NextBillion.AI 郑少麟：场景地图服务并非测绘一条
郑少麟,NextBillion.AI联合创始人、CTO
让时间退回到2014年,那是一个被称为是O2O元年的时代,从送餐、家政,到打车、租房,技术创新点燃的商业模式变化,使O2O领域迎来集体「春天」。彼时,身为创业大军其中一员的郑少麟,也正在推进着他的「友车」项目,一款能够帮助用户找到「车友」的顺风车拼车软件。
作为团队中的技术负责人,郑少麟在优化产品时发现,竞品的地图在搜索地址上比他们要准的多,像地标建筑、地铁口这样明显的兴趣点(POI)系统推荐的优先级更高,这令他非常震惊。因为这是当时一直在使用标准化电子地图服务的「友车」根本无法实现的。而直到很久以后,他才搞清楚那家公司究竟是如何做到的。
身为资深IT人的郑少麟,第一次意识到了地图的重要,从而也为日后他踏入地图圈埋下了伏笔。
基于地图的O2O服务
2015年,面对国内尘埃落定的网约车市场,「友车」以研发团队整体加入东南亚出行领域独角兽Grab宣告结束。但从另一个角度来说,正处于快速发展阶段的Grab,也给予了郑少麟和他的团队更广阔的舞台。郑少麟作为负责人筹建Grab北京研发中心,由于具备从「友车」上吸取的经验,北京团队很快便开始承接多项业务,包括:GrabHitch(顺风车)、GrabFood(送餐)、GrabExpress(闪送)、GrabCycle(共享单车)等等。而当初为了快速上线各种场景服务,在地图技术方案方面没有选择的只能使用第三方地图服务平台。
随着Grab业务发展的白热化,第三方地图服务平台的服务功能和支撑能力让技术团队越来越举步维艰。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,能不能做自己的地图?」。在这个问题的驱使下,郑少麟分出两个人,开始探索在地图服务上的可能性。
Grab北京研发中心
据郑少麟回忆,「Grab每年要在地图服务采购上花费非常多的资金,这其中包括地图展示、POI检索以及路径规划和导航等等,并且这部分成本还会随着用户量增长而越来越多,所以一开始连他们自己也没有信心和把握能够解决这么大的一个问题。」
就在一种试试看的心态下,郑少麟和几个同事开始研究起来。
最初,他们想把打车平台上收集到的GPS轨迹,汇聚起来画成一张地图,不过越往后搞越是发现虽然做出来的东西看上去很像地图,但基本没法用。郑少麟迅速调整方向,开始找寻一些专业化的地图数据平台。
随后,开源地图鼻祖OpenStreetMap,也是互联网上规模最大的众包地图协作项目,进入了郑少麟的视野。「OSM平台上有大量的数据,虽然这些数据精度没那么高,也有很多错误,但对我们来说仍然是非常有价值的。」
OpenStreetMap上的北京路网数据
对于在国内地图领域不太「受待见」的开源地图OSM,郑少麟却发现了其中的奥秘,因为他知道由于文化、产业环境和政策等多方面原因,海外开源地图的发展要比国内好得多。跟国内具备成熟完善的地图产业链不同,对于东南亚这种发展中地区来说,开源地图已经是是兼顾低成本与可用性的最优解。
于是,郑少麟便带领团队开始解密开源地图,从前期大量使用OSM生态的开源软件,到重写核心软件,再到深度打磨和优化软件质量,这个过程耗费了数年时间。
以地图软件核心指标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%,一点点的将这个数字提升到了接近90%。「MAPE超过80%,就基本意味着合格,超过85%就算的上是优秀了。」
而随着技术的逐渐成熟,自建地图服务也开始逐步替代原有的第三方地图服务。从2017年实现首个城市地图服务替换开始到2019年底,Grab大部分核心城市均已切换成了自研的地图服务平台,提升用户体验的同时为公司节省了巨额的地图服务支出。
如今,Grab已经将业务拓展至出行、送餐、配送和金融服务业务等多个领域,成为东南亚本土的滴滴+美团+支付宝+……。地图服务成为了基础设施支撑着这一切。
因为工作的关系,郑少麟常年关注海外的新闻动态,他真切的感受到随着中国经济的飞速发展,许多发展中国家正在「一带一路」倡议中受益,这些国家的网络基础设施建设水平在近几年快速提升,并且在个人手机消费市场中的智能手机占有率也成指数型的增长,郑少麟不安分的心再次被挑拨,他认为第三世界国家的移动互联网的场景消费爆发在即,那么支撑这些场景的必须基础设施地图将会迎来革命性的发展。
德国设计师 Luis Dilger用 OpenStreetMap制作的纽约三维地图
今年,郑少麟选择了再次创业,成立了一家名为NextBillion.AI(NB.ai)的公司,他的计划是通过低成本的、定制化的地图服务,帮助第三世界国家的LBS产业发展。
与创立「友车」时不同的是,郑少麟有了更加广阔的国际化视野。在NextBillion.AI合伙人团队中聚集了印度当年高考成绩全国前13名的Gaurav Bubna和在六个国家工作过的Google地图资深运营专家Ajay Bulusu,还有出身自Google地图的Anil Yamarti、Apple地图的Shradha Pabsetti 、Waymo的地图专家Mourya Kompelly,以及众多曾在高德、百度负责地图业务的核心专家。一石激起千层浪, NextBillion.AI在成立之初拿到了第一笔A轮7百万美元的投资。
「Grab曾经的痛点普遍存在,第三方地图服务厂商高昂的费用,以及在部分国家和地区由于本地化程度不够造成的数据缺失和更新缓慢,都是我们能够有所作为的空白市场。」
郑少麟从来不把NB.ai现在做的工作称为测绘,他认为测绘追求的是高精度,而地图服务不需要那么高的精度,追求的更多是可用性、可靠性和低成本。比如他们会采用手机、GoPro、行车记录仪去采集数据,而非依赖专业但昂贵的测绘仪器、激光雷达之类的。
同时,作为IT人的郑少麟至今也不理解,为什么国内要把地图的精度做到那么高。要是从业务需求角度出发,会发现不同场景需求对地图服务精度的需求并不一样。「我们原本都不算是行业内的人,所以也没太多的历史包袱,少了些先入为主的观念,这恰恰是我们的优势。」
今年年初毫无征兆的新冠疫情全球化蔓延,原本以为会对NextBillion.AI的业务有致命打击,但结果让团队和投资人都没有想到,NextBillion.AI的业务在印度、中东北非、东非、北美、东南亚、非洲、澳洲等多个国家和地区发展超过预期。虽然NextBillion.AI成立时间才几个月时间,但合作客户名单中已经有了多家社交、打车、送餐、物流等行业的区域性龙头企业。
客户看中的是NextBillion.AI超本地化的服务能力以及创新的技术方案,同时匹配上了自身拓展全球LBS业务的需求。郑少麟告诉泰伯网,在中国企业国际化发展的大背景下,这样的需求应该还有很多。
而在面对这些客户时,郑少麟不断的传达出一种观点,那就是国内传统的地图生产模式,在海外不一定能走的通。「知识或许限制了我们的想象,做地图,不一定要测绘。」
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