AI技術發展、城市數據成為城市智能的推助劑
- 更新時間:2018-03-24 14:22來源:網絡作者:@nanncy人氣:866871
很長時間以來,我們在常識中認為鄉村是應該先於城市而生的。但事實上,越來越多的考古發現證明,人類創造城市這東西可能遠比歷史記載中更古老,也更瘋狂。
從環地中海城邦到南亞次大陸,再到我們熟悉的黃河流域,眾多上古遺址向世人表明,先民早就建造了功能完備、體系分工明確的城市聚落。相比於建造城市,人類真正一直頭疼的事情是,認識城市。
畢竟城市這東西很麻煩,人多、路多、房子多,堆在一起簡直一團亂麻。後來我們在計算機和大數據、AI技術到來之後,想了一個最新認識城市的辦法:給城市安裝智能。
相信大家都聽過各種“智慧城市”“智能城市”等等項目,保不齊妳的家鄉就正在建設當中。但給城市安裝智能,我們認識和掌控城市真的就很清楚容易了嗎?
好像也不是。截至2017年底,國內已經啟動建設和規劃的“智慧城市”“城市大腦”相關項目已經超過500個,產業相關企業超過1000家。
在這個龐大的產業鏈上,又有著“智慧城市、未來城市、城市計算”等等名詞和稱謂,普通吃瓜群眾很難分清他們的區別自不必提,跟不少業界人士一聊。得,其實他們也暈。
今天咱們來嘗試遮住這些真真假假的“名頭”,看看城市智能到底是怎麽發展出來的,每一個階段又都經歷了什麽樣的變化。這條線索搞清楚了,或許才能判斷我們的城市到底需要什麽?
數理建模型城市
其實用數學和運算的方式來推斷城市走向,給城市發展提供依據,並不是近幾年才發生的事情。就像很多計算機與智能相關命題的出現時間,都遠遠早於公眾認識時間一樣,城市的智能計算,也差不多是一門“爺爺級技術”。
早在上世紀60年代,美國一些高校就提出用數字技術幫助城市發展的概念。雖然當時還沒有明確的城市+智能命題,但其通過數理方式給城市建模,分析城市的交通、人口、建築與資源的未來走向,已經可以看做是“智能城市”的先驅。
當時芝加哥等一批城市才用了這類方案。但很快市政廳就發現,計算出來的城市數據千奇百怪,根本與實際不符。畢竟計算技術不達標的前提下,城市模型還停留在十分粗糙的階段,很快這種想法就退出了歷史舞臺。
這時的城市智能還處在概念與設想階段,但用數據+運算的方式帶給城市智能,已經為幾十年後的爆炸式發展奠定了基礎。
數據可視型城市
2008年,已經在IT企業服務領域摸爬滾打慣了的IBM,突然將橄欖枝伸向了城市政府與管理者,提出了著名的智慧星球計劃。
IBM的方案中強調,城市基礎建設不應該離開數據建設,通過數據來重新認識城市,能夠避免管理混亂和資源浪費,從而幫助城市良性發展。在全球經濟危機背景下,強調綠色與高效的智慧星球計劃快速升溫。2009年美國迪比克開始了世界上第一個智慧城市建設,將城市交通、水電、建築等數據進行收集和整理。
在這之後IBM在巴西、加拿大等國家先後推出了類似項目。IBM的老對手微軟也推出了類似的計劃,命名為“城市計算”。
這種收集城市數據進行存檔和可視化的技術,在2010年之後開始在中國生根發芽。很多企業視此為良機,借助國內各城市基礎建設快速上馬的機會,不斷在國內市場推出“復制款”。我們今天看到國內絕大多數叫做“智慧城市”的項目都是如此,三大運營商、聯想、神州、騰訊等企業都在為各地方政府提供類似服務。
作為大數據時代的經典解決方案之一,城市的數據可視化確實能夠解決不少問題。比如提供決策依據,尋找城市發展規律等等。
但這種方案也有著顯而易見的問題:這類方案收集到的數據絕大部分並沒有實際用處,僅僅是“因為要數據,所以有數據”。畢竟一個城市每天真正生產的數據,用人工去讀取一遍都不可能,更別說用人力來計算處理了。耗資巨萬的智慧城市,也僅僅是幫助了決策者更好制定“想法”。換言之,城市居民真正能感受到的改變十分有限。
這種城市之智慧,屬於“了解城市”,卻無法“改變城市”的特定技術時期產物。畢竟“中看不中用”的智慧,不是城市發展的成就之際。
場景應用型城市
為什麽很多城市的“智慧”缺乏應用價值?原因在於智能設備沒有辦法對收集來的數據進行自動反饋和處理。於是城市這個龐然大物就只有感知,沒有動作。
