2016 年云栖大会媒体采访间，阿里云总裁胡晓明被问到的第一个问题就是：这一年感受到的最大变化是什么？胡晓明不假思索地回答：「人工智能」。

　　事实上，过去一年来阿里巴巴和阿里云在人工智能领域的确做了不少探索。从小AIi预测「我是歌手」冠军归属到进化版的ET 发布，以及淘宝Chatbot客服机器人，而到了一年后的2016 年云栖大会上，阿里云更进一步地推出新“产品”——参与到杭州政府的项目中，共同研发杭州城市数据大脑。

　　所谓城市数据大脑，简而言之就是利用人工智能技术，形成以数据为驱动的城市决策机制，根据实时数据，调控调配公共资源。根据官方说法：「城市大脑的目标，是让数据帮助城市来做思考和决策，将杭州打造成一座能够自我调节、与人类良性互动的城市。」

　　表面来看，城市数据大脑项目十分类似过往的智慧地球、智慧城市理念，但在本质上，两者又不同。某种意义上看，智慧城市搭建了一系列看似智能的硬件平台（摄像头、线圈等），j2直播，但即便是这些标榜智能的硬件，倘若期间没有互联、没有数据交换，充其量不过是市政工程的摆设罢了。但城市数据大脑，则以数据为核心，依托海量实时数据的分析、建模，帮助政府各部门做决策，最终能够影响到普通市民的方方面面。

　　更进一步看，城市数据大脑项目在人工智能落地、政府数据开放、新一代城市规划发展方面都会产生深刻的影响。

　　技术层面：人工智能能否落地的试验场

　　人工智能真的很火，火到几乎任何一家公司都在宣扬自己在研发人工智能。但在众多普通消费者看来，除了AlphaGo带来的那几声「Wow，原来人工智能这么厉害」，人工智能似乎又离普通人很远。

　　原因不难理解。当下基于海量数据喂养的机器学习、深度学习需要巨大计算能力支撑，已非普通所能承受。过去一年来，不管是亚马逊、微软还是阿里云，相继开始在云端处理这些数据，这种将云计算与人工智能结合的思路逐渐成为业界共识。

　　如果细心去看杭州城市数据大脑的架构，你会发现这个城市大脑就是由「云计算+人工智能」共同组成：

　　? 数据采集系统：不同终端的海量数据源源不断进入系统平台；

　　? 数据交换系统：通过将不同终端、不同政府部门、不同商业公司的数据进行融合加工，形成多维度的数据；

　　? 开放算法平台：利用强大的计算能力为数据建模；

　　? 数据应用平台：将算法形成的决策快速输出到各个应用场景中。

　　上述四个系统构成了一个数据「输入——处理——输出」的闭环，更重要的是，城市数据不仅数量大、多种多样，而且具有实时性。比如此次城市大脑第一个要攻克的难题就是应对杭州的交通拥堵，城市交通涉及方方面面，而且实时变化，这些都需要强大的实时计算能力，才能保证快速输出结果，形成决策。

　　另一方面来说，杭州城市大脑也会成为当下基于深度学习的人工智能可否落地的重要试验场。就目前的深度学习进展来说，其真正能发挥作用的场合有很大局限性，要么停留在一些细分领域，比如将图像、视频识别与广告、安全的结合，要么通过非实时的方式，不轻易影响终端用户，比如一些利用深度学习识别图片的相册应用。但在城市这个复杂体，即便是城市交通这个领域，海量实时数据的处理需求、终端用户可实时感受到的影响，这些挑战也会成为深度学习快速成长的机会。

　　政策层面：城市数据开放后的想象力

　　过去几年，大家都在谈大数据、大数据公司，但真正的大数据拥有者只有一个：政府。

　　当人类由信息时代步入数据时代之后，数据成为一种资产，甚至一种自然资源（王坚博士语），政府理应开放这些数据，atv，不仅能够提升政府工作透明度，更能够推动在数据——这个新时代资源基础上的创业创新。

　　2011年，在美国政府的倡议下，全球正逐渐形成「数据开放联盟」，40多个国家和地区纷纷加入该联盟。美国政府更是在2013 年启动「开放数据项目」，要求公开教育、健康、财政、农业等七大关键领域数据，并对各政府机构数据开放时间做出了明确要求，同时向社会开放更多政府API，让开发者可以各方便地利用政府数据创造潜在经济价值。