李彦宏：人工智能刚刚走到石器时代，但未来它会像电流一样普遍(8)

对一个陌生人进行征信就好比「盲人摸象」，传统方法是通过20个「盲人」去评估一个客户的信用「大象」，注定是有缺陷的。而大数据的多维度就如同几万人同时「摸象」，再把这几万人的反馈汇总到一起。维度越多，结论就越准确。
第三，处理非结构化数据的能力。结构化数据中最基本的数字、符号等，可以用固定的字段、长短和逻辑结构保存在数据库中，并用数据表的形式向人类展现（想一下常见的Excel表格），处理非常方便。但是互联网时代产生了大量非结构化数据，对于图片、视频、音频等内容，它们的数据量巨大却没有清晰的结构。对于图像的数据，我们只能理解为一个二维矩阵上的无数像素点。非结构化数据增长量很快，据推测将占未来10年新生数据总量的90%。而大数据技术可以通过图像识别、语音识别、自然语言分析等技术计算、分析大量非结构化数据，大大提升了数据维度。
非结构化数据的数量远超结构化数据，蕴含巨大能量，应用前景广阔。例如，在机场等公共场合的个人身份检查，过去只能根据旅客提供的身份信息这一个主要维度去判断其身份。而人脸识别、语音识别等技术应用成熟后，大数据可以直接通过摄像快速比对审核，增加对个人身份判断的维度，进行既精确又高效的安全检查。
第四，大数据是生生不息的「流」，具有时间性。它过去就不再回来，就像人无法两次踏入同一条河流。这一方面是因为数据量太巨大，无法全部存储；另一方面是大数据和人类生生不息的行动相关，瞬息万变。百度大数据实验室因此提出一个概念叫作「时空大数据」。
地图就是时空大数据之母。百度地图有一个路段拥堵预警功能。如果前方路段畅通会显示为绿色；如果拥堵则会显示成红色，提醒用户选择其他路线。这是我们与数据互动的一个简明例子。如果我们有A和B两条路线可以选择，此时A路线拥堵而B路线畅通，那么我们都会选择B路线；当越来越多的车主选择B路线，那么B路线将会变成拥堵而A路线又会畅通。
此消彼长，变化万千。依靠智能手机的定位功能，百度地图可以实时更改当前的路况监测结果，精确地告诉每一个位置用户当前自己所面对的路面情况。通过数据可视化技术和各种评估手段，可以描绘一座城市的日常脉搏，比如上下班的人流数据变化，仿佛城市在吞吐呼吸。除了被记录下来的，更多数据只在当时有效。把数据全部存储下来是不可能的，那样需要的硬盘可能整座城市的地皮都堆不下，只能即时应用，用过就消失。