智慧城市未“智慧” 首先缺少這一點

先來看一組數字：自中國政府2010年提出“智慧城市”概念已有8年；國家各部門組織的智慧城市相關

試點共有597個；而對于北京，只要還有霧霾和擁堵，就不是智慧化城市。2018世界人工智能大會展開了一場國際智慧城市高端對話，本次論壇主題是大數據和城市智能。大數據、智慧城市一直都是熱門話題，二者結合來討論有哪些深意？當來自世界各地的城市代表暢所欲言，當智能駕駛、人臉識別、智慧交通等技術和應用要素匯聚呈現，智慧城市仍未能“智慧”起來。在大家展望智慧城市建設的美好未來之時，更要回歸到問題本身。

終極問題：城市生命體

近年來，一些試點智慧城市紛紛把人工智能和大數據產業，作為提升城市能級和核心競爭力的重點，也陸續出臺相關頂層設計、政策扶持、產業集聚、人才培養等方面政策。試點城市中，有的基于物聯網平臺，有的基于數據中心，有的專注推動智慧交通和智慧醫療……百分點技術副總裁兼首席架構師劉譯璟認為，從大數據企業角度來看，智慧城市處于剛剛起步的階段。為什么這么說？首先以智慧交通這樣一個特別小的事情來解剖一只麻雀，看里面存在哪些問題。關于控制紅綠燈的問題，紅綠燈如果控制得比較精確沒有堵車這樣的問題了嗎？實際情況是，在高速公路上的堵車事件，很多時候是幽靈堵車。既沒有事故，路面也很寬，但就是車輛行駛緩慢。特別是在高速出入口這種情況尤其明顯。究其原因，在很多學者都分析過后總結有以下幾個原因：第一個原因，駕駛人對道路不熟，不知道哪個口出入。第二個原因，駕駛員駕駛習慣不好，頻繁變道，突然急剎車、急啟動，這種情況會形成連鎖反應。那么，能不能把更好的路面信息及時反饋給駕駛員，讓他們做出提前預判？可以基于駕駛員的駕駛習慣，用數據監管進行分析，為駕駛習慣特別不好的駕駛員加入黑名單，避免其在道路繁忙的時候上路。另外一個問題，號稱“南北停車場”的上海，為什么有這么多人同一時間需要走南北高架？首先是城市規劃問題，導致大家生產、生活、工作都需要有很大的交通消耗。進一步分析，是城市定位問題，導致城市吸引了周邊太多的人群，而其他的地方導致一片空白。當把城市交通問題不斷拉高后，從微觀到宏觀，會發現各個層次都有許多的問題需要思考，而遠遠不是簡單的預測紅綠燈、預測車流量、將道路修寬等就可以解決的問題。這個問題的核心在于，城市交通本身是一個異常復雜的系統：城市就像一個生命體，稍有規劃不完善的地方，都會產生連鎖反應。這也是智慧城市面臨的最大的挑戰，并且，這個挑戰，現在也沒有具體的解決方案。雖然智慧城市已經了推進了8年，但至今為止還未形成合力思考，如何將其作為“智慧”生命體來運營？

未來智慧 數據為基

探索如何讓城市成為“智慧”生命體這個終極問題之前，需要回歸到它的根基——數據。城市首先是個數據集合體。劉譯璟認為，從務實角度來說，不管是做數據分析或者人工智能，前提都需要做一件事情：把數量數據匯集在一起。能夠分享數據，讓普通人看見，這個問題就會好很多。這是因為，每個人都是一個智能體，如果能夠在現有智慧交通系統基礎上，提前告知路口已經擁堵，或者告知提前多久需要變道，這個高速出口擁堵問題就能迎刃而解，幽靈堵車事件也會得到降低。 這也是百分點提出的3D理論：數據化（Datafy）、洞見（Dicover）和重構（Design），第一步就是政府將過去所做的信息化建設不斷演進，使數據流通起來，由政府主導數據共享、交換，這是很多城市病都能緩解的前提。后續，還需要利用人工智能等技術手段發現洞見，重新設計業務場景，最終構建政府決策力體系，使決策智能化。大數據技術的戰略意義在于，大數據并不在于掌握龐大的數據信息，如果把大數據比作一座極有價值的富礦，只有經過深入開采和深入加工，其內在價值才能充分體現。在這之后，利用新一代信息技術，在網絡虛擬空間映射現實世界，把現實世界的管理方式在網絡空間進行重構，建立一個可輔助城市進行智能決策的生命系統。