骑单车也需要导航，比一比「骑行地图商」哪家强？
以后，人们不仅仅可以在朋友圈晒步数，还能晒晒骑行长度了。
共享单车的火热无疑大大提高了人们使用单车的频率，不论是平时骑单车上班，还是在某个周末骑上单车去郊游，哪怕只是简单地从出发地点骑行至地铁口，怎么好好骑车成了很多人关心的问题。然而，目前中国的骑行环境并不友好。很多骑行者时常遭遇绕道和迷路，比如哪些路段禁行，哪些路段便于停放，哪些路段没有自行车道，目前很少有明确指引，这些都令骑行者们举步维艰。
随着共享单车在大街小巷的流行，自行车导航的需求旺盛了起来，各大手机地图商们似乎也都看到了用户痛点和商机，纷纷推出面向骑行用户的专业地图。近日，腾讯地图在其v6.7版本中上线了骑行导航功能。用户输入起点和终点后，将出现骑行规划路线。
图片来自Donews
腾讯地图并不是第一家推出骑行功能的手机地图。2015年，百度地图就推出了骑行导航功能，随后的2016年，百度地图又增加了针对骑行爱好者的“骑行路书”功能，算是前者的升级版。而高德地图也在今年的1月份，在其V7.8.8版本中上线了“骑行”导航。
在几大手机地图商推出骑行导航前，许多骑友只能通过驾车或步行导航来代替。但这几种方式在路线规划和语音播报上差异较大。想象一下，当你骑着自行车时，导航却提醒你“前方限速80公里/小时”时，总显得有些滑稽；比如开车能上高速，骑车却不行；这都使得人们对骑行专用导航的呼声越来越强烈。去年，上海市人大代表就曾提议，要开展专门针对“上海出版自行车通行地图”的可能性研究。
公开信息显示，腾讯地图的骑行导航功能可以支持全程语音播报，实时记录骑行轨迹和运动数据，还支持将这些信息分享到微信等社交媒体。以后，人们不仅仅可以在朋友圈晒步数，还能晒晒骑行长度了。
另外，腾讯地图的骑行导航功能主要有两个特点。一方面，考虑到和驾车相比，骑行是一种非常依赖体力的出行方式，其地图会根据大数据，在设计路线时根据路段性价比作出推荐，为用户节省体力。比如智能计算停车点，帮助用户更高效地到达楼宇入口等。另外，该地图还推出了针对老司机的“路线探测”功能，骑车过程中，路线会智能刷新，实时探测路况以躲避拥堵；并在页面给出提示，比如“A路段拥堵，走B路能快8分钟，C路能快5分钟”等，帮助用户更快更经济地到达目的地。
高德地图今年V7.8.8版本中的骑行功能也大同小异。除了用户在骑行时输入起点和终点，点击“骑车去”，然后地图提供规划路线，并进行语音导航外，该功能还能实时显示用户骑行数据和轨迹，比如当前骑行时速、距离、时间等。这方便用户对自己的骑行情况进行回溯，同时用户可以将轨迹记录分享到社交媒体。
而百度地图方面，除了和腾讯地图、高德地图类似的骑行导航功能外，还在其9.2版中推出了“骑行路书”功能，该功能和另一款小众骑行地图APP“行者”有些类似。
在以往的骑行导航功能下，用户只能设定起点和终点，最多能在路线中间增加一个途经点，得到的骑行路线多依仗系统生成，自由度较低。通过“骑行路书”功能，用户可以选择起点、终点和中间任意个途经点，DIY生成专属骑行路线。生成的路线不但可以供自己骑行时使用，还可以通过微博、微信等社交媒体和其他骑友进行分享和互动，方便多人组队骑行时统一路线。另外，用户还可以看到官方按骑行难度推送的经典路线推荐，比如京郊宛平八景之一的妙峰山、充满挑战性的川藏线等。
其实，不论是哪种骑行地图，目的都是为了帮助骑友们解放双手，提高骑车出行的便利程度和安全性。目前，骑行用户主要分成两种，一是将骑行作为普通的交通工具和休闲运动方式，比如骑车出去买个菜、节假日进行短途出游等。另一种是专业的骑行爱好者，特点是偏向探险、自定义长途和较为偏僻的路线等。通过百度、高德和腾讯的普通骑行导航功能或许基本能满足前者的需求，而对后者而言，百度地图的“骑行路书”功能或部分更专业些的小众骑行APP或可以作为参考。
对各大地图商来说，纷纷推出骑行功能，除了追赶共享单车这个风口，或也有助于其自身地图数据采集。对它们而言，此前的用户数据多通过机动车和步行等交通工具搜集而来，而开放非机动车导航或将有助于其进一步补充大数据，为随后的智能推荐打下基础。
艾媒咨询数据显示，2016年第四季度，手机地图用户累计规模已经达到6.64亿人。在该季度，高德地图、百度地图和腾讯地图分别以34.3%、29.9%和8.8%的市场份额位列前三。而2016年中国手机地图用户不满意因素中，“信息不够精准”、“耗费流量较多”和“缺少智能推荐路线”位列前三。
