城市更美好，生活更美好

2010年夏天，上海舉辦了主題為“城市，讓生活更美好”的第41屆世博會(huì)。這是圍繞文化交流、社會(huì)發(fā)展，尤其是城市發(fā)展進(jìn)行討論的國際高潮。據(jù)聯(lián)合國和世界銀行統(tǒng)計(jì)，2010年城市居民占世界總?cè)丝诘谋壤秊?1%，標(biāo)志著人口從農(nóng)村向城市中心的歷史性轉(zhuǎn)移。從那時(shí)起，世界各國開始看到提高城市生活質(zhì)量與改善公民生活之間的聯(lián)系。

十年過去了，全球城市居民的比例從 51% 增加到 55%。據(jù)聯(lián)合國預(yù)測，到2050年，這一比例將增加到68%，城市生活將成為人類文明的默認(rèn)狀態(tài)。人口向城市集中，一方面會(huì)帶來很多便利，但另一方面也會(huì)在住房、交通、環(huán)境破壞、資源節(jié)約等方面帶來新的挑戰(zhàn)。許多人希望能夠利用新興技術(shù)來解決這些城市特有的新挑戰(zhàn)，這催生了智慧城市的概念。作為智慧城市概念框架的一部分，互聯(lián)網(wǎng)、現(xiàn)代化工業(yè)、人工智能（AI）有望用于整合城市系統(tǒng)和服務(wù)，提高資源利用效率，優(yōu)化城市管理和服務(wù)。這有助于解決城市面臨的問題，提高居民的生活質(zhì)量。

智慧城市概念自2008年IBM首次提出以來，已經(jīng)發(fā)展了十多年，一些初步的智能應(yīng)用已經(jīng)成為城市居民日常生活的一部分。地圖軟件，如谷歌地圖，結(jié)合地理數(shù)據(jù)和城市的實(shí)際圖像，并使用算法幫助用戶了解他們的城市并規(guī)劃具體路線，所有這些都可以在他們舒適的家中完成。美國的優(yōu)步和中國的滴滴利用此類服務(wù)，將車輛和用戶數(shù)據(jù)與他們的推薦算法相結(jié)合，幫助用戶快速搭乘。在安全領(lǐng)域，中國于2017年建立了天網(wǎng)監(jiān)控?cái)z像頭系統(tǒng)，到2019年將有超過2億個(gè)攝像頭投入使用。類似的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)正在全球其他地方迅速部署，比如紐約市警察局和微軟聯(lián)合打造的Domain Awareness System。它由大量攝像頭和傳感器以及后端數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)組成，可用于持續(xù)監(jiān)控和快速響應(yīng)犯罪活動(dòng)。

這些智慧城市應(yīng)用的例子已經(jīng)使用了一些人工智能算法，如推薦算法、識(shí)別算法和預(yù)測算法。但絕大多數(shù)應(yīng)用都集中在數(shù)據(jù)收集、網(wǎng)絡(luò)和信息共享方面——例如電子政務(wù)平臺(tái)、設(shè)備遠(yuǎn)程控制和傳感器陣列。隨著人工智能技術(shù)與其支持的智慧城市一起發(fā)展，這些數(shù)據(jù)將通過推理、預(yù)測和決策等人工智能功能得到進(jìn)一步利用。

智慧城市應(yīng)用場景

2012年隨著AI技術(shù)的興起，引入了很多基于深度學(xué)習(xí)的新技術(shù)，幫助滿足城市居民日常的住房和交通需求，幫助維護(hù)環(huán)境資源的可持續(xù)性，幫助城市管理者更快掌握信息和與居民溝通。這對城市人來說意味著更大的便利和效率。

智能交通系統(tǒng)

智能交通系統(tǒng)的最大貢獻(xiàn)者是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的出現(xiàn)。當(dāng)自動(dòng)駕駛車輛成為城市交通的主要方式時(shí)，自動(dòng)駕駛車輛將使用大數(shù)據(jù)和路線規(guī)劃算法自動(dòng)避開擁堵并自動(dòng)尋找最佳行駛路線，從而保證更好的安全性并提供更高的效率。

