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杭州生活大参考视频城市大脑诞生人工智能开始替代?

  • 来源:互联网
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  • 2016-10-25
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也正是在云栖大会上,这个以前看似“疯狂”的想法被变成了现实,杭州市公布了“城市大脑”计划,通过安装一个人工智能中枢——杭州城市数据大脑,让数据帮助城市来做思考和决策,将杭州打造成一座能够调节、与人类良性互动的城市。

以前,由于信息孤岛的存在,大数据并不能发挥自身价值,人工智能也就,如今终于可以统一被装进大脑,从而发挥成更高的价值。这些数据现在可以解决交通问题,下一步就可以因势利导的拓展到其他领域,有些应用可能是我们目前都想象不到的。这次杭州建设的城市大脑也给全国其他城市的未来信息化建设提供了新参考样本。

至于城市大脑的“思维中枢”,是由阿里云的操作系统将百万级的服务器连成一台“超级计算机”以提供源源不断的计算能力,以大脑能够“眼疾手快”、“当机立断”。这项中国自主可控的技术服务已经为全球200多个国家和地区的创新创业企业、、机构等提供服务,行业遍及政务、游戏、金融、电商、移动、医疗、多、物联网、O2O等,更经历了多年“双11”的“”实战,用其支撑城市大脑运转应可万无一失。

光有数据还不行,大脑可不是闪存,还必须能进行速度极快准确度极高的思维运算,从而做出决策发挥作用。城市大脑的建设者来自阿里云、富士康、依图科技、数梦工场等13家企业,包括超大规模计算平台、数据采集系统、数据交换中心、算法平台、数据应用平台在内的五大系统将成为城市大脑的智慧来源。

人工智能的核心是让机器读懂数据并基于数据做出决策,在很多方面,人工智能拥有比人更强大的能力。项目专家介绍,城市大脑是目前全球唯一能够对全城视频进行实时分析的人工智能系统,通过阿里云ET的视频识别算法,使城市大脑能够复杂道下车辆的运行轨迹,准确率达99%以上。5万视频如果由三班倒地去看,需要15万个,而通过算法,城市大脑可以在短时间内把这些视频都看完,并提供针对性的管控办法。在已经进行的萧山区部分段试点中,城市大脑通过智能调节红绿灯,初步将车辆通行速度提升了3%至11%。

据报道,在2009年,美国迪比克市与IBM合作,利用物联网技术,在一个有六万居民的社区里将各种城市公用资源(水、电、油、气、交通、公共服务等等)连接起来,监测、分析和整合各种数据以做出智能化的响应,这也成为世界上第一个智慧城市的雏形。对比2013年全球评选出来的七个智慧城市,无论从技术水准、影响力还是城市规模上看,“城市大脑”的建设都使杭州成为了世界上第一个用人工智能全面接管了城市管理的大都市,在中国信息化建设的历史上都将具有重要意义。

我们还需要看到,交通方面的应用还只是城市大脑的“新生儿”阶段,未来“幼儿园”水平的城市大脑强大到什么程度,肯定超出我们想象。人工智能的优势是可以进行机器学习和提升。比如,手机地图、道线圈记录的车辆行驶速度和数量,公交车、出租车等运行数据在一个虚拟的数字城市中构建算法模型,通过机器学习不断迭代优化,计算出更“聪明”的方案,红绿灯的设置、通行效率的提升甚至道的修建方案都可以由“机器”决定。未来,城市大脑还可以对整个城市进行全局实时分析,自动调配公共资源,修正城市运行中的Bug,就如同城市有了高分的智商。

信息化是社会发展的必然趋势,城市管理也在高速移动宽带网络、云计算、大数据、物联网以及VR、AR等技术的推动下像智能化迈进,“城市大脑”成为“智慧城市”之后的现实升级版。我们可以预期,在城市大脑的帮助下,杭州这个全国排名第5位的堵城有可能摘掉帽子,随着城市大脑的数据容量增加和各种优良算法的完善与补充,杭州城的社会管理水平将获得质的提高,而更多拥有城市大脑的“人工智城”也会如雨后春笋出现在中国各地。

自从AlphaGo战胜李世石之后,人工智能就备受瞩目,计算价值也成为新时代发展的重要能量,我们都在探索并期待云计算和大数据结合带来的崭新生活。

从信息化社会发展的进程来看,城市大脑的建设解决了数据孤岛的问题,让原来分散在不同部门、不同机构的大数据得以整合,从而发挥成最大的效力。比如,城市交通管理数据、公共服务数据、运营商数据、互联网数据,这些数据被进来形成初期的大脑容量,然后还会不断扩充。城市大脑项目组是要将交通、能源、供水等基础设施全部数据化,连接散落在城市各个单元的数据资源,打通“神经网络”,这将是人工智能有史以来最艰巨的一项大工程。

近些年,随着信息化水平的提高,各地各城市都在探索信息化与城市管理的结合,出现了智慧城市、数字城市、城市、无线城市、智能城市等等概念,也有电子政务、智能交通、智能电网等行业信息化在大量运用。

在10月13日召开的2016杭州云栖大会上,王坚博士用了一个形象的例子来解释人工智能的愿景。“世界上最遥远的距离是红绿灯跟那个交通摄像头的距离,它们都在一根杆子上,但是从来就没有通过数据被连接过”,通过人工智能的加入,摄像头与红绿灯就具有了智慧,可以“自动”指挥交通,然后通过机器学习不断迭代优化,计算出更“聪明”的解决方案,有望让“堵城”不再那么堵。

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