试想一下：无人驾驶的Apollo、华尔街自动交易算法、随时控温的家居、城市的智慧交通系统，它们都有哪些共同点？
毫无疑问，这些智能化的应用都为我们的生活带来了便利。同时，这些应用都需要一种按时间序列记录的数据——时序数据：自动驾驶汽车需要收集所处环境中实时的道路数据，自动交易算法需要收集变化的市场数据…… 但是，如果你仔细观察就会发现，有些应用如无人驾驶汽车和智慧交通系统的需求更为复杂些，对位置数据也有要求。为此，百度智能云时序数据库重磅发布空间服务，成为业界首个拥有时序时空融合能力的时序数据库。
不断创新，优势明显
百度智能云是较早布局时序数据库的企业之一，早在2016年7月，就在其天工物联网平台上发布了时序数据库，作为国内首个多租户的分布式时序数据库产品，已经在智能制造、无人驾驶、交通、能源、智慧城市等多个领域发挥重要的作用。
但这还远远不够，不断涌现的新场景对时序数据库提出了新要求。如在网约车运营、无人驾驶、检修车作业、环保车作业等场景下，不仅需要时间信息，对车辆的位置和轨迹信息也有存储和查询检索的需求。但传统的GIS系统或者空间数据库，仅有地理位置查询检索等能力，想要将空间与时间结合，需要更好的解决方案。
此次百度智能云时序数据库重磅发布空间服务，就较好地解决了这个问题。 作为业界首个拥有时序时空融合能力的时序数据库，百度智能云时序数据库一站式支持轨迹跟踪、电子围栏、异常路线报警等多种时空场景，具有三大明显优势:
1、可天然支持地理位置存储，无需重新调用其他空间服务。
2、支持二维坐标计算和球面坐标计算的标准函数。
3、通过SQL函数完成关于位置相关的计算，简单易用。
解锁更多场景
此次空间服务的上线，让时序数据有了空间信息的加持，能够解锁更多与地理位置相关的场景，下面以三大主要场景来具体阐述：1、轨迹分析场景：在网约车运营、无人驾驶运营的场景下，空间服务通过地理位置数据的存储和查询，就可以提供车辆某一时间段内的轨迹数据、发现异常轨迹行驶的车辆等，从而保障车辆安全行驶。
2、电子围栏场景：在用电检修车作业场景下，利用此次上线的空间服务，系统能够判断用电检修车是否在指定区域内作业；检修车辆的行驶是否偏离预定轨迹；离站点最近的救援车是哪一辆等，从而达到车辆全局优化调控的目的。
3、车辆和人员位置监控场景：对于车辆，在时空服务的加持下，系统能够查询物流车辆的当前和历史轨迹，并对车辆的轨迹区域做限定，一旦车辆脱离特定路线后即报警；对于人员，系统可对老人或小孩进行监护，实时查看活动轨迹，实现脱离特定区域告警等功能。
作为国内首个多租户的分布式时序数据库产品，三年来，百度智能云时序数据库TSDB的功能不断完善更新，持续获得多领域企业客户的认可。目前已在智能制造、无人驾驶、交通、能源、智慧城市等多个产业领域实现应用。
未来，百度智能云将持续赋能，助力产业智能化变革。
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