2022年7月16日，中国指挥与控制学会（CICC）城市大脑专业委会在北京正式成立。在成立大会上也举办了城市大脑前沿学术研讨会，新当选的专委会顾问、主任委员、副主任委员发表了最新研究成果和观点，对城市大脑的未来发展进行了展望和分析。中国电信政企客户事业部产业互联网技术总监，中国电信信息化、智慧城市高级专家、（CICC）城市大脑专业委会副主任委员张东对智慧城市、城市感知网、边缘智能、云网融合等话题进行了深入探讨，以下是专家张东的PPT和发言内容：
很高兴能有机会与各位专家进行交流，也是在集团公司邵总经理的支持下，要求我们团队加入到中国指挥与控制学会城市大脑工作组来。我在电信从事了20多年的技术研究工作，今天的报告也是从一线做项目的实践过程中汲取的一个学术报告，在这里跟各位专家进行一个简单的汇报。
第一，智慧城市的推进过程中，城市的智慧化很多来源于数据本体的研究。智慧城市的建设过程中会产生很多的异构数据，我们发现，不管是政府还是企业，随着数据量的猛增，我们怎么去认知数据的能力太欠缺了。我们走到今天，我们更多的在智慧城市里提到了“人文”这件事，也就是考虑老百姓的获得感，如何体现以人为本，在学术研究上带来了很大的挑战。数据跟我们本体人的特征很接近，这也是我们团队在信息化百人会上发布过的一个观点。
第二，七年前，我们在嘉兴的智慧城市大会时提到过一个观点，智慧城市从感知开始，智慧城市建设就是在做一个城市感知网。最早我们的做法是采用无线网络，但是成本是非常昂贵的。五年前，中国电信和华为最早提出并应用了NB-IOT，也就是窄带物联网技术。通过两年半时间技术积累和产业体系的成熟，我们把物联网的单点通信成本降低于单点17块钱。通过在深圳南山区智慧城市的落地，这也是中国的第一个大规模物联网的实例，我们很高兴的看到，通过城市感知网的部署，我们切入了很多政府的业务，大数据的业务跟政务服务结合，有了业务场景的布局和业务驱动。在此基础上，这次跟住建局也进行了深度合作，用三个月的时间把CIM（城市信息模型）平台挪到了天翼云平台上，并且全部数据进行了云化。我们南山区到目前为止已经积累了五年的物联网数据，包括水表、燃气表、电表，还有停车场、井盖等数据全部汇聚了上来。再加上我们的政务数据，数据量非常大，以至于我们数据处理技术已经跟不上了，没有办法对这些数据进行解析。同时，我们在上海政府也参与了三个区的数据中台的开发，这些数据汇聚上来以后没有足够的人力去清洗和研究。如果真的可以把这些数据变成一个个模型，最后通过数据推动政府绩效，最少需要两到三年的时间。在这个过程中，我们看到了这种先行示范效果，也就是用“一图感知”的方式，去描绘每一个街道，描绘每一个下水口，真正做到数字孪生城市，需要花费很多投入，以及很多人的智慧才能做成，比如一个街道的3D描绘就需要1700万。最后，我也很高兴的跟大家公布，我们在深圳南山的项目中，我们请了很多政务方面的专家参与其中，每天都有数十个新的算法和模型诞生，当然，这里面也离不开“AI四小龙”的参与。目前，随着不断的深入的参与政府数据运营，我们在交通领域也有了突破，我们跟广东某市交通局达成了合作意向，参与其TOCC（交通运行监测调度中心）的建设和运营。这次我们也请到了交通部的领导和专家一起参与到项目中来，不断的优化建模，训练模型。这个过程都需要三个月以上，我们的政府在没有看到成果以前就需要投资，是不是值得投资，也是非常的困惑。目前来看这个成效还算基本上合格。
第三，边缘智能是智慧城市的“主战场”。在学术上我们需要论证，为什么是边缘智能，我们看到人工智能要落地，根本不是集中式的，而是分布式的。通过数据的分级分类管理，才能把算力等开销降下来。比如说我们说的一段视频变成一帧帧的图片以后，是不是需要回传到城市大脑，视频对我们的算力和网络冲击是很大的，这里有很多模型是需要不断的去优化的，还包括运营商的网络优化模型。所以，我们认为在边缘端需要对数据加载更多的知识图谱，以及叠加算法之后规范化的操作。我们看到有七成数据是不需要上传到平台端的，还例如中科院遥感数据也一样，所有高清数据不一定都往回传，是因为我们的人工智能的分布式计算没有做好。
