曼哈顿距离是指平面上两个点的绝对轴距总和。在数学和计算机领域，曼哈顿距离经常被用于衡量距离和相似度。目前，随着大数据和人工智能领域的迅速发展，曼哈顿距离在相关领域中具有重要的应用和作用。
在统计学和机器学习领域，曼哈顿距离通常用于聚类分析、分类和数据降维等方面，可以帮助分析大量复杂的数据。同时，在图像和语音信号处理领域，曼哈顿距离也被广泛应用于对象识别、图像分割和特征提取等方面。
曼哈顿距离还具有良好的实用性，在路径规划、交通路线和旅行路径优化等领域中也被广泛应用。例如，在城市规划中，通过计算不同地点之间的曼哈顿距离，可以确定最佳的道路和交通规划，提高城市交通效率。
因此，曼哈顿距离已成为大数据和人工智能时代里的重要评判标准，能够更好地为我们的生活服务和解决实际问题。
