阿里云杨军:数据的智能推动城市精准化

责任编辑:田小梦 2018.10.19 12:44 来源:通信世界全媒体

通信世界网消息(CWW)10月19日,“智慧城市和政务大数据论坛”在京召开。阿里云研究中心战略总监杨军,带来《数据智能驱动的城市精准化管理》的主题演讲,杨军结合DT时代的社会现象,从城市大脑,探讨数据智能科技驱动对城市经济化治理。

演讲全文如下:

杨军:大家好,我来自阿里云研究中心,今天,主要分享两部分:

第一部分,在DT时代,观察到的一些现象和理解。

第二部分,从DT城市大脑这件事情,探讨数据智能科技驱动于城市经济化治理。

首先,在DT时代,在社会治理方面,我们的认知范式会得到一个变革,从牛顿范式,认为一个简单规则可以把世界管理的方式正在向量子范式发生变化,因为越来越多的数据将越来越多的人,越来越多的物体进行了更复杂的刻划。用传统这样一些管理手段,特别是管理的方式,来去对这样一个复杂量的世界,或者数据化的世界进行管理,有的时候可能不会达到预期的效果。

第二个,对于城市的认知,城市也变成一个越来越复杂的一个生命体,以前不管去做城市的建模,我们认为这个城市它就是一个确定的,我就建成这样,大家后面再去做仿真。今天城市发展速度非常非常快,尤其大家城市的活动量,这些东西是难以建模的。也出现一些问题,城市后来的发展和最初的规划发生了很大的差别。

今天去看,有一个趋势,就是用了大量人工智能的技术对今天城市的发展进行研究,比如像吴院士做的一个,用人工智能的算法去推演一些城市发展的轨迹,也得到了一些很有意思的结论。

另外在城市发展的过程中,数据成为我们城市发展的一个非常重要的新要素。以前我们讲城市发展有一个飞轮的效应,因为,首先城市它的重要价值对于人来说是一个链接的平台,一个城市有更多的人口,这个城市里的企业就有更多的商业机会,这个城市里的人就有更多就业的机会,可以创造出更大的价值。

还有重要的因素——数据。更多的人,更多的企业产生这些数据,数据今天都是有巨大的价值的,我们看在城市发展的过程中,还有一个限制因素,越来越多的人,这个城市的规模变大以后,我们的链接时间会越来越短,它是城市发展的一个天花板。科技是突破城市规模效应,减少它链接时间一个重要的关键因素。

今天,数据智能技术是城市突破天花板的一个重要的关键科技。举个简单例子,过去来看,如果没有地铁,可能我们今天城市的规模不会发展的这么大,如果没有地铁,我们长三角、珠三角的城市群,大家的链接发展不会这么快。所以基于这样一个理念,我们做了一个ET大脑的系统,它核心背后的了就是通过计算力、数据力和城市和各个行业场景相结合,把行业的数据价值发挥出来。

在城市领域我们推出了一个ET大脑,经过两年的发展它的2.0版本已经发布了。杭州的案例主要应用在交通。在杭州的应用里有几个方面的效果,如,可以通过对摄像头里的视频,用云计算、人工智能的模型进行实时的计算,发现路口的交通事件。

城市大脑,不仅在杭州用了交通,在衢州应用到了社会的公共治理,上海也应用到了公安等等这些案例。所以我们今天去看城市大脑这件事情,它虽然是我们说的数据智能技术在我们城市里面的具体应用,但是它更重要划时代的意义是为我们城市管理者提供了一个城市的数据操作系统。这个东西怎么理解?我们看今天大量城市里建了好多摄像头?一个红绿灯的路口一个杆子上有6-7个摄像头,是因为我们传统的数据应用是竖井式的,从最末端的摄像头到后面的软件,到后面的服务器,是一个独立了系统,不同的系统,不同摄像头之间,是不互通的。

城市大脑,相当于建立了一个连通起来的或者说打通起来的数据操作系统,其他的末端传感器的视频、数据都可以传到操作系统里,在操作里实现数据的汇聚。

背后支撑城市大脑有效运转的这件事情,是数据资源平台。数据资源平台是城市大脑的核心。虽然城市治理者最后的效果是说,看交通拥堵,让社会更加的安全,但是,背后数据资源平台,让社会所有资源数据把其整理、治理的更好,让数据真正的汇聚起来。将其称之为城市的数据基础设施的共选系统,数据像数字城市的血液,不停的流转和流动,保证数据资源平台,保证城市大脑或者数据治理者他用的数据是准确的,是及时的。

那么在城市大脑平台的内部,在数据融合,然后以及智能数据模型和大量的算法的层面,它就可以直接调用城市大脑里的这样一些平台算法。从这个角度来看,我们认为数字孪生城市,基于城市大脑所构建的数字孪生城市,它不再是一个简单的一个建模,而是把数据和城市实实在在发生的事情数据化,变成了一个活的数字孪生城市。

最后讲一点,在城市大脑,对于城市规划,未来城市规划方面,以前做5年、10年的规划,但是今天这个社会的发展速度确实非常快了,经常是计划赶不上变化。所以对于城市规划就需要一个更加灵活的决策支撑的工具。城市大脑新的数字孪生城市,可以基于孪生城市更加实时的运营情况,及时调整规划,甚至做出一些智能规划的推荐,对一些评估方案进行一些预警和优化。

我今天的分享主要到这儿,谢谢大家!


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