盖世汽车讯 11月30日，位置数据和技术平台HERE Technologies宣布扩展用于地图创建的低代码平台工具HERE Workspace，为企业提供更多方式将空间智能集成到业务运营、供应链和车队中。

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作为构建和扩展定制地图、服务和体验的平台工具，HERE Workspace于两年前推出，提供了新的和改进的功能，包括用于开发空间智能的低代码环境和新的直观且可预测的基于价值的定价模型。此外，HERE宣布HERE Workspace现与Amazon SageMaker无缝集成，使用户能够利用熟悉的增值机器学习工具来增强空间智能开发。

低代码、高级空间智能

当企业生成大量原始空间或地图数据时，HERE Workspace可帮助他们将其转换为可连接到HERE地图的标准化地图内容。凭借专用的低代码模板和拖放式（drag-and-drop）工作流编辑器，客户能够自动摄取数据以及合并、验证和发布地图内容以供个人使用，从而充分利用HERE的高级地图制作功能和强大的定位服务和SDK。结果：可导航、可操作的地图可作为创建私人和定制体验的基础。

例如，通过映射私人设施，从事物流业务的企业可以实现更智能的路线选择和准确的预计到达时间（ETA）预测。如果旅程在渡轮码头内开始并在工厂内结束，则ETA计算应代表真实的预期旅程时间，而不仅仅是在公共道路上完成的运转部分。HERE Workspace还支持企业数据的位置情境化，以发现新的信息，例如通过观察车队速度与道路速度限制来评估风险。或者，企业可以在HERE地图上将自己的私人地点和兴趣点分层，并激活一个私人搜索和路由算法来说明这些新位置。

多个组织已经在利用私有空间智能来支持各自业务目标、逻辑和用例。例如：

• 在线商务领导者在HERE地图上运行自己的专用路由层，以确保其卡车仅在特定道路上行驶进出其物流中心。

• 全球汽车制造商将创建一个自动驾驶区域的私有地图层，告诉其车辆和驾驶员确切的L2级和L3级自动驾驶允许的位置。

• 农村消防员将绘制小径和轨道，包括穿过私人土地，以支持快速进入偏远地区应对森林大火。

• 领先打车公司使用私人定制位置来引导驾驶员到最佳的上车和下车地点。

HERE Workspace现与Amazon SageMaker连接

通过展示对其他功能和解决方案的可扩展性，并与Amazon SageMaker的机器学习工具连接，HERE Workspace使企业能够充分利用HERE和Amazon SageMaker。通过将SageMaker集成到HERE Workspace中，客户可以根据业务活动训练模型，部署到SageMaker，然后在HERE Workspace中无缝使用模型，将其影响扩展到地图或服务定制。

亚马逊云科技Amazon SageMaker总监Ankur Mehrota表示：“通过将Amazon SageMaker集成到HERE Workspace中，我们的客户现在可以在HERE Workspace环境中利用Amazon SageMaker机器学习服务的广度和深度。通过与SageMaker Studio的直接集成，客户可以使用HERE中的数据在Amazon SageMaker中构建、训练和部署机器学习模型，从而增强空间智能工作。”