当代哲学家西闪提出过一个词叫“国家的计算”。在他看来，大数据让数学家帕斯卡尔曾经所畅想的国家能够熟知社会民生中一切细节的画面逐渐得到实现。
地图究竟是什么？地图其实是虚拟世界对现实世界的映射。地图把物理世界映射到线上的虚拟数字世界，再通过虚拟世界的计算最终反向作用于现实世界。
电影《阿凡达》那个数字沙盘，它直接把潘多拉星球世界全部微缩在一个空间内，让人们可以看到现实世界中所发生的事情。
在这次疫情期间，地图正在利用大数据和AI离开平面，进入立体世界，把现实世界中的信息囊入方寸之间。
在全世界范围内，利用地图大数据追踪病毒传播正在成为大家的普遍共识。
我们已经看到了地图大数据反映现实世界的强大能力，按照地图其实是虚拟世界对现实世界的映射这个观点去看，地图大数据下一步甚至可能将会迎来数字孪生这个趋势。
百度地图，已经展现了“国家的计算”这一潜力。
一
如何将病毒可视化
地图数据的产业链分为收集、处理、分析、应用四个环节。我们不妨看看国内外在疫情期间是如何展开探索的。
韩国的感染率在2月中旬之前保持相对稳定。病人总数徘徊在30人左右，甚至几天没有变化。但过去的一周里，病人数量呈爆炸性增长。
一些数字工具正在帮助社会寻找病人，Coronamap Live就是典型案例。韩联社报道称，一张摄于2020年2月24日的Coronamap直播截图显示了一张互动地图，上面有关于冠状病毒患者和他们去过的地方的信息。
Coronamap 在1月30日开放，当时韩国已经确认了6起确诊病例，在发布的前5天内吸引了近800万人次的访问。科罗娜地图显示了病人去过的地方以及他们感染了多少人。
它使用不同的颜色——绿色、黄色和红色——来显示参观这些场馆的风险。红色圆圈表示病人在不到24小时前到过这个地方，而黄色圆圈和绿色圆圈表示分别过去了8天或9天以上。
Coronamap允许用户查看附近受影响的场馆。通过转换模式，用户还可以看到潜在患者可以访问的医院和医疗中心的信息。
疫情期间不管是政府、公众对地图的需求都是相当庞杂。政府需要科学数据做决策，公众则是需要地图作为日常生活指导。
我们不妨再看看百度地图是怎么处理这个问题的。
在政府层面，百度地图提供了迁徙大数据平台和实时路况平台。
在迁徙大数据平台上，决策机构可以看到全国热门迁入迁出地、迁徙规模指数、春运期间全国总体迁徙趋势、城内出行强度趋势。
而在实时路况平台上，决策机构则是可以看到全国高速路实时拥堵趋势、全国高速路实时拥堵路段排行、热门交通枢纽人流指数趋势。
根据这些数据，政府部门可以分析城市目前出行状况，实施合适的防控举措。交通运输单位则是可以获得客观数据支撑，对高速路的异常情况进行疏导治理。
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。
在公众层面，百度地图还制作了一系列和人们日常生活密切相关的板块。
比如说“肺炎疫情期出行管控消息速报”、“复工返程攻略”、“新冠肺炎患者同乘查询”功能。百度地图近日上线的“复工地图”还能查看周边超市、商场等场所复工信息，可结合自身所在位置，快速了解周边哪些商户已恢复营业。点击某一商户后，地点详情页中还将显示其目前的临时营业时间、联系电话，避免跑空。
这些功能解决了公众面对疫情时所面临的诸多实际障碍。我们可以尽量利用地图处理生活问题。
以下这张图，其实就是南安普敦大学的WorldPop研究小组根据百度地图的数据所制作的全球疫情扩散图。
根据《纽约时报》的报道，南安普敦大学的WorldPop研究小组的一组研究人员研究了人口动态，他们使用了百度地图位置服务和国际航班路线的2013-2015年数据，为该病毒在武汉的可能传播制定了预测性全球风险图。
