城用大市數據計和算AI：打造未來城市

鄭宇

京東集團副總裁

京東城市計算事業部總裁

京東城市創建于2018年2月，是京東集團旗下獨立的子品牌，包括京東城市計算事業部、京東智能城市研究院和區域研發中心。11月2日，京東智能城市研究院正式啟動，研究院由中國工程院原常務副院長潘云鶴院士擔任學術委員會主任，中國工程院包括高文院士在內的六位院士作為學術委員會委員。京東城市正是為研究和推動智能城市而建立的。

什么是城市計算？簡單來說，就是用大數據和人工智能打造未來城市。更進一步來說，是通過對城市數據的收集、管理、分析和挖掘，再用挖掘出來的知識去解決行業中的痛點，能夠服務的行業包括交通、環境、能耗、公共安全等，它是大數據、人工智能和云計算三個方面在城市產品的有機結合。而要完成這個構想，兩個很關鍵的概念必須做好。

第一，要提供點、線、面結合的頂層設計，同時也要做到跨領域的垂直應用，兩方面缺一不可。目前的智慧城市建設中存在一個矛盾，很多公司能夠做一個點的設計，比如用攝像頭識別交通流量，但政府并不想用許多只能夠做“點”的公司，因為城市中相互孤立的系統越來越多后，互聯互通就成為一個難題。如果不能跨領域垂直應用產生一個頂層設計，智慧城市的相關概念就很難落地。

第二，城市一定是在不斷發展的，從規劃到運維到預測，預測又能指導對未來的規劃。沒有人能夠精確想象出1000年之后的城市長什么樣，然后據此做出一個亙古不變的完整的設計，讓它始終能保持切點有效。因此，未來城市的設計方案一定能夠自我演進、自我進化，跟隨城市發展而發展。

尤為重要的是，一定要有一個平臺和操作系統來支撐以上兩個概念落地。京東發布的城市計算平臺，就是一個真正意義上支撐智慧城市構建生態的平臺。這個平臺基于云，但不僅僅只有云，因為現有的云系統其實并不能很好地支撐城市大數據的分析和挖掘。我們在云之上構建了一套操作系統，這個操作系統有三個特點：

1、數據標準化。我們把城市里看起來紛繁復雜的數據歸結為六個數據模型，只要用這六個模型，就可以把城市里面所有的數據都裝進去。然后通過某個模型或者某幾個模型的組合就可以進行運作，能有效解決城市數據復雜和規格不統一、各部門之間不能相互兌換的問題。

2、算法模塊化。針對城市大數據的算法與人臉識別、語音分析等的算法不同，它具有特殊的空間和時間屬性。我們在過去12年積累了大量的人工智能算法，特別是針對交通、環境、能耗、安全領域等的算法，我們把它抽調出來，形成一個模塊化的算法。

3、平臺的生態化。基于一個平臺化的數據庫，可以快速搭建很多垂直應用。在平臺上，京東城市只會開發幾個關鍵應用，就如同微軟自己開發了Office軟件，使它成為Windows系統的王牌產品，讓用戶更多地體驗到Windows系統的好用，增強用戶黏性，但是微軟并沒有去開發所有的軟件。同理，沒有哪一個機構或團隊能夠把整個城市的問題全部解決，所以一定要構建平臺型的生態。

有了這樣一個平臺作為基礎，將來還要實現平臺和平臺之間的互聯互通。因為就算是真正的城市大腦，也不可能把所有的數據都匯集在一個地方。如何保證各個模塊之間的數據能夠安全共享，這本身就是政府面臨的一大痛點。京東智慧城市提出的數字網關技術，可以實現不同平臺的互聯互通，并且保證在數據不出服務器的情況下做到知識共享、合作共贏。

