再過20年，我們居住的城市會像人腦一樣擁有智慧

內容來源：2018年4月13日，網路智酷舉辦的智酷沙龍，科技主題第二場活動「城市大腦——起源、現狀與未來趨勢」主題活動上，劉鋒先生所做演講。筆記俠作為合作方，經主辦方審閱授權發布。

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第2174篇深度好文：5547字 | 9 分鐘閱讀

獨家首發·完整筆記·互聯網思維

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從雲計算、物聯網，到工業4.0、邊緣計算，再到大數據與人工智慧、更多先進的通訊技術……它們的連接已經遍佈於城市的方方面面。

睿智的學者發現，它們共同承擔的任務已經讓我們的城市越來越像一個人的大腦。

為什麼這樣說？

請聽劉鋒老師為您一一解說。

筆記君邀您，先思考：

互聯網大腦和智慧城市、城市大腦有什麼關係？

傳統的互聯網定義有什麼問題？

一、對計算機網路和互聯網概念的糾結

現在回溯起來，產生將互聯網與大腦類比的想法是跟學術名詞有關係的。

在2004年到2007年期間，我在讀碩士的同時，還在基於程序員的老本行，考思科的CCNP高級網路工程師認證。

我在科學院攻讀管理學碩士，觀察了網路經濟領域很多新的商業模式，這些引發了我對互聯網基本概念的再思考。

我們可以先來看一下這組定義：

計算機網路：是指地理位置不同的具有獨立功能的多台計算機及其外部設備，通過通信線路連接起來，在網路操作系統，網路管理軟體及網路通信協議的管理和協調下，實現資源共享和信息傳遞的計算機系統。

互聯網/英特網：是網路與網路之間所串聯成的龐大網路，這些網路以一組通用的協議相連，形成邏輯上的單一巨大國際網路，這種將計算機網路相互聯接在一起的方法可稱作「網路互連」。

在此基礎上發展出覆蓋全世界的全球性互聯網路稱為互聯網，即，相互連接一起的網路結構。

計算機網路的核心意思就是通過線路把很多計算機聯結在一起，這是它的標準特徵。

英特網本質是網際網，就是把網路和網路之間形成龐大的網路，形成一個遍布全球的巨大網路，核心意思還是將計算機、網路相互聯結在一起，聯結了很多計算機。

當時互聯網的架構圖也是通過各種協議，路由器、交換機，連接到終端。

啟示：互聯網的類腦現象

在2007年，互聯網應用開始爆發了，以社交網路、移動互聯網、淘寶的為代表的電商等模式開始大量爆發。

其實，不是科學家率先規划出了互聯網終端的建設方案，而是商業上的應用和商業巨頭的需求爆發倒逼科學家、技術人員不斷產生出新的技術來支撐商業發展。

雲計算的出現也是一樣的。

因此，在這樣的商業環境下，我總覺得我們原本的對互聯網的定義不夠完善，如果將其用來解釋現在的互聯網，總覺得有點問題。

那麼，到底有什麼問題？通過觀察威客、OSI模型和社交網路，我有了如下感受：

1.威客的啟發

威客（國內新型的任務接單平台）的商業模型給我們一個啟發：網路本身的連接不只是連接冷冰冰的計算機，需要再延伸，把計算機背後的人連接進來。

2.OSI模型的啟發

OSI模型（開放式通信系統互聯參考模型）是互聯網最核心、最基礎的模型，與傳統互聯網模型很大的不同是，OSI模型出現了應用層，由應用層的頂層爆發拉動了下方物理層、網路層等層面進展。

