百度地图，AI版的「怀斯曼生存手册」

大嘉购整理编辑：

文章经授权转自公众号：科技唆麻(ID：techsuoma);

我觉得如今生活在北京的朋友一定对下面的场景不陌生：每天出门，到公司后需要测体温，填表，出门买杯星巴克，量体温，填表，甚至下班回家后物业还要测体温，出示通行证。

事实上，特殊时期下，不光是这些常规操作，很多人的生活节奏及习惯也随之改变。

持续的疫情对各行各业和人们生活都是一个巨大的考验，比如生产停摆，比如消费停滞，对于你来说，你要适应一天戴8个小时以上的口罩，被迫学习各种食材和菜谱，以及尝试新的交通方式。还得抽空看看你经常去的商城、超市以及餐馆复工了没，要不又得白跑一趟。

与此同时，人们对于疫情相关信息的需求激增——这个需求包括了两个方面，一个方面是内容层面的，比如最新的动态以及新闻，在这一点上，百度App，腾讯新闻等新闻产品，几乎做到了有任何重大突发新闻，能够第一时间推送。

另外一方面是查询、工具属性的，比起信息推送，这类需求其实很复杂也很分散，比如说查询之前坐过的火车高铁，确诊小区或写字楼，附近的发热门诊，地铁的人流，以及企业复工情况，甚至包括如果现在需要搬家，能不能进小区这类垂直信息。

比起每天的新增病历和治愈人数，这类信息对于绝大多数目前已经返工的人来说更为重要。

但现状是，这些信息要么过于分散——比如分散到地铁App、政府公告、搬家公众号里;要么实现的难度过大——比如精准的人流热力图，新增的POI点，迁徙数据等需要技术为依托;而想要一站式解决这些问题，要么因为自身定位和需求距离太远，要么就是数据和技术不足，而不得不望洋兴叹。

但通过这次疫情我们发现，地图app，尤其是百度地图的表现非常亮眼 ：年前上线发热门诊地图、武汉驾车出行数据、迁徙大数据平台、热力图，年后上线疫情小区地图、实时路况平台，不光普通用户可以通过产品功能进行查询，甚至当地有关部门也在借助百度地图的各种数据图进行防疫的调控。比如复工这件事，百度地图利用了智能外呼系统与商户直接沟通营业情况，短短几天就完成了对全国300多个城市，接近20万个地点的核验，厉不厉害?

不吹不黑的说，百度地图先后推出一系列的针对疫情的功能服务，几乎无死角覆盖了日常出行环节中所有可能和疫情相关的场景，也就是我们说到的大量长尾需求，除了反应迅速之外，我觉得这也是对其技术储备的一次阅兵。

这其实验证了我之前的一个观点：在AI以及大数据的赋能下，地图的交互体验、位置信息、出行服务以及出行决策等方面将产生重大变革，但没想到在疫情服务上同样表现出色。

在论述这个观点之前，我们先来看看百度地图具体是怎么做的。

首先，在1月23日，也就是除夕前一天，百度地图上线了提示：若用户发起的驾车导航目的地为武汉，百度地图将提醒市民，请减少出行，支持武汉疫情的防控。并且，百度地图还上线了发热门诊功能：在百度地图APP 搜索“发热门诊”，能查看附近开设发热门诊的医疗机构。

还是在同一天，百度地图热力图也立功了，通过此功能可查看到区域实时人口流量密度，从而避免去像商圈、医院、交通枢纽等人流量密集的地方。

这个功能非常实用，因为防疫最重要的就是避开人流密集地，防止交叉感染。

对于有关部门来说，这个人流分布的热力图对防控也起来了非常大的作用，因此，百度地图还联合上海市大数据中心、深圳市政务服务数据管理局展开合作，分别上线了上海、深圳城市“热力图“产品，用户通过 “随申办”“i深圳”App查看热力图。

紧接着，百度地图又上线了迁徙大数据平台，这个平台对于普通人来说感知可能没那么深，但对于很多参与防疫的志愿者、单位以及有关部门来说，简直就是神器，我简单说一下这个迁徙大数据平台到底厉害在哪儿：

支持查询300多个城市，包含来源地、目的地、迁徙规模指数、迁徙规模趋势图、城市出行强度，以及某个城市自春运以来迁徙目的地或来源地的排行和比例。

换句话说，通过这个迁徙的数据，可以清楚的分析某个城市迁徙来源的比例，排名等等，这对于当时吃紧的疫情防控来说，非常有参考意义。

截止2月24日，百度地图迁徙大数据平台和全国实时路况平台自上线来累计服务超15亿人次。了一次。

到了春节结束之后，百度地图又上线了很多实用的功能，比方说患者同乘查询功能，开发完成后第一时间接入并上线，累积使用了上万次。

再比如疫情小区，基于用户定位智能弹出“周边疫情卡”，能显示出当前所在城市及附近的疫情场所个数，以及最近的疫情点名称和该疫情点人流聚集地等多维实时信息简报，别小看这个功能，已经累计查询次数近1亿次。