考慮到這一未來，自動(dòng)駕駛汽車的研究和產(chǎn)業(yè)化正在全面展開。Alphabet 旗下 Waymo 于 2020 年 10 月發(fā)布了一份自動(dòng)駕駛汽車安全報(bào)告。報(bào)告發(fā)現(xiàn)，Waymo 自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)在虛擬道路上行駛了 241 億公里，在實(shí)際道路上自動(dòng)駕駛了 3200 萬公里。在過去兩年10.6萬公里的真實(shí)道路測試中，記錄到的實(shí)際碰撞只有18次，虛擬碰撞有29次，而且大部分是其他司機(jī)不遵守交通規(guī)則造成的。這說明自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，可以熟練應(yīng)對任何簡單的路況。然而，這也表明高度智能化自動(dòng)駕駛汽車的愿景尚未成為現(xiàn)實(shí)。

雖然自動(dòng)駕駛汽車真正取代人類駕駛員的那一天還沒有到來，但駕駛輔助技術(shù)和道路控制技術(shù)已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠帧＠?，使用傳感器、攝像頭和控制技術(shù)來支持自動(dòng)倒車和停車等功能的技術(shù)，以及有關(guān)行人、前后障礙物和變道的警告。車載電腦通過對車速、距離、傳感器圖像的綜合分析，可以提前幾秒改變車輛的行駛路徑，這對行車安全是一大利好。就道路本身而言，人工智能算法已經(jīng)被很好地用于控制交通信號(hào)燈。2016 年，中國杭州市在蕭山區(qū)的一些道路上測試了其城市數(shù)據(jù)大腦。

城市可持續(xù)性

智慧城市的另一個(gè)重要作用是保護(hù)城市環(huán)境和優(yōu)化城市資源配置。人工智能也可以在這些領(lǐng)域提供幫助。

城市供電系統(tǒng)尤其如此。城市電網(wǎng)在不同的季節(jié)、時(shí)間、天氣條件和地區(qū)承受不同的電力負(fù)荷。AI算法可以將這些數(shù)據(jù)與電力知識(shí)相結(jié)合，以分析電網(wǎng)的運(yùn)行模式。這使得網(wǎng)格的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)健康評(píng)估成為可能，包括設(shè)備狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜蛯?shí)時(shí)操作。運(yùn)行狀況評(píng)估允許操作員監(jiān)測并立即發(fā)現(xiàn)電源中的問題。輸電線路和變壓器等電網(wǎng)設(shè)備也可以更頻繁地監(jiān)測?，F(xiàn)場機(jī)器人收集設(shè)備的圖像，通過分類和集成算法對其進(jìn)行分析，以快速發(fā)現(xiàn)任何設(shè)備故障，如阻尼器松動(dòng)、絕緣體缺失，以及施工作業(yè)、樹木過度生長和煙花等因素帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

傳感器網(wǎng)絡(luò)可以監(jiān)控城市環(huán)境。例如，西班牙巴塞羅那在城市周圍安裝了 20,000 多個(gè)無線傳感器，以收集有關(guān)溫度、濕度、污染、噪音和交通流量的數(shù)據(jù)。未來，人工智能算法可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和回歸分析，以預(yù)測污染、天氣和交通狀況。這將有助于城市管理者盡快采取適當(dāng)措施。

垃圾分類是另一個(gè)可以受益于基于人工智能的監(jiān)控的領(lǐng)域。預(yù)測預(yù)測，全球城市居民產(chǎn)生的垃圾量將從目前的每年 20 億噸增加到 2050 年的 34 億噸。如果這些生活垃圾被填埋處理，每年將取代數(shù)十億平方米的土壤，這將對世界環(huán)境產(chǎn)生巨大影響。智能垃圾分類可替代人工作業(yè)，效果更佳。芬蘭的 Bin-e 智能垃圾桶首先使用攝像頭拍攝垃圾圖像，然后使用訓(xùn)練有素的算法進(jìn)行圖像識(shí)別和物理對象檢測來分析垃圾桶的內(nèi)容。最終使用機(jī)械系統(tǒng)對垃圾進(jìn)行分類和壓縮，而垃圾桶'