當整套平臺進入政府部門內部，再通過數字網關技術將平臺互聯，數據就可以安全地互聯互通。因為通過我們的技術，各部門擁有的具體內容數據不會外流，平臺交換的是一些隱含數據內容、可滿足普通業務的“亂碼”，根據“亂碼”無法回溯原始數據。這樣，既保證了數據的安全，又滿足了業務需求，不但可以在不同部門之間進行數據互聯，甚至可以在不同城市之間進行數據互聯，或是將企業和政府之間的數據進行互聯。

這套平臺有一個統一的應用界面作為入口，用一個賬號就可以統一登錄整個賬戶體系，能使用所有的服務、所有的應用和進行所有的管理。

在此基礎上，我們針對智慧城市打造了六套實用的解決方案。

1、智能交通管理綜合解決方案。該方案并非使用傳統的通過識別車流量來規劃道路的方法，而是針對地鐵、公交、自行車、自駕車等不同的交通方式，統一規劃、運維預測，全方位打造立體管理體系，能真正地解決城市交通擁堵的問題，使居民感受到出行的便利。舉個例子，在城市里，很多車輛會占用自行車道停車，但是沒有足夠的警力和城管去管理每一條街，怎么辦呢？我們發現當一個地方有車輛占道停車的時候，途徑該處的自行車的騎行軌跡會發生改變。于是，我們在沒有安裝任何新傳感器的情況下，僅僅利用城市里現有的共享單車的GPS軌跡，就能夠實時、自動、準確地檢測違章停車情況。這是一個典型的利用人工智能加大數據提高城市治理效率的案例。

智能交通綜合方案除了規劃公交線路等的“線規劃”之外，還包括區域規劃、功能規劃和小鎮規劃的“面規劃”，以及選點、選站、選址的“點規劃”。舉一個“點規劃”的例子：聯通集團在某個城市有很多營業廳，由于目前多數業務可以在線上完成，去營業廳辦理業務的顧客越來越少，導致資源閑置浪費。如果可以在營業廳提供一些智能產品的線下體驗服務，就可以讓用戶重新回來。但需要解決的有兩個問題：一是應該把哪些網點拿出來改造，二是要在那里提供什么樣的產品和服務。通過人工智能將京東的數據、聯通的記錄以及第三方的數據綜合起來，就可以計算出最佳的選址排序。以上海的300多家營業廳為例，首先營業網點要覆蓋足夠多的聯通老用戶，其次考慮該網點是否能吸引到更多新的客戶，通過綜合排序，最終就可以找出哪些網點適合用于應該改造，使得服務的人群最多，而且帶來的品質和體驗對聯通集團的貢獻更大。

解決選址問題后，營業廳該擺放哪些電子產品來吸引顧客？不同區域、不同的人群，對該類產品的偏好有非常大差異，比如在學校周邊的人群可能比較喜歡小米，而工業園區或者商務區的人群，則可能更喜歡華為和蘋果。這樣的數據，京東是有的，京東知道城市中每個地方的人們采購電子產品的比例和成分，因此在這個案例中，可以提供比較精準的配置建議，從而幫助營業廳把用戶吸引回來。

2、智能環境管理綜合解決方案。城市交通很重要，環境保護更為重要。對于空氣質量的監控，也可以利用人工智能和大數據，進行早期規劃、后期監測、未來預測以及污染溯源，從而提供一個整體的解決方案。

有這樣一個案例：如果在城市里布設許多空氣質量監控點，不但占地面積大，而且費用十分昂貴，同時還需要耗費大量人力進行維護。而考慮空氣質量受很多復雜因素的影響，比如靠近車流量大的主街道和靠近公園綠地的空氣質量肯定不一樣，整個城市的空氣是非均勻的。所以我們可以用人工智能技術結合基于有限站點的數據、結合城市已有的其它數據，準確計算出整個城市每個角落的空氣質量，目前準確率可以達到80%。此外，還可以預測未來的空氣質量，能幫助政府及機構及時采取手段應對污染。最關鍵的是，還能通過空氣由好變壞的過程，找到污染的源頭，及時遏止。這項服務目前已被環保部采用，已覆蓋了中國300多個城市。

