Google Maps sắp tự mở ra và có khả năng giúp cải thiện các tuyến đường địa phương trong quá trình này. Thậm chí, nó có khả năng dự đoán tình trạng tắc nghẽn giao thông.
Bạn có thể hỏi bằng cách nào? Bằng cách cung cấp cho chính quyền địa phương, doanh nghiệp và nhà phát triển quyền truy cập vào dữ liệu Street View — cho phép họ phân tích đường sá và cơ sở hạ tầng khác trong quá trình này.
Theo bài đăng trên blog của Google, ý tưởng là kết hợp cơ sở dữ liệu Google Maps với AI và BigQuery để cung cấp nhiều thông tin chi tiết thực tế hơn.
Điều đó bao gồm “phân tích không gian địa lý” cho phép những người có thẩm quyền phát hiện tốt hơn cơ sở hạ tầng bị hư hỏng. Camera Street View sẽ xác định và xác định tình trạng của những thứ như cột điện thoại, biển báo đường phố, đường sá và cầu. Theo cách đó, các công ty viễn thông và chính quyền địa phương có báo cáo ảo về những việc cần làm và vị trí của chúng.
Tất nhiên, điều đó có thể phụ thuộc vào việc hình ảnh Street View được cập nhật tương đối. Con phố bên ngoài nhà tôi vẫn sử dụng hình ảnh từ tháng 10 năm 2010. Mặc dù không có nhiều thay đổi trong thời gian đó và đây không phải là một con phố quá đông đúc, nhưng những hình ảnh đó sẽ hoàn toàn vô dụng trong bối cảnh này.
Nhưng những khu vực đông đúc hơn, được cập nhật thường xuyên hơn trên Google Maps, có thể được hưởng lợi từ loại phân tích này.
Hệ thống mới này cũng bao gồm Roads Management Insights, cho phép các cơ quan quản lý đường bộ và chính phủ phân tích dữ liệu giao thông — được hỗ trợ bởi Google Maps’ bộ sưu tập dữ liệu giao thông theo thời gian thực và lịch sử.
Các ví dụ mà Google đề cập bao gồm xác định các khu vực dễ xảy ra tai nạn để bổ sung các biện pháp an toàn mới, cũng như khả năng mô hình hóa dữ liệu giao thông và dự đoán tình trạng tắc nghẽn tiềm ẩn trước khi nó xảy ra.
Places Insights được xây dựng cho các doanh nghiệp, cho phép họ có được thông tin chi tiết về khu vực xung quanh. Thông tin đó bao gồm xếp hạng, giờ mở cửa của cửa hàng, bãi đậu xe, khả năng tiếp cận bằng xe lăn, v.v.
Việc triển khai Earth Engine trong BigQuery cũng sẽ cho phép nhiều tổ chức khác nhau phân tích các lĩnh vực quan tâm cụ thể. Đặc biệt là những tổ chức không có chuyên môn về cảm biến từ xa đặc biệt mạnh. Ví dụ bao gồm phân tích rủi ro cháy rừng hoặc theo dõi nạn phá rừng.
Google cũng đang trong quá trình thử nghiệm "đặt nền tảng" AI dựa trên Gemini vào dữ liệu Google Maps, với sự hỗ trợ của Vertex AI. Để giải thích đơn giản hơn, điều này có nghĩa là bạn có thể hỏi trợ lý AI các câu hỏi về địa lý và câu trả lời sẽ được lấy trực tiếp từ Google Maps. Điều này sẽ giúp bạn lập kế hoạch cho chuyến đi của mình hiệu quả hơn một chút.
Xét đến lượng dữ liệu thực tế mà Google Maps có, thì việc ngồi đó và không làm gì là không hợp lý. Vì vậy, nếu điều này có thể giúp sử dụng tốt tất cả dữ liệu đó, thì tôi hoàn toàn ủng hộ.
Bạn có thể hỏi bằng cách nào? Bằng cách cung cấp cho chính quyền địa phương, doanh nghiệp và nhà phát triển quyền truy cập vào dữ liệu Street View — cho phép họ phân tích đường sá và cơ sở hạ tầng khác trong quá trình này.
