HTH华体会”的概念。活地图到底是怎样的？与我们平时看到的百度、高德等移动导航地图有什么差异？它能帮助政企实现怎样的高效业务与智能城市管理？与新基建有怎样的关联？

　　在地理信息的广义范围内，活地图并非单一概念，它包容了时空的广博性；从数据角度来说，又具有多元性。地图的「活」，究竟表现在哪几个方面？

　　- 地图上有了人或物的动态数据呈现，这也是通常意义上人们对活地图的理解。基于人或物的数据可视化呈现，进行图形交互分析，例如热力分析、轨迹分析，能够帮助政企更好地理解和解决城市人口增加带来的交通拥堵、治安、规划不合理等问题，同时带来智能化、HTH华体会自动化的管理模式，提升城市整体效率，降低运营成本。

　　- 地图的像素点是活的，也就是矢量地图。这意味着地图本身的点线面，例如POI点，能够实时编辑实时更新，更能将矢量地图作为底图，与车辆数据、物联数据进行交互分析，进而实现智能网联、自动驾驶、无人驾驶；也能够基于地图POI兴趣点串联甚至分析语音、图像、视频、文字，进行度语义、时态等分析。

　　- 地图的图层是活的。地图不只是「一张」静态的图片，而是按照业务分门别类的多层地图。从自然界的山川河流，到基建的路网电网管线，以及大众设施的公园医院学校，每一细分项都可以作为地图的一个图层，让不同行业实现数据分类与融合的双向业务管理与城市规划需求；

　　- 地图包含了自然万物的时空变化。从图形中提取信息进行分析，或以不同景别叠加进行对比，识别建筑物、农田河流等万事万物的变迁，监控台风气象、雾霾、排放、水系等变化，用于应急灾害、HTH华体会环保、自然生态保护和人类活动对地球影响的监控；

　　2020年7月8日-9日，连日降雨导致鄱阳湖水系多处洪灾险情，造成江西省鄱阳县多处圩址溃堤、漫堤。将实时更新的7月13日高分1号卫星影像与洪灾前的同一地点进行多时相对比，可见位于昌江冲击洲上的鄱阳县昌洲乡被大面积洪水覆盖。 四维地球 power by 超擎

　　我们将以两期内容，从地图不同维度的「活」，结合超擎最佳实践案例，来揭开政企自动高效管理业务的神秘面纱，窥见未来城市数字孪生的走向。本期内容，我们聚焦以“人、车、地、物”时空关系为主的「活」地图，即上文提到的两个维度，来探寻以时空为线索深入调整影响当代城市运行最为关键的四要素，将如何重塑城市秩序与生活。

　　智能城市应用场景：近期，应急管理部、工信部、、交通运输部四部门联合公布《特别管控危险化学品目录（第一版）》，要求建设信息平台，对危化品实施全生命周期信息追溯管控。

　　结合车辆高精度北斗定位、时空数据技术构建的危化品运输实时监管平台，支持交运与应急部门对全国的“两客一危”重点车辆、驾驶员及其装载的危险品进行实时位置与运输状态监控；并帮助管理者按照城区交运规定设置海量电子围栏为车辆规划安全路线，在最大限度维护城市公共安全的同时，提高相关部门突发事件应急处置能力。

　　适用于两客一危重点车辆、供应链、工程车辆的监督管理场景，能够进行全息时空宏观掌控、个体实时监控或管理、路径规划等场景

　　智能城市应用场景：是否有一种办法能让交通规则自动智能执行？GIS与图形学融合的电子围栏让我们看到未来。基于城市交通法规自动设置的海量电子围栏，帮助城市管理者对市容市政进行智能化、自动化的监督管理，例如避免共享单车、机动车乱停乱放（一旦有车辆停放在电子围栏内将自动报警）；同时对非通行时段驶入违禁区域的大型客货车、工程车辆、渣土车及时警示，及时纠察，维护交通与城市秩序。

　　电子围栏在物流行业的降本增效方面也是一大黑科技，支持物流企业沿道路设置海量、高精度的复杂电子围栏，帮助运输司机高效规划路径，智能实时预警，避免驶入禁行与工程等风险区域，有效降低物流成本。

　　适用于限制时间的禁行、禁停区域的人车管理等业务自动管理，应用于智慧交通、物流管理、共享单车、疫情防控、社区管理、防止儿童走失等场景。

　　智能城市应用场景：智能网联汽车测试是自动/无人驾驶的必经之路，通过车辆在测试区域内模拟真实路面行驶，能够测试汽车自动驾驶的稳定性、实时性与兼容性。基于V2X（Vehicle to Everything）的实时信息交换，汽车能够感知外界动态，通过盲区检测、碰撞、异常路况等实时预警，实现自动避让、优先通行等智能行驶操作。