信息服務(wù)系統(tǒng)

在智慧城市中，城市管理者和城市居民之間的信息交換效率更高，透明度更高。實(shí)現(xiàn)這些好處需要構(gòu)建必要的數(shù)據(jù)平臺(tái)和部署區(qū)塊鏈等信息技術(shù)。

區(qū)塊鏈技術(shù)具有分布式存儲(chǔ)、多方維護(hù)、不可篡改等特點(diǎn)。這確保了信息的有效性和真實(shí)性，也提高了點(diǎn)對點(diǎn)信息傳輸?shù)男?。區(qū)塊鏈技術(shù)可以促進(jìn)人工智能算法的應(yīng)用。例子是：

智能物流的產(chǎn)品跟蹤，

使用私有區(qū)塊鏈的智能安全系統(tǒng)和執(zhí)法系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸，以及

智能家居中物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備之間的安全通信。

這些應(yīng)用依賴于區(qū)塊鏈技術(shù)保證的數(shù)據(jù)高效傳輸。

區(qū)塊鏈還可用于保護(hù)和共享數(shù)據(jù)。在城市的電子政務(wù)系統(tǒng)中，城市居民可以即時(shí)查看新的或修改后的政府政策，提供即時(shí)反饋，并查看其他人的評(píng)論。這將大大加強(qiáng)城市管理者與居民之間的溝通。健康數(shù)據(jù)包括各種類型的患者私人信息，醫(yī)療記錄一般只由醫(yī)院存檔，因此不易獲取。借助區(qū)塊鏈技術(shù)，患者可以建立機(jī)密的電子健康記錄，這些記錄可以在患者和醫(yī)院之間以完整的形式安全傳輸。區(qū)塊鏈還可以幫助政府和公眾快速應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件。為了應(yīng)對 COVID-19 的爆發(fā)，中國政府引入了健康碼系統(tǒng)，每個(gè)人都可以顯示自己的個(gè)人健康狀況并查看當(dāng)?shù)氐谋┞讹L(fēng)險(xiǎn)。區(qū)塊鏈技術(shù)為程序保障數(shù)據(jù)的安全性和真實(shí)性，AI算法分析風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。健康碼信息服務(wù)系統(tǒng)使中國政府能夠快速響應(yīng)并控制住疫情。

社區(qū)服務(wù)

智能醫(yī)療一直被視為人工智能發(fā)展的必然方向。Microsoft 的 Healthcare Bot 是一種聊天機(jī)器人，它利用自然語言處理和語音識(shí)別技術(shù)，使患者可以通過與聊天機(jī)器人在線交談來獲得診斷和簡單條件的分類。在影像領(lǐng)域，依圖、深智等中國企業(yè)開發(fā)了基于圖像分類分割的智能診斷系統(tǒng)，幫助醫(yī)生在CT、MRI等領(lǐng)域快速發(fā)現(xiàn)肺結(jié)核、精準(zhǔn)定位腦出血。提高診斷效率。

智能家居技術(shù)將逐漸取代家庭中的傳統(tǒng)電器。隨著物聯(lián)網(wǎng)變得越來越無處不在，從傳統(tǒng)家電到窗簾、門窗，家中的一切都將連接到家庭數(shù)據(jù)大腦，Alexa 和 Siri 等智能語音控制器將識(shí)別口頭指令并將其傳輸?shù)较鄳?yīng)的家用設(shè)備。人工智能算法還可以分析日常生活以自動(dòng)控制家用電器。智能設(shè)備已經(jīng)開始進(jìn)入普通人的日常生活。以智能相機(jī)為例。Nanit 或 Cubo AI（美國）等設(shè)備集成了場景分割、行為識(shí)別和面部識(shí)別算法，幫助父母監(jiān)控孩子從嬰兒期到童年的一舉一動(dòng)。