3.社交網路的啟發

在後續研究中，我們發現威客不是我想讓你設計什麼，就付給你錢這麼簡單，它有一個社交網路，最終要形成以知識、智力能力為交易核心的社交網路。

而阿里巴巴、淘寶、京東是基於購買行為形成的社交網路；QQ、Facebook主要是通過社交、通訊形成社交網路。

回想2007年前後出現的一些現象也給了我一些啟發。

一個是水利部當時的防汛抗旱指揮部的物聯網項目。

項目在很多流域、水域、土壤里安放感測器，採集數據，通過無線或者光纖匯聚到中心服務處理器上，然後形成報告，將包含汛、旱信息的報告報送給相關部門。

這和我們之前說的連接到計算機有差異，它連接的不是計算機，是很多感測器。

第二個是谷歌的街景系統。

谷歌在全球安裝了很多攝像頭，影像就存放在谷歌的伺服器中，通過連接互聯網，在北京就可以看紐約的某個地方是不是在下雨。

第三個是遠程手術。

這個項目突破了看街景和感知的概念，通過互聯網可以直接操作一些事。

這些是2006年、2007年，不斷接觸到的事情。

二、互聯網大腦模型的提出

1.為什麼說互聯網會與人類大腦相似？

既然原有模型不能滿足和指導實踐，我們應該怎麼描述互聯網，用什麼架構變形呢？

我們想用下方這個圖解決互聯網與腦結構的關係問題。（現在大家看到的是圖是第四版，在不斷進化。）

我也要說明下，這個圖描繪的不是2007年的互聯網，也不是今天的互聯網，而是理想化的互聯網，是一個抽象的、凝練的結構。

目前的互聯網還需要十年、二十年或者更長時間的演進才能達到這樣的狀態。

這個模型圖中有很多感測器、路由器、伺服器、終端、台式機，從某種角度看，它是傳統計算機網路新的變形，不只是計算機的聯網，而是把OSI分層的思想納入進來。

最底是硬體層，包括伺服器、交換機、操作系統；

往上是以社交網路為核心的BIG SNS，會產生很多大數據，匹配很多數據處理的演算法，包括人工智慧演算法。

圖的左側是傳統互聯網方面的，比如說筆記本、台式機、手機連接到網路。

右側包含剛才提到的谷歌的攝象頭、水利部的感測器，以及遠程手術的運動功能。

過去將近十年間，從2008年發表第一篇論文，到現在發表了20多篇論文，出版了《互聯網進化論》，因為原有定義是不足以表述或者說明當前互聯網新發展情況的，我們給出了互聯網一個新的定義，即互聯網大腦。

