AI新技術在智慧武漢建設應用中的展望

□文/任少卿

“智慧城市”的提出

2010年，IBM正式提出了“智慧的城市”愿景，希望為世界和中國的城市發(fā)展貢獻自己的力量。IBM經過研究認為，城市由關系到城市主要功能的不同類型的網絡、基礎設施和環(huán)境六個核心系統(tǒng)組成：組織（人）、業(yè)務/政務、交通、通訊、水和能源。這些系統(tǒng)不是零散的，而是以一種協作的方式相互銜接。而城市本身，則是由這些系統(tǒng)所組成的宏觀系統(tǒng)。

21世紀的“智慧城市”，能夠充分運用信息和通信技術手段感測、分析、整合城市運行核心系統(tǒng)的各項關鍵信息，從而對于包括民生、環(huán)保、公共安全、城市服務、工商業(yè)活動在內的各種需求做出智能的響應，為人類創(chuàng)造更美好的城市生活。

武漢“智慧城市”的建設原則和目標

武漢位于中國中部，是湖北省省會和政治、經濟及文化中心。世界第三大河長江及其最大的支流漢水在此相匯，市區(qū)由隔江鼎立的武昌、漢口、漢陽三部分組成，通稱武漢三鎮(zhèn)。武漢的可持續(xù)發(fā)展面臨巨大挑戰(zhàn)。通過新一代信息技術改變人們交互的方式，提高實時信息處理能力及感應與響應速度，增強業(yè)務彈性和連續(xù)性，促進社會各項事業(yè)的全面和諧發(fā)展。

建設原則

建設“智慧武漢”，必須遵循以下原則：

(1) 頂層規(guī)劃，統(tǒng)籌建設。采用先進適用的信息技術，高標準規(guī)劃和統(tǒng)籌建設各領域的智慧項目，有計劃、分層次地協調推進。。

(2) 需求主導，市場運作。以需求為主導，充分發(fā)揮市場機制配置資源的基礎性作用，探索低成本、實效好的信息化發(fā)展模式。

(3) 基礎共建，資源共享。加快信息化基礎網絡和信息交換共享平臺的建設，通過政府的引導作用，推動集約化建設，加快信息資源的有效整合與共享交換。

(4) 立足產業(yè)，拓展應用。把培育智慧產業(yè)作為建設智慧城市的立足點，以智慧應用帶動產業(yè)發(fā)展，以產業(yè)發(fā)展促進智慧應用。

(5) 重點突破，示范帶動。抓住國家賦予我市創(chuàng)新試點的機遇，找準突破口，先行先試，著力推進智慧產業(yè)和重點領域智慧應用建設，以示范和試點帶動“智慧武漢”建設整體工作。

(6) 開放合作，安全高效。加強對外交與合作，匯聚全球智慧和資源，更好地為“智慧武漢”建設服務。要高度重視信息安全，以安全保發(fā)展，在發(fā)展中求安全。

建設目標

經過努力，進一步提升完善“三類基礎設施”（網絡基礎設施、云平臺和公共數據中心、信息安全），發(fā)展壯大“三大支撐體系”（應用、產業(yè)、運行），建設實施“五領域智慧應用體系”（基礎設施服務、資源環(huán)境服務、社會民生服務、產業(yè)經濟服務和城市管理服務），加快提升城市綜合競爭力，保民生、保穩(wěn)定同時要保增長，具體將達到如下幾個方面的主要目標：

一是提升城市運行效率。智慧城市應進一步推進物聯網等先進信息技術應用與全新城市運營理念的融合，以更快、更好地實現城市政府從管理到服務，從治理到運營，從零碎分割的局部應用到協同一體的平臺服務的三大跨越，提供無處不在的公共服務，讓城市更聰明、更快捷。

二是催生大規(guī)模新興產業(yè)。智慧城市建設離不開物聯網、云計算等技術的支持，而物聯網涉及的技術是一個大集成，通過智慧城市建設，要帶動包括物聯網設備與終端制造業(yè)、基礎設施服務業(yè)、網絡服務業(yè)、軟件開發(fā)與應用集成服務業(yè)，以及信息應用服務業(yè)等大規(guī)模產業(yè)鏈的形成。

三是推動新一輪科技創(chuàng)新。智慧城市建設在產生新興產業(yè)聚集效應的同時，應加強人才要素、技術要素、資金要素聚集，推動新一輪科技創(chuàng)新浪潮，以智慧技術帶動工業(yè)化發(fā)展的升級、改造信息產業(yè)的內部結構、提升服務業(yè)的效率和速度，為城市提供可持續(xù)發(fā)展的動力。