在小區(qū)內(nèi)，居民將享受到智能物流、無人超市等便利設(shè)施。亞馬遜的倉庫被認(rèn)為是世界上效率最高的，使用超過 15,000 臺(tái)機(jī)器人在 3D 倉庫和物流中心工作，以快速運(yùn)送和分揀貨物。在無人超市方面，亞馬遜在其Amazon Go markets開始運(yùn)營兩年后，于2020年開設(shè)了更大的無人超市Amazon Go Grocery，不僅擴(kuò)大了店面規(guī)模，還增加了更多的產(chǎn)品種類，增加了銷售額。數(shù)量。這種著名的無人超市結(jié)合了計(jì)算機(jī)視覺、傳感器技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法，可以同時(shí)監(jiān)控多個(gè)物理對象的移動(dòng)和交互。這導(dǎo)致能夠詳細(xì)記錄有關(guān)每個(gè)購物者活動(dòng)的圖像和數(shù)據(jù)。購物者只需將商品從貨架上取下并放入購物袋，而無需進(jìn)行商品掃描和結(jié)賬。顧客離開超市后會(huì)收到一張準(zhǔn)確的賬單。

智慧城市的展望與挑戰(zhàn)

從以上智慧城市應(yīng)用場景概覽可以看出，人工智能技術(shù)已經(jīng)深刻改變了人與信息的關(guān)系。來自城市的數(shù)據(jù)和信息訓(xùn)練人工智能技術(shù)，人工智能的預(yù)測、決策、判斷和建模可以廣泛應(yīng)用于智慧城市，更好地服務(wù)于居民的日常需求。

人工智能技術(shù)應(yīng)用給智慧城市帶來的變化還不止于此。即使是城市的基本功能也不能幸免于這一地區(qū)發(fā)生的變化。人工智能技術(shù)、自動(dòng)駕駛和物聯(lián)網(wǎng)改變了物理對象與人之間以及物理對象與物理對象之間的連接方式。城市內(nèi)部和城市之間的資源配置不再僅僅依賴于人工投入和勞動(dòng)力。這降低了將貨物運(yùn)輸?shù)匠鞘懈鱾€(gè)社區(qū)的成本。隨著5G技術(shù)和共享辦公空間的興起，越來越多的人將能夠就近辦公、辦事。城市可以自然地朝著擁有多個(gè)活動(dòng)中心的方向發(fā)展，每個(gè)中心都可以成為一個(gè)多功能社區(qū)，而不必完全是住宅區(qū)或商業(yè)區(qū)。這降低了繞過城市的總體成本，也自然減少了碳排放。

城市人的職業(yè)類型也將發(fā)生變化，垃圾分類、交通控制、駕駛、收銀等人工智能技術(shù)將釋放大量人力資源。同時(shí)，這些人工智能技術(shù)也需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集和持續(xù)的模型訓(xùn)練，引發(fā)對數(shù)據(jù)工程師、傳感器硬件工程師和人工智能工程師的需求。隨著人工智能在醫(yī)療、教育、信息管理、建筑、房地產(chǎn)等各個(gè)領(lǐng)域的部署，掌握人工智能技術(shù)的人才將非常搶手。

當(dāng)然，這種理想的智慧城市不會(huì)一蹴而就，也不是自上而下的規(guī)劃就能輕易實(shí)現(xiàn)的。人工智能技術(shù)是周期性發(fā)展的，城市管理者應(yīng)制定短期和長期的發(fā)展規(guī)劃。短期內(nèi)，城市管理者應(yīng)支持人工智能企業(yè)利用基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)在交通、醫(yī)療、電力等領(lǐng)域開展應(yīng)用，自下而上共同構(gòu)建智能基礎(chǔ)設(shè)施。從長遠(yuǎn)來看，人工智能技術(shù)很可能很快就會(huì)出現(xiàn)革命性的進(jìn)步，但信息和數(shù)據(jù)始終離不開它。因此，未來智慧城市的管理者應(yīng)該將所有城市行政職能和所有與城市相關(guān)的數(shù)據(jù)數(shù)字化。這種數(shù)字化意味著城市將擁有實(shí)體城市的虛擬復(fù)制品，允許模擬城市規(guī)劃和預(yù)測潛在事件。數(shù)字化也為人工智能技術(shù)的進(jìn)一步應(yīng)用奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，將為城市規(guī)劃和城市建設(shè)提供先進(jìn)的工具。

