为严肃的影像任务而设计
从试点项目到百万级数据集
平台的目标是支撑长时间、大规模的 Mapillary 下载任务，同时兼顾可靠性和成本可控。
高任务完成率
单任务支持百万级影像
按项目追踪的任务历史
自然融入你现有的地理空间技术栈
在 Mapillary 与 GIS、数据库和分析流水线之间搭一座桥
将平台作为 Mapillary 与内部工作流之间稳定的一层中间件，而不是每个项目都重新造一套下载脚本。
为 Mapillary 批量下载而生的核心能力
从区域配置到数据交付，一条龙打通
只需配置一次区域与条件，就能在多个项目间复用。平台负责 Mapillary API、海量下载和文件交付，你的团队只需专注后续分析。
为 Mapillary 批量下载而生的核心能力
只需配置一次区域与条件，就能在多个项目间复用。平台负责 Mapillary API、海量下载和文件交付，你的团队只需专注后续分析。
覆盖你地理团队里的所有角色
不同角色，同一套 Mapillary 下载能力
无论你负责地图生产还是模型训练，平台都提供一条共享的、可自助的 Mapillary 数据入口。
覆盖你地理团队里的所有角色
无论你负责地图生产还是模型训练，平台都提供一条共享的、可自助的 Mapillary 数据入口。
- GIS 工程师：快速搭建本地影像数据集，无需维护脆弱的抓取脚本。
- 地图产品经理：通过简单 Web 界面配置和跟踪任务，无需依赖工程资源。
- 数据科学家与算法工程师：按标签和条件下载结构化影像，用于模型训练与评估。
- 平台管理员：监控租户使用量，配置配额和限流，防止滥用和成本失控。
可靠性与可控性优先
让长时间运行的大任务也能放心交给平台
平台本质上是一套专为 Mapillary 下载任务优化的调度与执行系统，强调安全性、可观测性与成本可控。
智能任务队列与限流
全局与租户级限流配合队列执行，在保护 Mapillary API 的前提下尽可能提高吞吐。
支持长时间运行与恢复
任务支持暂停/恢复与断点续跑，大任务遇到短暂故障时无需从头再来。
详细日志与部分完成状态
任务提供结构化日志、失败列表以及“完成/部分完成”状态，帮助团队审计与补采。
用量统计与配额管理
按租户统计任务数、成功影像数和数据量，配合配额策略控制对象存储与带宽成本。
面向规模扩展的架构
任务执行进程可水平扩展，内部对于大范围任务可自动拆分，提高稳定性与吞吐。
为多数据源扩展预留空间
对 Mapillary 做了良好抽象，后续可以较低成本扩展到其他街景或遥感数据源。
简单清晰的配额型定价
从带有慷慨额度的免费层起步，当任务规模和频率提升时，再升级到更高配额与 API 能力。
免费版
适合评估产品、覆盖小范围任务的免费配额
- 最多 3 个活跃项目
- 包含评估所需的基础月度影像额度
- 单人工作空间
- 标准任务队列与重试机制
- 单任务影像数量上限较低
- 下载结果保留时间较短
- 暂不支持 API 接入
终身版
一次性付费，长期使用平台能力
- 根据业务定制的配额与并发策略
- 可选独立部署环境与 SSO 集成
- 更完善的治理能力、审计日志与用量看板
- 明确 SLA 与专属支持
- 按需定制集成与迁移方案
- Flexible data retention policies aligned with your compliance requirements
- Solution design support to embed the platform into your mapping and ML workflows
常见问题
关于 Mapillary 批量下载平台你可能会关心的几点
客户评价
不同角色如何使用 Mapillary 批量下载平台
李伟
高级 GIS 工程师以前我们维护了好几套用于下载 Mapillary 的 Python 脚本，又脆弱又难排错。现在只需要配置一次区域和条件，平台就会处理限流、重试和打包，准备数据集从几天缩短到了几分钟。
Sarah Müller
地图产品经理每做一个新城市项目，我都要提需求等工程师帮忙跑脚本。接入这个平台后，我可以自己创建和监控下载任务，还能直接把进度视图发给干系人，大大减少了沟通成本。
Diego Santos
出行数据科学家可以按时间、相机朝向和采样策略灵活过滤，让我们轻松构建聚焦某一类场景的训练集，又不会把不需要的数据全部拉下来，GeoJSON/CSV 也能直接接到特征提取和模型流水线里。
Anna Kowalska
平台管理员之前很难知道是谁在调用 Mapillary、下了多少数据。现在所有任务都走统一队列，有配额和用量统计，我们既能保护上游 API，又能把存储和带宽成本控制在可预期的范围内。
佐藤智子
城市规划顾问做道路廊道研究和路侧资产盘点时，我们可以为不同城市快速复用同一套任务模板。统一的目录结构和元数据格式，让 GIS 团队在 QGIS 里复用分析模板几乎零成本。
Marcus Brown
地图基础设施负责人过去我们跑大规模 Mapillary 下载都是一晚一晚的批处理，失败了就只能第二天重来。现在有了可恢复任务、详细日志和“部分完成”状态，运维团队终于能放心把百万级任务交给平台去跑。