的用户调用体量和计算复杂性,需由充足的算力和服务资源作为保障。除了大模型本身的推理优化外,整个框架也考虑了算力分级调度分配体系,根据场景和应用差异,组合应用离线、在线、cache等算力分配方案,并在不同应用环节选择不同参数规模的模型,以达成用户体验、延迟和算力成本的最佳匹配。
其中还有许多挑战,相关的技术实现也都是业界首创,使得“小高老师”能够更加顺畅地支持多智能体架构,调用各类子智能体进行深度交互,包括负责导航体验的“出行服务智能体”、满足基于生活需求的“生活服务智能体”,以及连接虚拟与现实的“空间服务智能体”。
例如用户可以用语音向小高老师提问:“带着孩子和老人去杭州的三天旅行计划”。小高老师就能精准解析需求,基于模型能力推理思考后调用出行服务子智能体,将完整解决方案提供给用户,用选择相应目的地后即可一键查看路线,导航前往。
最新的AI领航应用创新技术理念和架构,赋予系统超越物理视野的超视距感知能力,向用户提供北斗车道级安全预警、红绿灯AI领航、盲区会车预警等服务,实现更精准安心的驾车导航体验。
空间服务智能体中的AR打卡,则基于计算机视觉与空间定位技术,将数字信息无缝叠加于真实世界之上,提供虚实结合的沉浸式城市探索与生活记录体验,进一步提升了地图与空间智能的融合深度。
郭宁表示,未来高德将继续推动空间智能服务的演进,成为广大用户与真实世界交互的触点。“用更深层次的‘理解’,实现‘让出行和生活更美好’的愿景。”
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