前段時間理想汽車宣布開始推送了最新版本的VLA大模型，雖然我不是理想的車主，但是我個人比較關注智能輔助駕駛這個方向，因為對于咱們行業來說，這個方向目前應該是屬于「先進生產力的代表」了。

然后就在很多測評的視頻中看到了一個非常有意思的場景：

目前理想汽車推送了一個叫「VLA召喚」的功能，其實類似的「召喚」功能已經很多了，但是這類場景如果在「地下停車場」這類沒有定位以及地圖的情況下就很難實現了。

針對這個問題，理想汽車給出的解決方案就是對于無圖的地方，「讓汽車自己掃圖建圖」，也就是用戶自己在停車場里開一圈或者讓輔助駕駛在地下停車場漫游一下，如下是一個用戶分享的，他利用汽車對地下停車場進行的「自動掃圖」得到的「地下停車場地圖」。

我也看了另外一個用戶的測試，整個過程都是實時「端到端」的，從「感知」到「矢量要素的繪制」都是一體化的，這是給我的一個比較震撼的點，總有點「智能測繪的GPT 3時刻要來了」。

過去在測繪地理信息領域或者數字孿生領域，目前主流的方式，室外空間一般是通過無人機航拍的方式獲取數據，室內或者地下停車場這種空間，如果在沒有圖紙的情況下，一般是通過SLAM設備進行掃描，比如得到激光點云數據，然后后期再通過人工的方式在這個基礎上來進行進一步的加工或者處理，這種其實是一種「半自動化的測繪模式」。

因為在這個中間還是需要大量的人工參與，所以測繪有「內業」和「外業」的劃分：「外業」采集，「內業」成圖。

比如通過無人機繪制得到了正射影像，但是后續還是需要針對正射影像進行矢量化，但是這些年的趨勢也在朝著「自動化」提取的方向發展，比如Google開放的基于UNet對衛星影像提取的建筑輪廓數據。

還有就是Facebook（Meta）在19年發布的Rapid（當時名為 RapiD），主要是配合著OSM的地圖編輯器來使用的一種半自動化的矢量地圖構建工具，先通過AI的方式針對影像來自動提取地圖要素，然后在通過人工修正的方式來成圖，其殺手級功能就是由 Facebook（Meta） 創建的 AI 預測道路圖層，最近又看了一下，這個工具目前已經可以支持白模地圖的實時構建和預覽了。

當然近兩年我也陸續看到很遙感公司推廣基于衛星影像來構建白模或者LOD 1.5的簡模，但是總體上并沒有看到很多數據以合適的價格釋放出來，可能大家還是更愿意把數據包在一個大項目中售賣。

這也是我為什么看到理想汽車的更新之后，比較有觸動的原因，他們是可以將這個功能直接開發給用戶自己掃圖，然后在后續的功能直接就可以使用了，所以這個在工程方面已經比較成熟了。

當然看上面理想汽車在地下車庫的自動掃圖，可能很多人覺得這只是個二維地圖的繪制，但是從今年理想汽車在GTC的大會上的分享來看，其實在整個訓練和推理的流程上，都已經采用3DGS這種方法，先通過圖像構建3DGS場景，然后在基于3DGS繼續后續的建圖和預測，同樣在強化學習階段，他們也是大量的使用了3DGS來作為合成場景的表達方法，具體方法可以參考英偉達的那一套技術方法，他顯示二維只是因為「VLA召喚」需要知道車位以及用戶的位置即可。

基于上面的一些信息，聊聊個人的一些感受：

1、「測繪」的專業屬性在降低，從上面的案例來看，一個最明顯的感受就是過去可能需要專業測繪人員來做的事情，現在大家都可以做了，按照過去的技術路線可能要對室內進行測繪還需要從室外的控制點跑導線測量，然后再做碎步點采集，發展到現在的主流的依靠SLAM的方式來測繪，再到今天的汽車就可以實時建圖了，你會發現依靠裝備和算法越來越先進，「測繪」原本的專業屬性再越來越降低。

當然這不是壞事，以前大家都說測繪太苦了，像個農名工，未來測繪專業的的重點可能未必是培養工程測量的人，更多的是培養如何進行測繪裝備以及測繪算法的研發的人，讓測繪更加的普適化，所以整個對測繪專業的人員和技術要求也在發生變換，所以在這邊也呼吁一些專業看到這個變化，在專業培養上做一些改變，不然未來測繪這些事情都只能依靠計算機、電子信息、自動化、計算機視覺這些專業的人了。

2、「測繪」的無人化和自主化，汽車領域發生的「無人化」和「自主化」的趨勢已經非常明顯了，未來大量的工作以及任務都會朝著「無人化和自主化」的方向發展，測繪也是一樣的，當然這也是在我們行業中也已經非常清晰的呈現出來了，「無人機」和「無人船」現在都是行業的主要生產手段了，只是「自主性」還不夠，但是理想汽車的VLA已經給大家揭示了未來的方向了，農機的「無人化和自主化」也是在不斷的發生，也有不少測繪裝備廠商開始瞄準這種千行百業的「無人化和自主化」來提供解決方案，要實現這種「無人化和自主化」，測繪地理信息的裝備和技術是必不可少的，所以未來測繪的專業的重點可能并不在是數據工程，而可能轉向為千行百業提供「無人化和自主化」的解決方案。

所以，可能大家會覺得我會說啥，測繪地理信息要完了，其實并不是，我更多的還是看到當前技術蓬勃發展以及未來潛在的應用機會，更多的是興奮，同時積極學習轉型，如何能夠在這次技術變革的浪潮中不掉隊 。

文章部分內容來源 GIS小丸子

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