智东西(公众号:zhidxcom)
文 | 心缘
智东西9月20报道,在昨日的“2020中关村论坛人工智能与城市可持续发展”论坛上,同济大学副校长、瑞典皇家工程科学院院士、中国工程院院士吴志强,百度首席技术官王海峰,滴滴出行联合创始人、首席技术官张博,旷视联合创始人兼首席技术官唐文斌,华为昇腾计算业务总裁许映童等产学界专家代表纷纷发表主题演讲。
此外,英国利物浦大学高级讲师、艾伦·图灵研究所图灵院士丹尼尔·阿里巴斯·贝尔(Daniel Arribas-Bel),联合国数字合作高级别小组技术顾问、联合国第75届大会顾问、剑桥大学未来智能研究中心研究员丹尼特·加尔(Danit Gal),杭州市副市长柯吉欣,西安市副市长马鲜萍,阿联酋联邦政府人工智能部长安玛尔·宾·苏丹·奥拉马(Omar Bin Sultan Al Olama)分别发表主题演讲,分享了他们在人工智能城市治理方面的见解。
本次论坛由中关村管委会指导,科学技术部战略规划司、科学技术部高新技术司和北京市科学技术委员会联合主办、北京智源人工智能研究院承办,科学技术部和北京市领导将在开幕式上致辞,十位国际、国内嘉宾在主旨报告环节发表演讲。
论坛围绕AI与全球城市可持续发展、AI医疗健康与其在全球传染疾病控制中发挥的作用、AI与城市管理、城市规划、城市交通智慧化发展、城市生态创新中心等主题,结合当前全球疫情盛行的严峻形势,探讨AI如何抗击疫情,促进城市可持续发展,加速全球可持续发展目标的实现。
同济大学副校长、瑞典皇家工程科学院院士、中国工程院院士吴志强演讲的主题是“人工智能与城市未来技术”。
吴志强院士团队将世界上所有城市的数据全部挖掘一遍后,最后发现世界上的城市13810个,只有七种类型:萌芽、佝髅、成长、膨胀、成熟、区域、衰退。
按照不同类型来看,发达国家都是在成长型特别多,发展中国家在佝髅型和膨胀型的城市数据特别多。
吴院士认为,城市化发展中,大致呈现这样的内容:“中国大概最后落到三群,一个是京津冀,一个是长三角,一个是珠三角;美国就是两群半,最后五大湖肯定要死亡。东北还有西海岸;欧洲有一圈,专业上称为金香蕉,伦敦有一圈,关西到关东。”从面积、人口GDP的关系来看,可以看到十大圈中,长三角占了非常大的位置。
在他看来,大都会的发展一定会超出现在人的治理的简单感觉,一个城市管的好不好,关键看其治理能力是否超越了其人口规模。如果治理能力是100万人,那人口规模为99万就是好的;如果治理能力是100万,而城市人口的熬到110万,那么这个城市就是乱,所以大规模治理能力才是真正的治理,是超越人的单向活动的。
今天的世界,都会的竞争已经从单个城市走向群落,群落的兄弟们强不强也决定了个体强不强。
以长三角群落为例,上海再厉害,不断地吸纳世界上所有的资源时,不能“呼”,只有一个群落的时候,才既能“呼”,也能“吸”,如此方能生生不息,非常强大。
吴院士预测,2060年以前,十大区域的积聚没办法停止,这是不可抗拒的。“未来的思想、财富、最新的生产、最新的科技都在这个区域里面,掌握这十大区域的管理就非常重要,我们通过人工智能完成全球区域管理的时候,我们可以让中华民族强起来。”吴志强院士说。
百度首席技术官王海峰相信,AI、5G、云计算、区块链、物联网等一整套基础设施,将加快整个产业智能化的进程,也会加快城市智能化的进程,而在此之上的融合基础设施和创新基础设施,也都与我们未来的智慧城市有很大的关系。
王海峰说,一个典型的AI基础设施应包含基础层、感知层、认知层,这些层所包含的AI技术会以平台的方式开源开放出来,百度将还有安全技术为AI技术研发与应用保驾护航。
