10多年前，随着全球定位技术由军用转为商用，地图软件迎来了行业的首个春天。世界被高速丈量，当代人的出行习惯也被深刻地改造。我们成为了有史以来最热爱长途跋涉的一代人，交通工具的进步补足了我们的体能短板，地图软件的迭代为我们探索未知提供了充足信息，前者是能量，后者则转化为了探索未知的勇气。
眼下，地图行业正处在第二个春天的进程中，只不过情况已经开始变得复杂。10多年前，地图行业的竞争核心是谁有能力更快更好地丈量世界，从业者终归是在相同的道路上竞速。但是现在，受限于研发的经济成本和时间成本，绝大多数的地图软件都不得不面临一道二选一的选择题：左手是无人驾驶，右手是车联网，鱼和熊掌不可兼得。而这个选择将决定未来5-10年内企业的发展方向。
无人驾驶：技术壁垒与遥远的商业化
谷歌在无人驾驶技术上不计成本的投入，令许多竞品有了跟注的底气。但是，谷歌实现无人驾驶的方式却不易被模仿。GoogleCar依靠安装在车顶的64线激光发射器绘制实时3D地图，这一技术的难点在于，需要一台服务器处理发射器提供的超过1GB/秒的庞大流量数据，服务器的计算能力成为了最大的技术壁垒。百度选择用高精地图的方式曲线救国，可是将10米误差的普通地图进化到稳定可使用的厘米级高精地图，也有很长的路要走。
至于无人驾驶技术的商业空间如何，一直以来都是一道发散题目。因为就如同它短期无法真正市场化一样，其商业化也是遥遥无期。普遍看来，无人驾驶技术商业化的最佳路径是与车厂合作，提供技术支持，而近日谷歌确实与菲亚特开始共同研发无人驾驶汽车，印证了这样的商业化路线?；欢灾奕思菔患际醭晌艘恢謙oB业务，为传统汽车提供附加值。即便单位价格会很高，但商业模式难免被认为过于单一。作为一款充满未来感的概念级产品，它距离落地还有很远的距离。
车联网：语音构成的文化壁垒
车联网领域，苹果通过与车厂的合作预装CarPlay系统，国内，则是搜狗地图用软件形式进行“智能导航”。无论实现方式如何，在驾驶场景中，好的车联网系统不应占用驾驶者的双手或双眼，语音因此成为了最合理的人机交互方式，语音识别技术也就成为了最为重点的研究项目。
但语音最大的壁垒是语言。出于对深度语义理解能力的要求，车联网中的语音识别技术不同以往。Siri很难处理中文世界的方言问题，或通过用户的潜台词中进行深度的意图挖掘，这就为本土化企业留出了充分的发展空间。在CESAsia2016活动中，搜狗地图推出的“搜狗智能导航”展现了“启发式多轮对话”的新设定：导航系统通过反问驾驶者的方式，不断细化具体需求，而且在导航之外，还集成了航班、天气、股票等信息的查询服务，对语义网络的支持已经超过10万级结点。这对苹果来说，甚至已经不是技术壁垒，而是更高层面的文化壁垒。
在商业化表现中，车联网更触手可及。搜狗地图总经理孔祥来称，语音之于车联网，相当于浏览器之于PC。将语音视为入口，其商业化的表现与系统的深度理解能力成正比。例如，用户向餐厅导航，除了规划路线外，系统可以判断用户是否是去吃饭，是否可以替用户提前排号，如果排队人数多，是否要推荐其他备选，商业化的想象也就在此间展开。而这种服务的终极形态，就是一个完善的AI行车助手系统，由工具彻底转向服务。
裂变之后，能否殊途同归
无论是车联网还是无人驾驶，当地图软件切入到全新的领域之后，原本的地图技术都只作为新产品的基础性技术出现。而车联网的春天要比无人驾驶来得更早一些，这一方面来自于语音技术在过去多年间的积累，一方面来自于消费场景的数据化搭建?？紫槔丛担サ挠镆艏际踔猿晌嫖?，原因是使用场景的发散，而在车内，用户需求更准确细化，语音技术才有了提供服务的可能性。从这个维度理解，是车联网的产生，成为了语音技术大展拳脚的演武场。
地图行业的裂变已经深刻地产生了，而事实上殊途之后并非绝无交汇的可能。尽管即便是苹果，也没能在研发CarPlay的同时造好无人车，但是无人驾驶和车联网的最终形态，其实都是AI系统，这两套系统在未来完全可以整合。甚至，车联网本身就是实现无人驾驶的一种方式。与谷歌采用的ADAS(高级辅助驾驶系统)不同，车联网可以在V2I(车与基础设施通讯)的基础上，逐步完成V2V(车车通讯)，最终实现V2X，也就是广义的车联网，通过所有车辆的信息共享，形成真正意义上的智慧交通。从这个维度看，无论是谷歌还是搜狗，其实只是在用截然不同的方式向共同的目标进发，只不过谷歌的路径直接但跳跃，搜狗的路径迂回却稳妥。
