AI 在智慧城市中的應用

據雷鋒網了解，2008 年，IBM 提出了智慧城市的概念。智慧城市是指充分利用新技術及其帶來的啟發，讓系統、運作和服務得到改造和提升，相對傳統城市更具智慧的城市。智慧城市主要由 「數據收集、存儲、分析」 等幾個環節所組成，目標是從海量的數據中產生洞察。智慧城市的概念涵蓋社會和生活幾乎所有的範疇，主要包括智慧環境、智慧經濟、智慧生活、智慧市民、智慧流通和智慧政府。

那麼，最近很火的人工智慧在智慧城市建設中發揮什麼樣的作用呢？

業界普遍認為，隨著人工智慧技術的成熟，其將成為類似水、電的基礎應用資源或者工具。雷鋒網了解到，《2016 年烏鎮指數：人工智慧發展報告》統計，人工智慧企業的主要應用領域有安防、醫療健康、個人助理、金融、電商零售、自駕領域、教育。

本文將重點盤點交通、物流、安防、環境領域。金融、醫療、教育、零售等領域，雷鋒網之前已有盤點，本文將不再贅述。

AI＋交通

目前，全球範圍內，各大城市爭相發展智慧城市已成潮流，而在該領域，智能交通表現最火熱。

2016 年 10 月 13 日，杭州市政府公布了 「城市大腦」 計劃，通過杭州 5 萬多路道路攝像頭做信息採集，相關數據彙集到後台進行交換與處理，由人智能系統做出演算法決策，然後再傳回到交通設施上執行。阿里雲 ET 人工智慧技術將為城市大腦提供內核支持，採用飛天（Apsara）操作系統，將百萬級的伺服器連成一台超級計算機，可對整個城市進行全局實時分析，自動調配公共資源。

所謂城市數據大腦，簡而言之就是利用人工智慧技術，形成以數據為驅動的城市決策機制，根據實時數據，調控調配公共資源

對此，阿里巴巴華先勝介紹說：「這些視頻如果由交警三班倒地去看，需要 15 萬個交警，而通過演算法，城市大腦可以在短時間內把這些視頻都看完，數清楚有多少輛車往哪個方向走了。」

2016 年 11 月底，百度雲與中國海事局、太原鐵路局、南方航空公司、福田汽車達成合作，成立覆蓋陸海空車的智能交通生態聯盟。百度雲希望通過自身在雲計算、人工智慧和大數據領域的技術優勢，構建 「交通大腦」，與上述合作夥伴一起發展智能交 通。百度副總裁王路表示，百度可以通過深度神經網路、深度機器學習開源平台，對交通大數據進行歸類、提取、利用，實現多系統配合協調並實現智能交通。

2017 年 2 月，深圳交警在留仙小學附近的留仙大道某紅綠燈路口開始試點 「智能行人過街系統」，雷鋒網 (公眾號：雷鋒網) 曾有相關報道。據稱，該系統主要包括：視頻採集分析存儲上傳系統、控制器、顯示屏、閘機、語音播報和前端計算機等系統組成，主要有 4 種功能：語音播報、延時關閉、檢測控制、人臉識別和抓拍報警。

高德地圖採用人工智慧技術為用戶提供公共交通的實時位置和智能導航。這些技術將能大幅度改善公共交通狀況，避免擁堵，並且減少廢氣排放。

今年兩會上，百度董事長、全國政協委員李彥宏的三項提案幾乎都是和人工智慧有關，其中一項是用人工智慧技術改進交通信號燈。

但總體來說，政府對人工智慧的投入和關注加大，人工智慧技術在技術創新和應用方面也取得了一定進展，但還存在很多不足，在我國還處於探索階段。在李彥宏看來，在實際應用方面仍面臨諸多難題。比如，如果人工智慧技術應用於交通領域，國家相關部門需要出台相關政策；如何將人工智慧技術與製造業相結合，國家相關部門也需要制定相關標準和政策。

AI + 物流

在前不久剛剛結束的兩會上，人工智慧首次被寫入政府工作報告。其中，交通部長李小鵬指出：

各種運輸方式融合發展是未來重點，大力發展多式聯運、打通交通物流信息 「孤島」 十分關鍵。通過人工智慧實現傳統海陸空多位物流融合勢在必行。

AI 技術已不斷滲透在配載線路優化當中。集貨線路優化、貨物配裝及送貨線路優化等，是配送系統優化的關鍵。國外將配送車輛調度問題歸結為 VRP(Vehicle Routing Problem，即車輛路徑問題)、VSP(Vehicle Scheduling Problem，即車輛調度問題) 和 MTSP(Multiple Traveling Salesman Problem，即多路旅行商問題)。解決相關問題會運用到 AI 背後的運籌學、應用數學、組合從不同執行角度支持和實現配送路線。

除此之外，以硬體機器人為 AI 落地的產品也逐漸應用在物流的倉儲和裝卸環節當中，這些機器人具備感知、判斷和自行解決物流中某些問題的能力，主要技術創新包括三大方向：：KIVA 式 「貨到人」 揀選，高效分揀抓取和無人貨物配送；