　　在自动驾驶模式下，智能网联汽车能够通过对实时交通信息的分析，自动选择路况最佳的行驶路线，从而缓解交通堵塞。除此之外，通过使用车载传感器和摄像系统，还可以感知周围环境，做出迅速调整，从而实现“零交通事故”。智能网联汽车管理平台同时也适用于智慧园区、智慧物流园等区域通的管理，能够对紧急通行车辆，如救护车、消防车辆或运送重要物资车辆优先通过，实现园区的高效自动化调配管理。

　　适用于低延时物联环境下的车路协同、V2X实时反馈、高精度地图读取等智能网联、自动/无人驾驶等场景，以及智慧园区、智慧物流园等区域交通管理。

　　智能城市应用场景：在现代社会中，“雁过不留痕”已成为过去。日益发展的北斗终端、智能硬件等产生的动态时空数据及其分析处理云平台，能够从海量动态定位与轨迹时空数据中，对途径或停驻特定区域的车辆或人进行智能筛选，并实时还原其完整轨迹与起/止点，应用于犯罪寻踪、违章停车等场景。扩展场景：突发的新冠疫情催生了轨迹大数据的新应用，通过快速对疫情风险区进行人车智能筛选，并对这些轨迹进行缓冲分析，交叉比对人口统计数据，生成密接人员，对精准追踪重点人员、阻断代际传播起到了重要作用。

　　智能城市应用场景：在报警求助或实时追踪的紧急状况下，超擎轨迹大数据平台支持公安机关通过查询，极速呈现求助人或嫌疑人车辆实时位置与历史轨迹，并秒级分析实时位置周边最近的警力资源，一键呼叫协助，同时将其位置与轨迹同步给外勤警力，实现快速救助或嫌疑人抓捕，维护人民群众生命财产安全。

　　适用于海量实时定位、行为轨迹中，在指定区域内快速智能筛选人/车及其关联信息，并实时时空还原与追溯的紧急救助、紧急阻断、快速搜捕取证等场景* 在一定网络环境与硬件配置下

　　智能城市应用场景：交通拥堵是现代都市的顽疾。通过对精细颗粒度时态下的城市通勤出行热力动态呈现，能够按照不同「路段+时间」动态精准调配警力资源，解决现代交通管辖的人力紧张问题；而基于路网热力分析+交通模型，能够智能分析关键枢纽路段或路口，进而动态调整红绿灯间隔频率，快速打通路段拥堵。对历史积累的海量通行轨迹及跨地时空轨迹的分析，还能帮助公安与交管部门构建交通违法行为的数据模型，源头防止违规导致的交通拥堵状况。出行热力图也能够呈现城市边界与发展特点，支撑城市科学规划。

　　适用于大规模、密集、实时时空数据的写入、呈现、分析的，智慧交通，共享单车、外卖配送等互联网平台运营等场景，也适用于海量时空数据存储、分析的新零售、城市规划等选址场景。* 在一定网络环境与硬件配置下

　　智能城市应用场景：传感器、物联网的实时流数据读取、分析与自动预警，能够帮助政企管理者对城市环境、工业设备等实现精准实时的自动化监控。超擎企业级环保监管平台采用倾斜三维工厂实景建模，与扬尘、噪音、土壤、污水排放等环保监测终端物联网结合的模式，支持环保部门与企业环保责任人实时深入到每个污染排放点位，一旦发生污染超标预警或异常，能够快速锁定污染类型与具体点位，及时控制污染源头，避免范围进一步扩大造成不可逆的环境破坏，解决空天地一体立体环保督查的“最后一公里”问题。超擎物联网云平台也应用于能源、电力、制造业等生产场景，实现对生产过程管理与全流程加速、自动巡查、设备状态分析与预测性维护等智能化管理。

　　适用于大规模、高密集、高并发时空数据的边缘运算、分布式存储与云化服务的工业制造、能源、电网、环保等场景。* 在一定网络环境与硬件配置下

　　从以上这些案例我们可以看到，「活」地图从形成、呈现、应用，到真正走进城市实际管理场景，不仅需要海量、异构时空数据通过云端融合发布与共享，更涉及到复杂而专业计算机图形学分析，与云-端边缘运算配合。

　　当时空技术让地图上有了人和物的踪迹，并能对其实现实时量化计算时，政企管理者不仅能在一幅幅「活」地图上高效管理业务，以降维手段大幅降低成本，例如电子围栏带来的交通管制方式的智能化转变，自动引导物流车辆避开违章区域；更能以全息时空的浓缩视角来观察世界与城市的运行方式，HTH华体会构建行业算法模型，探索城市问题源头，例如城市路网热力分析与交通模型对城市规划的积极意义，以及智能网联对城市拥堵在根本上的改变...这些都是建立数字与智能城市、行业、企业的基础。

　　下一期内容，我们将从业务地图和包容万事万物变迁的地图这两个角度，深入观察时空大数据带给行业业务与世界的转变。欢迎关注「超擎」