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准确的地图对于救灾、城市规划和当地经济发展来说都非常重要。但世界上还有数以百万计的道路没有被绘制出来，这是一个真正迫切的问题，在发展中国家中尤为明显。
而像英国这样由政府运营和税收资助的项目如Ordnance Survey已经产生了大量数据库，但这些数据库在很大程度上未能自由、广泛地分发。
这个问题促使了像OpenStreetMap这样的众包活动的出现，它每天招募成千上万的志愿者来为道路、建筑和桥梁分类。这是一个艰难的过程，但Facebook为其提供了支持。
OpenStreetMap是由非盈利组织OpenStreetMap基金会支持的，成立于2004年，现已发展到超过500万注册用户，他们通过手工调查、GPS设备、航空摄影和其他免费资源收集数据。
Facebook与社区和合作伙伴合作，对一个工具进行微调——Map With AI——这个工具可以自动完成几个地图绘制中最耗时的步骤。
人工智能绘制地图
现在，经过近两年的开发，Facebook正在向OpenStreetMap社区提供Map With AI。它包括人工智能生成的阿富汗、孟加拉国、印度尼西亚、墨西哥、尼日利亚、坦桑尼亚和乌干达的道路映射数据(随着时间的推移，还会有更多的国家加入)，它还附带一个快速的、由人工智能支持的OpenStreetMap编辑工具iD版本。
(图：印度尼西亚穆里亚山周围的道路网络，洋红色线条的亮度表明了模型的置信度。图源：Facebook)
“世界上许多农村地区很难在地面上绘制地图。正如我之前在红十字会工作时所经历的那样，要遭遇的挑战包括偏远地区、缺乏电力和互联网接入，以及复杂的经济和政治环境。”Facebook地图和位置基础设施产品经理德里希蒂.帕特尔(Drishtie Patel)说。
正如帕特尔和他的同事在一篇博客文章中解释的那样，Map With AI旨在让添加和编辑道路变得快速和相对简单。
它通过利用Maxar商用卫星图像预测道路网络的一种新方法实现了这一点，这种新方法使它能够适应区域道路差异。
Facebook表示，在泰国的18个月里，其团队使用Map With AI侦测出了其余的600000英里的道路(包括超过300000英里的遗失道路)，其中超过90%的遗失道路在印尼，如果额外手工完成，一个过程预计需要三到五年。
(图：用于训练人工智能模型正确识别道路的部分数据，图源：Facebook)
此外，该公司表示，去年印度喀拉拉邦发生严重洪灾后，OpenStreetMap的人道主义反应小组利用Map With AI加快了该地区的地图绘制。
Facebook相关人员表示，在仅有嘈杂标签生成的数据收集过程中，它能够产生足以与DeepGlobe卫星挑战的参赛者竞争的结果。这是在2018年计算机视觉和模式识别大会上发起的一项竞赛，旨在提高卫星图像分析的技术水平。
经过一些微调，团队的模型获得了62%的相对改进和13.7%的绝对改进，它使用的是开源DeepGlobe数据集(其中仅包含来自印度、印度尼西亚和泰国的道路数据)。
Map With AI工程经理Danil Kirsanov说:“这种规模、复杂性和精确度的技术是近几年才出现的。这种层次的细节意味着，它可以发现未铺设的道路，以及小巷，甚至行人通道。”
局限和解决方案
但是没有一个模型是完美的，这就是RapiD入场的原因。
道路在宽度和轮廓上的变化使得AI无法很好地捕捉，而且由于不同区域的道路是由不同的卫星图像源映射的，所以它们并不总是与训练数据图像完全对齐。
一旦Facebook的系统识别出潜在的道路，它们必须在提交到OpenStreetMap之前进行验证。局部或区域差异会影响道路分类是否正确，一些结果会错误地跟踪其他卫星图像特征，如干涸的河床、狭窄的海滩、运河或完全错过连接点和路径。
RapiD使用一种称为异文合并的过程，它将模型的结果与OpenStreetMap中已有的数据相结合，既建议如何用现有数据连接新道路，又防止用建议的道路覆盖现有的道路数据。
Facebook在一篇博客中写道:“总的来说，好的工具为地图制图者提供了动力，减少了基于卫星数据绘制道路的乏味和耗时部分，提高了道路形状的准确性，并提供了识别建议道路的选项——即使地图制图者选择不采用这些建议。”
“重要的是提供不限制专业制图人员能力和判断的工具。”
双赢?
Map With AI项目基于Facebook为促进人工智能绘图所做的其他努力，比如该公司正在进行的人口密度地图项目，以及2017年在德克萨斯州哈维飓风(Hurricane Harvey)和加利福尼亚州圣罗莎(Santa Rosa)火灾后利用卫星图像探测洪水的做法。
Facebook此前曾与哈佛大学公共卫生学院、联合国儿童基金会(Unicef)、世界银行等机构合作，以卫星图像、计算机视觉、人口普查数据和专有数据为动力，绘制抗击疾病的实时地图。
该公司表示，它正在开发适合于遥感空间的新机器学习技术和体系结构，并表示正在研究如何利用支持工具将这些技术应用到“全球范围的道路测绘工作”中。
这项技术显然将是发展中国家和地区的福音。不过，这对Facebook自身来说也有好处。
Facebook表示，通过人工智能地图验证的地图数据——将是公开可用的——可能有助于为灾难城市规划和发展项目提供信息，同时也能改进使用开放街道地图的Facebook产品，如Marketplace、Local和Pages功能。
(图:可视化训练数据的地理分布，用于道路分割模型。图源：Facebook)
Facebook在几年前就已经推出了本地服务功能，包括根据地理位置向用户推荐附近的餐厅、推送新闻资讯等。
2018年11月，还有消息称Facebook申请了一项新专利，或许将利用用户手机上的传感器为用户推荐附近有着相似运动模式的人。
这些服务都基于准确的地理位置，因此为发展中国家或地区绘制准确的地图也有利于Facebook在当地吸引更多用户。
除了Facebook之外，还有Craigslist、OsmAnd、Geocaching、MapQuest Open、Flickr、MapQuest、MapBox、Moovit、Tableau、Niantic、Snapchat、Webots、JMP statistical software和Foursquare等公司也利用OpenStreetMap的数据库进行地图绘制和基本导航任务。
