阿里云歐陽克非：聯物為城-ET城市大腦推動城市進化丨觀瀾財經

歐陽克非 2018-09-20 20:24 分類: 觀瀾財經收藏

近年，中國云計算市場風起云涌，群雄逐鹿。由于云計算，特別是公有云，對技術和資源要求極高，大量創業公司迅速出局，整個市場迅速跨過百家爭鳴的春秋時期，進入到七雄爭霸的戰國時代，這其中最為耀眼的無疑是阿里巴巴旗下品牌阿里云。

根據工業和信息化部就印發《云計算發展三年行動計劃(2017-2019年)》(簡稱《計劃》)，到2019年，我國云計算產業規模達到4300億元。阿里云作為最大的中國云服務商，2017年阿里云市場份額比2016年底上升7個百分點，市場份額擴大至47.6%，一騎絕塵。同期，市場第2至5位云服務商市場份額分別為9.6%、6.5%、6%和5.5%。

此外，阿里云2017年上半年公有云營收5億美元，遙遙領先其他云服務商。其中智慧城市無疑是公有云的一大市場，而城市大腦的建設更是重中之重，阿里云通過布局城市大腦，實現數據互聯互通，對城市進行全局的即時分析，有效調配公共資源，不斷完善社會治理，推動城市可持續發展。讓數據成為資源，成為城市的核心競爭力，讓人工智能輔助智慧城市治理，推動城市進化！

9月13日下午，“2018中國福建互聯網大會暨智慧城市高峰論壇”主題分論壇“福建智慧城市高峰論壇” 在莆田市舉辦。論壇中匯聚了建設智慧城市領域中的領軍人物，把握福建智慧城市發展脈絡。阿里云華南區助理總經理歐陽克非受邀參與此次分論壇，為大家帶來了《聯物為城：ET城市大腦推動城市進化》主題演講。

---以下整理自歐陽克非演講實錄---

挑戰眾多，城市快速發展的困局

阿里云智慧城市建設以城市大腦為核心，希望把城市構建由人延伸到物，聯物為城，通過人工智能來推動城市大腦的進展。

城市發展日新月異，存在的挑戰也日漸增多。

首先，盡管有大量的傳感器和攝像頭，但是對于其所搜集的數據缺知之甚少，我們依然不知道城市發生了什么。

其次，對城市的全局沒有了解，由于數據量巨大，各個部門只掌握一小部分的信息。

最后，霧里看花，有大量的數據存在，但是都隔著一層霧，對于深層次的具體的信息無法了解具體的情況。

以城市交通為例子剖析具體問題，監控視頻的數據量過于龐大，僅依靠人工識別將無法完成如此巨大的工作量。例如，重點的車輛監管比較難，可能存在安全隱患。此外，尤其是城市擁堵的現象特別突出，僅依靠信號控制，并不能有效的解決高峰擁堵。再者，根據個人經驗對公交線路進行調整，由于沒有數據依據，同樣不能有效解決問題。

城市大腦，阿里云助力城市發展

阿里云城市治理術路徑就是以云計算大數據為基礎，以數據作為城市重要的戰略資源，用機器智能為城市管理和社會治理提供一定的思考能力，輔助政府進行城市治理的工作。

對此，阿里云提出了城市大腦，城市大腦有四個特征：

城市治理的前瞻性實踐
全局實時分析整個城市
利用數據資源優化公共資源
修正城市運行中缺陷

城市大腦的目的首先是在城市治理上產生一定的突破，以數據為資源提高政府管理能力，解決政府治理突出問題。

其次，通過服務模式的突破來精準的隨時隨地服務企業和個人，使城市的公共服務更加高效，公共資源更加節約。

最后，通過城市產業發展突破，以開放的城市數據資源作為重要的基礎資源，對產業發展發揮催生帶動作用，促進傳統產業轉型升級。

通過城市大腦我們希望城市的治理完成從后知后覺到先知先覺的轉變，打通網網壁壘，實現網網聯動，此外最重要的就是對所有數據的處理，特別是所有城市的數據可以全網處理，這就是阿里云推薦的城市大腦的核心。

試點運營，讓數據成為城市核心競爭力

2016年12月城市大腦在杭州蕭山初見成效。

首先是全域事件動態感知-擁堵監測識別。通過高精度、多尺度的車輛檢測與跟蹤算法得到車輛位置信息與運動軌跡，結合道路信息提取，從而得到車速估計、停車檢測、擁堵程度分以及車輛違章分析。

其次是全域事件動態感知-交通事故/事件識別報警，針對車輛事故分析，主要利用交通監控攝像頭數據，進行道路事故預警，加快事故處理速度。基于深度學習的智能檢測算法進行道路事故檢測，結合事故先驗信息（如雙閃識別、倒地檢測等）輔助車輛事故識別。在涉及到非機動車事故中，系統利用卷積神經網絡中的特征向量匹配算法，通過檢測道路上長時間人體平躺、機動車長期停留及雙閃等事件，提取人車混合事故的特征，準確的將事故的時間、地點和相關信息進行上報，并對事故影響范圍和影響程度做出初步預判預警。

再者是全域事件動態感知-行人/非機動車的感知識別，在行人通過路口時，通過路口內聯動，視頻圖像分析以及感知模型，實時感知行人、非機動車的過馬路行為以及判斷是否違章。

通過以圖搜圖技術從海量素材庫中的內容對視頻中出現的行人或車輛進行比對搜索，通過多維度特征比對，給出比對搜索結果的相似度，選擇相似度最高的結果作為確認目標，并通過多方數據聯合確認（如公民信息數據等），最終對人員交通行為進行準確的識別。

最后是實時預測未來路況 – 服務交通控制，如果可以預測擁堵情況，則可以實現動態的誘導出行方向，使全網處于最優的道路布局，包括公交的線路的安排也將有效的提高運營效率。目前則是用視頻和高德的數據，對人群區域密集區域進行有效的監控，測算所需要的數據來調整公交的班次，這也是通過大數據和此預測算法算法對公交線路進行實時處理。

早在1年前，杭州城市大腦就已經幫助杭州試點區域的通行時間減少15.3%。在蘇州進行全局的公交線路和客流的優化，使客流車輛增加了17%。城市大腦還在不斷進化，交通只是其中一個很小的部分，正在參與消防應急等領域的工作。城市大腦是很延伸的概念，交通是目前的主要方向，但實際上阿里的城市大腦涵蓋了整個城市治理的各個方面。

希望城市大腦成為支撐城市可持續發展的基礎設施，讓數據成為城市核心競爭力。城市大腦的核心就是用人工智能輔助智能城市的治理。

（圖片來源于網絡）