四是創(chuàng)造更美好的城市生活。智慧城市建設應改變人與物之間、物與物之間的聯系方式，改善人民的生存環(huán)境，深刻地影響人們的生活、娛樂、工作、社交等幾乎一切行為方式，通過一系列智慧工程，構建和諧穩(wěn)定、經濟良性發(fā)展，安全、環(huán)保、宜居的城市，營造更加美好的城市生活。

武漢“智慧城市”建設的主要內容

武漢“智慧城市”是以網絡組合為基礎，通過深入推進基礎性建設和各類信息資源及其應用型信息系統(tǒng)的開發(fā)利用，全面靈活地實現物與物、物與人、人與人的相互感知和互聯互通，從而實現對社會生產生活各領域的精細化、動態(tài)化管理，是以智慧技術、智慧產業(yè)、智慧人文、智慧服務、智慧管理、智慧生活等為重要內容的城市發(fā)展新模式。

武漢“智慧城市”概念設計中包括公共服務、社會管理、市政設施、產業(yè)發(fā)展四大類。

智慧公共服務：建設智慧公共服務和城市管理系統(tǒng)。

智慧社會管理：完善面向公眾的公共服務平臺建設。

加快推進面向企業(yè)的公共服務平臺建設。

智慧安居服務。使居民生活“智能化發(fā)展”。

智慧教育文化服務：積極推進智慧教育文化體系建設。

智慧服務應用。組織實施部分智慧服務業(yè)試點項目，通過示范帶動，推進傳統(tǒng)服務企業(yè)經營、管理和服務模式創(chuàng)新，加快向現代智慧服務產業(yè)轉型。

智慧健康保障體系建設。重點推進“數字衛(wèi)生”系統(tǒng)建設。

智慧交通。建設“數字交通”工程，通過監(jiān)控、監(jiān)測、交通流量分布優(yōu)化等技術，完善公安、城管、公路等監(jiān)控體系和信息網絡系統(tǒng)。

積極推進智慧安全防控系統(tǒng)建設。充分利用信息技術，完善和深化“平安城市”工程，深化對社會治安監(jiān)控動態(tài)視頻系統(tǒng)的智能化建設和數據的挖掘利用，整合公安監(jiān)控和社會監(jiān)控資源，建立基層社會治安綜合治理管理信息平臺；積極推進市級應急指揮系統(tǒng)、突發(fā)公共事件預警信息發(fā)布系統(tǒng)、自然災害和防汛指揮系統(tǒng)、安全生產重點領域防控體系等智慧安防系統(tǒng)建設；完善公共安全應急處置機制，實現多個部門協同應對的綜合指揮調度，提高對各類事故、災害、疫情、案件和突發(fā)事件防范和應急處理能力。

建設信息綜合管理平臺建設。提升政府綜合管理信息化水平。

天地偉業(yè)助力智慧武漢建設

天地偉業(yè)精于產品、專注行業(yè)，以做“技術領先型”企業(yè)為定位，堅持高清化、智能化、行業(yè)化、集成化的發(fā)展方向，利用自身強大的技術實力和多年的行業(yè)經驗，針對不同行業(yè)的特點進行深入調研和重點研發(fā)投入，提供能滿足智慧城市、智能交通、政法、電力、教育、金融、森林防火、環(huán)保等近二十個行業(yè)獨有需求的整體系統(tǒng)解決方案，以“術業(yè)有專攻”的姿態(tài)引領起新一輪安防發(fā)展浪潮。為“武漢智慧城市”的建設打下良好的基礎。

東湖新技術開發(fā)區(qū)平安城市和智能交通二期成為天地偉業(yè)新技術在智慧城市建設中的優(yōu)秀成果展示。

天地偉業(yè)視頻監(jiān)控、治安卡口系統(tǒng)設計全系采用全球首創(chuàng)的專業(yè)超級星光級產品設計，不選用增加曝光時間，降幀的傳統(tǒng)方法提高亮度。在參數上優(yōu)化，采用動態(tài)補償技術保證運動目標不拖尾、周邊細節(jié)不丟失。通過深度學習算法，全新TVP技術，優(yōu)化畫面效果。有效避免光污染、降低系統(tǒng)功耗、減少交通事故，進一步促進城市節(jié)能、環(huán)保，保障人身安全。前端監(jiān)控設計采用星光級產品：根據不同的應用場景，設計選用星光槍機、星光球機、星光級激光夜視，系統(tǒng)組成無需補光燈，可在為微光下為用戶呈現高清彩色圖像，豐富的展現監(jiān)控目標的特征，為公安視頻偵查打下基礎。