可以看出，各大骑行地图也在尝试完善这三点，但鉴于骑行的风靡还在初步阶段，目前几乎还没有离线地图。流量耗费较大、信息不够精准等问题依然是目前各大骑行地图的问题，或将成为下一步各大地图商的着力重点。
艾媒咨询分析师认为，未来手机地图的趋势是加强个性化，不仅针对环境推荐路线，还能基于用户的基本信息和出行习惯进行智能推荐，满足多样化需求。报告认为，虽然目前手机地图市场逐步趋于饱和，但和用户生活联系更加紧密，未来受关注程度将有增无减。
随着天气越来越暖和，人们使用单车的频率无疑将越来越多，骑行地图或能派上更多用场。
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今日搜狐热点骑了17000公里之后，她用手绘地图讲述了骑行故事
美骑编辑按：文字型游记我们看的多了，今天我们来看看别人的手绘游记。亚历克斯?霍奇金（Alex Hotchkin）是一位来自澳大利亚墨尔本的插画师，她用细腻多彩的画笔把自己从欧洲骑行到东南亚的经历与感悟，共计18个月、17000公里的骑行之旅画了下来，并集结出版成书。这比传统的文字型游记有趣多了，甚至有国外网友感叹：“这可真是最好的两轮探索世界的记录方式。”我叫亚历克斯?霍奇金，职业是插画师，副业是探险家――我非常热衷于去世界各处走走看看，这已经成为我人生的一部分。我成长于澳大利亚中部一个农牧家庭，小时候就非常喜欢画画，世界对于我来说，就是一张等待完善的空白画纸。所以为了完成这个梦想，我选择用骑行的方式，和好友一起从欧洲骑到东南亚，并把在路上的点滴见闻用手绘的方式记录下来。▲我们收拾了家，关闭了公司，告别了熟悉的一切，去迎接那个巨大且陌生多彩的世界当你义无反顾地投入进这个世界之后，它每一天都会刷新你对它的认知，换句话说，你能真正感到每一天都是新的一天。我们在路上遇到了许多仁慈和蔼的陌生人，他们不仅给我们提供食宿，还跟我们讲了自己的故事，毫不夸张地说，我每天都要至少感慨一遍：everything is possible（一切皆有可能）。我带了几个本子和一些画笔，抓住一切空隙时间画画――比如扎营之后、在等衣服晒干时、在城市等签证审核时。一旦我画满了一个本子，就马上把它寄回家去。我们的旅程一共持续了18个月，跨度长达17000公里，之所以选择用手绘地图的形式来记录这段旅程，是因为我觉得不管是文字还是照片，都难以完整地表达这一路以来，我的心情与对这段经历的感激之情，而画画，能将所有我想要表达的东西堆在一个平面里，且不会被割裂。▲这种无拘无束的生活也给了我极大的创作灵感，我常常仿佛置身于想象的海洋，绘画点子不停地往外蹦▲如今的世界对我来说是：每个角落都有故事，每个故事都想画下来▲，感兴趣的朋友可以上去看更多作品―――――――――――――――美骑编辑强力硬广分割线―――――――――――――――如果你还想关注更多的美骑旅行资讯，可以扫一扫我们新成立的公众号和微信群喔，在微信上与我们一起互动吧！我们很期待大家的投稿和留言。美骑旅行栏目公众号：如果你还有兴趣了解更多，与更多的骑友交流，可以扫码添加这个微信，我们会邀请你加入美骑旅行频道官方车友交流群：责任编辑：Max
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明明可以靠脸吃饭，非得靠才华……
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你告诉我你哪里看到脸了
还真看过，一篇本旅游杂志，名字的音译不一样。
好棒的画画功底
漂亮啊！！！！
这些图有点像一些游戏的地图
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聚集全球最优秀的创业者，项目融资率接近97%，领跑行业自行车爱好者用谷歌地图和数据研究最佳骑行路线
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评论: 0|来自: 上帝之眼
