AI公司在城市智能发展中应该做些什么？

纵观全国，2020年，中国GDP前100座城市的数值总和，已经占到了中国整体GDP的70%。随着中国城市化进程的进一步发展，头部城市在经济、社会发展中的地位会越来越强。“十四五”规划中对于包括长三角、珠三角（粤港澳大湾区）、京津冀、成渝在内的19个大规模城市群的重点规划，同样可以作为城市在中国未来经济社会发展重要性的证明。

　　由此可见，未来中国经济社会的“升级”，离不开城市“升级”。那么怎么样实现城市的升级？

　　在世界银行和国务院发展研究中心2015年共同发布的《中国：推进高效、包容、可持续的城镇化》报告中，将中国城市化未来升级的所有内容，概括为“效率”，尤其是对于生产要素的利用效率。

　　生产要素基本可以分为四类：劳动、土地、资本、信息。当下的现实是，中国劳动力成本不断上涨，土地资源愈发有限，资本结构仍在调整，最终让信息化成为了最明显的“突破口”。

　　以上海为例，从2010年就开始智慧城市的相关建设，10年时间建构起了一个复杂且庞大的数字化“底座”：超过3万个5G基站、大规模的高速宽带覆盖、城市级的大数据信息平台、全市近百万个数据传感器和摄像头。通过“底座”的基础能力，政府部门和企业还打造了更丰富、更针对场景的功能和应用，进一步放大了数字化的力量。

　　如今，上海长宁区能够借助AI进行监测和调度共享单车，就是城市数字化升级中的一个体现。智能城市已经离我们越来越近。

　　让城市“聪明”起来

　　2008年前后，深度学习突破所带领的新一波“人工智能”新浪潮，恰好碰上了正在进行基础数字化的中国城市升级过程。将数据生产、数据采集、数据传递、数据应用等人工负责的数据环节交给机器的人工智能，显然承担起了进一步放大城市数字化成绩的角色。

　　光说概念和逻辑可能还是比较难理解，我们不妨代入到城市的现实问题中去。以大城市最常见的交通问题为例，与国外的超级城市对比，中国的一二线城市通勤距离更短，反而通勤时间往往更长。

　　城市普遍拥堵的原因组成非常复杂，但提升交通系统本身的运行效率势在必行。

　　在智能化到来之前，很多城市的交通系统已经通过数字化获得了一定提升，通过广泛设置的摄像头系统，将城市主要干道、轨道系统的运行状况集中反馈到控制中心，并由人力进行监视和调整。但是以上海为例，光是市内公路总长度就接近1.5万公里，可以绕地球赤道走超过1/3圈，想要用人力全部覆盖所有路段监看和调度，显然是痴人说梦。

　　真正让城市交通有能力上一个台阶的，是人工智能技术的发展。在深度学习技术突破的基础上，图像分析技术突飞猛进。过去街道的交通指挥可能是隔几个月根据运转情况进行调整。现如今道路上的车流已经能被各种摄像头记录分析，既能反应交通运行现状，同时还能用于预测未来变化。

　　根据这些信息，道路上的红绿灯就可以针对性地进行实时调整，不仅能最大程度地利用道路资源，协调车流走向，缓解特定区域的拥堵；并且还能全方位监视路段上的异常，反馈给现场执勤的警察，进行快速反应和处理。如果道路上出现了任何问题，计算机第一时间就能够发现，并且反馈给最接近现场的管理人，实现快速反应。

　　显然，AI让城市变得越来越“聪明”了。

　　商汤AI大装置，究竟能解决什么问题？

　　在城市的智能化发展中，AI如何让我们的城市更“聪明”，AI企业又是如何规划部署整套体系，来支撑智能城市的构想呢？

　　商汤科技作为人工智能领域的领军企业，近日公开了其完整的新型AI基础设施——“SenseCore商汤AI大装置”，其包含一整套AI发展、建设、应用的创新思路。通过建设新型人工智能算力中心（AIDC），打通商汤领先的算法训练平台和数据处理平台，并向社区开源算法模型框架构建创新生态，向企业开放算法模型工厂进行定制化生产。

　　最初AI行业的发展中，最常见的商业模式是举着“锤子”找“钉子”，直接定位到有明确人工智能应用需求的行业，针对应用和场景迭代算法。但随着时间的推移，人工智能技术的发展出现了转变。

（编辑：焦作站长网）

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