随着移动互联网、IoT、大数据等前沿技术和相关应用的快速发展，以滴滴、京东、微软、阿里等为代表的工业界对空间大数据产生大量需求和应用，有关空间大数据的研究也迎来了黄金时期。
近日，GIS领域的国际顶会ACM SIGSPATIAL揭晓了备受瞩目的“十年影响力论文奖”，其在2009年收录的论文——“Map-Matching for Low-Sampling-Rate GPS Trajectories” ，经历了整整10年的检验，证明了它在学术和应用领域的价值。
作为获奖团队的成员之一，现任京东城市总裁的郑宇教授从多年之前就一直在对GPS数据的智能化处理进行研究，并预见了AI和大数据技术将对智能城市建设的交通、规划、安防等方面重要影响。从微软亚洲研究院到京东城市，他以“城市操作系统”为核心技术基底，带领团队将众多学术研究成果应用于实际的智能城市项目中，为解决城市交通拥堵、踩踏事件，提升城市物流配送效率等给出了高效的解决方案。（更多研究内容请移步文末）
郑宇
其实，对于GPS数据的智能化处理的研究在多年前就已出现，比如，为了保证车辆的安全和有效调度，以及对于交通流量的分析，很多出租、邮政和货运车辆就已经配备了GPS 设备。近年来，随着手机和各种IoT设备的爆发式增长，对于用户轨迹的大数据挖掘需求正在变得越来越迫切。
在研究中，郑宇发现，对于高采样率的轨迹，即GPS设备以高频率(如每2秒一个点)输出定位坐标，目前已经有很成熟的技术和产品来解决这个问题，大家日常生活中所用的各种GPS导航软件都采用了相应的地图匹配技术。但随着GPS移动终端数目的与日俱增，实时获取GPS设备位置信息的通信和存储代价不断加大，对能源的消耗也不断增加。于是，在很多应用里，人们并不希望GPS设备以很高的频率输出定位坐标。比如，北京拥有约7万辆出租车，为了管理和调度这些车辆，每辆车都配备了GPS装置。如果每辆车每秒钟都向交通管理部门发送自己的坐标，一天的产生的数据量就将达到1个TB。这个数据量将带来沉重的存储和通信负担，并浪费巨大的能源。同时，对于车辆的调度和管理，这样高的采样频率也没有必要。因此，在实际情况中，一辆车基本在每1分钟、甚至几分钟才向交通管理部门发送一个坐标。此类应用产生了大量的低采样率GPS轨迹，也为以前的那些地图匹配算法带来了新的挑战。
与车辆的GPS通常是连续而稠密的轨迹不同，基于用户GPS数据由于和手机使用习惯有关，GPS轨迹往往是一个个离散的点，比如打开某个APP，手机会记录一个点，拍下一张照片，手机再记录一个点，这种离散的轨迹数据和民用GPS本身的误差，导致很难真正定位到用户的具体位置，也就难以进一步挖掘数据中的价值。”
于是，当时研究团队就提出以地图匹配的方式，把一个个不连续的点映射到地图中拥有具体语义的位置上，并结合人类运动轨迹的特有属性，来更精确地定位用户的位置信息。
近年来，随着国内移动互联网的迅猛发展，滴滴、京东、阿里、腾讯等各大公司也正在深耕空间大数据的智能化研究。据悉，“ACM SIGSPATIAL 2020”国际会议将首次离开美国，于2020年11月3日至6日在北京举办，会议亮点包括Artificial Intelligence、Big Spatial Data Management、Industries、Grand Prize Competition、Open Geospatial Dataset、Next Generation GIS等方面。
作为将空间大数据智能化研究应用于智能城市建设的代表者，京东城市将持续为大家带来相关行业的最新资讯。
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5.http://urban-computing.com/pdf/yuxuanUrbanFMKDD2019.pdf
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7.http://urban-computing.com/pdf/kdd_2019_camera_ready_TrajGuard.pdf
8.http://urban-computing.com/pdf/AAAI-RuanS.361.pdf
9.http://urban-computing.com/pdf/kdd_2019_camera_ready_ST_MetaNet.pdf
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