　　在中国的大城市，自行车曾是重要的交通工具。但如今，自行车的地位大大下降，比如，出行者要通过网络查询路线，在中文Google 地图上，可查询公交、汽车和步行方案，但没有自行车路线可查；而百度、高德等地图，同样没有为自行车导航的功能。　　不过，某些国外的Google地图，就提供了这样的服务，能使者以最便捷的路径到达目的地。又如，加拿大的温哥华自行车出行导航网不仅给出路线长度、耗时，还提供二氧化氮污染指数、道路坡度等相关信息，骑行者可根据需求，规划污染最小或骑行最省力的线路。可惜，该网站因缺乏基金维持已于今年10月31日关闭。　　随着全球对骑行的提倡，我们也在思考，什么样的骑行环境是好的？怎样为上海的骑行者提供最优的骑行路径？　　国外Google地图的骑行路径规划功能　　研究方法　　我们的研究运用叙述性偏好法，对骑行者进行虚拟路径选择调查，应用离散选择模型，量化骑行环境各要素对路径评价的影响程度，以此为基础，探讨评价和改善上海骑行环境的方法。　　要评价一个路段对骑行者的友好程度，先得确定影响人们感受骑行环境的要素，建立评价模型。　　我们在预调查中，以小规模问卷的方式，向骑行者了解影响感知骑行环境的要素。最终，我们选取了10个人们最关心且城市规划能有所作为的要素，包括：骑行时间、机动车车流量、自行车道类型、机非隔离方式、机动车路边停车、自行车道宽度、沿途红绿灯数量、道路绿化、沿途自然景观、街道景观。　　接下来的关键问题，就是如何将这些要素进行整合，得到一个综合指标。　　我们采用路径选择行为调查法，该方法基于“叙述性偏好法”，让受访者在虚拟的情景中做选择，再应用离散选择模型，来估计人们的骑行环境偏好。　　通过科学的实验设计，我们得出一些虚拟骑行路径。首先对这10个要素定义水平，数量从两个到三个不等。例如，对机动车流量，水平1代表流量小，水平2代表流量适中，水平3代表流量大。每一要素的每个水平相组合，就能产生一种虚拟骑行路径。可以想象，所有这些要素水平相组合，可产生非常庞大的虚拟路径，这将使调查实施非常困难。但经过实验设计后，就可精简到少量具有代表性的骑行路径。　　自行车出行环境影响要素及其水平　　将这些虚拟骑行路径两两配对，即构成选择情景。被访者需要在两条路径中选择一条较好的，若都不满意，也可都不选。　　我们设定了通勤和休闲两种情形，让被访者分别做出相应选择。这主要为了考察不同出行目的下，人们对骑行环境的关注是否有明显差异。例如，我们假设，在通勤目的下，人们对骑行时间的敏感性要高于休闲目的，而对环境舒适度的敏感性则相对较低。若假设成立，将对服务于不同目的出行的道路建设有指导作用。　　除文字描述之外，我们还配以图片，通过更接近人们平时感官认知的方式，来方便被访者对题目的解读。　　虚拟骑行路径选择调查问卷，配以更直观的图片　　调查对象来自两个来源，一是网络问卷，二是实地调查。网络问卷的参与者主要是年轻人，因此必须通过实地调查，有针对性地询问中老年人，以平衡样本。调查还在进行中，目前已获得有效样本200多人，选择7400多次。　　在获得路线选择数据之后，我们建立离散选择模型，以求得各要素的参数和效用函数。参数（或说权重）反映人们对骑行环境要素的重视程度；而效用函数就是我们需要的评价道路骑行环境综合优度的指标。　　我们呈现的是阶段性成果，但已经令人满意，所有参数统计显著，整体预测准确率达50%。这一准确率是比较高的，因为在个人喜好等其他不可见因素的作用下，人们对骑行路径的选择结果差异很大。一个模型的概括能力有限。今后我们将尝试采用更加复杂贴切的模型来提高解释能力。　　解读要素参数，我们进一步发现，骑行者最关注自行车车道类型，且重视程度远高于其他要素。在车道类型的三个水平中，“与骑车、助动车混行”被默认设定为0效用。所以，在这一结果中，自行车专用道的参数越大，说明相对于机非混行，专用道带来的效用越大；同理，与助动车混行车道的效用也高于机非混行，但参数值略低于自行车专用道，说明自行车专用道是人们最偏爱的。这种相对关系的研读，对判断研究假设、实验设计质量和模型的适用性非常重要。目前的结果显示我们模型的合理性，因为要素水平参数的相对关系均符合我们的假设和一般的定性认知。再拿机非隔离设施这一要素举例，采用绿化隔离带的环境效用最高，栏杆隔离效用其次，划线隔离效用再次，而无隔离措施的效用最低（默认0）。　　调查对象对骑行环境要素的权重选择　　上海城区哪些地方最适合骑车？　　上海中心城区（外环线内）所有路段共11875条，要全部走一遍难度太大。我们利用腾讯街景地图，以实景照片判断路段属性。这其中肯定与实际有差异，但这是目前我们能做到的最好方法。　　我们给每条路段设置ID（辨识号），先判断是否可供自行车骑行，将可骑行路段的环境要素归类，类别与实验设计中的要素水平完全一致，以此把各路段的属性输入到数据库中，全部实现数字化。　　