一、自采集技术
自采集是最传统的方式，依赖纯人力操作，虽然可信度高，但规模扩张存在限制。
在自采集中，二八原则同样适用。以较小的成本就能覆盖大部分主要需求场景（如主要城市、交通干道等），然而，仍有一些特殊需求需要投入巨大的成本来满足。
采集设备包括：
ADAS采集车，用于收集图像数据以供分析；HAD高精采集车，专门用于自动驾驶级别的数据采集，主要覆盖关键道路，数据精度极高，主要依赖雷达技术，能够获取道路及其周边的三维模型。
此外，还有采集自行车和肩背式采集设备，用于那些大型车辆难以进入的狭窄区域进行图像采集，但使用频率相对较低。
采集到的数据会发送至数据处理中心，进行流水线式的处理：
通过提取坐标信息生成道路图像，并利用图像识别技术识别各种交通标志、标线、交通信号灯等信息，从而丰富地图的数据内容。
二、大数据分析
每个用户的日常行为都在产生数据。大数据分析能够充分利用这些数据，为用户提供更优质的服务（注意，大数据分析严格遵循用户隐私保护原则，相关条款已明确说明）。
虽然大数据分析的初期投入成本较高（包括数据整合、清洗、平台搭建以及人工智能模型训练等），但其后期维护成本相对较低。
算法工程师可以通过分析用户的定位数据，识别出潜在的道路信息，包括小区、公园、景区等内部道路以及乡村小路等难以通过传统采集方式覆盖的区域。随着用户数量的增加，地图上的道路信息也会不断丰富。
此外，用户的实时导航数据也极具价值。算法可以利用驾驶速度、车流量等数据来估算道路的实时拥堵情况，为用户提供更准确的导航服务。
三、互联网情报收集
道路及道路设施的变更信息通常会在互联网上提前发布，如各地交通部门的微博、微信公众号、官方网站以及本地服务类信息发布平台等。
因此，大多数情况下，道路信息的变更都能及时反映在地图上。然而，也存在少数特殊情况，如没有官方通告的临时管制或情报数据处理错误等，可能导致信息更新不同步。
四、合作与共享
高德与各地交警部门保持着长期的合作关系。交警部门可以通过高德平台直接发布交通管制和疏导信息，而景区管理部门也可以利用高德平台管理景区内的道路和位置点信息，实现信息的实时共享与更新。
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