六大城市管理“老大難”問題，“京東城市”如何解決？答案就在文中。

（1）許多汽車占用自行車道停車，導致安全隱患、行人的不便利和交通擁堵，在不增加任何新傳感器的前提下，如何解決？

（2）移動運營商的線下營業廳面臨“無人光臨”的局面，資源浪費嚴重。如何讓人們重回營業廳？

（3）對城市空氣質量如何做到監測、預測及污染溯源？

（4）我國發電廠中有60%為火力發電，以燃煤為主，如何緩解不可再生資源的消耗及污染排放難題？

（5）城市重點地區如何進行人流量監測甚至預測，從而防止踩踏等危害公共安全的群體性事件的發生？

（6）個人及企業信用體系如何建立，以什么標準衡量信用程度？這個標準在所有使用場景中都是固定不變的嗎？

（7）如何讓政務進一步高效，讓百姓辦事不再“跑斷腿”？

3、智能能耗管理綜合解決方案。能耗管理也至關重要，這里舉一個跟大家生活息息相關的電能的例子。我國大約有60%的發電廠靠火力發電，而火力發電最大的痛點就是要燒煤。燒煤不僅浪費不可再生資源，還會產生大量的污染排放。我們采用人工智能加大數據的技術，對真實的鍋爐進行學習和模擬，然后再控制鍋爐，使鍋爐的轉化率提高0.5%。0.5%看起來不多，但如果應用在中國2000多臺發電機上，每年能為國家節約一百億的燃煤消耗。這不光是節約錢的問題，更是產業的升級，是綠色環保前進的一大步。這個系統目前已經在南寧市火電廠進行了測試，并獲得了成功。

4、智能公共安全管理綜合解決方案。公共安全包括指揮，情報，事前、事中和事后處置。這些事務分屬不同的職務部門負責，每一個部門都有單獨的系統，如果想將這些功能融匯在一起發揮作用，就需要有一個統一的平臺來聯通數據。以公安預警為例，要對人流量進行監控和預測，避免踩踏和群體性事件的發生并不容易。要預測一個區域的人流量，必須要了解這個區域每個點的變化，還要考慮受諸如周邊區域的變化、天氣的變化等多種因素的影響，及臨時突發事件，例如大量人流可能突然從地鐵涌出等，單純靠人工很難預測。我們采用深度神經網絡，結合時空網絡結構、城市數據、城市結構，就可以解決這個問題。此外，該解決方案還能進行區域間的轉移規劃，通過數據知曉一個人的行程路線，并提前給予分流建議。這個方案不僅可以用于公共安全，還可以保證物流調動、精準配送，也能用于訂單流、外賣流，能一次性解決整個城市的區域流量問題。

5、智能信用管理綜合解決方案。信用體系對個人日常生活、對企業未來發展的作用已經越來越重要。人們希望信用好的人享受美好生活，信用不好的人寸步難行，也希望信用好的企業能夠得到貸款支持，信用不好的企業付出代價。但是信用體系如何建立？它的衡量標準又是什么呢？

我們在福州做了一個有別于以往的信用地圖項目，主要利用人工智能和大數據進行計算，而不是基于“做對加分，做錯減分”的規則來打分。因為一個企業的信用或者某個人的信用，一定與場景相關，比如說租共享單車和去貸款買車，對于信用的權衡因素很不一樣：租共享單車時，此人是否有房產不重要，但貸款買車時，是否有房產就很重要了。所以，同一個維度的數據，在不同的場景里的權重應該是不一樣的。以企業為例，我們通過人工智能的方法，結合企業的創新能力、司法介入、經營記錄、歷史監測記錄等多個緯度的上百種數據，使之成為一個動態的調整參數，這個參數不但可以顯示某企業的信用情況，還可以進一步去預測該企業的信用風險，有助于政府部門精準掌握企業的信用情況，對企業加強管理，讓好的企業得到扶持。

