智慧城市未“智慧” 首先缺少这一点

先来看一组数字:

自中国政府2010年提出“智慧城市”概念已有8年;

国家各部门组织的智慧城市相关试点共有597个;

而对于北京,只要还有雾霾和拥堵,就不是智慧化城市。

2018世界人工智能大会展开了一场国际智慧城市高端对话,本次论坛主题是大数据和城市智能。大数据、智慧城市一直都是热门话题,二者结合来讨论有哪些深意?

当来自世界各地的城市代表畅所欲言,当智能驾驶、人脸识别、智慧交通等技术和应用要素汇聚呈现,智慧城市仍未能“智慧”起来。在大家展望智慧城市建设的美好未来之时,更要回归到问题本身。

终极问题:城市生命体

近年来,一些试点智慧城市纷纷把人工智能和大数据产业,作为提升城市能级和核心竞争力的重点,也陆续出台相关顶层设计、政策扶持、产业集聚、人才培养等方面政策。试点城市中,有的基于物联网平台,有的基于数据中心,有的专注推动智慧交通和智慧医疗……

然而,百分点技术副总裁兼首席架构师刘译璟认为,从大数据企业角度来看,智慧城市处于刚刚起步的阶段。

为什么这么说?

首先以智慧交通这样一个特别小的事情来解剖一只麻雀,看里面存在哪些问题。

关于控制红绿灯的问题,红绿灯如果控制得比较精确没有堵车这样的问题了吗?实际情况是,在高速公路上的堵车事件,很多时候是幽灵堵车。既没有事故,路面也很宽,但就是车辆行驶缓慢。特别是在告诉出入口这种情况尤其明显。究其原因,在很多学者都分析过后总结有以下几个原因:

第一个原因,驾驶人对道路不熟,不知道哪个口出入。

第二个原因,驾驶员驾驶习惯不好,频繁变道,突然急刹车、急启动,这种情况会形成连锁反映。

那么,能不能把更好的路面信息及时反馈给驾驶员,让他们做出提前预判?可以基于驾驶员的驾驶习惯,用数据监管进行分析,为驾驶习惯特别不好的驾驶员加入黑名单,避免其在道路繁忙的时候上路。

另外一个问题,号称“南北停车场”的上海,为什么有这么多人同一时间需要走南北高架?

首先是城市规划问题,导致大家生产、生活、工作都需要有很大的交通消耗。进一步分析,是城市定位问题,导致城市吸引了周边太多的人群,而其他的地方导致一片空白。当把城市交通问题不断拉高后,从微观到宏观,会发现各个层次都有许多的问题需要思考,而远远不是简单的预测红绿灯、预测车流量、将道路修宽等就可以解决的问题。

这个问题的核心在于,城市交通本身是一个异常复杂的系统:城市就像一个生命体,稍有规划不完善的地方,都会产生连锁反应。这也是智慧城市面临的最大的挑战,并且,这个挑战,现在也没有具体的解决方案。

虽然智慧城市已经了推进了8年,但至今为止还未形成合力思考,如何将其作为“智慧”生命体来运营?

未来智慧数据为基

探索如何让城市成为“智慧”生命体这个终极问题之前,需要回归到它的根基——数据。

城市首先是个数据集合体。

刘译璟博士认为,从务实角度来说,不管是做数据分析或者人工智能,前提都需要做一件事情:把数量数据汇集在一起。能够分享数据,让普通人看见,这个问题就会好很多。

这是因为,每个人都是一个智能体,如果能够在现有智慧交通系统基础上,提前告知路口已经拥堵,或者告知提前多久需要变道,这个高速出口拥堵问题就能迎刃而解,幽灵堵车事件也会得到降低。

这也是百分点提出的3D理论:数据化(Datafy)、洞见(Dicover)和重构(Design),第一步就是政府将过去所做的信息化建设不断演进,使数据流通起来,由政府主导数据共享、交换,这是很多城市病都能缓解的前提。后续,还需要利用人工智能等技术手段发现洞见,重新设计业务场景,最终构建政府决策力体系,使决策智能化。

大数据技术的战略意义在于,大数据并不在于掌握庞大的数据信息,如果把大数据比作一座极有价值的富矿,只有经过深入开采和深入加工,其内在价值才能充分体现。

在这之后,利用新一代信息技术,在网络虚拟空间映射现实世界,把现实世界的管理方式在网络空间进行重构,建立一个可辅助城市进行智能决策的生命系统。

建设城市生命体,这是最大的困难,也是最大的机遇。

再来看一组数字:

1949年城市化率只有10.64%;

2017年,城市化率58.52%;

中国城市化目标是在2050年的时候,城市化率会达到70%;

据市场推测,中国的智慧城市产业价值会达到6500亿。

智慧城市的城市基础逐渐扩大,无论是城市的宏观面还是微观层面,已经或正在出现一系列的想法和技术,带来越来越多的商业机会。当一个个场景串联成一个完整生命体,离未来城市“智慧”就会更进一步。

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