利用腾讯街景图，进行路段属性的数字化　　在这些数据之上，我们初步做了一些探索性分析，来反映上海中心城区骑行环境的基本状况。统计下来，上海中心城区可骑行的道路，占所有路段的81.4%，这个比例不错，远高于西方以小汽车为导向的城市。我国城市发展绿色交通有很好的基础设施条件，应珍惜并加以充分利用。　　从街道层面看，上海中心城区可骑行道路比例最低的地区，位于原南市区城隍庙附近，比例介于50%-60%；而与其一江之隔的陆家嘴金融贸易区的比例也不高，在60%-70%之间。比例相对高的街道主要分布在虹口区、长宁区、徐汇区、原卢湾区、杨浦区北部，以及浦东新区环绕陆家嘴的广阔地带。　　上海中心城区可骑行道路　　各街道的可骑行道路比例　　老城区：可骑行道路密，但安全性差　　模型分析的结果揭示了，车道类型是人们最重视的环境要素。从上海中心城区整体看，自行车与助动车混行的道路总长为2083.7公里，占所有可骑行道路的59.6%；机非混行道路的总长为1413.6公里，占40.4%。目前上海中心城区没有专用的自行车道，自行车和助动车同视为非机动车，共享非机动车道。但实际上，助动车的行驶速度往往远高于自行车，穿梭在自行车流之间，给自行车骑行者带来很大困扰。　　其实，即便在国外自行车出行发达的城市，例如阿姆斯特丹，自行车道同样允许助动车通行，只是那里的助动车使用量很低，相比上海几乎可忽略。但即便如此，阿姆斯特丹还是设置了自行车专用道路或区域，比如，在城市近郊休闲区一旦发现助动车行驶，车主就要被开罚单。　　从各行政区来看，助混比例最高的地区，是嘉定区位于中心城区的部分，达到80.4%；而比例最低的黄浦区为35.9%，黄浦区同位列倒数第二（41%）的静安区一样，都是老城区。所以，老城区自行车出行的安全性相对差。　　不过，老城区可骑行道路的密度相对较高：最高的黄浦区达到每平方公里13.2公里长，位列第二梯队的静安区、原卢湾区及虹口区，每平方公里超过9公里。这就意味着，住在老城区里居民的自行车出行会更方便一些。　　这种矛盾，似乎让出行者难以权衡，这也正是我们得到的骑行环境综合评价模型能发挥功用的地方。　　各区自行车道类型的比列　　各区不同类型自行车道的密度　　外围地区综合评价高的路段更多，连接性不够　　根据效用函数，可得到上海中心城区各路段的骑行环境的综合评价指数。我们将其划分为三个等级，综合评价为高的占13.6%，评价为中的占70.8%，评价为低的占15.6%。　　上海中心城区可骑行道路环境综合评价　　将评价为高的路段单独拿出来，可以发现，外围地区多于核心地区，其分布非常分散且不连续。　　对骑行环境设计和自行车出行路线优化，最重要的一个指标，是道路的连接度，即可骑行道路相互贯通的程度：连接度越高，骑行的可达性也越高。在我们的研究里，用的是Gamma指标，数值介于0到1之间。例如当Gamma=0.8，我们可以说，这片区域内80%的道路是连接在一起的。　　综合评价为高的路段分布　　在具有一定规模的街道中，综合评价为高的路段比例超过50%的只有两个，分别是杨浦区的新江湾城街道（65%）和浦东的罗山街道（56%），而它们的连接度分别仅为30%和36%。　　尽管综合评价为中的路段在中心城区占大多数，但它们的连接度同样堪忧，最高的街道也只达到40%左右，且数量极少；剩下的街道中，大约有一半的连接度介于30%-40%，另一半介于20%-30%。　　各街道综合评价为中的路段的连接度　　综合评价为低的路段比例高于中心城区平均水平的街道，在黄浦江西岸分布比较集中，包括城隍庙地区、南京东路外滩地区、北外滩地区、原杨树浦工业区、中原地区以及吴淞地区。在黄浦区、静安区、长宁区、虹口区也均有若干斑块，而普陀大场地区的面积最大。　　各街道综合评价为低的路段比例　　由此，我们可以采取同样的方法，获得综合最优的骑行路径，只不过将优化目标从“路径最短”改变为“路径最佳”。例如，以同济大学为起点，杨浦区新江湾城北端为终点，得到的推荐路线为四平路 国顺路 政化路 国定路 政民路 淞沪路 殷行路 江湾城路。同理，可以得到绿化最好、安全最佳等以各要素为优化对象的推荐路径。　　不同标准的最佳骑行路径推荐　　以上地图分析和数据研究为骑行爱好者调查得出。　　声明：本站发布此文章意在传递信息，并不表明同意其观点或证实其描述，仅供大家学习交流与分享。
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