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AI抗疫,大数据视角下的百度地图进化论

(2020-02-29 20:54:47)

AI抗疫,大数据视角下的百度地图进化论

AI抗疫,大数据视角下的百度地图进化论

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。

AI抗疫,大数据视角下的百度地图进化论

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个城市,接近20万个地点的核验,厉不厉害?

AI抗疫,大数据视角下的百度地图进化论


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,百度地图又推出了热力图,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:

AI抗疫,大数据视角下的百度地图进化论

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。

 

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。

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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。

 AI抗疫,大数据视角下的百度地图进化论

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。

AI抗疫,大数据视角下的百度地图进化论

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。

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