互聯網大腦架構，就是在互聯網不斷發展和進化的過程中，形成的與人腦相似的系統架構，即，類腦智能系統架構。

互聯網大腦架構具備不斷成熟的類腦視覺、聽覺、軀體感覺、運動神經系統、記憶神經系統、中樞神經系統、自主神經系統、神經纖維等。

互聯網大腦通過類腦神經元網路，不僅僅連接計算機，也連接人，而且也通過感測器連接更多的事物，如汽車、路燈、建築物，最終將互聯網各神經系統和世界各元素關聯起來。

連接了以後怎麼辦？這裡有個最重要的結論：互聯網大腦在群體智慧和人工智慧的驅動下通過雲反射弧實現對世界的認知、判斷、決策和反饋。

對應到剛才的圖上，左側代表的是以物為核心的，右側有很多人在裡面，這就是混合智能的概念。

互聯網智能的中心有兩個，一個是群體智慧，要發揮專業人才的力量；一個是人工智慧，有了大量數據以後，形成AI的智能中心。

2.互聯網大腦的應用

我們用上述結構對數據進行觀察、驗證了十年，希望能提出系統的解說。

2009年，IBM提出智慧地球的概念，導致物聯網的爆發，之後有了智慧城市。可以說物聯網是包含互聯網的，它是從傳統的互聯網發展出來的，不是一個從互聯網割裂的概念。

2010年左右誕生了雲計算。從大的尺度上，雲計算在腦結構中最像由伺服器、路由器組成的中樞系統。

在過去幾十年，每個企業都要自建機房，互聯網巨頭一邊成長，一邊誕生了冗餘的計算器服務空間，再賦能給全社會。

這種賦能，一方面可以把很多企業的信息資源籠絡到自己的旗下，另一方面也給其他企業、組織提供了很大的便利。

現在，企業在把很多信息資源向中樞系統集中，很少有企業自己建機房了。

從神經學發展角度看，這也是一種進化方式。

進化就像是冥冥中有一隻看不見手的力量，早期生物有很多神經節，你越高等，神經節之間就越要融合、協調，這才出現了高等生物的中樞神經系統。

隨後，德國提出了工業4.0，美國GE提出工業互聯網概念。

在這個階段，互聯網類似大腦運動神經的系統要開始發育了。

因為當其他技術成熟後，機床領域、製造業，以及其他的工廠設備也要通過互聯網加速他們的連接與智能化。

再往後，更多的感測器與應用產生了更多信息，2013、2014年，大數據被專門提煉出來，數據處理要用到很多演算法，於是把以前「打入冷宮」的人工智慧一下帶活了。

所以，人工智慧是因為互聯網進化而再度興起的，生物學習的演算法，對抗性演算法，強化學習，都是互聯網基礎之上為處理數據服務的。

與上世紀八九十年代人工智慧前兩次「冬天」不一樣，這些演算法不再是針對一台計算機、伺服器的數據進行處理，之後沒有應用場景。

新一輪人工智慧的特徵是，一方面有大量的數據，另一方面又可以通過互聯網的觸角尋找到應用場景，分散出去。

移動互聯網在圖裡畫的很小，但是意義很大。它把很多設備與人更加廣泛、快速的連接起來了。以上介紹的是為什麼會產生互聯網大腦模型的背景。

而互聯網大腦，一方面能夠幫助我們分析企業的商業模型、公司未來發展趨勢。另一方面，能從系統功能運轉的過程中看出目前還缺少哪些服務。缺少的就意味著商業機會。

當然這兩方面都是比較宏觀的內容。

三、智慧城市和城市大腦的提出

1.我們在分析智慧城市的時候面臨三個問題：

a 智慧地球和智慧城市是自然發展還是規划出來的？

通過互聯網的發展歷史看，不是規划出來的。

阿里巴巴、騰訊、京東、電信的成長都不是規划出來的，特別在中國感受更加明顯。

我們的手機支付，網約車、電子購物，都可以通過互聯網實現，城市已經變得很智慧、智能，這在十年前是想像不到的。

而這些都不是類似IBM智慧城市、智慧地球能規划出來的，而是自然發展出來的。

b 智慧地球，智慧城市與國家間的戰略安全問題

IBM提出的智慧地球、智慧城市概念在中國引發了很大反響。但如果智慧城市的建設路徑都由IBM一家來做，我們就需要考慮國家安全層面的問題了。

c 智慧城市的建設分割和信息孤島問題

在過去十年里，並沒有一套明確的思路可以告訴我們智慧城市到底應該怎麼建。國內的住建部、交通部、能源、金融各有一套智慧城市的建設方案，各立為王，各分山頭，建了之後也不能互相打通，存在重複性建設等一些問題。

2.城市大腦的定義

城市大腦概念的提出是互聯網發展到一定程度，向城市建設自然延伸的結果。無論城市大腦概念是否提出，科技都在不斷自動的湧現和進化。

我們發現，互聯網發展趨勢在向類腦巨系統發展，那麼智慧城市建設是不是也會延長互聯網大腦的基本架構？

這是2015年我們做探討時的思考，這也是和相關的專家、部門去做探討的結果。最終對城市大腦給出一個定義：

在城市逐步智慧化的過程中，將逐步形成自己的中樞神經系統（雲計算），城市感覺神經系統（物聯網），城市運動神經系統（工業4.0），城市神經末梢（邊緣計算），城市智慧的產生與應用（大數據與人工智慧），城市神經纖維（通訊技術）。

