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從百度的“百萬年薪招聘首席地圖采集師”，到高德的“道路數據繞地球197圈”，國內圖商進行地圖采集的門檻正變得越來越高。如果加上車用高精地圖的采集，能跨進這個門檻的企業基本只剩BAT三家。
在科技外表下，傳統數據采集作為制作地圖的基礎工作，采取的的方式是“掃街”，也就是員工不斷外出采集數據。地圖公司的能力區別，主要在于多久“掃一次街”。間隔時間越短，掃得越細致，采集來的數據就越有效。行業之間比的其實是誰家的采集員和采集車更多。
這也是過去人們印象中地圖公司的工作方式：誰的用戶最多，誰提供的實時路況信息就最準。有人提出，如果考慮到采集員們的辛勤工作，傳統地圖公司是一個“勞動密集型”企業。誰最先改變這種現狀，誰也許就能在地圖市場的”下半場“奪得機會。
根據此前雷鋒網的了解，國內市場從用戶量上講，高德和百度跑在最前面，騰訊處于緊追猛趕的階段。2016年6月，馬化騰規劃了騰訊未來關注的四大基礎領域，LBS地理位置服務是其中之一（其他三個是云服務、安全和支付）。
12月下旬，百度地圖不再強調自己是O2O平臺，而是立刻將人工智能和虛擬現實與地圖產品綁定在一起。
而據知情人士向雷鋒網透露，今年馬云也曾經提出對阿里系旗下高德地圖的長期要求，用戶最終需要一張總是提供最全面、最及時信息的地圖，即一張活地圖。喚醒一層層數據，先解決了數據堵的問題，才能解決路堵、出行難的社會民生問題。
過去地圖導航軟件提供的實時路況信息，主要來自安裝了GPS的出租車和物流車少量數據；現在，實時路況信息主要來自于正在使用導航功能的海量用戶。當你走進一家互聯網地圖公司，就會發現頂尖的計算機科學家們，已經把每個用戶都當成采集員，正通過用戶貢獻的大規模UGC數據來做下一代的地圖。
過去，地圖公司要過很久才能知道某條路上的某個加油站已經關閉了；現在，地圖公司很快就能發現，在這個加油站停留的用戶（GPS定位點）突然大幅減少，因此這個POI（Point of Interest，地理信息點）變成重點關注對象，然后立刻派人核查實際情況，并在地圖上提醒用戶。
海量用戶數據和算法即將成為地圖行業的競爭焦點。地圖公司正在變成“智力密集”型企業，最終比拼的仍然是誰家的“采集員”多，只不過“采集員”變成了各家企業服務的用戶和參與決策的大數據體系。
誰的活躍用戶多，誰就能更快地發現變化，所能提供的數據服務就越準，用的人就越多；誰的活躍用戶少，誰發現變化的速度就慢，所能提供的數據服務準確度就越差，用的人就越少。
于是地圖公司的分水嶺漸漸出現：那些核心數據購自傳統圖商的地圖公司以及用戶規模較小的地圖公司，在數據的“鮮度”和“準度”上，將會越來越落后于自采能力和大數據能力領先的公司。馬太效應再一次顯示其威力。
意料之外，又在情理之中。雷鋒網認為，到頭來能玩得動地圖行業的公司，還是BAT三家。這也跟行業特點有關系，地圖所承載的LBS位置服務能力，取決于大生態。一方面，傳統的純人工采集做地圖的方式已經落伍；另一方面，只靠地圖公司自己的判斷已經不夠，多元的大數據才是競爭的關鍵。
關于多元大數據，高德地圖的一位技術副總裁在采訪中，演示了如何利用淘寶運單數據判斷地理信息變化：寄往某個公司的快遞，以前都是發往A地址，但從一個時間點開始不斷發往B地址，說明這個公司很可能搬家了。以此為例，地圖對信息點的變化就能做到及時準確地反饋。
阿里系的電商運單數據無疑是最大最豐富的，馬云的底氣也來自是阿里云的大數據，而這也是生態大數據對地圖產品改進的冰山一角。
這樣的例子數不勝數。而多元大數據的重頭的部分，還包括第三方數據的整合，比如開發者（BAT都提供位置服務開放平臺），政府交警部門，122報警平臺的以及汽車公司等等。
某種程度上說，地圖是由一層層數據形成的金字塔，自己的數據決定了地基有多大，第三方的數據決定了金字塔能蓋多少層，蓋多高。
以高德為例，這家出身傳統圖商的此前也已經多次強調要做“活地圖”。盡管宣稱“3年內不賺錢”，只專注基礎技術，但也許是對人力成本的考慮，也許是對“變態級“的準確有特殊的追求，目前高德已經實現了采集數據完全在線化，包括2900萬的用戶也成為數據采集的一部分，來自用戶的交通事件上報，甚至占了數據量的85%。
多元大數據甚至可以延伸到新聞挖掘上，通過挖掘全網的媒體報道，可以找出哪里有新開通（或關閉）的道路，然后結合用戶數據，就可以對道路的變化給予更快的響應速度。
互聯網數據投射到物理世界，用戶調取地圖的場景越來越高，這讓數據采集的要求從過去的“準確”升級到“及時”，甚至是“0秒誤差”，也就是所說的“活地圖”。怎樣在數據采集和處理這個新戰場拔得頭籌，是對BAT三家從”勞動密集企業“轉型”智力密集企業“速度的考驗。
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