茅明睿:从个体智慧、群体智慧到人工智能

在2018年中国城市运营论坛上,北京城市象限科技有限公司创始人、CEO茅明睿先生发表了题为《从感知到驱动——城市智能化规划方法论雏形》的主题演讲。

以下根据茅明睿先生的演讲整理:

非常荣幸再次站到这里,继去年的“城市IP”主题之后,结合“AI+城市运营”的主题,讲一下城市智能规划方法论雏形。

城市象限从事城市新科学或者叫新城市科学研究。我们并不认同IT公司对中国智慧城市的场景切割,如将智慧城市切分为智慧医疗、智慧安防,等等。虽然城市有不同研究的维度,但是当我们要解决城市问题的时候,一定是在复杂系统当中决策。如解决城市交通拥堵问题,不能仅着眼于交通。

城市象限进行了大量研究。空间类型方面,包括中国的新城、老城和收缩的城等;尺度类型方面,包括城市群、城市、区县、社区和街道;规划研究方面,包括街道与慢行、文化与活力等;延伸研究方面,包括互联网IP、二次元等;数据研究方面,包括移动LBS,手机信令等。

城市智能化治理的工具体系

这些研究主要面向三个议题,即空间议题、技术议题、社会议题。通过百余个各种各样的城市项目研究,我们总结了四个象限的方法论,我们认为用这个方法论和相应的工具有可能改变当前中国城市规划和城市治理的模式,并形成“新城市科学”。构成“新城市科学”方法论的四个象限分别为:第一个领域感知采集,即研究如何利用新的数据科学智慧感知的方法实现数据采集;第二个领域是认知分析;第三个领域是基于我们所发现的城市问题提供具备针对性的优化算法,形成相应的模型;第四个领域是形成总体的解决方案。

介绍一下在不同象限领域使用的几个小工具。

猫眼象限。这也是互联网上传播比较多的工具,应用于感知采集领域。是一个小程序。众所周知猫是很忠实的观察者,于是我们的研究团队设想:能不能创造一个拥有人类智能的“猫”?在大量的城市调研中,解决城市问题要进行很多调研、走访很多地方,需要拍摄很多照片。过去,通过人去辨识照片中的要素,从而发现其中问题;现在进入深度学习阶段,可以让计算机告诉我们照片中有什么东西。我们利用这个思路和技术开发了猫眼智能的调研小工具。以微信为入口,通过微信调研者一边走路、一边拍照,自动地根据我们在地图上标注的地方,帮我们拍摄了照片,这些照片可以记录车流量、人流量等。利用“猫眼”,我们可以了解标注地方的绿化水平、汽车流量,等等,极大地节约了成本。

北京交大的学生在北京城南东的城市中心调研过程当中使用了这一工具,一个学生就可以快速把街道的活力进行扫描,进而了解这些人的活动是怎样的。除了图片还有视频,如想要知道一个地方的交通流量,可以在路口拍一个小视频,后台系统会自动将小视频中的人数和车流计算出来。相比过去用计数器或者拍完之后回到办公室再计算的方式,大大节约了时间。

蝠音象限。在论坛现场,这个地方发生了什么事,来了多少人,这些人在干什么,我们如何快速了解这些信息?这就是我要介绍的第二个工具——“蝠音象限”,可以计算各个节点的城市活力,也应用于城市感知采集领域。城市象限参与了北京史家胡同博物馆的运营,我们设置了一个传感器,自动记录每天博物馆的人流量,进而预测接下来会有多少人;记录游客停留时间,是否是第一次来,哪些游客是周边居民,等等。通过这些信息的收集与分析,可以评估政府提供公共服务的绩效。

蜂巢象限是我们的数据中台,用以获得和感知各种各样的数据,应用于城市认知分析领域。将该工具设置到数据系统中,可以解决数据生产质量、数据规范化、数据清晰度等问题,在使用该工具时会自动按照边界和需求统计出各个城市、单元的各种数据。

海豚象限应用于城市认知分析领域,会按照所谓的城市人口、交通和环境感知等对城市各个单元,包括从区县到街道进行识别,识别内容包括外来人口数量,年龄结构,人口流向,上班聚集区域,土地功能变化,每个商圈核心竞争力、辐射范围以及城市品质,等等,都可以利用这个系统快速诊断。换句话说,海豚象限是系统利用智慧感知实现给城市看病的目的。

旱獭象限应用于第三个领域,用以“治疗”城市问题,提升服务体验。应用这一工具,我们在9700个小区展开工作,了解小区里有哪些设施、是否方便,通过分析每个地点缺少哪些设施、资源,帮助实现智慧选址。如哪里缺养老资源,哪里缺少菜市场,等等,也是帮助北京提升公共服务。

通过传感器获取的什刹海地区数据信息

最后一个领域解决的事情是将城市扫描和城市认知过程变得智能。目前,城市的很多信息来自于调研员的收集,有没有办法让它变得更智能?因为我们知道这个城市每个街区问题是什么,也知道每个区域所需要的需求是什么,由此可以布设传感器代替人工,通过有针对性的传感器设置代替社区观察员。不同于IT公司“传感器卖得越多越好”的想法,在我们制定的智慧社区规划中,我们希望传感器卖得越少越好,我们希望设置更具针对性的传感器来实现智能,同时也避免社区隐私暴露。

总体来说,城市象限做了一件很朴实的事情,我们倡导的新城市科学,就是将传统的人工调查转变为将市民转换为“传感器”,进而再通过研究利用自动感知发现问题。我们理解人工智能就是这样一个从个体智慧到群体智慧到人工智能的发展路径,这就是我们的方法论。

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