“每一条都是回家的路”，台湾省地图是从何而来？
底图数据，一般就是地图中最基本的图形数据和一些相关附加信息。来源有三种：
1、官方地图：地图厂商从政府测绘局购买其发布的权威地图；
2、实地外采，依靠测绘人员利用专业仪器，在实地环境中测绘得到数据；
3、航片卫片，通过自己拍摄或者购买高精度航空照片或者卫星照片，比如北斗卫星。
POI数据，一般来说，需要地图测绘人员采用精密的测绘仪器，去获取一个兴趣点的经纬度，然后再标记下来。POI数据量大、变化快，而且通常获取渠道多种多样：
1、通过数据采集车采集：采集后数据通过手工标注；
2、通过专职或者兼职人员利用手机等智能设备进行采集：它是对上一种采集方式的补充，比较适合变动频繁的商户位置。
3、地址反向编译：这种方式通过门牌地址号码，运用算法进行定位标注。
4、从互联网或者企业获取（大众点评、携程等），直接从专业网站抓取或者购买。
POI数据对于资质没有太多限制，所以提供POI数据的服务生比底层数据供应商多很多。比如图吧就是主要的POI数据供应商，很多时候大家互相购买，补充自己的地图。
在台湾省地图走红之后，关于地图数据从何而来的问题，高德地图和百度地图都作出了回应。
高德地图回应称，高德地图是按照国家相关法规要求、经相关主管部门审核通过后，向公众提供各类地图服务。目前在高德地图上可以浏览和查询台湾省的各类道路及地点信息。
而百度地图则回应称，此部分数据是依照包括《中华人民共和国行政区划简册》等在内的公开数据进行建设，也包括部分第三方有效数据，以确保数据的完整、准确。
台北101及城市景观
但仅靠底图数据和POI数据，要做好实时导航功能还远远不够。更繁琐的工作在于——更新。
尤其是，现在路况随时在变化，传统的“扫街”模式往往只能保障一年更新一次的频率。并且，随着地图数据的覆盖面变大，更新的成本也会随之加大。
地图采集员
在采集车采集的传统方式之外，现在的地图服务商更倾向于采用AI算法，在每分每秒从万千车辆运行轨迹的大数据中，提炼出有效信息进行分析，最终实现数据的实时更新。
比如，业内会将车辆行驶轨迹定义为“空间位置点连成的序列”。
因此如果一条道路上出现了大量车辆行驶的轨迹，则将有大量的轨迹投影到地图上，结果就将呈现出如上图一样颜色深浅不一的线条。颜色越深的地方，说明轨迹越多。此时，就可以根据“是否持续有轨迹出现”来做出基础性判断，分析一条路是否存在或消失，进而判断一些路况信息。
在此之前，需要先提取轨迹的特征进行初步判断。以长度特征为例，若一段轨迹长度为100KM，更可能是汽车走的；若轨迹长度为100M，则不太好判断，需要以此类推，用不同特征进行多轮初步判断。其次，要把轨迹对应到现有道路数据上，这一环节被称之为“地图匹配”。
由于在现实生活中，一个人不可能瞬间从一条路切换到另一条路上，因此可以借助“序列解码算法”来实现，将纷繁复杂的定位点一一匹配。通过这种轨迹处理的方式，可以以分钟级的速度，每天更新上万条道路的通行状态。并且，作为道路数据中的重要组成部分，保证用户的导航路线更加精准。
简而言之，通过轨迹数据、遥感数据和互联网数据等等方式，使得地图信息的更新对实地采集的依赖性越来越低了。这减轻了实地勘测的成本，提升了导航更新的及时性。
毕竟，在台湾省持续进行地图数据更新，也不是一件容易的事。
地图匹配示意图
不过，在实时路况之外，目前主要是缺少台湾省地图的实景地图数据。
相比底图和POI信息的获取，实景地图的建立，对于实地数据收集的依赖程度更高。一般来说，实景地图的绘制需要依靠实景地图采集员来进行实际采集。比如采集车车顶的设备会直接记录下所经道路的影像信息，传输到车载电脑内，并在任务结束后，统一汇交到总部。