Theo bài đăng trên blog của Google, ý tưởng là kết hợp cơ sở dữ liệu Google Maps với AI và BigQuery để cung cấp nhiều thông tin chi tiết thực tế hơn.
Điều đó bao gồm “phân tích không gian địa lý” cho phép những người có thẩm quyền phát hiện tốt hơn cơ sở hạ tầng bị hư hỏng. Camera Street View sẽ xác định và xác định tình trạng của những thứ như cột điện thoại, biển báo đường phố, đường sá và cầu. Theo cách đó, các công ty viễn thông và chính quyền địa phương có báo cáo ảo về những việc cần làm và vị trí của chúng.
Tất nhiên, điều đó có thể phụ thuộc vào việc hình ảnh Street View được cập nhật tương đối. Con phố bên ngoài nhà tôi vẫn sử dụng hình ảnh từ tháng 10 năm 2010. Mặc dù không có nhiều thay đổi trong thời gian đó và đây không phải là một con phố quá đông đúc, nhưng những hình ảnh đó sẽ hoàn toàn vô dụng trong bối cảnh này.
Nhưng những khu vực đông đúc hơn, được cập nhật thường xuyên hơn trên Google Maps, có thể được hưởng lợi từ loại phân tích này.
Google Maps thực sự có thể dự đoán (và có thể ngăn chặn) tình trạng giao thông
Hệ thống mới này cũng bao gồm Roads Management Insights, cho phép các cơ quan quản lý đường bộ và chính phủ phân tích dữ liệu giao thông — được hỗ trợ bởi Google Maps’ bộ sưu tập dữ liệu giao thông theo thời gian thực và lịch sử.
Các ví dụ mà Google đề cập bao gồm xác định các khu vực dễ xảy ra tai nạn để bổ sung các biện pháp an toàn mới, cũng như khả năng mô hình hóa dữ liệu giao thông và dự đoán tình trạng tắc nghẽn tiềm ẩn trước khi nó xảy ra.
Places Insights được xây dựng cho các doanh nghiệp, cho phép họ có được thông tin chi tiết về khu vực xung quanh. Thông tin đó bao gồm xếp hạng, giờ mở cửa của cửa hàng, bãi đậu xe, khả năng tiếp cận bằng xe lăn, v.v.
Việc triển khai Earth Engine trong BigQuery cũng sẽ cho phép nhiều tổ chức khác nhau phân tích các lĩnh vực quan tâm cụ thể. Đặc biệt là những tổ chức không có chuyên môn về cảm biến từ xa đặc biệt mạnh. Ví dụ bao gồm phân tích rủi ro cháy rừng hoặc theo dõi nạn phá rừng.
Google cũng đang trong quá trình thử nghiệm "đặt nền tảng" AI dựa trên Gemini vào dữ liệu Google Maps, với sự hỗ trợ của Vertex AI. Để giải thích đơn giản hơn, điều này có nghĩa là bạn có thể hỏi trợ lý AI các câu hỏi về địa lý và câu trả lời sẽ được lấy trực tiếp từ Google Maps. Điều này sẽ giúp bạn lập kế hoạch cho chuyến đi của mình hiệu quả hơn một chút.
Xét đến lượng dữ liệu thực tế mà Google Maps có, thì việc ngồi đó và không làm gì là không hợp lý. Vì vậy, nếu điều này có thể giúp sử dụng tốt tất cả dữ liệu đó, thì tôi hoàn toàn ủng hộ.
- Google Gemini có thể sớm giúp con bạn làm bài tập về nhà — đây’ những gì chúng tôi biết
- Rò rỉ Snapdragon 8 Elite Gen 2 vừa hé lộ bước nhảy vọt lớn về hiệu suất cho các điện thoại hàng đầu chạy Android
- Gemini trên ô tô đã quá hạn từ lâu — và tôi rất mong được thử nghiệm nó trong Android Auto sớm