除了人工智能技術(shù)，建設(shè)智慧城市還需要發(fā)展其他基礎(chǔ)技術(shù)。一個(gè)例子是 5G 技術(shù)，它將產(chǎn)生持久的影響。它以比 4G 技術(shù)可以處理的速度快 20 倍的速度傳輸數(shù)據(jù)，并且它支持從許多不同的通信設(shè)備同時(shí)傳輸數(shù)據(jù)。人工智能算法所需的海量輸入數(shù)據(jù)可以傳輸?shù)皆贫?，?jīng)過處理并即時(shí)返回。這允許使用不需要復(fù)雜處理器的輕型智能設(shè)備。同時(shí)，將盡可能多的基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備接入智能網(wǎng)絡(luò)，最終實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)（IoE）。新安裝的智能設(shè)備也可以進(jìn)一步促進(jìn)城市“

智慧城市仍然會(huì)有一些局限性。城市之間在歷史、文化、規(guī)劃和管理方面的巨大差異意味著經(jīng)驗(yàn)可能無法輕易復(fù)制。例如，中國需要考慮其極高的人口密度和歷史地標(biāo)。相比之下，澳大利亞需要處理沿海城市和內(nèi)陸城市之間的顯著差異。人工智能算法總是受到其所依賴的數(shù)據(jù)的影響，其工作過程和結(jié)果或多或少地反映了數(shù)據(jù)源的偏見。這需要城市管理者和社會(huì)工作者監(jiān)督算法和數(shù)據(jù)收集，以確保結(jié)果對社會(huì)各階層都是公平的。城市居民還必須放棄部分?jǐn)?shù)據(jù)隱私，才能享受這些算法提供的便利。因此，這些私人數(shù)據(jù)的使用必須受到嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)的保護(hù)。城市本身的實(shí)際環(huán)境也會(huì)成為限制其發(fā)展范圍的因素。這意味著政府在發(fā)展大城市的同時(shí)，也要重視邊遠(yuǎn)地區(qū)和農(nóng)村建設(shè)，讓所有人口聚集地都能享受到人工智能技術(shù)帶來的便利。

結(jié)論

智慧城市為城市居民提供快捷便捷、智能高效、充滿希望的城市生活夢想。這個(gè)未來當(dāng)然需要人工智能技術(shù)的幫助。建設(shè)智慧城市不會(huì)一蹴而就。隨著人工智能技術(shù)在城市中的落地，居民將逐漸接觸到新的概念和新的生活方式，這些新概念和新生活方式不一定能馬上被接受。然而，下一次偉大的技術(shù)革命給人類文明帶來的好處是值得的。

王東剛是悉尼大學(xué)的在讀博士。他的研究涉及醫(yī)學(xué)影像、人工智能、神經(jīng)科學(xué)和視頻分析，一直致力于將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到日常生活中。曾在CVPR、ECCV等國際頂級(jí)會(huì)議發(fā)表論文，擔(dān)任IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、IEEE Transactions on Multimedia等期刊和AAAI、ICML等會(huì)議的審稿人。他在開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺算法方面經(jīng)驗(yàn)豐富。與中國、美國、澳大利亞的公司和機(jī)構(gòu)合作項(xiàng)目包括多視角動(dòng)作識(shí)別、基于監(jiān)控視頻的道路管理、腦CT自動(dòng)分診系統(tǒng)等。

審核編輯黃宇