重點還是突出城市的兩個核心：第一個是類腦神經元架構，實現城市人與人、物與物、人與物的信息交互；第二個是通過雲反射弧實現城市服務的快速智能反應。

雲反射弧是神經學的概念，輸入神經系統、輸出神經系統都在神經反射弧里。反射功能是體現智能的最基本智能現象。

在城市、互聯網裡也是一樣的功能，比如一棟大樓里有感測器，會不斷監測大樓里的溫度。

如果發現溫度高於70度，可能有發生火災的危險，或者檢測到二氧化碳的異常，感測器就會通過互聯網線路傳遞給城市中央處理器，通過數據的運算、匹配，發現發生火災或者可能會發生火災，會把信息再傳遞給消防部門。

消防部門接到命令之後，會派消防車到達指定位置，根據你感測器北斗信號或者GPS信號，找到你，進行現場處理。

所以將來可能從發現火災到救火都可能是無人化的，就是進行了一次城市大腦的反射現象。

城市中會有很多反射現象，包括醫療、交通、水利、防汛抗旱等方面，我們每一次網上購物，或者網約車，這些都是和生活消費有關的神經反射弧。

3.城市大腦建設的核心

我們反覆說，城市大腦的建設核心不是雲計算的建設、人工智慧的建設或者物聯網的建設。按照大腦的主次分析的話，城市的類腦神經元網路建設決定了這個城市能否變得更智慧，也決定了信息孤島問題能否被解決。

這個系統是一個抽象的概念，目前還非常不充分、不完善，但我們認為構建一個好的城市大腦系統，原型基本上要按照QQ、微信、支付寶的社交模式做，有一定的基礎後再增加功能和連接邊界。

另外還需要思考，為什麼在城市大腦建設中沒提到中樞神經系統？

a 對於一個城市來說，未必要把中樞神經放在自己的城市裡。

像北京中樞神經系統很可能放在貴州、四川，如果每個城市都把自己的中樞神經系統放在自己的城市裡，本身也不符合社會分工的作用。

所以我們談城市大腦建設時，要把它放在互聯網大的尺度下考慮，重點關注神經元網路跟反射弧方面的建設。

b 神經元網路未必只為一座城市所用。

一個城市神經元網路到底要有誰來建設？

城市的神經元網路會有不可避免的外溢，例如出差、旅遊、考學、工作調動，還因為血緣、地緣關係，有出有入。

但如果是自然演進的話，某個城市可能會建立自己的系統，但任何一個城市都不可能自給自足，比如運煤發電，雲反射弧可能就要有幾千公里，這個城市間協同關係要在什麼平台上實現功能，這是未來需要思考的。

4.城市大腦與互聯網大腦的關係

從互聯網大腦的產生來看，它不是一個獨立的巨系統，是互聯網跟具體地理位置結合之後，因為城市的特殊情況而形成的類神經節點。

城市大腦本身是互聯網的節點，所以我們談互聯網大腦建設的時候不能孤立地說建設上海或是北京的城市大腦，而要放在整個大的互聯網框架下去思考。

城市大腦的建設是不應該局限在城市內部思考的，還要考慮和其他城市協同的關係。那到底在什麼樣的平台上實現這樣的功能？我覺得這也是留給未來思考的一個課題。

尾聲：

談到互聯網大腦，目前有這樣一個趨向，建城市大腦、城市雲腦，感覺我們正在建一個人工智慧系統。

我們要表達的是，城市大腦不是AI系統，不是只在城市裡建一個基於雲端AI的巨系統，不斷獲取到城市的信號、視覺信息、屏幕信息、音頻信息，AI系統處理後交給城市部門；城市大腦其實是與人類智慧相互結合的混合智能系統。

那麼，在城市大腦里，人的智慧如何發揮，群體智慧起到什麼作用？

我們思考的結果是：反射弧的最終執行者未必都可以用機器和AI系統解決，依然需要人。

這個城市的社交網路里，形成了不同的群，有專家群、興趣群、職業群落，各個群會發揮不同作用，這遠不是AI系統能實現的。

我們今天談到城市大腦建設，不僅僅是一個AI系統，抓手可能還是依託神經元網路的研究，如果把神經元網路關係理順了，這個問題就理順了。

*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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