美國(guó)人使用的地圖服務(wù)非常精良。在網(wǎng)上鍵入“漢堡王”幾個(gè)字，谷歌就可以提供附近十幾個(gè)漢堡王餐廳的信息，每一個(gè)都有精確的經(jīng)度和緯度數(shù)據(jù)。

　　但在世界上很多其他地方，并沒(méi)有這樣的地圖可用。雖然這些國(guó)家可能開(kāi)展了普查工作，但可能只有縣一級(jí)或者省一級(jí)的數(shù)據(jù)可用，不會(huì)詳細(xì)到街道。

　　就拿人口數(shù)據(jù)來(lái)舉例吧，現(xiàn)在全世界有74億人口。他們生活在人口密集的城市中心，或者居住在農(nóng)場(chǎng)分隔的小城鎮(zhèn)中，或者住在叢林邊緣。但是其中有很多人口，沒(méi)人知道他們究竟住在哪里。

　　現(xiàn)在，F(xiàn)acebook表示，它已經(jīng)20億人制作出了不錯(cuò)的人口地圖，效果超過(guò)以往任何的項(xiàng)目。該公司的連接實(shí)驗(yàn)室（Connectivity Labs） 本周宣布，它制作了20個(gè)國(guó)家（其中大部分是發(fā)展中國(guó)家）的高分辨率人口分布圖。但是要到今年晚些時(shí)候，它才會(huì)發(fā)布這些地圖中的絕大部分。不過(guò)，如果這些地圖真的準(zhǔn)確，它們就會(huì)是大多數(shù)國(guó)家有史以來(lái)質(zhì)量最好的人口地圖。

　　這些地圖值得注意的另一個(gè)原因是：如果它們很準(zhǔn)確，就會(huì)宣告一個(gè)新的人工智能輔助時(shí)代的到來(lái)。

　　人口地圖的重要性

　　在富裕國(guó)家，可靠的人口信息被視為是理所當(dāng)然的事情。

　　人口分布圖在不同領(lǐng)域有幾十種應(yīng)用。城市規(guī)劃者需要用它來(lái)估計(jì)城市密度，以便規(guī)劃和改善道路狀況。流行病學(xué)和公共衛(wèi)生工作者使用它來(lái)跟蹤疫情或分析人們獲得衛(wèi)生醫(yī)療服務(wù)的狀況。如果有災(zāi)難發(fā)生，人口地圖都可以用來(lái)確定應(yīng)該優(yōu)先考慮為哪些地方提供緊急援助。

　　Facebook對(duì)這種數(shù)據(jù)的興趣存在利潤(rùn)上的原因。全球大約有40億人還沒(méi)有使用Facebook，這事關(guān)該公司的未來(lái)發(fā)展前景，所以它對(duì)地圖的興趣，有基礎(chǔ)設(shè)施方面的原因。該公司想知道，對(duì)于這些地方的人，用哪種方法上網(wǎng)最好：使用光纖，還是無(wú)人機(jī)、衛(wèi)星或高空氣球？

　　這就是Facebook為什么會(huì)選擇這些國(guó)家的部分原因：在這些國(guó)家的一些農(nóng)村地區(qū)，人們?nèi)匀粺o(wú)法上網(wǎng)。一共有20個(gè)國(guó)家，包括尼日利亞、肯尼亞、烏干達(dá)、土耳其、烏克蘭、烏茲別克斯坦和印度。隨便說(shuō)一句，F(xiàn)acebook的Free Basics 產(chǎn)品剛剛在印度被潑了一瓢涼水。Free Basics和連接實(shí)驗(yàn)室都隸屬于Internet.org，這個(gè)組織的目標(biāo)是擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)以及Facebook服務(wù)的覆蓋范圍。

　　Facebook的方法很簡(jiǎn)單？

　　但是，在所有這20個(gè)國(guó)家，F(xiàn)acebook是怎么做出更好的人口地圖，超越了當(dāng)?shù)卣降哪兀克麄冇譀](méi)有像谷歌街景車(chē)那樣到處轉(zhuǎn)悠。答案就在于Facebook擁有極為可觀的計(jì)算能力。

　　這些地圖其實(shí)是這么制作的：首先，F(xiàn)acebook的連接實(shí)驗(yàn)室要拿到當(dāng)前最優(yōu)質(zhì)的世界人口信息，這是哥倫比亞大學(xué)（Columbia University）提供的一個(gè)數(shù)據(jù)集，被稱(chēng)為“全球人口網(wǎng)格”（Gridded Population of the World）。它綜合了各地的人口普查數(shù)據(jù)，調(diào)整到相同的年份。雖然它是全世界目前最優(yōu)質(zhì)的人口地圖，但它的分辨率不怎么高： Facebook表示，一個(gè)網(wǎng)格可以代表城市地區(qū)的幾平方公里，也可以代表農(nóng)村地區(qū)的幾萬(wàn)平方公里。