AI新技術應用

經過十多年的平安城市建設，中國已經成為全世界最大的安防市場。2016年，我國安防行業(yè)市場規(guī)模已經達到總產值5400億元，同比增加9%，預計2020年將增至8759億元。其中視頻監(jiān)控作為安防系統(tǒng)中不可或缺的重要組成，正日益發(fā)揮更加重要的作用，在平安城市、雪亮工程等重點建設項目的背景下，安防已成為人工智能最為重要的落地場景之一。比如“圖像偵查”已經成為刑偵、技偵、網偵之外的公安部門第四大技防手段。隨著平安城市建設的推進和深化，目前新建監(jiān)控項目已基本實現高清化，傳統(tǒng)的模擬監(jiān)控正逐步更新換代，隨著建設規(guī)模的逐步擴大，將帶來存儲成本的大幅增長。同時，各地的視頻監(jiān)控聯網共享等相關項目已開展多年，隨著人工智能、云計算、大數據技術的興起，平安城市應用正逐步向警務云、大數據應用等方向轉變。而高清監(jiān)控視頻信息作為公安最重要的數據資源之一，目前還僅停留在事后查看的層面，沒有被充分利用起來。遍布城市大街小巷的攝像頭，每天都會產生大量視頻資料數據，不僅為社會治安穩(wěn)定發(fā)揮作用，也為智慧城市和物聯感知提供信息支撐，但這些圖像資料如何能夠被用戶快速消化使用，成為更有價值的情報數據呢？讓用戶從這些數據中自行尋找線索，不亞于大海撈針。人工的數據回溯，不僅占用了大量的人力、物力和時間，同時由于個人能力的差異也會導致針對視頻的認知偏差。例如道路監(jiān)控僅針對卡口實現了主干道的車輛識別，覆蓋面有限，其他活動目標及特征無法獲取,大多依靠人工進行收集和處理，難以結合多種時空交叉數據進行快速檢索和研判比對。

如何解決海量視頻監(jiān)控數據與人力分析瓶頸之間的矛盾是產業(yè)技術升級的主要方向。而智能化早已經成為行業(yè)發(fā)展的共識，10年前安防行業(yè)就開始向智能化發(fā)展，目的是自動把視頻圖像里面的內容和目標變成結構化數據，但一直沒有令人滿意的重大突破，主要反映在識別準確率低、場景適應性差、識別種類少。而深度學習是通過大量數據訓練來建立輸入數據和輸出數據之間的映射，解決了之前的技術瓶頸，使得由人工智能來自動處理海量監(jiān)控視頻數據成為可能。以平安城市為例，針對道路監(jiān)控視頻特別是微卡口等相對標準的視頻進行實時結構化分析和特征信息提取，轉化為公安實戰(zhàn)所需的情報，是“十三五”平安中國建設規(guī)劃的重要手段。

目前，安防行業(yè)中基于深度學習的人工智能產品，主要識別方向包括：車輛分析、人員分析、行為分析和圖像分析，產品形態(tài)包括前端和后端兩類。而深度學習的迅猛發(fā)展，其背后是快速發(fā)展的 GPU芯片技術，隨著人們逐漸認識到專用計算芯片對人工智能的重要作用，圍繞 AI 任務進行專有加速的芯片越來越多，但無論是 AlphaGo 背后的谷歌 TPU還是加入了全新 Tensor Core 結構的英偉達 Tesla V100，這些芯片都是為服務器端進行設計的，芯片面積較大大（英偉達 Volta 的 Tensor Core 面積有800 平方毫米），而針對前端/移動端設計的芯片在功耗和性能上的不足，以及信息安全風險和缺乏統(tǒng)一標準等問題，使得具備智能應用的前端產品和后端產品各有擅長且長期共存。

后端產品主要是超融合NVR和視頻結構化服務器，前者是在集中存儲圖像的基礎上，通過集成深度學習算法實現了針對視頻內容的智能分析和信息提取，比如人臉/車輛/行為等，適合中小型項目使用。后者通過集成高性能GPU芯片和智能算法，專門對機非人等海量特征進行快速提取和準確識別比對，比如人臉識別、車輛分析等。此外，后端產品能根據需求靈活配置硬件資源，能夠運行復雜，業(yè)務響應置后的算法，且升級維護比較方便。

前端產品主要是AI攝像機，主要為后端提供初步結構化的圖像數據，可以減少后端分析處理的計算資源壓力和網絡帶寬等系統(tǒng)造價，還可以提高一部分實時智能分析的應用價值。缺點是前端設備空間有限、功耗成本較高，會導致有限的硬件資源只能運行相對簡單、對實時性要求高的算法。

因此，前端智能和后端智能并不沖突，隨著智能的需求無所不在，未來更多數據的采集和計算都將在前端產品進行邊緣計算、前端處理分析后選擇性上傳到后端，二者結合起來，實現更智能的分布式管理，根據客戶的具體需求提供差異化的智能解決方案。