在百度大脑、百度智能云等的基础上,百度建设了城市大脑,旨在让城市更安全、更从容、更通畅、更宜居。它包含基础云,有城市感知中台,可进行多元的数据采集、全要素映射,然后在此基础上,打造城市的AI中台和数据集知识中台,以及像时空一张图、智能一键搜等等城市智能交互的中台,可以支持帮助城市的管理、交通、应急管理、公共安全等等应用。
例如在智慧交通场景,通过车路协同、智能信控,AI技术能提升整个交通效率,还能实时发现交通事故、故障停车等路面异常交通事件,助力交通综合信息感知与精细化管理。
在智慧应急场景,通过卫星遥感智能识别,融合多源卫星识别信息,可将自然灾害预警时间精确至分钟级,预警区域精确至米级;通过城市AI中台定制化灾害事件图像识别模型,最快15分钟即可获得一个高精度模型。
在智慧政务场景,数字虚拟人可以提供智能化、人性化服务,智能外呼机器人显著降低人力成本,在疫情期间帮助大大提升疫情排查的效率。
疫情期间,百度AI新基建多管齐下,通过搭建社区疫情防控系统、疫情问答机器人、时空大数据人流迁徙平台、AI多人测温、医疗翻译引擎、肺炎CT影像、迁徙大数据平台、疫情小区专题地图等产品,助力全民抗疫。
滴滴出行联合创始人、首席技术官张博分享了AI与城市交通智慧化发展。
滴滴创立于2012年,经过八年发展,现在每年服务100亿次乘客,拥有有5.5亿全球的用户,每天都会采集到106T的轨迹数据,全量的网约车每一秒钟在告诉平台其当前的位置、速度和方向。
张博认为。AI在未来20年会对整个交通产生非常深刻的变革,这个变革是在三层结构发生:
最底层是交通基础设施,包括更聪明的路、更聪明的红绿灯;中间层是交通工具的变革,未来有新能源化、智能化、高效化三个趋势;最上层是共享出行的网络,张博认为,人和车之间的关系在未来20年会发生剧烈的变化,越来越少的人会选择拥有一辆车,越来越多的人会选择共享一辆车。
这是滴滴过去八年做的工作。如今,滴滴正在织一张网络,这张网络里面流动的车,承载的是运送人和运送物体的服务。
在张博看来,衡量这个网络质量的两个重要标准是安全与效率。
滴滴正用先进的大数据和AI技术去试图解码交通事故如何发生,今年在滴滴网络里面的交通事故比去年下降了30%,而未来还有巨大的下降空间。效率方面,原本一辆自驾车一天最多跑1个小时,剩下23个小时在停车场,使用率大概是5%,而滴滴将这个数据提升10倍,达到50%,也就是说,一辆车进入到滴滴网络以后,有一半的时间在提供服务。
不过,张博心里的指标上限并不是100%,而是400%,最理想的是一辆车进入滴滴网络后,三个座位运人、后备箱卖运物,直至离开滴滴网络。
张博说,希望未来几年,逐步将效率至少提升至100%,如果能做到这一点,所有人的出行成本会降到现在的一半。
张博也简单介绍了滴滴智慧交通,分为三层,平台层对整个包括交通云和感知、分析、决策、评估四个中枢,在平台层上包含若干个核心能力的功能层,功能层之上有智慧信控、城市交通大脑、车路协同等三个解决方案。
例如,滴滴与首都机场交警大队合作,根据马路车流动态调整机场的红绿灯,在2018年中非论坛期间,将早高峰的平均停车次数下降了20%,将平均停车延误下降17%。
还有一个例子是滴滴和济南做的智慧交通大脑,已在济南运转几年,使得济南的拥堵指数下降了5.35%,从全国排名第10下降到了第21,行车速度提升5.63%,接警速度提升50%,撤场速度提升了74%。
旷视联合创始人兼首席技术官唐文斌的演讲主题是“城市大脑,从超级应用到操作系统的智慧沉淀。”
“一切脱离客户价值的城市大脑都是空中楼阁。”唐文斌说,城市大脑不是一蹴而就的事情,需要迭代演进、长期积累、不断更新,他认为构建城市大脑的第一步先从超级应用开始,先去解决具体应用中的价值问题,沉淀出城市大脑。
