天壤城市大脑总裁彭伊莎：AI助力城市操作智慧化、精细化

 

另外一个维度，就是从城市规模来看。拿一个超大型的城市为例，它有千万级的人口，百万级的车辆，有数以万计的设备，还有刚才提到的至少50X50的大规模的道路，再加上道路上发生不计其数复杂的事件，我们估算了一下，这已经构成了上亿节点超大规模的复杂网络。在这样的一个网络上，做各种各样分析、研判、数据、推演，也是非常难的一件事情，这也就是为什么交通治堵那么难。

 

天壤涉足交通这个领域之后，也是逐步探索，才形成了现在一套完整的交通数据化运营与智能决策辅助体系。这个辅助体系是从最早的多元数据的接入融合运算，再到全域、全面、实时完整的态势感知，到超大规模交通数据网络进行深度复杂的研判，然后辅助AI落地的一套运营决策的体系，构建了一个完整的系统。

 

有了这个完整的系统，天壤才敢说在交通治堵领域能够取得了一点小小的成果，但是这个还是路漫漫其修远兮，交通治堵非一日之功，后面我们也期待有越来越多AI从业者能够参与到这个领域当中。

 

刚才提到完整的体系，背后其实有非常多核心技术问题，每一个技术问题拎出来，都是一家AI公司可以以之为核心，专注去解决的事情。比如说大规模图算法、异常发现与预警、拥堵成因自动发现诊断、搜索引领、调度分流有道、全局调控优化，有非常多的问题存在于交通领域当中。

 

以交通信号灯为例，这是我们接触交通感知最强的设备。大家看这张图，是2018年做杭州城市大脑的时候的一张真实照片。从这张图中可以看到，北向南车流已经排了很长的队，而东西向没有车，但是AI信号灯还是没有做出相应的改变，因为不够智能，就白白浪费你在路口等待的时间。

 

后来我们在杭州做的第一件事，就是用AI算法接管AI信号灯的调控。大家现在看到是当时杭州高架上100个匝道口，每个匝道口都配有信号灯。我们用AI做一个路口一个信号灯的配时方案调优，相对两讲是可行的。难就难在如何让这1个路口不再拥堵的同时，不能让后面50个路口更堵，这个事情就很难办，这也是现在所有做AI信号灯的厂商必须要面临的难题。当时我们借鉴了围棋的思路，用深度强化学习的一套体系结构，把它落地到AI信号灯的场景当中来我们构建了一个能够不断实时反馈的智能体，能够使AI算法不断强化，使配时方案进一步迭代和升级。

 

这件事情也是很困难的，大家知道深度强化学习一个很关键的要素要有反馈，我一个配时方案下去，这个方案好不好，要把结果拿回来，这样算法才能够进一步迭代。但是我们能这么做吗，很难。因为不可能一天交通信号灯一秒之内改两三百次，那基本就要崩溃了，没有人敢在我们真实的道路上做这样的实验。当时也是为了给AI算法提供一个训练的环境，我们自己搭建了一套超大规模的城市交通的模拟器。可以假设，有什么样的车流跑在城市的不同路段上，根据每一个路口、路段，信号灯的配时方案，我们会得到一个实时交通流的状态反馈。然后，基于这个反馈再讨论算法，使得AI信号灯的配时方案进一步迭代。

 

我们经常说有一个很好算法就行了，但其实远远不止如此。我们要考虑算法怎么落地，甚至这个算法的训练环境都要自己搭建起来，包括训练环境当中所有的数据，都需要去做积累，做储备。

 

整体的调控效果，当时还是非常喜人的。以杭州最堵的路段“杭州上塘中河高架”为例，我们让早晚高峰的道路通畅度得到了显著性的提升，整体通行速度有了20%的提升，通行量也增加了15%，这在当时是非常好的数据。

 

2、我们在上海也做了“一网统管”的建设，那么，AI在其中是怎么样落地。

 

上海的“一网统管”构建了一个观管防的体系：

 

观，就是一屏观天下，城市运行的方方面面的态势指标能够实时的感知到，能够实时的让城市领导者、决策者看到，当时也是把各委办局最关键涉及到城市运行息息相关的近100个指标全都进行了数据的拉通以及相应的融合和运算。

 

管，上海提出来“一网管全城”，就是城市的各项服务都可以便捷地在线上完成。因为这里面因为涉及AI都不多，我就快速略过。

 

防，上海作为一个特大型城市，如何有效地运用人工智能帮我们及时识别风险，进行有效的预防，充分发挥其意义。我们也从中找了20个场景，现在屏幕上可以看到，每一个浮起来的小框框都是相应的AI场景具体落地的案例展示，基于无人机的巡检、渣土车智能化管理，河道漂浮物自动检测以及预警，以及基于独居老人异常行为的分析，对独居老人进行有效的关爱以及生活的安全保障。

 

这一系列城市服务的方方面面，很多的场景都是有人工智能落地的可能性。当前，在天壤自主研发的一套AI服务管理平台上，已经集成了数百种算法，都正在逐一落地到城市服务的方方面面的场景当中。

 

另外一个是在服务方面，是AI有效落地的一网通办，主要面向政府。如何更有效，更高效，解决老百姓办事的诉求。比如现在换个社保卡，你不需要到窗口办理，可能拿个APP把身份证一拍，所有信息都能自动识别，整个流程不用提交任何书面材料，也不用再到线下跑一次腿，其实背后有非常多的AI的能力已经集成到业务流程当中，比如以上海的随申办，背后就有相应的一些模型算法能力得以运用。这个就是从城市运行以及城市服务方面跟大家分享一下AI是怎么进行有效的落地辅助。

 

3、最后想说一下，AI怎么帮助我们的政府，促使产业和经济发展。这件事在杭州也成为了可能，每年杭州有1.8亿人次的游客。之前，大家在做智慧旅游，就是搞个小程序或者搞个APP，把景点信息、门票预约这些东西放到上面，这其实是传统智慧城市该做的事情。

 

我们在想，能不能让到杭州来的每一个游客，在路上，在景区门口排队，在酒店办理入住等等，所涉及的方方面面场景中，节省出来一小时，让这一小时的时间可以花在景区的游玩上面。当时，提出了一个多游一小时的概念。

 

首先，对于酒店入住，杭州提出了30秒入住，大家过去把身份证放到一个机器上，只要做一个人脸比对，房卡就会出来，整个过程不会超过30秒。

 

然后，杭州做了20秒入园，到景区不用再到窗口排队，你直接刷身份证、杭州市民卡，或者支付宝二维码，直接在闸机上面刷就可以入园，这个叫做20秒入园。

 

最后，再加上交通治堵方面取得的成果，让游客能够节省出来一小时时间。我们粗略算了一下，把这一小时节省出来，转化为游玩时间，每年能为杭州带来100亿的增收。

 

大家现在看到，是天壤给某国家级风景名胜区做的一套完整的系统，这个系统就是从整个感知、引导再到管控，形成了一个完整的闭环，去指导游客错峰出行，指导游客更快的找到离他最近的停车位，如何有效地进行交通分流和调度，使得进入景区，在景区游玩，离开景区，整个全程是非常顺畅的，大家不用再把时间浪费在不应该浪费的地方。

 

这些实例也说明了，我们作为背后的技术提供方，还有各位从事大数据、人工智能的相关企业，真的能把这些技术、能力有效落地到城市的相关场景建设中，为城市的发展带来非常了不起的贡献。

 

最后，也期待越来越多的AI从业者能够投身到新型智慧城市，以及城市大脑建设当中来，谢谢。