阿里人工智能布局：城市大腦

■采訪/仁太 受訪/華先勝

“城市大腦”已經遠遠超越了大家通常談論的“智慧城市”概念，它是對城市的全量、實時認知和搜索。

挖掘城市異構數據的價值

2016年的杭州云棲大會上，城市大腦首次對外公布。彼時阿里巴巴集團技術委員會主席王堅在介紹城市大腦時表示：“城市大腦的內核采用阿里云人工智能ETa技術，可以對城市進行全局實時分析，自動調配公共資源，修正城市運行中的缺陷，成為治理城市的超級人工智能。”

一年后的今天，城市大腦對外界來說依舊是一個似曾相識但又神秘的項目，如果用一個通俗而又古老的詞來定義，可以稱之為“智慧城市”，但事實上，“城市大腦”已經遠遠超越了大家通常談論的“智慧城市”概念。用華先勝的話說，城市大腦的核心是利用大數據和大計算來挖掘大量城市異構數據的價值。

城市異構數據是什么？它有兩個特點。首先，城市數據是視覺數據、公交數據、GPS數據以及人口數據等異構數據的聚合體。在這些數據中，視覺數據是體量最大也是最核心的部分。其次，城市的數據量很大，例如，一座城市擁有十幾萬個攝像頭，每天24小時產生的數據量是非常大的。因此，擁有海量數據是城市載體的天然優勢，但如何挖掘數據的價值則是城市大腦的使命。

“過去，這些數據的價值并沒有被充分挖掘出來，大量設備的部署和運維成本很高，但它的價值遠遠不只是傳統的車牌識別和交通處罰。”華先勝如是說。城市大腦打造的是一個具有數據智能的城市，它可以通過對城市的全面、實時和全量感知來識別車的形狀、型號、路徑、速度，或者感知行人和騎行人等的信息。在此基礎之上，再進行決策優化、預測以及干預，城市數據的價值也就逐漸顯現出來了。

華先勝用交通狀況舉了個例子，一旦遇到突發情況，城市大腦就可以立即找出相關的數據，比如查找肇事車、嫌疑人，然后可以基于分析后的數據對整個城市進行交通的優化。更進一步，城市大腦還可以對即將發生的事情進行預測。例如，10分鐘或者更長時間以后哪里會出現交通擁堵，根據預測的結果，就可以提前進行警力和醫療等相關資源的部署，甚至提前采取交通管制、限流等措施，避免事故發生。

華先勝還表示，對城市數據的全面感知主要得益于兩個方面。一方面是計算能力的提升，云計算、圖形處理器（GPU）、現場可編程門陣列(FPGA)等讓我們可以實現海量數據的計算，同時實時處理千路、萬路，甚至更多路的視頻。另一方面，深度學習算法推動了計算機視覺的發展。

從感知到搜索

在城市大腦的項目中，計算機視覺無疑是最重要也是最具挑戰的部分。華先勝表示，視覺數據是城市異構數據的核心，它比其他數據更加全面。因此，城市大腦項目在視覺方向投入的人力是最多的。“視覺數據在覆蓋面上沒有GPS數據好，因為它是斷面數據，但視覺數據可以知道整個路口的詳盡情況。”華先勝說。

除了視覺感知、識別的基本問題外，城市大腦還涉及基于視覺的結構化數據之上的問題，例如搜索。和淘寶拍立淘的電商產品搜索一樣，城市大腦同樣需要對圖像進行實時索引。通過攝像頭的視覺數據進行城市的索引和搜索，這是該項目的突破之一。華先勝表示，從技術角度看，城市圖搜技術的整體路線和拍立淘是類似的。首先要知道目標在哪里，也就是目標檢測；然后需要識別車或人等移動目標，以及這些目標的屬性；最后要抽一個特征，一個高維向量，代表這個目標的本質特征。

然而，城市圖搜遠比商品搜索更復雜。同一商品的不同實例對于電商搜索而言是一樣的，但是相同型號、不同車主的車對于城市圖搜卻不相同。另外，人的特征描述和搜索也是一大挑戰，在人臉看不清楚的情況下問題就變得非常棘手，這是實際應用場景中需要克服的難題。對于iDST視覺團隊而言，他們已經走在了行業前列，目前在公開測試集上，該團隊的成績已經超越了公開發布的最好結果。

再談商業化

人工智能的發展方興未艾，最近幾年國內外涌現了大批人工智能創業公司，能否商業化便是檢驗企業實力最好的標準。華先勝認為，人工智能商業化要滿足5個條件：第一個是算法，好的算法是基礎；第二個是數據；第三個是用戶；第四個是平臺，要有強大的計算能力和一套體系架構（云計算已經幫很多創業公司降低了門檻）；第五個就是好的商業模式。

目前，人工智能企業大部分都專注于視覺應用，毫不夸張地說，計算機視覺領域已經是紅海一片。不可否認，計算機視覺是人工智能落地最快的技術之一。華先勝認為，未來在視覺方向有五大應用趨勢。第一是交通安防，也就是城市大腦專注的方向；第二是富媒體，就是通過視覺的方法去挖掘大量的視頻、圖像數據的價值；第三是醫療圖像，雖然醫療領域的落地時間可能會稍微晚一點，但未來這是一大熱門；第四是工業視覺，未來可以通過攝像頭來代替過去絕大多數需要人眼來檢查、判斷的場景，這是一個尚待進一步開墾的領域；此外，用戶端上的視覺智能也是很好的方向，包括芯片和一些基于視覺的應用。

不難發現，上述領域正是阿里云城市大腦、醫療大腦、工業大腦研發的方向，但不同領域存在的差異也是顯而易見的。在采訪的過程中，華先勝多次強調深入行業的重要性。人工智能正在逐漸滲透到各行各業，但人工智能技術要發揮真正的作用，除了基礎的數據和算法之外，對場景的深入研究也尤為重要，否則人工智能描繪的藍圖再美好也只是黃粱一夢罷了。