应用可分为“条”和“块”两个角度。交通场景是一个“条”的场景,交通管理、城管、文教卫、环保司法等一系列具体场景,能小步快跑地形成条的行业化应用。第二个是“块”应用,不同空间尺度也有分层,一间办公室、一幢楼宇、一个园区、一座城市……不同的空间尺度也是有不同的应用。如何在闭环环境下实现功能和价值有一个闭环的实现,是一种可做的方式。
唐文斌介绍道,旷视在不同“条”、“块”的行业,都做了不同的产品。
比如旷视有一个产品叫“万象”,核心解决地是城管的问题,通过将数字城管升级为智能城管,能打造一种全自动发现异常事件,自动上报、自动核查的标准化的流程,精准识别各类违规事件,现在基本可将异常事件的发现率提升500%,同时还能大幅减少人力。
在“块”应用方面,旷视在非常多的园区提供全面感知化的闭环系统,已经帮助包括3000个楼宇进行智能化的升级,每天服务通行人数超过1000万人。
城市大脑怎么建设?唐文斌认为,它其实是一个沉淀过程,可以先从超级应用开始,不断围绕客户价值,最后沉淀出底层中台、底层的操作系统。
无论是任意应用还是城市大脑本身,都会涉及很多算法。因此,旷视也一直在建设叫做Brain++的AI生产力平台,并依托国家新一代图像感知人工智能开放创新平台,与很多合作伙伴一起共建这样一个生态。
华为昇腾计算业务总裁许映童以“人工智能与城市生态创新中心”为主题发表演讲。
许映童认为,当前AI领域正从“AI+”向“+AI”转变,应进入第二阶段,即千行百业融合AI,用AI解决现有问题。
AI涉及的技术领域非常多,可简单分类为基础层、技术层、应用层,中国在技术层和应用层应有大量的头部企业,但在基础层根基不稳。
以往AI模型训练花费不菲,例如最近超大模型GBT-3的完整训练要花费460万美元,资金雄厚的头部企业尚能承担,但高额的算力成本对于大量的创新企业是沉重的负担。
华为正在深圳一家实验室建设一个Atlas 900 AI集群,算力可达1024PFLOPS,相当于50万台高性能PC,训练NesNet-50的时间从去年的59.8秒下降到32.4秒,而这个数据还在刷新。
据许映童介绍,它的能耗相较传统算力节约60%,12天即完成了整个设备的吊装,E级集群三年可节约电费超1亿元,既能解决算力分散的问题,同时也解决了AI算力的绿色、环保、可持续发展等问题。
针对AI开发难度大的问题,华为推出全栈AI软件平台,帮助大量中小型企业基于其软硬件平台实现应用的快速开发和部署。
许映童说,技术本身并不是最难的,最难的是如何构建一个基础的软硬件生态。“为公司对于我们昇腾团队的一个最核心的要求,并不是短期的商业变现,而是核心的真正要带动整个中国的基础软硬件平台的发展,怎么样打造这样一个枝繁叶茂的核心的生态。”
目前华为已有基于昇腾开发的芯片、指令集,有十万名开发者。今年下半年,有80多所高校将开设基于华为昇腾指令集的课程。
对于未来的城市,许映童推荐AI计算中心实现整个算力的汇聚,为初创企业提供公共的算力服务,同时在基础软硬件平台上进行应用的孵化和创新,实现产业聚合、科研创新、人才培养、打造繁荣生态,最终带来在城市、制造、交通、能源各个行业的创新的解决方案。
最后,许映童提到一幅愿景:以一中心、四平台这样的集中算力建设,为城市的创业者、研究者提供一个基础的算力平台,从而带动真个城市治理、整个智能制造向AI转型。
杭州市副市长柯吉欣以“杭州城市大脑与数字治理”为主题发表演讲。
柯吉欣说,去年10月17日,科技部批复了杭州市新一代人工智能创新发展试验区,对杭州整个城市管理和AI发展起到了决定性作用。杭州以自然区批复为契机,让AI赋能城市治理,从而来打造“杭州数字经济第一城”这样一个理念,其中城市大脑是数字赋能城市治理的一个最主要的手段。
目前,杭州已形成一脑治全城、两端同赋能的格局,数据接口9606个,日均协同656万次,日均协同数据1.2亿条,总数据已协调了1500多亿条,同时利用区块链相关的技术,让整个过程全程可追溯、不可篡改,安全监管方面做到全覆盖、全过程、全生命周期管理。
