地图应用的新物种，真就「知行合一」了_风闻

文 ｜ 阑夕

在大模型战事打得火热的时候，高德地图悄悄放出了一波「史诗级更新」。

不意外的是，高德这次更新跟AI或者说只跟AI有关，通过重塑平台的整个架构，让产品自上而下地全面实现AI化，简单来说，就是今后高德地图的所有功能背后，都开始有了AI的影子。「小高老师」这个专精出行生活的智能体，成为串联行前、行中、行后全出行场景，服务用户的AI出行助手。

AI带来的FOMO情绪，在过去一年的时间里以席卷之势不断冲击着千行百业，坦白讲，在这份狂热的裹挟下，高调喊着All in AI的企业和产品有很多，不过能做到知行合一的却寥若晨星。

市面上大模型的更新越来越频繁，多模态能力的生长速度也相当令人惊叹，用户如今可以轻松通过一个对话框实现诸多功能，但归根结底，无论大模型本身能力如何，都属于新产品试验的范畴，至于AI究竟要怎么用，各行业的头部应用大多都还在保留着观望态度。

比如抖音在AI的交互场景上还是以ChatBot为主，供给端的AI功能也都是由各类插件来实现的，更不用提微信只把元宝放进了对话列表，与AI相关的每处更新都充满着克制二字。

AI是机遇，这没人会质疑，大厂们一方面不想错失十年难遇的变革，想把洗牌主动权握在自己手里，另一方面又苦于难以在短期内做出颠覆性的应用创新，于是才会出现头部大产品巍然不动、底层小应用雨后春笋的割裂景象。

对国民级别的产品来说，很多时候「不见兔子不撒鹰」的做法不等同于保守，而是一种必要的战略手段。

高德地图的月活用户超8亿，从体量上讲，它完全担得起国民级产品这个称号，选择在此时彻底转型成为AI原生地图应用——而不是以插件的形式进行局部更新——除了是一种脱离于主流做法之外的「不合时宜」，更有些胆大心细的味道。

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实际上，地图产品的技术含量，在业界是长期被低估的。

且不说高精地图已经成为了互联网的基础设施之一，除了传统出行导航外，它同样能衔接快递、外卖等业务侧需求，更不用提在高德巨额研发投入里，出行大模型、无人驾驶等前沿技术占据着相当一部分比例，不乏有「为未来买单」的性质。

高德的上一次转型——从地图工具到出行平台——是在2019年，被阿里并入后的第5个年头，也不免背负上了营收压力。

不过事实证明，蛰伏多年的高德完全有把商业化打通的能力，在阿里2025财年报告里，本地生活集团贡献了670亿营收，同比增长12%，其中高德是带动增长的主要因素之一。

在成为阿里本地生活业务的利器之前，高德首先是一家运营了20年之久的地图服务商，每天都有成千上万的用户在这里表达需求、产生交互，由此在商业领域产生的想象力，是要远甚于「工具」二字的。

早在互联网地图应用刚刚兴起的时候，「连线」杂志就曾抛出过类似的预测，「物理和虚拟世界的边界正在融为一体，地图产品很可能将是未来世界新的搜索框」。

高德拥抱AI的契机也是基于相同的逻辑，根据高德AI产品负责人的说法，过去有很多用户在搜索框里表达复杂需求，但囿于高德地图的产品架构和能力，以往这些需求很难被接住。

出行是一个典型的即时场景，这就意味着有很多临时需求是难以被预设的。

拿导航举例，用户可以预设好目的地，但想知道开车去目的地的路上有哪些好吃的餐厅、哪些好看的风景甚至哪里有公厕、哪里有加油站等信息，往往需要一个从搜索到挑选的复杂收集过程。

都说科技改变生活，这里的改变，跟使用体验的简化应当是强相关的，越是靠近一键解决问题的「万能按钮」形态，就越能体现出便捷性的价值。

所以就不难理解为什么高德选择用Agent框架来承接用户海量的复杂需求，不同于大模型的人机交互，在千变万化的出行场景里，用户发出的每一个指令都可能与现实世界有千丝万缕的关系，这就意味着AI只有思考和推理的能力是不够的，最终能不能给出用户想要的解决方案，取决于AI有没有对现实世界建立起足够精准的认知。

也就是，空间智能。

「不同于语言智能，空间智能是在三维空间和时间中感知、推理、和行动的能力，也意味着我们对“连接真实世界”的使命演绎，将进一步跃迁至‘理解’真实世界。」高德地图CEO郭宁表示，希望从这个版本开始，推动AI从「对话工具」蜕变为「行动伙伴」。

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前段时间，Open AI的发布会给媒体喂足了「草台班子」式的笑料，不过除了PPT图表上的低级错误之外，我更关心GPT-5的发布，很大程度上证明大模型能力确实迎来了瓶颈期。

需要反复强调的是，包括HLE在内的基准测试已经不剩太多意义了，它可以被当做检测大模型是否合格的标准，但绝不能再被视为一种创新，而GPT-5除了让模型回归到All in one之外，创新之处可以说聊胜于无。

这倒也不难预测，从科技公司的技术演化方向上看，「模型即Agnet」的做法越来越普遍，大家反倒不再那么专注去让AI做题了，随着大规模训练的边际收益降低，如何基于现实世界的秩序改变人类生活，重新开始被重视起来。

