原標(biāo)題：城市智能簡(jiǎn)史

很長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)，我們?cè)诔ＷR(shí)中認(rèn)為鄉(xiāng)村是應(yīng)該先于城市而生的。但事實(shí)上，越來(lái)越多的考古發(fā)現(xiàn)證明，人類創(chuàng)造城市這東西可能遠(yuǎn)比歷史記載中更古老，也更瘋狂。

從環(huán)地中海城邦到南亞次大陸，再到我們熟悉的黃河流域，眾多上古遺址向世人表明，先民早就建造了功能完備、體系分工明確的城市聚落。相比于建造城市，人類真正一直頭疼的事情是，認(rèn)識(shí)城市。

畢竟城市這東西很麻煩，人多、路多、房子多，堆在一起簡(jiǎn)直一團(tuán)亂麻。后來(lái)我們?cè)谟?jì)算機(jī)和大數(shù)據(jù)、AI技術(shù)到來(lái)之后，想了一個(gè)最新認(rèn)識(shí)城市的辦法：給城市安裝智能。

相信大家都聽(tīng)過(guò)各種“智慧城市”“智能城市”等等項(xiàng)目，保不齊你的家鄉(xiāng)就正在建設(shè)當(dāng)中。但給城市安裝智能，我們認(rèn)識(shí)和掌控城市真的就很清楚容易了嗎？

好像也不是。截至2017年底，國(guó)內(nèi)已經(jīng)啟動(dòng)建設(shè)和規(guī)劃的“智慧城市”“城市大腦”相關(guān)項(xiàng)目已經(jīng)超過(guò)500個(gè)，產(chǎn)業(yè)相關(guān)企業(yè)超過(guò)1000家。

在這個(gè)龐大的產(chǎn)業(yè)鏈上，又有著“智慧城市、未來(lái)城市、城市計(jì)算”等等名詞和稱謂，普通吃瓜群眾很難分清他們的區(qū)別自不必提，跟不少業(yè)界人士一聊。得，其實(shí)他們也暈。

今天咱們來(lái)嘗試遮住這些真真假假的“名頭”，看看城市智能到底是怎么發(fā)展出來(lái)的，每一個(gè)階段又都經(jīng)歷了什么樣的變化。

這條線索搞清楚了，或許才能判斷我們的城市到底需要什么？

數(shù)理建模型城市

其實(shí)用數(shù)學(xué)和運(yùn)算的方式來(lái)推斷城市走向，給城市發(fā)展提供依據(jù)，并不是近幾年才發(fā)生的事情。就像很多計(jì)算機(jī)與智能相關(guān)命題的出現(xiàn)時(shí)間，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)早于公眾認(rèn)識(shí)時(shí)間一樣，城市的智能計(jì)算，也差不多是一門“爺爺級(jí)技術(shù)”。

早在上世紀(jì)60年代，美國(guó)一些高校就提出用數(shù)字技術(shù)幫助城市發(fā)展的概念。雖然當(dāng)時(shí)還沒(méi)有明確的城市+智能命題，但其通過(guò)數(shù)理方式給城市建模，分析城市的交通、人口、建筑與資源的未來(lái)走向，已經(jīng)可以看做是“智能城市”的先驅(qū)。

當(dāng)時(shí)芝加哥等一批城市采用了這類方案。但很快市政廳就發(fā)現(xiàn)，計(jì)算出來(lái)的城市數(shù)據(jù)千奇百怪，根本與實(shí)際不符。畢竟計(jì)算技術(shù)不達(dá)標(biāo)的前提下，城市模型還停留在十分粗糙的階段，很快這種想法就退出了歷史舞臺(tái)。

這時(shí)的城市智能還處在概念與設(shè)想階段，但用數(shù)據(jù)+運(yùn)算的方式帶給城市智能，已經(jīng)為幾十年后的爆炸式發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)可視型城市

2008年，已經(jīng)在IT企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域摸爬滾打慣了的IBM，突然將橄欖枝伸向了城市政府與管理者，提出了著名的智慧星球計(jì)劃。

IBM的方案中強(qiáng)調(diào)，城市基礎(chǔ)建設(shè)不應(yīng)該離開(kāi)數(shù)據(jù)建設(shè)，通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)重新認(rèn)識(shí)城市，能夠避免管理混亂和資源浪費(fèi)，從而幫助城市良性發(fā)展。在全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)背景下，強(qiáng)調(diào)綠色與高效的智慧星球計(jì)劃快速升溫。2009年美國(guó)迪比克開(kāi)始了世界上第一個(gè)智慧城市建設(shè)，將城市交通、水電、建筑等數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和整理。

在這之后IBM在巴西、加拿大等國(guó)家先后推出了類似項(xiàng)目。IBM的老對(duì)手微軟也推出了類似的計(jì)劃，命名為“城市計(jì)算”。

