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2017-08-05 09:05 来源:钛媒体 阿里云 /操作系统 /大脑
亚里士多德在《政治学》中，把城邦称为“至高而广涵的社会团体”，这应该是西方社会对城市的第一个定义。从此之后，学界从不同角度对城市下过三十多个定义，但没有一个定义可以完整概括城市这东西。只有一个原因：城市，实在太复杂了。 随着千万级人口大城越来越多，城市的管理和运行工作日益严峻。垃圾围城、交通拥堵、安全隐患暴露，种种“疑难杂症”拷问着人类。 像众多产业领域一样，人工智能直接作用于城市也开始进入人们的视野。 此前我们介绍过阿里云ET大脑在人工智能和云计算技术上的结合。在阿里云打造的几款ET大脑中，要属城市大脑覆盖的时空关系最庞大，影响人数最多。 今天我们就来讲讲这位名叫ET的城市管理者的故事。故事的发生地，设定在杭州。 城市之症的逻辑：城市不会自己使用数据 在进入杭州的故事之前，atv，我们要先理清这样一个问题：传统的大数据技术在城市管理上，为什么迟迟看不到效果？ 很大部分原因，在于现代化城市是一个巨大的整体。它的数据来自方方面面，而自身的联动也是非常复杂精密，并且对实时性要求非常高的超级系统。虽然这个系统每时每刻都有大量数据生成，但这些数据距离真正作用于城市，却存在着几个障碍。学术界也有人称之为“数据化城市的症候群”。比如：
一、数据仅被收集：很多大数据+城市的方案，是通过城市的摄像头、资源流动、通讯端等几个方向收集数据，并且制作成各种各样的大数据报告。但问题也就来了，这些报告收集来了仅仅是让人知道有这么回事，但处理起来依旧要拜托那些传统手段。 比如我们通过大数据知道何处堵车了，但堵上了也就堵上了，除了广播提醒一下好像别无他法。这就像一个人有了感官来感受外界，本身却无法行动，医学上被称为高位截瘫... 二、数据不可兼容：另一种问题，是各数据源之间无法实现联动。比如还是堵车的问题，车流量数据、天气数据、司机手机上的导航数据，是三个完全不同的数据领域。大数据体系不会把他们合在一起思考。这就像一个人只能指挥小腿，大腿却无法动弹。 三、数据无法同频：传统大数据+城市的另一个问题，是收集的数据无法马上进行运算和处理。某地堵车数据显现，却要经过漫长的人工系统才能得到解决方案。等到方案开始执行，有可能堵车都自己疏通开了。 这些问题归根结底，就是城市仅仅能收集数据，却无法去自己思考、使用这些数据。而根治这种“假装智能”的顽疾，其实逻辑上无非就是让城市去自己思考和使用数据而已——这就是所谓的城市大脑。 去年10月的云栖大会上，阿里云宣布将给杭州安装一个“大脑”，一个可以对城市大数据进行自我分析、自我判断、自我处理的人工智能系统。 它的第一个目标，是杭州的交通。
让人工智能管理城市交通，这事乍听上去有点科幻。但经过大半年的进程，阿里云等13家企业联合打造的ET城市大脑，在杭州这座巨型城市居然运转的还不错。 不得不感叹这是一座颇有勇气的城市。 勇敢的杭州 根据对外公开的资料显示，早期阿里云等企业是完全无偿进行这次巨大舞台上的人工智能实验的。相关参与企业既没有合同，也没有经济约束。 即使这样，也应该承认杭州这座城市及政府，承担的风险比阿里云等企业、参与其中的科学家更大。 要知道架设人工智能系统来辅助管理交通，意味着打破众多非常基础的交通规则。将城市交通的指挥权由万年不变的系统中解放，部分交给随时在变、随时调整的数据运算智能体。杭州真是一座蛮有意思的城市。西湖晓月自古出才子佳人，整座城市的文化和韵味，更多让人感觉是内敛柔和的。但往往历史上很多大事，杭州人和杭州城都是敢为天下先的那一个，这次也不例外。 (责任编辑：本港台直播) |