用一套完整的交付处理用户更复杂的需求，Agent无疑是种更贴近于AGI的解法，而摘到这座圣杯之前，空间智能是个绕不过去的途经点。

坦白说，Agent在如此卷的背景里，已经是一个人人唾手可得的技术产物了，它在数字世界处理复杂任务的能力相当可观，从写代码、做网页到生成报告甚至视频，种种具有未来感的场景，在今天已经能毫不费力地实现。

不过要说AI对物理世界的认知有多深，倒也不见得，大多数Agent更像一个高级版的问答机，跟大模型本身一样，所有答案都是标准化的，难以解决更具体的场景式需求。

而高德做Agent的理念，是给AI装上一双认识物理世界的眼睛，用平台积累20余年的数据，创造出一个能实现空间智能——更理解用户，也更理解现实世界——的智能体，由此通过最简单的自然语言交互方式，便能满足出行领域千变万化的场景式需求。

先有认知，AI才能基于现实世界延伸出更多可能。

形象地说，高德做的事情，有点像传统搜索引擎与小红书的区别，用户当然可以在前者身上找到答案，但来自小红书网友的实际经验，往往才是那个能解决当下燃眉之急的方案。

高德内置的出行助手「小高老师」便是想实现这种「人感」，根据用户所处的方向、位置和场景，给出每时每刻都截然不同的非标准化答案，在用户体感上，AI也能做到感同身受地去理解和思考。

要知道空间智能已经不是一个新鲜概念，但业界此前研究的方向仍然集中在生成领域，也就是通过空间智能，让AI生成更贴近于现实世界的数字产物。

而从制作出行攻略、规划路线到挑选餐厅和驾驶途中各类风险预警，高德想要证明帮助AI建立对真实世界的思考，是另一种不可忽略的价值。

比如2024年5月1日的梅大高速路面垮塌事故，高德导航系统通过前方车辆速度的骤降检测到道路异常，AI自动向后方车辆发出「前方有车辆急刹」的预警，帮助了后车紧急避险。

目前，高德的AI领航系统，通过车道级安全预警功能，已经覆盖了「前方有车辆急刹」、「慢速车占道」、「货车盲区来车预警」 、「山区弯道对向来车预警」、「无灯路口会车」、「后方有快速车驶来」等十七类场景，每天为用户提供数千万次安全预警提醒，有效提升了驾驶人行车安全。

由虚向实喊了很多年，也只有同时掌握了实时交通状况、路网数据、浮动车数据壁垒的高德能率先把这事做出来，所谓「专业的事交给专业的人做」，莫不如此。

据高德导航产品负责人介绍，车道级预警对用户体验的提升，其本质是空间智能「空间认知 x 动态推理 」能力的集中体现。通过时空信息建模、交通图谱认知能力、车道级推理能力，构建一个基于动态交通的自车及周车仿真系统，给用户提供双层预警守护：

第一层是近视距预警（化解即时风险）：针对前车急刹、危险变道等突发状况，系统能毫秒级响应，核心是提升驾驶者在复杂瞬时场景下的操控信心与安全性；

第二层是超视距预警（赋予先知能力）：针对远方事故、道路封闭、突发占道等情况，系统能提前数分钟预警，核心价值在于赋予驾驶者超越视野的决策能力，从根本上规避风险。

这是独属于高德的另辟蹊径，也是独属于中国科技公司的务实观念。

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2015年，不少人在美国街头拍到过一款带有苹果LOGO的神秘厢车，当时人们纷纷猜测这是苹果正在测试某个无人车项目，后经媒体澄清，才知道这是为未来iPhone内置地图收集数据的所用车辆。

在此之前，iPhone地图的底图数据都是由第三方提供的，不仅依赖性强，还因诸多BUG受到了用户广泛差评，于是苹果痛定思痛，开始着手搭建自己的底图数据库。

彼时高德刚刚发布了一款同样用作收集地图数据的自行车产品，几乎是提前布局了这份大厂们都不愿意做的脏活累活。再比如，高德为全国数十万量道路作业车辆专门设计了一个名为“高德车盒”的设备，它安装在低速作业的车辆上，凭借车载摄像头和先进的AI识别技术，高德车盒通过车载摄像头，无需人工操作即可自动采集慢行和施工信息，自动识别道路施工区域以及占道信息，并将相关信息匹配到具体车道上，当作业车辆在高速或城市道路以低速施工时，高德就能提前在视距外向后车发出变道预警，保障行驶安全。按高德地图当时一位联合创始人的话来讲，这么做的原因很简单：

「底层数据才是地图厂商真正的命脉，没有数据，再好的服务也出不来。」

江湖夜雨十年灯，战事从移动互联网打到AI，无论十年前还是现在，高德这份务实的观念似乎没有变过，它恰巧也映射出了中国在这场AI竞赛里区别于美国的最大差异。

那就是AI取代人类的智力劳动，可以不被局限在创作领域而是渗透进日常生活里。

对一个月活8亿+的国民级应用来说，重塑整个平台架构同样是一个不得不做的脏活累活，但这个大动作所带来的回报也是可预期的，用流行的句式来说，就是「你的每一个出行服务，都可以是高德地图」。

这很符合互联网产品新旧交替的演变历史，结束竞争的往往不是最熟悉的对手，而是一个新物种。