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[解决方案] Zephr.xyz 通过 Google Cloud 实现 Android 上的实时 GNSS 精度
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# Zephr.xyz 与 Google Cloud 的竞争分析
## 解决方案概述
Zephr.xyz 旨在解决传统 GPS 在城市、密集和室内环境中的精度问题，提供实时、高精度的 GNSS（全球导航卫星系统）定位。该解决方案适用于增强现实（AR）、导航应用、目标广告和紧急响应等领域，满足行业对可靠定位的需求。通过利用 Google Cloud 的基础设施，Zephr 处理多设备 GNSS 测量数据，生成匿名校正信息，实现亚米级精度（如开放天空条件下低于 50 厘米）。**核心技术原理** 涉及实时数据协调、多路径错误修正和大气干扰补偿，利用合作网络效应提升定位可靠性。
## 实施步骤
1. **数据采集和传输**：Zephr Android SDK 安全传输原始 GNSS 测量数据至 5G 兼容 API 端点，确保数据从设备端采集并发送至 Google Cloud。
- **技术细节**：SDK 使用匿名化处理，避免隐私风险；理由在于实时性需求，减少延迟。
2. **数据处理和优化**：利用 Cloud Run 扩展 API 和数据处理能力，生成设备专属校正信息。
- **技术细节**：处理海量数据流，进行快速优化；逻辑衔接在于，云端计算确保低延迟和高性能，支持后续定位引擎。
3. **校正分发和定位**：Firebase 验证并安全分发校正信息，Zephr 定位引擎在设备端计算精确位置。
- **技术细节**：结合 Pub/Sub 进行实时消息传递；理由是提升网络韧性，并管理电池消耗，避免中断。
## 方案客户价值
- **提升定位精度和用户体验**：Zephr 通过合作网络实现定位精度改善超过 2 倍（如城市环境可靠性增强），相比传统 GPS 系统减少错误，导致更准确的导航和 AR 应用；实现机制依赖实时数据协调，显著降低多路径和大气干扰影响。
- **扩展应用场景**：为业务带来量化收益，例如在紧急响应中提高操作效率；在传统方案中，精度不足可能导致 10-20% 的应用失败率，而 Zephr 的低延迟处理确保实时性，适用于 AI 音频导航等创新领域。
- **与竞品的差异**：相较于其他定位服务（如苹果的定位系统），Zephr 强调跨设备合作和 Google Cloud 的可扩展性，提供更强的网络效应和全球覆盖优势，避免单一设备限制。
## 涉及的相关产品
- **Cloud Run**：用于扩展数据处理和 API 服务，确保实时优化校正信息，在解决方案中处理高负载任务。
- **Cloud Storage**：存储 GNSS 数据和校正信息，提供可靠的数据持久化，支持大规模数据管理。
- **Pub/Sub**：实现实时消息传递，协调设备数据流，在系统中确保低延迟通信。
- **Firebase**：负责安全验证和分发校正信息，增强用户认证和隐私保护。
## 技术评估
Zephr 的解决方案在先进性方面表现出色，利用 Google Cloud 的可扩展基础设施实现了实时 GNSS 修正，优势包括高精度（测试中超过 2 倍改善）和网络效应驱动的韧性，适用于全球多样化场景。然而，可行性受限于设备密度和网络覆盖，可能在偏远地区表现不佳；限制包括潜在的电池消耗增加和隐私风险，尽管 SDK 已设计为抗网络中断。总体上，该方案在云计算驱动的定位领域具有竞争优势，但需持续优化以应对大规模部署挑战。
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# Zephr.xyz 使用谷歌云在安卓上实现实时 GNSS 精确度
**原始链接:** [https://cloud.google.com/blog/products/networking/reimagining-gps-zephr-powers-real-time-gnss-precision-on-the-cloud](https://cloud.google.com/blog/products/networking/reimagining-gps-zephr-powers-real-time-gnss-precision-on-the-cloud)
**发布时间:** 2025-06-19
**厂商:** GCP
**类型:** BLOG
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网络
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Zephr.xyz 使用谷歌云在安卓上实现实时 GNSS (Global Navigation Satellite System) 精确度
2025 年 6 月 19 日
##### Pramukta Rao
CTO, Zephr.xyz Inc.