人工智能技術帶來的機器視覺、多模態傳感技術,以及通過算法進行反饋計算,正在讓情況好轉。
比如說路況的紅綠燈和攝像頭,假如只是讓攝像頭拍照和監控,那麽城市本身的體驗並不會提高。但如果攝像頭記錄的數據回傳給系統,系統可以依據車流量主動調節紅綠燈時間長短,那麽城市交通效率顯然就會提高。這種依據數據主動進行城市調節的技術,正在讓城市智能從重數據向重應用方向改變。
今天能看到很多這類案例開始在我們身邊的城市裡紮根。比如最早阿里雲在廣州的互聯網信號燈項目,以及滴滴進行的“AI+交通”計劃,就是在交通場景中通過AI感知和計算能力,來提高交通效率。
再比如BAT紛紛佈局的智慧機場項目,是根據對機場進出航班的數據監控,來智能調節停機坪和跑道使用情況,從而提高機場運作效率,提高乘客體驗。
類似的場景在城市中還有很多,但場景應用型的城市智能也並非沒有問題。核心一點就是,這類智能方案只能聚焦小的場景,解決局部問題。但城市畢竟是一個整體,規避城市的大流量和復雜結構來談城市智能,只能是一種權宜之計。
場景應用性技術難以滿足城市發展長期需要,也難以從宏觀上進行城市智能自動化。
智能大腦型城市
設想一下,假如我們想要讓智能來處理更大的城市問題,需要什麽條件?
比如市民中心修在哪裡對交通帶來的壓力最小;比如流感疫情爆發,城市提前預測並調配醫療資源相應;比如電動車被偷了,如何能在10分鐘內找到嫌疑犯;比如,城市公共資源如何彈性應對奧運會這樣的沖擊,快速給出智能策略。
在技術層面來說,這些設想當然是可以的。但前提是整個城市必須有統一的數據傳輸和處理中樞。它負責收集全城各個領域的數據,然後集中進行運算和分析,給出最佳解決方案,這或許是城市智能在場景解決能力之後的下一個階段:整體感知與運算。
阿里雲的ET城市大腦已經開始了這個層級的嘗試。從在杭州的實驗,到各個城市的復制和普及,ET城市大腦的特質是它並非一個單場景解決方案,而是整體考慮,進行全域數據收集和自動處理的智能系統。
城市就像一個超大硬件,大腦則讓這個硬件變成了智能硬件。可以看到的是,城市大腦類的技術,不只需要AI技術,而是用AI的感知方式,加上大規模數據傳輸能力與運算,再反向生成城市智能的主動服務。從而讓整體智能指揮各系統協同運作,達到管理者、機器智能、城市空間的結合。
這樣做的好處是顯而易見的,比如可以通過大規模協同智能,調動城市諸多細節去解決一件事。比如實時給救護車形成一條高速通道。長遠來看,給城市安裝大腦的意義在於可以將城市的智能水平不斷拓展和提高,越來越多的傳感裝置、算法和解決方案進入後,城市會越來越聰明。積少成多才有可能達到量變,比如我們一直希望的城市可以不再限行。
這種解決方案目前來看具有足夠的前瞻性,但問題是準入門檻非常高,需要在計算體系、AI技術、數據感知與處理技術等多個領域滿足城市大腦的需求,是名副其實的“重技科技”。
回看整個城市智能的發展,可以說是經歷了“讓城市有想法”—“讓城市會說話”—“讓城市手腳能動”的三個階段。但在手腳能動這個階段,很多人都嘗試把手和腳捆到一起產生協同。這顯然是不成立的。手和腳之間,需要大腦的協同,城市智能開始進入“讓城市有大腦”這個新階段。
需要警惕的是,在城市智能快速發展的十年中,城市面臨的難題也在野蠻生長。超大型城市、空氣汙染、生產資源瀕臨枯竭,智能化的腳步並不足以抵消或解決城市面臨的困境。
而與此同時,AI技術的發展,城市數據的疊層累計,包括自動駕駛和無人設施,都在成為城市智能的推助劑。但傳感器、分佈式智能體數量的爆炸與城市大腦計算力的發展不匹配,很可能會導致畸形發展,“四肢發達,頭腦簡單”,從而 “四肢失調”。究竟城市大腦能否跑過城市“城市頭疼”,可能是未來十年人類的命運共同旋律之一。
而在給城市加上大腦以後,下一步城市智能還能如何升級,也是個有意思的問題。對普通人而言,可能更希望的是能夠切實感受到城市智能,甚至可以隨時呼喚城市智能的服務。
在城市大腦之後,能不能打造出“城市的毛細血管”,好像是一個巨大的腦洞。
來源:鳳凰科技
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