在公共管理方向 ， 百度地图和各级公共管理部门之间形成了长效互动的机制 。 迁徙大数据平台和实时路况平台还在高频迭代 ， 公共管理部门长期将其用于防控科学决策 ， 引导用户提前研判出行风险 ， 提升安全系数 。 其中的数据信息不断被各级政府部门采纳使用 ， 为国家科学防控部署提供了重要参考 。
从To C到To B、To G
百度地图之所以能够与公共部门形成紧密联动 ， 是因为它建立了一张精准的数字化地图 。
精准的数字化地图首先要解决数据采集问题 。 地图作为“位置服务平台” ， 地理信息的精准、丰富极为关键 ， 这需要多方数据来源 。 目前地图市场数据来源包含几块：用户数据积累、图商数据采买 ， 以及最核心的自采数据 。
在早年 ， 百度地图的数据主要以自采和图商数据采买为主 ， 在移动互联网阶段也因其简单好用积累了数亿用户 。 在目前 ， 百度地图拥有300余辆专业采集车 ， 已覆盖全国1000万公里道路里程 ， 实现90%数据采集环节AI化 。

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百度地图全景采集车
在现实世界中的全景画面被实时“刻录”在地图数据中之后 ， 还需要叠加POI信息（也就是便利店、商场、超市、咖啡店、大学等地理位置信息） ， 一份真正的数字化地图才能得以形成 。 以城市为例 ， 其地图大数据一共分成了三层 。
底层是基本的地理状况 ， 比如道路、湖泊、绿地等 ， 这类数据是地图数据的骨架；中层则是地图中的组织 ， 地图数据之中称其为POI（Point Of Interest）；最表层则是人的数据 ， 人在地理位置中活动 ， 时时刻刻发生变化 。
数字化地图的目的 ， 还是形成解决方案 ， 运用在实际生产生活、城市规划、公共管理等场景之中 。
解决方案的形成需要把三层数据叠加之后 ， 再加上时空分析、定位、轨迹、搜索等能力 ， 再辅以数据挖掘、机器学习等技术 ， 便可以将原本沉睡的“死数据”变成知晓一个空间内正在出现变化的“活数据” 。 这些活数据运用在不同领域、行业、场景 ， 则是可以产生不同的效果 。
百度地图相关负责人称 ， 百度地图提炼出了一批通用的基础场景方案 ， 如地图开放平台、专网地图、智慧交通、智能空间、智能物流、慧眼时空大数据等 。 再基于电信运营商、工业制造、餐饮连锁、城市规划、智慧城市、智能交通、购物中心、网约车等行业又定制出了行业解决方案 。

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当面向To G场景时 ， 公安、交管、交通、城市规划等部门常常是百度地图的重要客户 。 2020年10月 ， 张家口市交通运输局曾与百度地图签约 ， 百度地图需要为河北省交通综合运行协调与应急指挥中心张家口市分中心项目提供数据与技术支撑 。 百度地图相关负责人称 ， 目前慧眼时空大数据 ， 在城市规划行业已经成为“标配” ， 现在全国各地的规划院有很多都在使用百度地图城市规划解决方案提供的产品和服务 ， 而且该产品有较高续费率 。

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