阿裡妹導讀：高德技術重磅發佈《高德技術2020年刊合輯》電子書，分享高德在智慧出行上最佳的技術實踐和總結，覆蓋了大前端、算法、架構、汽車工程、質量等多個領域，以及數篇高德入選頂會論文的解讀，本文將從四個方面進行簡要介紹。
作為國民級的出行服務平臺，在過去的一年裡，高德業務快速發展，國慶出行節的日活躍用戶數突破1.5億，又創新高。高德技術人在支撐業務快速發展的同時也在持續創新：導航個性化、引擎服務化、基建架構升級、全面上雲、共享打車、信息服務、汽車前後裝、大雲圖等方面實現新的突破，車道級導航、高精地圖落地等領域取得行業領先，車載環境下的手機定位技術獲得國際頂賽冠軍······
在這些過程中，高德技術同學做了大量的技術實踐總結和思考，並以文章等形式沉澱下來，與大家一起分享成功的經驗和踩坑的教訓。
我們精選了幾十篇高德技術的乾貨文章及數篇國際頂會論文，製作成了一本厚達750頁+的電子書，作為新年禮物贈送給大家。
這本電子書內容覆蓋了大前端、算法、架構、汽車工程、質量等多個領域，以及數篇高德入選頂會論文的解讀，希望能對大家拓展技術思路有所幫助。
下面我們對2020高德技術年刊的內容做個簡單的介紹。
一 大前端篇
今年高德和阿裡集團前端和移動團隊做了大量的融合和共建，全面參與了集團在Serverless、可視化、中臺等方面的技術建設。同時，高德移動端動態化架構全面升級，充分消除業務耦合，實現多個技術棧雲端一體能力，支持業務快速雲上雲下一體。作為超級應用，高德在極致性能優化、有效減少安裝包大小方面的重點攻堅並取得了顯著效果…這些內容，在大前端篇裡都做了總結。例如，在《高德最佳實踐：Serverless規模化落地有哪些價值？》這篇文章裡，我們分享了在國慶出行節期間，高德在核心業務場景規模化落地Serverless並平穩扛住了每分鐘函數調用量數百萬次的流量高峰期考驗的技術方案總結和思考。
在《3 倍+提升，高德地圖極致性能優化之路》裡，我們總結了高德一系列優化思路和技術方案，在保證業務需求正常迭代新增的基礎上，啟動、核心鏈路交互、行中內存、包大小等多方面均實現了性能的成倍提升，尤其是低端機上達到了3倍+的提升，從多個維度改善了用戶性能體驗。
在《高德前端這五年：動態化技術的研發歷程和全面落地實踐》一文裡，我們總結了高德前端團隊從十來人的小團隊主要負責短期運營活動開發的散兵遊勇，到現在團隊規模百人+，覆蓋5大業務線，上百個模塊的堅甲利兵的團隊成長曆程和技術發展路徑。這些場景應用的最佳技術實踐以及團隊成長、技術選型的心路歷程相信對正在或已經經歷過這些過程的團隊來說都會有一些啟發作用。
二 算法篇
高德所在的出行生活服務領域是現在業內AI算法落地最深度的場景之一，例如導航的路徑規劃、ETA(預估到達時間)、交通事件挖掘、地圖POI（Point of Interest，興趣點）內容的更新、GPS信號弱或丟失的時候如何準確定位、地圖LBS信息分發、高精定位、地圖數據自動化生成等方面，都是AI算法的深度應用。近年來高德算法團隊的同學一直在用創新的方法來解這些難題。在技術年刊中也有大量這方面的高質量內容。
例如在《高精算法推動高精地圖落地》這篇文章裡，高德地圖首席科學家任小楓從算法出發，介紹了高精地圖製作和落地的挑戰，以及高德如何打磨和突破關鍵技術，把高精地圖做到業界領先。其中，算法在解決高精地圖面臨的挑戰中有很重要的作用，相關的工作主要有三部分：資料精度與對齊、識別和生產自動化、變化發現與更新；另外，《業內首發車道級導航背後——詳解高精定位技術演進》這篇介紹了華為聯合高德、千尋發佈業內首家面向手機用戶的車道級導航應用，高德結合在車道級導航及自動駕駛等領域的工作，對於高精度定位技術演進的思考，以及在高精定位實際落地應用中的一些實踐。
高德定位技術大圖
我們總結了大量AI算法在智慧出行場景的實踐內容，相信對於業內同學也會有重要的參考價值。
三 汽車工程篇
高德和業內主流汽車廠商有著廣泛且深度的合作，在這些合作中我們積累了豐富的研發和工程實踐經驗。例如高德車載導航在自研圖片格式，Linux車機的遠程調試、基於Rust的Android Native內存分析、雲控平臺畫面傳輸的視頻流方案、車載導航Android平臺DR回放技術等，我們把這些經過打磨的技術方案分享出來，與大家一起討論和交流。
四 頂會論文篇
我們精選了3篇頂級國際會議KDD、CIKM、AAAI收錄的論文，這些技術都已應用到高德的業務場景中並取得了很好的效果。例如《混合時空圖卷積網絡：更精準的時空預測模型》這篇論文，提出了從高德導航引擎中獲取了「計劃中交通流量」，並將其擴充到機器學習模型當中，該H-STGCN模型已在高德駕車路線的旅行時間預測（ETA）中落地，並將偏差嚴重的案例數量降低了15%。H-STGCN模型以數據驅動的方式建模了用戶出行意圖與交通路況演化之間的相互作用，未來可以廣泛的應用在主動式的交通管理領域，例如智能紅綠燈調控、智能道路收費系統等場景。
H-STGCN模型框架
在CIKM的論文裡，高德提出的工業級輕量模型ERNet，能很好地破解高架區域偏航檢測難題，這項技術已經在高德地圖局部上線，支持多個城市的高架區域偏航檢測。對這些領域有感興趣的同學可以瞭解工業界最前沿的技術方向和產業實踐。
五 開放下載
希望大家喜歡本書，歡迎推薦給身邊感興趣的朋友。
最後，祝大家牛年快樂，平安健康，闔家幸福。
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