「貨找人」 訂單揀選：通過採用視覺識別技術給機器人 「裝上眼睛」，實現貨架找人的訂單揀選，如亞馬遜推出的 KIVA 機器人、海康威視最近推出的阡陌系統。

KIVA 機器人能根據訂單找到合適的產品，其頂部中間有一個可升降的圓盤，可抬起重達 750 磅（340 千克）的貨物，「眼睛」 位於頂部中央位置，它可以識別出貨架，之後與 「眼睛」 平齊的黑色平面將會上升，將貨架舉起來並交付給工作人員。

高效分揀抓取：機器人揀選作業是由機器人來進行品種揀選，如果品種多，形狀各異，機器人需要帶有圖象識別系統和多功能機械手，機器人每到一種物品托盤就可根據圖象識別系統 「看到」 的物品形狀，採用與之相應的機械手抓取，然後放到搭配托盤上。目前這一方向也面臨著一些挑戰和機遇，主要體現為是否能為客戶提供達標的識別準確度和精度以及滿意的性價比。分揀抓取機器人要進入市場仍需一段時間。

貨物配送：主要分為無人機和機器人系統，解決物流最後一公里問題。目前亞馬遜、谷歌、京東等紛紛加大在一方向的投入。

亞馬遜倉儲機器人系統是智慧物流裝卸環節的典範，國內的蘇寧物流、京東、菜鳥網路等在這方面均有布局。

AI＋環境

2016 年，一家國外媒體評選的十大最環保科技創新中，人工智慧上榜。

如何監控大片森林的退化情況呢？許多國家的政府正逐步採用人工智慧程序 Terra-i，該程序利用實時的雨量數據來預測某一棲息地的植被覆蓋情況，再把預測內容與地球監測衛星拍攝的棲息地圖像相匹配。預測情況和實際情況之間的差異體現了人類活動對棲息地的影響。最酷的是，Terra-i 在分析時能夠利用神經網路 「學習」 不同降雨量對應的實際綠化水平。

2015 年，IBM 和北京市環保局合作推出 「綠色地平線」 項目，利用 IBM 認知計算、大數據分析以及物聯網技術，分析空氣監測站和氣象衛星傳送的實時數據流，提供未來 3-5 天的高精度空氣質量預報，實現對北京地區的污染物來源和分布狀況的實時監測。

在節能減排方面，IBM 研究院開發了一套新能源功率和天氣模型預測解決方案，結合天氣預報和優化分析技術預測風能和太陽能的發電功率，能夠幫助能源電力公司提高新能源發電併網的可靠性。據稱，該技術已在國網冀北電力的張北縣風光儲輸示範項目（670MW）的一期工程（160MW）得到應用，並在現有基礎上增加大約 10% 的新能源併網量。

AI＋政務

近些年來，智慧政務的主要發展方向為簡化審批、加快建設信息化系統。

雷鋒網了解到，科大訊飛研發了基於大數據、人工智慧、信息安全和移動互聯網技術的 「社會服務管理信息化平台」。該平台可實現城市數據資源的共享協同。據了解，項目建成後，共整合 77 個部門（大類）數據，交換數據 10.8 億條次，中心庫沉澱數據 5.8 億條，截至 2014 年 12 月 13 日，共受理 121715 個事項，辦結 121247 個，辦結率 99.6%。雷鋒網了解到，截至 2015 年底，科大訊飛社會服務管理信息化建設已覆蓋 5 省（皖、吉、贛、桂、粵）19 個地市，其中安徽省合肥、蕪湖、阜陽，吉林省長春、江西省新余均為信息惠民試點城市。

AI＋安防

AI 技術的成熟，使得由人工智慧來自動消化海量監控視頻數據成為可能。目前，人工智慧已經逐步滲透到安防行業，眾所周知，安防系統產生的大量音視頻數據都是無法快速查找、無法統計運算的非結構化的數據，這些數據要想轉變成結構化的數據，需要的就是智能化的處理。

據格靈深瞳 CEO 趙勇介紹，僅北京市，屬於政府和社會公共機構的攝像頭總數超過 200 萬個，每天產生長達 200 多萬天的錄像，摺合成年就是 5000 多年。從這些數據中，可見數據量之大，人工智慧要做的就是把這些視頻轉化為有意義的情報。

就應用於安防中的圖像識別技術而言，車輛識別技術已經成熟，從去年開始，車輛大數據產品已被很多廠商推出，未來也會越來越普及。但還有很多改進空間。但人臉識別還很初級，今天絕大多數普通的安防監控攝像頭根本不可以滿足人臉識別解析度的條件。

據趙勇介紹，目前人臉識別技術還存在應對複雜問題應對能力差，對環境變化的適應能力弱的缺點。人臉識別儘管在過去幾年有著巨大進展，可以在金融領域做身份驗證，但它對解決公共安全問題來說是仍然微不足道的。

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