6、智能電子政務綜合解決方案。這里所說的智能政務并不是諸如網絡上傳照片或在線填表之類的簡單的數字化，而是要實現真正節省辦事步驟，使居民足不出戶就可以辦成事情。比如通過人臉識別和指紋識別，再結合個人的社保數據、身份數據、信用數據等，可以省去很多不必要的填表手續，大大縮減辦事流程，既節約了老百姓的辦事時間，又提高了政府的政務效率。

總而言之，構建智能城市有助于減輕政府在管理方面的壓力，也能幫助信用好的企業獲得扶持，更能幫助居民方便的生活。此外，我們還可以將智能城市平臺與諸多金融廣告產品對接，以流量帶來收入，減輕政府的財政壓力。

最后需要強調的是，推廣智能城市必須重視人才培養，尤其是復合型人才的培養。學校里的幾門功課遠遠不能解決現實生活中的需求，如果沒有行業知識背景，就沒有辦法真正解決問題。所以企業要和學校聯合培養人才，用真實數據和真實項目去哺育學生，真正做到學以致用。

于英濤

紫光集團聯席總裁

新華三集團總裁兼首席執行官

智慧產業發展四大誤區：

一、目前整個智慧產業缺乏頂層設計，從網絡建設、基礎設施到數據的采集及應用都比較分散，制約效率提升，無法實現產業的聚焦和平衡。

二、各地都在大力發展智慧產業，今天一個數據谷，明天一個大數據產業園，然而最終大部分都成為工業和房地產項目。

三、中國人對新興產業，例如人工智能、大數據及區塊鏈，熱衷炒作而輕應用。以區塊鏈為例，炒得很火，卻沒有看到區塊鏈技術產生真正成熟的應用。智慧產業同樣不能好高騖遠。聚焦傳統產業轉型升級、新舊動能轉換，利用云計算使傳統產業變得更高效、成本更低，使社會治理能夠更進步等等，這些才是應該得到足夠關注和落地的。

四、很多企業熱衷于去各地拿項目，而不重視運營，智慧城市建完了就放在那里，缺乏長期的運營規劃。這樣的智慧城市是運轉不下去的，如果純粹靠政府財政的投入，這樣的項目壽命可想而知。

如何讓我們的智慧真正能夠發揮自身的造血功能，真正為城市服務，而不是純粹一個花錢的面子工程，可能需要政府、產業各界共同思考、面對和解決。

羅濟軍

中軟國際科技服務有限公司獨立科學家

當前產業提出了非常多的新挑戰，也提供了非常多的機遇。當前中國制造業占GDP的比重超過40%，在國際環境下，很多國際廠商制造業回流，下一步如何提高整體產業的價值和能力。如何應對人口紅利慢慢消失，以及環境的問題，未來的市場在哪里？都值得大家深思。

以智賦能，加速制造產業升級新思路，需提升四大能力：市場需求準確預測能力，客戶需求快速應變能力，產品創新與持續優化能力，發展瓶頸快速分析能力。讓企業能夠更好地把握客戶的需求，更快地反映客戶的要求，發現自身可能面臨的瓶頸。我們可以做的是把傳統的串性生產變成并性生產，大大減少沒有必要的浪費，提升整個制造流程的效率。

蘇晞

中興通訊股份有限公司副總裁首席合作官

5G不僅僅是一個管道，更是助推各行各業發展的平臺。中興將以四大能力助力5G業務創新，我們會陸續推出豐富的泛終端產品，將承載各行各業豐富的業務創新。

在網絡能力方面，中興已通過了國家三個階段的測試，第一個階段是關鍵技術的驗證，第二個階段是技術方案的驗證，在第三個階段率先完成所有指標的驗證，測試結果遠遠超出標準的要求。

4G改變生活大家感受到了，而5G將會改變社會。5G不僅是一項技術，更是一個使能創新的平臺，是社會各行各業數字化發展的孵化器。5G的發展需要各產業人士攜手并進，例如中興與航天共同打造5G應用的生態圈，未來還會有更多合作伙伴一起加入，共同為全社會的數字化轉型作出努力，大家共謀發展，共創未來。