去年开始,杭州做了城市大脑的数字驾驶舱相关工作,主要是全景式展现运营状况,至今总计已做了168个数字驾驶舱。
在生活方面,目前杭州已经开通了11个系统的48个应用场景。在驾驶场景,实现治堵;在风景区场景,实现20秒入园相关工作,在停车场场景,实现先离场后付费;在看病场景,实现先看病后付费,已经全部覆盖到257家医院。
此外,杭州在城市大脑上开发了“亲清在线”系统,上线一周就兑现了12亿元,到目前已经兑付了50亿元,惠及到26.3万家企业,员工是73万家,大大简化投资审批、行政许可等流程,做到申报零材料、审批零人工、兑现秒到位。
面向未来,柯吉欣希望到2035年,杭州城市大脑会更加深入地融入群众的生产生活中,成为杭州市治理能力和治理体系的一个鲜明标识。
今年3月,西安市获批国家新一代人工智能创新发展试验区,并开展大量工作,西安市副市长马鲜萍也来到现场,从三个方面分享了一些西安的做法。
1、西安发展AI的优势
西安科技实力雄厚,拥有13个国家级平台、36个省部级平台,AI算力在全国排第10位。人才资源也很丰富,高校院所较多,在校大学生约130万,每年毕业有约30万学生,目前拥有约20万名程序员,未来三年希望吸引汇聚50万个程序员,打造中国的程序员之都。
此外,西安还拥有较好的产业基础,现在拥有150余家AI相关企业,今年上半年国民生产总值、固定资产投资增加值、工业增加值这三项指标在全国中心城市中增速均排第一,都来自于AI领域的积极贡献。
2、AI在推进城市治理中的作用不断显现
近年来,西安主要在智慧城市和经济发展的融合方面,着力推动智慧城市建设。
在智能制造方面,西安聚力发展先进制造业强市,将AI嵌入工序自动化、关键岗位机器人替代、产品智能优化等方面方面,以提升产业水平。
在文化旅游方面,西安在丝绸之路经济带上确立了首个移动支付的智慧城市,大唐不夜城也是建成了全球首个刷脸支付商圈,实现了一站式采购、一网式聆听。
在城市管理方面,西安2018年就在地铁开通了人脸识别的过闸,为疫情期间有效管理奠定了很好的基础,也成为了西北移动支付的第一城。
在智能计算方面,西咸新区沣东新城率先建设国内第一个城市级智能计算创新中心,算力230Pops(每秒千万亿次运算),填补了西部地区AI基础设施的空白,目前正积极争取国家超算中心在西安布局,建成后算力将达到300Pops。
在疫情防控方面,疫情爆发后,西安自主研发了防疫一码通,并与全国的防疫平台进行无缝对接,实现了信息互用,还在此基础上开发了很多的应用。
3、积极探索AI时代城市治理的新路径
西安计划主要在打造六个平台方面发力,包括共性技术服务平台、技术创新的平台、人才培育平台、创业孵化平台、推广应用平台、政策试验和社会实践平台,推动人工智能的发展。
最后,马鲜萍说,欢迎大家一块走进西安,了解西安,融入西安,愿与大家用AI共同建设和服务西安的发展。
联合国数字合作高级别小组技术顾问、联合国第75届大会顾问、剑桥大学未来智能研究中心研究员丹尼特·加尔(Danit Gal)从联合国的视角,谈及AI对城市居住及其可持续发展的影响。
加尔认为,虽然AI很了不起,但绝对不足以实现城市的可持续发展。首先,它还需要人类、人工智能和环境三方非常紧密的合作;其次,AI本身并不是一种可持续发展,它的运算能力对我们的环境和能源消耗会造成非常大的压力;第三,AI应用于城市发展可能会存在数据带来的偏见。
随后,加尔探讨了三点结论。
第一,AI对于可持续发展会起到很大的作用,但为了确保我们从技术中获益,首先要了解它如何促进、或者在哪些方面会破坏可持续发展。
第二,为了向前发展,人类需要重新思考到底什么是可持续发展,要保证我们不仅仅在发展,而且我们的发展方式是可持续的。对于环境、城市、AI本身来讲,都是同样道理。
