谷歌地图推出沉浸式街景功能( 二 ) 图：图虫作者：杨清清沉浸式

“沉浸式”的困境
一方面是酷炫的沉浸式街景及实时视图功能，另一方面，这背后依然面临巨大的技术挑战。
【谷歌地图推出沉浸式街景功能】百度地图相关人士向21世纪经济报道采访人员介绍，谷歌此次推出的“沉浸式地图”所使用的技术路径是NeRF ，本质上就是用深度学习完成图形学中的3D渲染任务，对算力的要求很高。为解决NeRF高成本的训练问题，谷歌采用了结合GoogleCloudImmersiveStream的云端技术，将实时计算的部分托管到云端来完成，这是未来需要解决的一个问题。
此外，实景3D地图还需要更多技术环境的支撑。百度地图相关人士指出，当前网络基础设施并不完全适合构建“沉浸式街景”这类沉浸式的内容串流， “此前，花旗银行认为到2025年，全球只有四分之一的人口能够使用5G速度” 。
与此同时，该人士还提到，当前人工智能对视觉环境的训练仍有难点。测绘安全方面，考虑到街景3D建模需要航拍获取倾斜摄影数据，然而测绘相关规定对倾斜摄影数据有严格的应用场景限制，因此仍需要与相关部门持续沟通、申请获批。一言以蔽之，重重因素制约下， “沉浸式街景”发展环境尚未成熟。
不过从技术角度而言，林元庆表示了相对乐观。“目前算力这块肯定是会消耗比较大的，因为确实需要处理海量的数据，但从技术发展角度而言，这一块能够很好去进行提升的。随着算力模型持续深度学习，计算量会逐渐下降。”林元庆告诉21世纪经济报道采访人员， “这一块有5-10倍甚至更高的提升，在不久的将来肯定能够实现。”
这也是谷歌地图沉浸式街景功能目前仅在几个大城市展开的原因。据谷歌方面向21世纪经济报道介绍，今年晚些时候，沉浸式街景将在洛杉矶、伦敦、纽约、旧金山和东京等城市推出，不久后会在更多城市上线。
除了室外的沉浸式街景之外，谷歌展示的地图黑科技中，包括了室内3D实景地图的构建。在林元庆看来，后者更具挑战。
林元庆向21世纪经济报道采访人员指出，相较于室外街景而言，室内3D实景地图的挑战首先是数据采集方面，无论购物中心或是零售门店，室内地图的数据采集对象是不同的线下主体，相对分散，也加大了数据采集授权的难度。其次，对于线下大型实体如购物中心而言，店铺更迭导致数据更新速度加快，因而对数据的即时性也产生挑战。
对于这个问题，林元庆及其创立的爱笔智能有自己的方法论。21世纪经济报道采访人员了解到，早在2020年， Aibee就陆续为国内不同实体空间（商业地产、门店、机场、景区、高铁）打造室内实景3D地图，并自研室内实景3D地图机器人，成为市面上首个将“室内实景3D建图”成本迅速降至过去的十分之一甚至几十分之一的企业。
“过去完成一个10万平的购物中心3D扫描，市面上需要投入2、30个技术人员，并花费基本一个月的时间才能完成，这里面的成本是很高的。”林元庆介绍称， Aibee则可以做到基本全自动完成。
具体而言，还是以10万平的购物中心为例， Aibee的方式是通过一位技术人员手持设备操作室内实景3D地图机器人，一天左右的时间就可以完成扫描，随后的地图场景三维重建由算法自动拼接完成。“背后是我们采集很多维的数据，比如3D点云、Wifi、蓝牙等全部采集进来，然后用多维信息去做自动化的三维重建，这相对于传统的数据采集是一个巨大的区别。”
此外，抛开实景3D地图尚未落地的商业畅想不谈，眼下地图厂商还需要直面商业模式的挑战。事实上，据21世纪经济报道采访人员观察，近年来包括百度、腾讯等众多地图厂商曾试水室内地图导航的功能，但从最终用户体验来看，效果并不理想。究其原因，这背后首先需要解决的是成本问题，其次要解决的是商业模式的问题。