第四，可以预判，边缘智能会促成新的视频编码协议。我们目前主要采用的H.264和H.265这两种视频编码协议。根据这次唐山事件，我们也在反思，如何改进算法。为了快速处理突发应急事件，平台应该有一个新的算法，不需要把视频回传，而是直接把这个信息变成一个工单传递给当地的片警。我们认为，这种情况在边缘端就能解析成一帧帧的图像，而且能判断出图像有问题，我们再回传，这样10%的网络开销都用不到。当然，这里面还有很多数据安全控制的问题，谁有资格去判断和解析这些数据，这都需要重新制定法律和法规。因此，我们看到，城市数据的分级分类管理体系需要重构。数据不断的从采集到运营，本身就会产生很多的运营数据，这样智慧城市就产生了数据运营这个角色。
在这个过程中，我们更多的看到数据在新基建的网络，也就是云网融合上已经完成了。中国电信一直坚持云网融合，我们的智能网上融合云计算，云上直接加载了AI算法，这样的开销是最低的。我们看这个这张网络就很像我们的神经网络。我们的北向接口，我们数据通信叫北向。我们当南向的时候，我就有点像云反射弧了。在这过程中，我们的神经元就受到大脑的一个指令。他就对每个数据进行处理了，这套体系跟我们正在编写的城市大脑团标很接近。只有解决好这些问题，才有可能在大规模部署感知网之后仍有成效。才能让我们的数据在边缘中能得到实际的应用和落地。它又让城市大脑成为一个数据模型算法训练中心、业务建模中心。所以我们觉得有几个技术要重构。在我们的开源体系里头，要重新去考虑一个是分布的数据处理和数据库的技术。尤其是时序数据库，包括今天程老师讲的这个时序空间的数据库。所以我们认为这些东西都是需要重新去重构的。而真正在边缘端怎么加入这个数据语义，这是非常困难的。这个产业需要生态裂变，要整个产业生态健康发展，最终才能达到数据的价值化、数据的智能化。
第五、我们团队在去年的信息化百人会上提出，数据跟人一样，他有灵性，包括数权性、周期性、关系性和特征性。数据在我们城市分为四个等级，城市级、政府级、企业级和公众级。所以我们认为数据治理跟社会治理是一一映射的关系。这是我们提出的这样的一个学术模型。以数据突破效能提升、实现城市的智慧化创新，城市数据运营需要从制度、法律、法规等方面予以保障。
第六、数据可信连接为数据空间带来更多遐想。这件事我们最先从工业领域开始尝试。所以这里头就会引申出五项软件技术，这是我个人提出来的观点。我从学术上认为这个软件技术上要有五个分化。一个是容器化的连接技术。这个跟运营商其实关系不是特别大，但是也有一定关联，运营商做好了是有机会的。第二个就是消息路由和路由的协议的这个技术要重新改。第三，就是网络间的这个身份认证的技术。原来叫CA这个不够用，这个比区块链更复杂。第四个就是我们低代码，第五个就是我们的隐私计算。随着数据量越来越大，一方面是跨类别的数据的交互，就数我们叫数据互操作。通过定义知识库和模型库，这才有可能走向数字孪生。
最后，就是我们都非常关注的数据驱动的数字经济新体系。上周我们团队在汕头刚发布了数字经济白皮书，从这个角度来看数字经济，我们认为应该是以人为本、数据为王、平台为器、产业为基。通过这种模式为我们每一个城市打造更好的数字经济的发展模式。
报告最后，我们认为，云边端这种技术体系需要重构。我们看需要这个产业链里培养更多的对数据标注，从数据的标识、数据的加工和数据的互操作，这些方法和一些软件的开源公司和团队涌现出来，为我们的智慧城市做准备好，谢谢大家！
未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）大脑研究计划，构建互联网（城市）大脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。
如果您对实验室的研究感兴趣，欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
