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城市智能化演進如何驅動？
發布時間：2019-07-19 分類：趨勢研究 來源：雷鋒網
7月12日-7月14日，2019第四屆全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召開。該峰會是國內人工智能和機器人學術界、工業界及投資界三大領域的頂級交流博覽盛會，旨在打造國內人工智能領域極具實力的跨界交流合作平臺。
智慧城市作為復雜巨系統，一直是近十幾年來產業界、學術界重點研判的話題。毋庸置疑，智慧城市的發展將會是一個逐漸演進的過程。智慧城市的演進將需要經歷感、知、動的過程，并形成閉環。智慧城市面臨技術和非技術層面的挑戰，其中非技術層面的挑戰更大。智慧城市的發展要用系統化、全局化的方式，充分利用數據，解決城市面臨的問題比如城市交通出行、城市旅游、城市停車管理、城市規劃建設等多個領域。
城市智能化演進的過程
第一階段是感，“感”是指城市安裝的各樣感知設備，如攝像頭、IoT等設備。不過現在的情況是，很多城市裝了感知設備，但這些設備大部分處于閑置狀態，沒有被有效利用起。比如，監控類攝像頭很多是用于事后的研判。
第二階段是知，我們把前面感知設備所采集的數據在這個階段可以真正收集起來，不僅僅是存儲，還會對這些數據進行加工、處理、融合，從數據中獲取事件與事件之間的相關性。我們從過去發生的問題中找到對有幫助的信息，同時可以對未來做出預測。
第三階段是動，借助設備產生的數據，城市和企業沉淀的各種數據，隨后對設備產生的數據會進行數據加工，加工后生成新的數據和信息，這些信息可以在城市各種應用中流轉，幫助我們做決策，形成動的過程。這是我們從感到知到動形成決策的閉環。在決策閉環中，數據起到了非常重要的作用。
帶動城市智能化的三駕馬車
第一是數據能力。前面我提到城市中有大量的數據，但數據散落在政府各個部門的手里，還有社會化的數據，通過城市大腦的建設把數據匯聚在一起，這個匯聚不是把數據從不同的地方搬到云上，進行分布式存儲。真正的數據融合是把一個領域內，不同系統內的數據進入一個統系統后進行加工、融合、處理。
第二是算法能力。數據融合后變成各個城市相關的實體類數據和實體相關的各類明細。我們需要用算法對數據進行加工，算法不僅是大家熟悉的深度學習算法，還包括結構化的機器學習算法、圖算法等，發現數據中的相關性，對數據異常點提前檢測，對未來作出預測，給相關城市的監管部門、決策部門提供相應的依據。
第三是計算能力。強調計算能力是因為我們覺得對城市大體量的數據而言，如果沒有高效的、價格低廉的處理能力、計算能力，數據是加工不動的。有一些地方把BI（Business Intelligence，商業智能）當做計算，我們認為它不是嚴格的真正的計算，真正的計算是需要用各種各樣的算法。我們認為城市大腦包括數據能力、算法能力和計算能力，這是三大核心，三大核心缺一不可。沒有這個三大核心我們根本無法把城市數據利用起來，無法讓城市真正變得智能。
數據資源平臺可以把城市實時的海量數據進行融合、加工和處理，進行相關的預測。預測生成的數據可以在各個業務系統中用于自動決策，并形成全局的協同。不過，城市會涉及非常多的領域，如交通、旅游、環保、醫療，我們可以針對不同的領域，建立相應的大型數據庫，我們稱之為“租戶”，因為每個領域對數據安全性的要求不同，所以每個領域的數據在平臺上既可以融合打通，也可以在大物理平臺上通過邏輯隔離的方式進行相應的保護。