再比如复工这块，百度地图和北京市交通委联手，上线地铁客流量查询服务。方便用户通过百度地图随时查看地铁车厢的拥挤程度。其实类似的功能还有很多，疫情动态播报，入境防疫检查提示，实时路况甚至还有朱广权语音包。

类似的功能和例子实在太多，就不一一列举了。

不要觉得这些似乎离我们很远——以我亲身经历，我大年初四回北京，坐的是海航从海口到北京中间经停安庆的航班，结果出行当天起飞之前有人被机场地勤带走。

一周之后，一位朋友给我发了一条新闻。

同一趟航班，同一个时间，只是差了几天，侥幸躲过一劫。

国外有一本书叫《怀斯曼生存手册》，是怀斯曼的生存手册，由前英国特种部队SAS教官怀特曼编写，这本书号称“仅凭一把刀和书中的知识，就可以在任何地方、任何天气、任何条件下生存下去。”里面详细介绍如何在雨林中如何施放求救信号，怎样辨认有毒植物，用刀片制作指南针等等。

因为信息量巨大，非常专业、详实且实用，这本书在国外被誉为生存挑战里的圣经，被很多生存主义者奉为圭臬。

在我看来，百度地图在这次疫情中的表现，有点像疫情版的怀斯曼手册——几乎提供了所有可能遇到的风险提示，说实话我有点意外，因为恰恰是我认为最应该做这些功能，也是自身定位属性和疫情最接近的大健康类App，还在做疫情数据+免费义诊+公开课这样的事情。

之所以会这样，我觉得可能和百度地图在AI上的投入以及布局有很大关系。

早在2018 年百度世界大会上，百度地图事业部总经理李莹就表示：“地图经历石器时代、航海时代、印刷时代、互联网时代到如今人工智能时代。随着人工智能时代的到来，百度地图全方位变革，正在定义第五代地图。”

什么是人工智能地图?和传统的地图最大的区别就在于，新一代的AI地图打通了产业层面，实现高度数据化，以及创造大量基于AI的功能。

我们以数据为例，数据采集一直是地图的痛点，尤其是动态数据的采集，比方说某某路段修路，传统的做法是通过后方调度，采样车去现场。

但现在百度地图基于每天数亿条轨迹数据、遥感数据、互联网数据，能够在第一时间感知现实世界道路变化情况，运用自动化采集调度方法，实时调度采集车辆前往现场采集，并通过云端协同实时回传数据;再依据图像识别等技术做视觉语义化分析，并对POI图谱及道路数据库进行动态修正，快速更新道路数据库，为用户提供精准的出行服务。

这就非常厉害了，过去大量人工的工作都交给算法去完成，这意味着两件事，效率的大大提升和数据沉淀的指数增长。

地图的核心价值是沉淀精准数据，为AI主航道发展持续输血。而百度地图源源不断新增和沉淀的亿级数据，是助推AI主航道难得的燃料，比如这次能在这么短时间内做出热力图，以及涉及十几亿人的迁徙大数据平台，没有扎实的算法技术和大量的数据沉淀，几乎是不可能完成的。

而用户使用这些新上线的功能也好，数据也好，又形成了新的数据反馈，从而又进一步指导了百度地图下一步产品和功能的开发。

比如针对返工潮，百度地图基于多年的春运数据统计经验，实际上已经能得知有很强的荡秋千效应：春节前向某地流出的人口，因为社会生活的路径依赖，相当大的比例比例会按原路径返流，但因为疫情的影响，今年的荡秋千效应特殊，各地也因为防控疫情出现不同的人力物资配置，所以百度地图又上线了复工地图，用户能很清楚的掌握当地的复工情况。

我们在之前的稿子也提到了一点，百度地图和高德地图之间的差异，简单来说，高德想从传统的地图商转型为出行平台，而百度则在打造地图生态。

打车的需求因为疫情和隔离的影响几乎断崖式下降，而百度地图借助这些不同的功能和需求获得了大量的流量和用户。

我们也很难说，这次疫情之后，会不会出现一个拐点或者分个胜负，但有一点是可以肯定的，那就是地图产品越来接地气，也就是贴近用户真实的需求：出行是上游，所有的需求几乎都是围绕出行诞生的，由此延伸出生态和服务，我觉得才是对用户最有价值的。

特别声明：本文为合作媒体授权DoNews专栏转载，文章版权归原作者及原出处所有。文章系作者个人观点，不代表DoNews专栏的立场，转载请联系原作者及原出处获取授权。