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。