二
地图大数据公共价值
今天百度地图所做的事情其实也是2016年左右所一直畅想的场景。2016年，我在《再谈人工智能，百度地图彰显战略价值》一文中就提到：
百度地图作为百度底层数据重要的支柱之一，在整体战略体系中处于核心地位，与人工智能相结合，共同串联了百度从基础到未来的各方面重要布局。百度地图的数据价值还不止于此，LBS动态数据带来的潜在商业价值更是未来的想象空间所在。
在今天，地图大数据其实可以把当年所期待的很多画面都通通实现了。
ToG层面上看，政府需要地图大数据作为重大公共事务决策的参考。
地图大数据和智慧城市之间的关系其实极为紧密。地图所提供的数据可以让城市规划变得更科学。
地图大数据可以通过对城市内的交通拥堵、事故等一系列数据的整合，思考城市建设过程中的利弊因素，为此后的城市建设提供决策支撑，加速城市的治理和改进，减少强制性的行政手段在城市建设中的干预。基于这些分析，也能更加精准地提出应对交通方案。
此前，国务院发展研究中心宏观经济研究部就和百度地图大数据团队之间形成了合作，尝试探索大数据在服务国家宏观经济决策中的应用。
而在疫情期间，百度地图在政府决策层面也提供了几点重要支撑。
疫情防控与复工统筹：上线迁徙大数据平台，就每日全国和各省市人口迁入迁出规模趋势、城内出行强度等提供及时、有效的数据。
要知道，在大数据计算中，事物之间相关关系的计算反而会更容易得到有价值的观点。过去如果要计算复工人数，需要进行非常复杂的社区统计、工厂统计，但是在大数据挖掘的过程中，决策部门只需要利用某些数据相关性就可以展开计算。
百度地图复工指数恰恰通过大中型城市初七后累积活跃工作人口数与2019年12月的基准活跃工作人口数相比，得出复工人数比例，计算复工情况。对决策部门来说，这种大数据相关性的计算省时省力，而且可以通过小样本得到更精确的数据。
交通管理与防疫检查：推出实时路况平台，实时展示高速拥堵趋势及交通枢纽人流指数趋势，公示拥堵路段时段。
在疫情期间，机场、火车站、客运站往往都需要配备工作人员，进行体温检测、证件查验等工作，如果无法对人群流量进行精确预测，往往会导致关卡手忙脚乱，甚至引发公共场所的混乱。
但有了地图大数据对交通枢纽进行实时数据监测，决策部门就可以根据数据流量调配人力，提前做好防控措施。
ToB层面上看，越来越多企业需要地图大数据为自家业务做技术支撑。
很多企业开发者尤其需要地图大数据，地图大数据开通API接口后，通过地图大数据的获取，能够反哺业务，让业务更丰富、精确。
在国内，百度地图大数据便为京东提供了“地址解析聚合”、“区划管理平台”等能力，帮助京东可以有效提升订单处理和“最后一公里”的派送效率。让疫情期间的生活物资高效送达。
企业也需要地图大数据提供的位置信息、用户画像、年龄结构、城市热点、居民兴趣点演化，人群密度情况甚至周边商业信息的分析，帮助企业推导出最适合自身选址的区域。
对企业来说，这种方式不仅仅可以科学选址，也能够让自身的服务和城市、公众需求相配套，不至于浪费城市公共资源。
在国外这次疫情期间比较典型是《圣荷西水星报》(San Jose Mercury News)。数字化媒体需要地图大数据为自家新闻做技术支撑，让可视化新闻做得更精密。
它的价值在于直接通过视频化的方式直播数据变化，疫情地图扩散情况。这种技术手段一般需要科技公司在背后做支撑提供数据接口才能够达成。
《圣荷西水星报》地处旧金山湾区，和硅谷那些技术公司有着非常密切的联系，在使用新技术展开媒体创新这个维度上始终保持前列。这一次疫情报道，它用自己的技术手段呈现出了媒体变革的方向。它采用的数字化呈现技术手段来自于约翰霍普金斯大学惠廷工程学院一群工程师。
