城市智能化发展中,AI公司应该做什么?

来源:虎嗅APP

题图来源:视觉中国

在上海长宁区的部分区域,你会发现共享单车总是能够整整齐齐的排列,并且在每一个你需要的街道路边,都能找到空闲的单车,既不会车辆爆满,也不会无车可骑。这些城市细微之处的体贴,过去都需要依靠人工巡街完成,如今AI已经可以自动感知城市共享单车资源,帮助进行及时调度。我们的城市生活正在借着技术革新的力量,不断发生着改变。

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。

2019年,马斯克创立的OpenAI开始尝试打造更多参数的神经模型,并且在2020年中发布了他们的研究成果GPT-3语言模型。后者的神经网络架构中拥有1750亿个参数,是目前为止最为复杂的AI研究成果。而它的能力也非常突出,由其生成的文章段落,与人类创作的基本看不出差别。

这意味着人工智能的发展已经走出了原来的解决特定问题的“小而美”,进入了规模化发展的阶段。

然而,当前人工智能作为生产要素的成本过高,制约着AI创新更高效、大规模落地。从算法研究到产品落地,不但需要大量的顶尖人才参与,过程中还经常需要对每一个特定场景进行打磨。加速人工智能进入工业化、规模化发展,需要降低成本,就需要提高人工智能的生产效率,打破这种劳动密集型的行业现状。

对于智能城市发展来说更是如此,城市本身的现实架构就非常复杂,城市中的居民每天都会使用数个系统,为了让城市本身可以更高效地运行,必须对大量人、物、场景进行管理,形成数量极其庞大的长尾需求。同时城市巨大的规模和体量,也加大了智能化的难度,以上海为例,能够提供数字信息的传感器就接近100万个。

“SenseCore商汤AI大装置”价值就体现在,它为人工智能的未来发展提供一个强大的基础设施。应用这一体系,可以降低算法模型的生产成本,解决城市长尾应用需求,同时,可以通过端到端的架构体系,对海量数据进行拆解和碰撞,并从中挖掘更多潜在价值,加速人工智能的规模化落地速度。

面对城市这个人工智能巨型“钉子”,在其他企业还忙着把它拆成更小的“钉子”用时,商汤已经意识到了造巨型“锤子”的必要性。

智能城市的曙光

去年,借助“SenseCore商汤AI大装置”赋能,商汤在参与的上海长宁区“一网统管”项目中,让AI成为了最勤劳的“城管专员”,有效解决了暴露垃圾识别、共享单车乱堆放等城市痛点问题,极大提升城市管理效能。

比如在马路上,巴掌大小的纸片被丢在地上,人工智能驱动的整套决策系统直接完成自动识别、自动派单、人力处置、自动结案,全闭环管理,最后指挥保洁前往目标地点清理。此外,街面违规经营、机动车违规停放、乱晾晒、道路积水等场景等等,正在一个接一个地成为人工智能技术的新检测方向。

同时,今年,在低调打磨两年之后,商汤还推出了睿途智慧交通平台,成功拓展了它在AI+交通领域的智能产业版图。

利用现有路面前端摄像头,依托商汤原创人工智能算法的高精度及快速迭代能力,可以为路面交通相关人车路管理智能化提供平台层解决方案。管理者可以及时发现危害路面行驶安全的交通事件,交规违法,非机动车违章,重点车辆违规行驶等行为。

同时,通过视频分析提取的大规模交通时空数据,还可对城市级交通运行规律以及出行规律进行更深、更广的分析和智能决策,助力交通相关部门在系统级层面进行更高维度的智能治理。

从 “SenseCore商汤AI大装置”的大投入,以及最终实现效果的路径和成绩来看,商汤显然有着细致的规划,并且明显是“先做再说”。这在很大程度上体现了商汤深耕人工智能行业,并最终实现产业化、规模化落地的决心。

随着“SenseCore商汤AI大装置”的推进,商汤的核心价值、从技术到商业的路径,包括商汤未来创造AI技术大突破的可能性,都被强制“刷新”,并且最终集合形成了一个长达5到10年的“远期核心竞争力”。

这必然将给整体仍在摸索中的AI行业带来直接冲击,不知道AI行业更多的“玩家”,准备好了没有。

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)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

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