這種收集城市數(shù)據(jù)進(jìn)行存檔和可視化的技術(shù)，在2010年之后開(kāi)始在中國(guó)生根發(fā)芽。很多企業(yè)視此為良機(jī)，借助國(guó)內(nèi)各城市基礎(chǔ)建設(shè)快速上馬的機(jī)會(huì)，不斷在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)推出“復(fù)制款”。我們今天看到國(guó)內(nèi)絕大多數(shù)叫做“智慧城市”的項(xiàng)目都是如此，三大運(yùn)營(yíng)商、聯(lián)想、神州、騰訊等企業(yè)都在為各地方政府提供類似服務(wù)。

作為大數(shù)據(jù)時(shí)代的經(jīng)典解決方案之一，城市的數(shù)據(jù)可視化確實(shí)能夠解決不少問(wèn)題。比如提供決策依據(jù)，尋找城市發(fā)展規(guī)律等等。

但這種方案也有著顯而易見(jiàn)的問(wèn)題：這類方案收集到的數(shù)據(jù)絕大部分并沒(méi)有實(shí)際用處，僅僅是“因?yàn)橐獢?shù)據(jù)，所以有數(shù)據(jù)”。畢竟一個(gè)城市每天真正生產(chǎn)的數(shù)據(jù)，用人工去讀取一遍都不可能，更別說(shuō)用人力來(lái)計(jì)算處理了。耗資巨萬(wàn)的智慧城市，也僅僅是幫助了決策者更好制定“想法”。換言之，城市居民真正能感受到的改變十分有限。

這種城市之智慧，屬于“了解城市”，卻無(wú)法“改變城市”的特定技術(shù)時(shí)期產(chǎn)物。畢竟“中看不中用”的智慧，不是城市發(fā)展的成就之際。

場(chǎng)景應(yīng)用型城市

之后的變化，來(lái)自于我們熟悉的人工智能。

為什么很多城市的“智慧”缺乏應(yīng)用價(jià)值？原因在于智能設(shè)備沒(méi)有辦法對(duì)收集來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)反饋和處理。于是城市這個(gè)龐然大物就只有感知，沒(méi)有動(dòng)作。

人工智能技術(shù)帶來(lái)的機(jī)器視覺(jué)、多模態(tài)傳感技術(shù)，以及通過(guò)算法進(jìn)行反饋計(jì)算，正在讓情況好轉(zhuǎn)。

比如說(shuō)路況的紅綠燈和攝像頭，假如只是讓攝像頭拍照和監(jiān)控，那么城市本身的體驗(yàn)并不會(huì)提高。但如果攝像頭記錄的數(shù)據(jù)回傳給系統(tǒng)，系統(tǒng)可以依據(jù)車流量主動(dòng)調(diào)節(jié)紅綠燈時(shí)間長(zhǎng)短，那么城市交通效率顯然就會(huì)提高。這種依據(jù)數(shù)據(jù)主動(dòng)進(jìn)行城市調(diào)節(jié)的技術(shù)，正在讓城市智能從重?cái)?shù)據(jù)向重應(yīng)用方向改變。

今天能看到很多這類案例開(kāi)始在我們身邊的城市里扎根。比如最早阿里云在廣州的互聯(lián)網(wǎng)信號(hào)燈項(xiàng)目，以及滴滴進(jìn)行的“AI+交通”計(jì)劃，就是在交通場(chǎng)景中通過(guò)AI感知和計(jì)算能力，來(lái)提高交通效率。

再比如BAT紛紛布局的智慧機(jī)場(chǎng)項(xiàng)目，是根據(jù)對(duì)機(jī)場(chǎng)進(jìn)出航班的數(shù)據(jù)監(jiān)控，來(lái)智能調(diào)節(jié)停機(jī)坪和跑道使用情況，從而提高機(jī)場(chǎng)運(yùn)作效率，提高乘客體驗(yàn)。

類似的場(chǎng)景在城市中還有很多，但場(chǎng)景應(yīng)用型的城市智能也并非沒(méi)有問(wèn)題。核心一點(diǎn)就是，這類智能方案只能聚焦小的場(chǎng)景，解決局部問(wèn)題。但城市畢竟是一個(gè)整體，規(guī)避城市的大流量和復(fù)雜結(jié)構(gòu)來(lái)談城市智能，只能是一種權(quán)宜之計(jì)。

