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腾讯位置服务全新亮相 LBS生态圈之争风云起

憋了6个大招,腾讯今天终于宣称自己是位置服务No 1,BAT位置服务份额争夺战持续打响了。

  2016腾讯全球合作伙伴大会(TGPC 2016)的位置服务分论坛上,腾讯公布其面向合作伙伴和开发者的全新位置服务战略,一连放出六个大招,其中包含五大行业解决方案,以及腾讯联合四维图新推出的、基于微信公众号的地主认证服务。

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  腾讯集团副总裁马喆人在发布会上表示,从大众服务到行业应用,位置服务将是一个充满机会的新大陆。而腾讯的位置服务生态和能力,也将从以往的腾讯地图,到腾讯系产品背后的位置技术支撑,通过越来越多的合作伙伴,更多走向台前。

  腾讯位置服务连发六招

  1.五大行业解决方案

  业界对地图行业有一个“版本”之说,如果第一代电子地图是地图1.0,那么基于移动互联网的地图算得上地图2.0,而切入本地生活(O2O)的地图是地图3.0……那么今天,关注行业级解决方案的更垂直的LBS服务,是否准备开启地图时代的4.0呢?

  腾讯集团副总裁马喆人指出,地图数据属性的快速转变促使地图服务从通用转向行业,这将成为腾讯位置服务的下一个重要战略方向。他们从“五大行业”开启了这种布局。

  O2O

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  除了更精准位置定位带来的服务推荐业务,看得出腾讯将O2O战略拓展押注在了外卖领域,美团副总裁王莆中也受邀参会。据悉,腾讯将使LBS服务深入送餐服务从配送到送达的各个环节,帮助商户实现防刷单,以及智能规划送餐路线等功能,提升企业效率。

  物流

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  在物流这一重度依赖位置服务的行业中,腾讯试图通过位置服务优化流程、提高行业效率。具体功能包括划分商家配送范围、骑手配送范围、多订单路线规划、订单热力图等。腾讯宣称与京东物流系统达成的合作,以将其预分拣效率提升9%。

  智能出行

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  基于位置的服务是智能出行行业以及分享经济的核心能力,腾讯的计划是通过与出行行业合作伙伴,如滴滴出行的深度合作,不断迭代出行领域的LBS服务能力。方案诸如根据多个司机到特定乘客的路线距离计算,筛选出最佳位置的司机进行派单。司机接单后,通过独有的“司乘同显”服务,使乘客实时看到司机的位置和具体导航路线等。

  警务安全

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  警务安全是腾讯针对人流密集区域的有效管理痛点,与各大城市警务部门合作的行业项目,也是众多地图LBS方案中,较为传统的一个领域。在警务工作中,大部分警务信息都与空间地理有关:如人员大量聚集疏散、警力部署、巡逻线路等等。通过腾讯位置服务提供的区域热力图、位置流量趋势、人员迁徙分析、社交热点地图和街景地图等功能,可以帮助警方实现人流预警等功能,提升政府工作效率。

  运动健康

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  运动健康是现代城市人群的又一高频关注领域,目前腾讯位置服务在微信、手机QQ中的网页轻量级解决方案,帮助开发者实现分享及记录功能。相关需求诸如在跑步、骑行等运动场景中,确定当前位置、计算运动速度、记录运动轨迹等。

  2.“地主认证”服务

  “地主认证”是腾讯地图亮出的一张独家牌,他们联合微信公众号、四维图新等合作伙伴,旨在一键解决地图中商户位置的上传及纠错问题。这个服务若能成功推广,将为腾讯地图平台带来源源不断的商户数据信息,以及可增值的更多LBS服务场景。

  具体操作上,商户可以通过关注“地主认证”这一公众号,便捷地维护自己的门店信息,实时了解审核进度,经过审核后的门店信息将在腾讯生态体系各大平台的位置服务场景中应用。同时,平台还可以为商户提供用户定位、门店展示、到店引导和时空大数据分析等更多服务,方便商户和用户通过微信、手机QQ等社交软件,准确分享商户位置,提高用户从线上到线下门店的转化率。至此,平台与商户间将努力实现双赢。

  宣称自己是No.1,底气从何而来?

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  腾讯位置服务高级总监马辉在发布会上透露了一个重要的数据,即腾讯目前的日均定位请求数,已达到450亿规模,超过了另外两家竞品百度地图和高德地图给出的同一个最新数据300亿次/日,成为业内第一。

  而根据易观、艾媒等咨询机构最近曾给出的地图导航C端产品中,由百度、高德引领的市场份额来看,腾讯旗下的地图产品并不算占优。但今天,腾讯也亮出了自己的底牌。

  马辉提到,除了腾讯地图,微信、手机QQ、京东、滴滴出行、新美大等位置服务相关的腾讯系社交与本地生活服务,凭借其在市场中的寡头位置,成为重要的位置大数据来源。这些数据,随着与腾讯的战略级合作伙伴四维图新所提供的的道路与POI数据采集能力的整合,将成为公众与行业应用服务的重要基石。

  位置服务人工智能从研发到开放

  此外,TGPC 2016首日,腾讯COO任宇昕提到的集团内部正在进行的人工智能应用的研发,在位置服务分论坛有了具体的解读。有关人工智能在位置服务中的应用,马辉提到以下几点。

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  第一,是利用人工智能中的图像识别技术,判别遥感影像中的道路以用于地图数据的更新,以及电子眼等道路物体的识别。

  第二,是基于海量的空间大数据,让机器或软件系统自动判别规律,进而满足像物流配送、商业选址、市场及业务调研等业务领域的自动化分析需要。

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  第三,是面向自动和无人驾驶领域的环境感知,充分培养汽车“大脑”的深度学习能力,推进汽车智能化的进程。

  马辉表示,与位置服务有关的人工智能技术也将在不久之后开放给企业和广大开发者,利用人工智能对位置服务应用的探索,未来将充满无限的想象力。(文丨泰伯网 思佳 启临)

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