阿里云欧阳克非:联物为城-ET城市大脑推动城市进化丨观澜财经

欧阳克非 2018-09-20 20:24 分类: 观澜财经 收藏


近年,中国云计算市场风起云涌,群雄逐鹿。由于云计算,特别是公有云,对技术和资源要求极高,大量创业公司迅速出局,整个市场迅速跨过百家争鸣的春秋时期,进入到七雄争霸的战国时代,这其中最为耀眼的无疑是阿里巴巴旗下品牌阿里云。


根据工业和信息化部就印发《云计算发展三年行动计划(2017-2019年)》(简称《计划》),到2019年,我国云计算产业规模达到4300亿元。阿里云作为最大的中国云服务商,2017年阿里云市场份额比2016年底上升7个百分点,市场份额扩大至47.6%,一骑绝尘。同期,市场第2至5位云服务商市场份额分别为9.6%、6.5%、6%和5.5%。


此外,阿里云2017年上半年公有云营收5亿美元,遥遥领先其他云服务商。其中智慧城市无疑是公有云的一大市场,而城市大脑的建设更是重中之重,阿里云通过布局城市大脑,实现数据互联互通,对城市进行全局的即时分析,有效调配公共资源,不断完善社会治理,推动城市可持续发展。让数据成为资源,成为城市的核心竞争力,让人工智能辅助智慧城市治理,推动城市进化!


9月13日下午,“2018中国福建互联网大会暨智慧城市高峰论坛”主题分论坛“福建智慧城市高峰论坛” 在莆田市举办。论坛中汇聚了建设智慧城市领域中的领军人物,把握福建智慧城市发展脉络。阿里云华南区助理总经理欧阳克非受邀参与此次分论坛,为大家带来了《联物为城:ET城市大脑推动城市进化》主题演讲。


---以下整理自欧阳克非演讲实录---

 


挑战众多,城市快速发展的困局


阿里云智慧城市建设以城市大脑为核心,希望把城市构建由人延伸到物,联物为城,通过人工智能来推动城市大脑的进展。


城市发展日新月异,存在的挑战也日渐增多。


首先,尽管有大量的传感器和摄像头,但是对于其所搜集的数据缺知之甚少,我们依然不知道城市发生了什么。


其次,对城市的全局没有了解,由于数据量巨大,各个部门只掌握一小部分的信息。


最后,雾里看花,有大量的数据存在,但是都隔着一层雾,对于深层次的具体的信息无法了解具体的情况。



以城市交通为例子剖析具体问题,监控视频的数据量过于庞大,仅依靠人工识别将无法完成如此巨大的工作量。例如,重点的车辆监管比较难,可能存在安全隐患。此外,尤其是城市拥堵的现象特别突出,仅依靠信号控制,并不能有效的解决高峰拥堵。再者,根据个人经验对公交线路进行调整,由于没有数据依据,同样不能有效解决问题。


城市大脑,阿里云助力城市发展


阿里云城市治理术路径就是以云计算大数据为基础,以数据作为城市重要的战略资源,用机器智能为城市管理和社会治理提供一定的思考能力,辅助政府进行城市治理的工作。


对此,阿里云提出了城市大脑,城市大脑有四个特征:


  • 城市治理的前瞻性实践

  • 全局实时分析整个城市

  • 利用数据资源优化公共资源

  • 修正城市运行中缺陷


城市大脑的目的首先是在城市治理上产生一定的突破,以数据为资源提高政府管理能力,解决政府治理突出问题。


其次,通过服务模式的突破来精准的随时随地服务企业和个人,使城市的公共服务更加高效,公共资源更加节约。


最后,通过城市产业发展突破,以开放的城市数据资源作为重要的基础资源,对产业发展发挥催生带动作用,促进传统产业转型升级。


通过城市大脑我们希望城市的治理完成从后知后觉到先知先觉的转变,打通网网壁垒,实现网网联动,此外最重要的就是对所有数据的处理,特别是所有城市的数据可以全网处理,这就是阿里云推荐的城市大脑的核心。


试点运营,让数据成为城市核心竞争力


2016年12月城市大脑在杭州萧山初见成效。 


首先是全域事件动态感知-拥堵监测识别。通过高精度、多尺度的车辆检测与跟踪算法得到车辆位置信息与运动轨迹,结合道路信息提取,从而得到车速估计、停车检测、拥堵程度分以及车辆违章分析。



其次是全域事件动态感知-交通事故/事件识别报警,针对车辆事故分析,主要利用交通监控摄像头数据,进行道路事故预警,加快事故处理速度。基于深度学习的智能检测算法进行道路事故检测,结合事故先验信息(如双闪识别、倒地检测等)辅助车辆事故识别。在涉及到非机动车事故中,系统利用卷积神经网络中的特征向量匹配算法,通过检测道路上长时间人体平躺、机动车长期停留及双闪等事件,提取人车混合事故的特征,准确的将事故的时间、地点和相关信息进行上报,并对事故影响范围和影响程度做出初步预判预警。



再者是全域事件动态感知-行人/非机动车的感知识别,在行人通过路口时,通过路口内联动,视频图像分析以及感知模型,实时感知行人、非机动车的过马路行为以及判断是否违章。


通过以图搜图技术从海量素材库中的内容对视频中出现的行人或车辆进行比对搜索,通过多维度特征比对,给出比对搜索结果的相似度,选择相似度最高的结果作为确认目标,并通过多方数据联合确认(如公民信息数据等),最终对人员交通行为进行准确的识别。



最后是实时预测未来路况 – 服务交通控制,如果可以预测拥堵情况,则可以实现动态的诱导出行方向,使全网处于最优的道路布局,包括公交的线路的安排也将有效的提高运营效率。目前则是用视频和高德的数据,对人群区域密集区域进行有效的监控,测算所需要的数据来调整公交的班次,这也是通过大数据和此预测算法算法对公交线路进行实时处理。


早在1年前,杭州城市大脑就已经帮助杭州试点区域的通行时间减少15.3%。在苏州进行全局的公交线路和客流的优化,使客流车辆增加了17%。城市大脑还在不断进化,交通只是其中一个很小的部分,正在参与消防应急等领域的工作。城市大脑是很延伸的概念,交通是目前的主要方向,但实际上阿里的城市大脑涵盖了整个城市治理的各个方面。


希望城市大脑成为支撑城市可持续发展的基础设施,让数据成为城市核心竞争力。城市大脑的核心就是用人工智能辅助智能城市的治理。


(图片来源于网络)  


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资本市场观察家·价值投资推动者

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