場(chǎng)景應(yīng)用性技術(shù)難以滿足城市發(fā)展長(zhǎng)期需要，也難以從宏觀上進(jìn)行城市智能自動(dòng)化。

智能大腦型城市

設(shè)想一下，假如我們想要讓智能來(lái)處理更大的城市問(wèn)題，需要什么條件？

比如市民中心修在哪里對(duì)交通帶來(lái)的壓力最?。槐热缌鞲幸咔楸l(fā)，城市提前預(yù)測(cè)并調(diào)配醫(yī)療資源相應(yīng)；比如電動(dòng)車被偷了，如何能在10分鐘內(nèi)找到嫌疑犯；比如，城市公共資源如何彈性應(yīng)對(duì)奧運(yùn)會(huì)這樣的沖擊，快速給出智能策略。

在技術(shù)層面來(lái)說(shuō)，這些設(shè)想當(dāng)然是可以的。但前提是整個(gè)城市必須有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)傳輸和處理中樞。它負(fù)責(zé)收集全城各個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，然后集中進(jìn)行運(yùn)算和分析，給出最佳解決方案。

阿里云的ET城市大腦已經(jīng)開(kāi)始了這個(gè)層級(jí)的嘗試。從在杭州的實(shí)驗(yàn)，到各個(gè)城市的復(fù)制和普及，ET城市大腦的特質(zhì)是它并非一個(gè)單場(chǎng)景解決方案，而是整體考慮，進(jìn)行全域數(shù)據(jù)收集和自動(dòng)處理的智能系統(tǒng)。

城市就像一個(gè)超大硬件，大腦則讓這個(gè)硬件變成了智能硬件。前不久，兩會(huì)上科技部部長(zhǎng)萬(wàn)鋼在討論人工智能時(shí)，重點(diǎn)提到了ET城市大腦，將其作為中國(guó)AI技術(shù)的代表之一。

其實(shí)ET城市大腦也不單純是使用了AI技術(shù)，而是用AI的感知方式，加上大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸能力與運(yùn)算，再反向生成城市智能的主動(dòng)服務(wù)。從而讓整體智能指揮各系統(tǒng)協(xié)同運(yùn)作，達(dá)到管理者、機(jī)器智能、城市空間的結(jié)合。

這樣做的好處是顯而易見(jiàn)的，比如可以通過(guò)大規(guī)模協(xié)同智能，調(diào)動(dòng)城市諸多細(xì)節(jié)去解決一件事。比如實(shí)時(shí)給救護(hù)車形成一條高速通道。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，給城市安裝大腦的意義在于可以將城市的智能水平不斷拓展和提高，越來(lái)越多的傳感裝置、算法和解決方案進(jìn)入后，城市會(huì)越來(lái)越聰明。積少成多才有可能達(dá)到量變，比如我們一直希望的城市可以不再限行。

這種解決方案目前來(lái)看具有足夠的前瞻性，但問(wèn)題是準(zhǔn)入門檻非常高，需要在計(jì)算體系、AI技術(shù)、數(shù)據(jù)感知與處理技術(shù)等多個(gè)領(lǐng)域滿足城市大腦的需求，是名副其實(shí)的“重型科技”。所以目前世界上也只有阿里云提出并成功實(shí)踐了城市大腦這個(gè)概念。

回看整個(gè)城市智能的發(fā)展，可以說(shuō)是經(jīng)歷了“讓城市有想法”—“讓城市會(huì)說(shuō)話”—“讓城市手腳能動(dòng)”的三個(gè)階段。但在手腳能動(dòng)這個(gè)階段，很多人都嘗試把手和腳捆到一起產(chǎn)生協(xié)同。這顯然是不成立的。手和腳之間，需要大腦的協(xié)同，城市智能開(kāi)始進(jìn)入“讓城市有大腦”這個(gè)新階段。

需要警惕的是，在城市智能快速發(fā)展的十年中，城市面臨的難題也在野蠻生長(zhǎng)。超大型城市、空氣污染、生產(chǎn)資源瀕臨枯竭，智能化的腳步并不足以抵消或解決城市面臨的困境。

而與此同時(shí)，AI技術(shù)的發(fā)展，城市數(shù)據(jù)的疊層累計(jì)，包括自動(dòng)駕駛和無(wú)人設(shè)施，都在成為城市智能的推助劑。但傳感器、分布式智能體數(shù)量的爆炸與城市大腦計(jì)算力的發(fā)展不匹配，很可能會(huì)導(dǎo)致畸形發(fā)展，“四肢發(fā)達(dá)，頭腦簡(jiǎn)單”，從而 “四肢失調(diào)”。究竟城市大腦能否跑過(guò)城市“城市頭疼”，可能是未來(lái)十年人類的命運(yùn)共同旋律之一。

而在給城市加上大腦以后，下一步城市智能還能如何升級(jí)，也是個(gè)有意思的問(wèn)題。對(duì)普通人而言，可能更希望的是能夠切實(shí)感受到城市智能，甚至可以隨時(shí)呼喚城市智能的服務(wù)。

在城市大腦之后，能不能打造出“城市的毛細(xì)血管”，好像是一個(gè)巨大的腦洞。

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