ToC层面上看，公众也需要地图大数据作生活指引，这是人们对地图最基础的诉求。
无论是日常交通，生活查询，乃至本地生活服务，这些层面都离不开地图作支撑。
人们已经习惯了在地图上寻找自己的生活服务，管理日常出行。比如我们在出行前，习惯于在地图上搜索目的地和自己的距离，查看所需通行时间。我们也习惯于在地图上寻找餐厅，了解它的评分。
这次疫情期间，用户不仅可以通过百度地图查询疫情小区地图，如有就诊需求，还可以搜索“发热门诊”查看附近的医院机构，查看是否设有24小时发热门诊。
三
社会民生将是未来
过去的地图更多是一张薄薄的平面纸张，纸张上记录了粗略的位置和道路。比例尺的大小几乎决定地图的信息含量。但是现在的地图，其信息量愈加丰富。
地图产品早已不是简简单单的工具产品，而是承载了更多期待的一个平台。无论是生活服务还是政府决策，地图给人们带来的思考其实已经脱离了地图这样一个工具本身。
地图最大的价值，在大数据的辅助下已经从简单的实用意义升级到了社会价值乃至民生价值。
这次疫情中百度地图大数据的使用规模和使用范围都体现了“大”的意义。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累计服务超15亿人次，“疫情小区”专题地图累计查询次数近1亿次，发热门诊地图累计统计全国361个城市上万个发热门诊信息。
这种数据使用是全方位、立体式、多层次的，涉及到了交通、社区、医疗、城市等各个系统，几乎渗透到了我们生活的方方面面。
欧盟信息安全与信息政策与战略研究专家维克托·迈尔指出：
大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……
我们甚至还可以去看看国外对地图产品的思考究竟是怎样的。
Facebook已经收购了Scape Technologies，一家英国增强现实（AR）初创公司。Scape既是一家地图公司，也是一家AR初创公司。
它正在寻求为下一代“空间计算设备”构建基础设施，包括可穿戴设备、自主车辆和其他设备。Facebook希望利用这家企业打造1:1的物理世界数字地图。
从2D走向3D这其实已经接近数字孪生的概念。
实际上，《阿凡达》中的那个沙盘，既是数字孪生也是数字地图，“数字地图+数字孪生”未来是否会复刻我们的现实世界，这才真正值得期待。
在未来，随着地图大数据能力进一步提升，它对社会民生的价值恐怕还将在更多层面得到体现，我们甚至可以期待一个体系化、系统化的大数据社会建立。
在政府层面：以大数据为核心，依托完整、实时、开放、共享的大数据平台建立数据决策、数据管理、数据评估的管理机制，推动政府管理理念和社会治理模式进步；
在民生层面：基于大数据的智慧民生将主要体现在医疗卫生、交通出行、家庭生活、就业工作、教育学习、社会保障等方面，推进民生业务的网络化和自动化。
当然，这都需要更多研究机构和企业乃至政府共同形成配合，从大数据中获得更多民众、企业等诉求性的数据，后期展开数据研究，分析需求背后的内在发展逻辑和趋势，并形成针对社会具体问题的解决方案，定制完善的计划。
百度地图大数据的应用和实践便是这种社会协作的一种开拓尝试。
我在《“搜”出民调，影响舆论场》一文中就提到说，一个真正成熟的社会，需要决策机构、企业、机构、公众四者之间形成稳定的参与关系。
而百度地图今年疫情期间的举措，恰恰是展现了这种协作关系。
地图大数据作为大数据的一种，同样也是如此。它需要多方配合参与，才能真正发挥最大价值。