　　然后，F(xiàn)acebook又從DigitalGlobe公司購(gòu)買(mǎi)了大量的高分辨率衛(wèi)星圖像。目前太空中大部分私人的高分辨率地球觀測(cè)衛(wèi)星都是由這家公司經(jīng)營(yíng)的。當(dāng)你在谷歌地圖上看自己的房子時(shí)，你通常是（但并不總是）通過(guò)DigitalGlobe公司的四個(gè)軌道鏡頭之一看到的。

　　DigitalGlobe公司的圖像大多數(shù)屬于“小度量的”，也就是說(shuō)，網(wǎng)格的一條邊不是數(shù)百公里，而是50厘米。 Facebook的開(kāi)發(fā)人員訓(xùn)練該公司的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，讓它識(shí)別在這些數(shù)據(jù)中，一棟建筑物從上面看起來(lái)是什么樣子。然后開(kāi)始進(jìn)行識(shí)別。該軟件根據(jù)它能看到的建筑物數(shù)量來(lái)估計(jì)城市人口密度，并且進(jìn)行推算，把當(dāng)前最佳人口數(shù)據(jù)分配到居住區(qū)中。

　　“他們?cè)O(shè)定了一個(gè)相當(dāng)基本的假設(shè)：如果看見(jiàn)到一棟建筑物，必定就有人在那里，”哥倫比亞大學(xué)地球科學(xué)家說(shuō)羅伯特·陳說(shuō)。他是Facebook所使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集“全球人口網(wǎng)格”團(tuán)隊(duì)的主管。

　　你可能覺(jué)得這種方式聽(tīng)上去很簡(jiǎn)單，其實(shí)它本來(lái)就這么簡(jiǎn)單。它僅僅需要訪問(wèn)神經(jīng)學(xué)習(xí)軟件，需要耗用大量計(jì)算能力。 Facebook估計(jì)它分析了20個(gè)國(guó)家的2160萬(wàn)平方公里土地，“為此，我們用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理了146億張圖像；這是Facebook每天分析的所有圖像數(shù)量的十倍多”。

　　羅伯特·陳警告說(shuō)，F(xiàn)acebook的數(shù)據(jù)不能被用來(lái)計(jì)算和當(dāng)?shù)鼐用裼嘘P(guān)的城市密度。但是，“你可以想見(jiàn)，在其他很多情況下，這些數(shù)據(jù)有多么寶貴，”他說(shuō)。

　　Facebook還沒(méi)有發(fā)布這些地圖的最終版本。它說(shuō)，最終版本將在今年夏天發(fā)布。在發(fā)布之前，羅伯特·陳的團(tuán)隊(duì)將對(duì)它的準(zhǔn)確性進(jìn)行判定。雖然Facebook的早期結(jié)果令人鼓舞，他羅伯特·陳說(shuō)，他仍然不知道這項(xiàng)技術(shù)會(huì)有多么精確，也不知道適用性是否廣泛。 “我們只看到了它的部分狀況，”他說(shuō)，但是，如果該技術(shù)的效果令人滿(mǎn)意，F(xiàn)acebook的這個(gè)項(xiàng)目就會(huì)新增另外6個(gè)國(guó)家。

　　一個(gè)重大勝利？

　　如果事實(shí)證明這些數(shù)據(jù)很有用，那么連接實(shí)驗(yàn)室的成功就會(huì)標(biāo)志著一個(gè)重大勝利的到來(lái)，因?yàn)殚L(zhǎng)期以來(lái)，開(kāi)發(fā)人員在使用衛(wèi)星數(shù)據(jù)時(shí)一直面臨著一個(gè)阻礙：用算法解釋圖像。

　　在未來(lái)的五年里，硅谷投資的衛(wèi)星公司將向公眾發(fā)布大量影像，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)以前的水平。這些影像的成本會(huì)比以往任何時(shí)候都更加便宜，而且也更加“新鮮”：由于衛(wèi)星制造上的進(jìn)步，以及火箭成本的下降，一些公司承諾提供每周六、七次的重訪問(wèn)率（revisit rates）。

　　如果公司——尤其是金融公司——學(xué)不會(huì)如何用機(jī)器破譯這種新的數(shù)據(jù)，它們就不會(huì)有什么價(jià)值。公司必須懂得如何從影像中抽取信息，而不需要人員坐在桌子旁埋頭苦干，目前，像Skybox（屬于Alphabet集團(tuán)）和笛卡爾實(shí)驗(yàn)室（Descartes Labs）這樣的初創(chuàng)公司表示，他們已經(jīng)在這方面取得了一些進(jìn)步。如果Facebook制作的地圖真的成功了，那么這個(gè)目標(biāo)的可行性就會(huì)獲得進(jìn)一步的證實(shí)。（Kathy）