第三,让AI的发展和使用可持续,是我们共同的目标,全球在AI方面的合作正在不断地开展。有大量的成员国企业、大学和民间社会,以及相关联合国的机构,都在共同思考如何在更好的使用开发和合作,来确保AI能够教育子孙后代。很多人都开始考虑可持续发展AI到底是什么,它在影响环境方面有什么作用,我们通过哪些生态友好的方式来开发和使用AI,以及AI如何去帮我们应对气候变化。
加尔认为,利用AI推动可持续发展会是一个很好的前进方向,因为了解AI的作用,也能帮助我们更好地了解AI本身如何变得更加可持续。
阿联酋联邦政府人工智能部长安玛尔·宾·苏丹·奥拉马是世界上第一个人工智能部长,他以视频形式发表演讲,分享了一些AI对城市居住及其可持续发展的影响。
AI可以加强政府服务,主动告知我们城市需要什么,确保我们能在城市中的个人提出实际需求前就提供服务,还能帮政府作出更好的决策,例如助力城市规划和资本配置。
奥拉马认为,政府的政策和立法不应该是官样文章,必须和私营部门进行合作,确保这些政策是积极有效的,并且确保在实地对其技术进行测试,政府还应推进多样化的政策。
另外,我们要共同致力于应对气候变化带来的挑战,这一挑战不断演变,要求我们用数据和AI来帮助我们找到能产生最大影响的最有效方法。比如,通过部署AI传感器,了解城市中的最大污染因素,了解如何调整人们通行方式能减少城市中的污染。
奥拉马说,思考这些,不仅是为了我们的子孙后代,更为了全世界的子孙后代,让他们有光明的未来。
英国利物浦大学高级讲师、艾伦·图灵研究所图灵院士丹尼尔·阿里巴斯·贝尔(Daniel Arribas-Bel)同样通过网络视频发表演讲,他主要谈到AI如何应用于城市可持续发展,以及通过合作和创新可以在城市的环境当中重新部署潜在的机会有哪些。
贝尔说,数据科学能帮我们更好地分析事物,创造了巨大的需求分析、创新和合作的机会,从根本上可以管理我们的城市,使之可以变得更加可持续。
他几年间曾参与一个关于街道级别上的测试测试环境中城市绿化方面的项目,如果不知道我们到底需要多少绿地,很难做政策的规划,因此要想出更好地方法进行计算。对此,基于AI技术,他们用算法取代人工收集数据的过程,以更快的速度、更低的成本创建了一种自动化、可拓展、及时的城市植被图。
在另一个项目中,他和哥伦比亚的同事做了两个假设:一是假设人类居住区域的外观,反映了社会和居住的人;二是俯瞰城市区域,可以被视为是一个有相似人口居住的,通过借助大量机器学习算法对假设加以验证。他们通过卫星图像提取衡量某个社区贫困程度的数据,即用几个分数来表示其结构、纹理、光谱和颜色特征,将它们放在一起再输入到算法当中,这样就可以识别哪些区域贫困程度高、哪些比较低。
贝尔提到,这两个例子人工操作会有很高的成本,而将卫星图产生的新数据与AI结合,就能更早产出更具规模化和成本效应的成果。
城市治理是全球可持续发展的核心议题,而新一代AI有望成为实现全球可持续发展的重要加速器。
诚如今日多位产学界专家所分享的那样,可持续发展的智慧城市建设并非一蹴而就的事,需要产学研政各界合力构建一套稳定而动态发展的生态系统。
而在发展AI技术研究和应用的过程中,无论是企业、政府还是科研机构都应牢牢守住“负责任”的底线,守住法律、道德、伦理的边界,用AI为全球可持续发展创造正向的价值。
创造正向价值,才能用AI作为对社会有益的技术推动全球可持续发展。
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Created by Tan KW | Aug 15, 2024
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