當下大數據產業風生水起，5月25日，中國大數據產業峰會暨中國電子商務創新發展峰會在貴陽召開。多位政府官員和業界人士在會上表示，隨著技術的成熟和應用不斷擴大，大數據產業正在進入成熟期，有望在“十三五”期間，引領市場規模萬億之巨的IT服務業轉型。
包括大數據產業“十三五”規劃在內的多個國家級產業促進政策，有望在下半年陸續出臺。屆時，大數據國家戰略將加速落地，大數據產業將迎來新一輪發展機遇。
經過多年的深耕細作，百度在大數據應用領域可說是卓有成效。正如李彥宏在開幕式演講中提到的，包括百度無人車在內的人工智能正是大數據的一個典型應用方向。
俗話說“一枝獨放不是春”，如今大數據紅利窗口打開，且看百度還將大數據技術應用在了哪些方面。
1 百度利用大數據技術“重現”加德滿都
2015年四月尼泊爾發生8.1級地震，大量古建筑群遭遇滅頂之災。4月30日，百度發起“See You Again，加德滿都”活動，開辟專門的圖片上傳渠道收集全世界游客在尼泊爾拍攝的照片資料，并通過百度地圖全景和照片游技術對遭到損壞的尼泊爾古跡進行數字化三維還原。
運用強大的大數據處理能力對海量圖片進行篩選過濾，利用“路徑搜索算法”找出古跡拍攝的熱點（角度）區域，以串聯熱點區域游覽為目標對采取何種路徑游覽該“復原古跡”進行智能規劃。
2 百度遷徙，“據”說春節
2014年春節，央視晚間新聞采用百度地圖LBS定位的可視化大數據，形成了“據”說春運系列特別報道。2015年，百度遷徙進行了技術“升級”，增加了基于百度天眼技術的“航班動態”及“延誤航班和正點比例”，用更為系統立體的可視化大數據全景圖配合2015年春節的“據”說過年特別報道。
百度遷徙從時間和空間兩個維度全程、動態、即時、直觀地展現中國春節前后人口大遷徙的軌跡與特征。人們可以在PC和手機上訪問，選擇不同城市和不同時點查看群體運動的軌跡。
3 百度大數據探測景區熱力圖
百度地圖把熱力圖應用到日常出行領域，按照位置聚類，計算景區內聚類的人群密度和人流速度，綜合計算出聚類地點的熱度，從而將結果體現在“熱力指數”中，反映出該景點的人氣熱度，以及在所在城市中的熱度排名情況。
4 百度大數據解開“鬼城”之謎
2015年，《Ghost Cities of China》一書的作者Wade Shepard將“鬼城”定義為：一種能量嚴重不足的新型發展狀態，一個人口和商業機構嚴重少于其原本所能容納的體量的地方。從這個角度上說，住宅空置率就成為最簡單直接的“鬼城”衡量標準。然而媒體報道時經常依據亮燈率所做的判斷準確度并不高。
人們廣泛應用的智能移動設備都具有位置感知功能，可產生大量個人軌跡數據，可覆蓋極大的時空尺度，擁有超高的分辨率。通過這些時空大數據，百度從微觀的角度來觀察城市動力學（包括人類的遷移和區域之間的互動），使用每個個體所產生的數據來感知人們的生活環境。解開屢次見諸報道的中國“鬼城”之謎。
5 百度大數據分析上海外灘踩踏事件
2014年的12月31日上海外灘發生36死49傷的嚴重踩踏事故，事后調查顯示事故原因主要是演出場地的臨時變更導致人群一時間對該地的人流量、人群密度和移動方向做出了嚴重的估計錯誤。
針對類似情況，百度大數據實現了提前兩小時預測局部區域內的人群密集程度，并發出預警。以提升公共安全服務為導向，百度大數據也在不斷實踐如何在公共安全領域應用時空大數據。
2014年12月31日晚23:00-24:00間，
上海外灘的人群密度
6 利用百度大數據“看風水”
Big Data Lab（百度大數據實驗室）通過分析時間、空間、網點、交通便利程度、競爭對手情況等等因素，結合用戶需求，判斷最佳的開店位置。用大數據測算結果跟實際地址對比一下。水滴標記是初算的地址，小圓點是第二、三步復算出的地址，大圓點是最終的建議選址。
正如李彥宏在“2016數博會”上所說的，人工智能為什么這么火？最主要的一個原因就是因為大數據。虛無縹緲的數據最終都會都匯總處理應用到生活服務的方方面面，大數據聽起來很遠，但其實就在我們身邊。
（新聞稿 2016-06-17）