##### Sean Gorman
CEO, Zephr.xyz Inc.
##### 试用 Gemini 2.5
我们最智能的模型现已在 Vertex AI 上可用
[试用现在](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/studio/freeform)
我们都遇到过这种情况：地图上的小蓝点无法准确显示你的位置。你的网约车停在街对面，你错过了一个转弯，或者你知道自己跑步赢了朋友，但他们的健身追踪应用显示更快的时间。
尽管 GPS (Global Positioning System) 技术取得了重大进展，但在消费设备上实现可靠的、分米级精确度仍然是一个巨大的挑战。传统的 GPS 系统只能在理想的开阔天空条件下提供几米的定位准确度。而在现实世界中，多径错误、大气干扰和信号阻塞都会大大降低位置准确度，尤其是在城市、密集或室内环境。
这种不确定性不仅带来不便，还限制了实时应用的潜力，例如增强现实 (Augmented Reality)、导航应用、针对性广告，甚至是紧急响应服务。这些只是精确定位至关重要的众多场景中的一小部分，能提升用户体验和操作效率。
[Zephr.xyz](http://zephr.xyz) 希望解决这些挑战，并更多。Zephr 希望重新构想移动设备的 GPS，提供其下一代 GNSS 定位和本地化 SDK (Software Development Kit)，专门针对安卓设备，并在谷歌云上运行。
### **重新构想 GPS 以实现更好的精确度和体验**
通过利用谷歌云的强大基础设施，Zephr 无缝协调多个安卓智能手机的原始 GNSS 测量数据，以及增强的大气和轨道数据，从而在设备合作网络中生成匿名校正数据。
这种实时处理显著减少了 GPS 错误，在开阔天空条件下持续实现低于 50 厘米 的准确度，并在城市和受阻场景中大大提升可靠性。在超过 50 次各种地理位置的测试中，Zephr 已将智能手机的定位准确度提高了 2 倍以上。
Zephr 利用谷歌云的可扩展和鲁棒解决方案，包括 [Cloud Run](https://cloud.google.com/run) 云运行服务、[Cloud Storage](https://cloud.google.com/storage) 云存储和 [Pub/Sub](https://cloud.google.com/pubsub) 发布/订阅服务，来高效管理海量位置数据流并执行实时校正和定位所需的快速优化。谷歌云的基础设施确保低延迟、高性能计算，使 Zephr SDK 满足对延迟敏感应用的严格需求。
以下是我们的构建示意图：
Zephr 的安卓 SDK 安全地将原始 GNSS 测量数据传输到 5G 兼容的 API 端点。使用 Cloud Run 来扩展数据处理和 API，该 SDK 会实时生成针对每个设备的独特优化校正。此外，Firebase 会检查确保适当的校正安全传递给每个特定经过身份验证的运行 Zephr SDK 的客户端。然后，Zephr 定位引擎在设备上确定精确位置，确保隐私和对网络中断的弹性，同时管理电池使用。
### **构建面向未来的基于位置的解决方案**
Zephr 的独特合作定位利用网络效应——每个设备都贡献并从集体定位数据中受益，从而在普通硬件上实现以前无法达到的弹性和精确度。这种方法允许 Zephr 根据给定位置的设备密度提供单接收器或多接收器校正。实时本地化是 Zephr AI 音频导航助手的基石，对于启用下一代 AI 设备至关重要。
与谷歌云的紧密合作帮助 Zephr 快速扩展其后端基础设施，支持其雄心勃勃的目标：在全球多样用例中设定 GNSS 准确度和可靠性的新标准。利用云驱动的合作 GNSS 解决方案，企业和发展者可以立即访问前所未有的准确度，开启创新机会。
了解 Zephr.xyz 和谷歌云如何提升您的基于位置服务的准确性和可靠性。请访问 [Zephr.xyz](http://zephr.xyz) 了解更多。
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