位置大数据的“天地”一体化崛起

位置很容易和“导航”、“定位”等应用服务划等号，这一方面为位置大数据奠定了用户基础，但也让位置大数据离开以上应用时看似难以生存，其他众多种类的位置大数据和应用场景随即进入“沉睡”状态。

沉睡的位置大数据体量巨大，如能从数据采集和数据开发中多角度唤醒，精彩纷呈地呈现在市场和用户面前，相信位置大数据的潜力定会无限释放，其内涵也会大大扩充，不再是简单的“出门导航”。

从“天”发力三维建模让位置数据精彩呈现

在日常生活中，我们每天都在享受位置大数据的服务和便利，但偶尔也会抱怨精度不够、路线绕远等。究其根本是因为地图数据与真实环境存在偏差，特别是平面二维图像对实景的呈现总是“心有余而力不足”，这才导致个人用户和行业用户对位置大数据“又爱又恨”。

在位置大数据逐渐成为各行业的基础支撑数据时，数据采集如何更加准确和高效成为市场接受位置大数据的关键。这时，便成为采集数据的法宝。通过多次、多角度或搭载多镜头高分辨率数码相机的飞行采集，可以捕捉全真三维实景信息，或者结合路面街景采集车的大力补充，让我们能从“天”到“地”看到位置大数据的价值。

无人机的高效采集和成图技术的日益完善让三维建模不断喷涌，通过强大的渲染功能和数据处理能力最大程度还原真实环境，最终达到“所见即真实”。

拥有多年行业技术沉淀和经验的美国Bentley软件实景建模产品亚太区首席代表周非池谈到，虽然三维建模的概念进入中国只有几年时间，但在全国多个省市和地区已遍地开花，国土部门或测绘部门的地图早已告别简单的二维平面，而是选择立体的三维地图作为决策支撑。行业内大家耳熟能详的Smart3D就是该公司推出的实景建模系列软件产品，作为最早进入国内的先进实景三维产品，可谓是和国内的三维建模产业共同成长的。

三维建模软件并不只是还原真实景观、提高精度和准度那么简单，对城市规划更是意义深远。特别是结合“”“多规合一”的行业大趋势来说，今后的政府部门决策统一依靠同一底图，这对底图质量、清晰度和精准度提出更高要求，实景三维高精度模型也就自然成为首选。高质量的底图在满足政府各部门的规划所需之余，还能助推“多规合一”的广泛普及，让位置大数据造福社会民生，也让位置大数据从“天”崛起。

展望未来，该负责人谈到，Bentley的一贯理念是做好前台采集和后台应用开发之间的桥梁，本分地从提升技术的“干货”做起，特别是不断加强软件对各种采集设备的兼容、开放，广泛与行业上下游合作，只有秉承开放心态和多行业、多厂商合作才能盘活整个行业。最终让位置大数据从“天”崛起。

落“地”应用to B、to C遍地开花

三维建模让“天际”的位置大数据精彩纷呈地展现在用户面前，完成了数据采集和数据处理的重要工作。那么接下来就是应用开发和服务落地，也是位置大数据渗入社会民生的关键一公里。

位置大数据的服务对象可简单分为B端和C端两种，传统概念认为两者是非此即彼的竞争关系，但其实位置大数据的应用场景覆盖广泛，小到个人出行导航，大到城市布局规划，彼此之间各有市场，甚至可以相互合作。只有两端均能打通，位置大数据才算是真正为人类社会服务，也才能实现“地面”的崛起。

位置数据的最大特点是实时变化，能够清晰展现轨迹状态，从而服务个人、行业用户。但也正是因为它的动态性，使得数据转变为服务存在困难。数据标签繁杂，如何将原始数据处理为结构数据成为关键。

在为人熟知的商业选址、城市规划、金融风控中，位置大数据都在默默发挥巨大功效，这其中的数据标签正是关键。位置数据实时变动，必须长时间的客户洞察才能实现，“手机”就成为最佳选择，这也体现了运营商发展位置大数据的独特优势。

对此优势，智慧足迹数据科技有限公司首席运营官赵华解释道，手机信令收集用户位置的最大目标不是精准定位，而是反映群体信息。在收集大量脱敏的用户数据后，可以以用户的人口统计学特征作为分类标准，为位置数据“贴标签”，比如居住地、常去地点、工作地点、通勤路线等都可对用户群体进行分类，形成用户画像。这些分析结果可以帮助商家准确规划商铺选址，用深度分析的用户模型辅助商业规划；还能为金融行业提供风控和征信评级支持，找到高风险人群的用户画像。

除此之外，位置大数据还能为城市规划提供支持。举例来说，北京上地地区是上班族聚集的人流密集区，可通过分析职住位置、通勤路线、迁徙流动和出行轨迹等合理规划道路交通设施，还能反映某个地区的经济活力和人力资源情况，帮助政府掌握产业发展脉搏，均衡地区发展。

如果说手机信令定位位置的功能优势在于提供宏观层面的B端支撑，那么互联网公司擅长的则是面向大众日常所需的C端服务，双方各有所长互为补充。

现在的位置服务已不再是导航这么简单，用户更希望获得出行规划的解决方案，帮助用户高效、快速地到达目的地，而不再是简单的“找路”，是“找对路”。

国内的互联网地图都已开始思考结合场景提供位置服务，结合行驶速度和轨迹之外的更多信息规划路况。面临同样的缓慢行驶，可能是因为等待红绿灯，也可能是因为寻找目的地或停车场，又或者是等人，这些并不是因为路面拥堵造成的慢速就需要结合场景分析，抽取出真正反映路况的位置数据，从而实时掌握真实路面通行情况。

掌握真实路况信息后，就面临着寻找最优解的难题。在“老司机”面前，交通的规划、路线的推荐、高速的监测，是否能更胜一筹的关键在于大数据的深度挖掘，将多维度看似无关的信息交叉分析，最终让机器自主寻找规律，比如在不同出行时间、不同交通工具、不同需求的情况下推荐路线，让技术成为经验的有力补充。

位置大数据的崛起需要从数据采集和数据服务落地两端做起，让位置大数据最真实地反映环境，让用户看到其价值。随后，位置大数据还需结合多个行业、多个用户场景深挖，提出个性化解决方案，渗入更多行业，最终实现位置大数据的“天地”崛起。