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治理擁堵 人工智能療效如何

   日期:2017-08-17     來源:科技日?qǐng)?bào)    作者:dc136     評(píng)論:0    
標(biāo)簽: 人工智能 城市
治理擁堵 人工智能療效如何
   當(dāng)一套完善的“城市數(shù)據(jù)大腦”落地后,將是一套完整的信息收集、整理、反饋、計(jì)算、輸出系統(tǒng),而AI的應(yīng)用使得城市大腦不僅在信息收集上更加高效、全面,計(jì)算處理上也更加快速。
 
  8月4日,澳門特別行政區(qū)政府與阿里巴巴簽署《構(gòu)建智慧城市戰(zhàn)略合作框架協(xié)議》,引進(jìn)阿里云人工智能ET“城市大腦”。據(jù)悉,ET“城市大腦”在澳門落地的場(chǎng)景包括交通、旅游、醫(yī)療服務(wù)、電子政務(wù)、環(huán)保、海關(guān)通關(guān)、人才培養(yǎng)、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)等。
 
  這是繼自去年云棲大會(huì)上發(fā)布杭州“城市大腦”智慧城市建設(shè)計(jì)劃后,ET“城市大腦”登陸的第二站。據(jù)阿里云人工智能科學(xué)家閔萬里博士透露,阿里云正在內(nèi)地長(zhǎng)三角等區(qū)域快速復(fù)制“城市大腦”。
 
  近些年來,城市化在帶來經(jīng)濟(jì)繁榮的同時(shí),也不斷增加著城市經(jīng)營與管理的難度。交通擁堵等問題,嚴(yán)重影響了城市運(yùn)營的效率和可持續(xù)發(fā)展。利用最先進(jìn)的人工智能作為解決方案的想法也由此而生。不過,面對(duì)擁堵難題,尚未成熟的人工智能能幫我們多大忙?
 
  有大腦的城市“血脈”順暢
 
  城市作為人類社會(huì)的政治、經(jīng)濟(jì)中心,其職能之一就是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。近些年來,很多國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)現(xiàn)了前所未有的突破,但城市擴(kuò)張、人口流動(dòng)給很多地區(qū)帶來了更多難題,這一過程讓城市不堪重負(fù),堵車等問題在城市間快速傳染,讓城市管理者無所適從。
 
  而在此之前,很多科技巨頭就預(yù)先一步料想到事態(tài)的發(fā)展,IBM就是其中之一。2008年11月IBM在全球提出“智慧地球”概念,但脫離實(shí)際以及業(yè)務(wù)模式的錯(cuò)誤最終讓IBM功敗垂成,其思路逐漸被各政府部門摒棄。而今,阿里巴巴、百度、滴滴出行等都紛紛拿出了“城市數(shù)據(jù)大腦”的人工智能方案,雖然所針對(duì)領(lǐng)域、名稱不盡相同,但在原理上卻是大同小異。
 
  “城市數(shù)據(jù)大腦”的目標(biāo)是通過收集城市的各項(xiàng)數(shù)據(jù),對(duì)整個(gè)城市進(jìn)行全局實(shí)時(shí)分析,自動(dòng)調(diào)配公共資源,優(yōu)化城市管理,最終使城市運(yùn)行更加高效。
 
  當(dāng)一套完善的“城市數(shù)據(jù)大腦”落地后,將是一套完整的信息收集、整理、反饋、計(jì)算、輸出系統(tǒng),而AI的應(yīng)用使得城市大腦不僅在信息收集上更加高效、全面,計(jì)算處理上也更加快速。
 
  以交通領(lǐng)域的應(yīng)用為例,如果通過人力來預(yù)判交通流量,僅僅是一周的視頻數(shù)據(jù)分析,都需要數(shù)萬交警三班倒地去看,花費(fèi)的時(shí)間可能是幾天甚至更長(zhǎng)時(shí)間。而城市大腦則可以在十分短暫的時(shí)間內(nèi)分析完畢,并且能夠精確到多少車輛往什么方向走,哪些車輛存在違章……這方面,機(jī)器比人更具優(yōu)勢(shì)。
 
  據(jù)了解,“城市數(shù)據(jù)大腦”的目標(biāo)是通過收集城市的各項(xiàng)數(shù)據(jù),對(duì)整個(gè)城市進(jìn)行全局實(shí)時(shí)分析,自動(dòng)調(diào)配公共資源,優(yōu)化城市管理,最終使城市運(yùn)行更加高效。當(dāng)一套完善的“城市數(shù)據(jù)大腦”落地后,將是一套完整的信息收集、整理、反饋、計(jì)算、輸出系統(tǒng),而AI的應(yīng)用使得城市大腦不僅在信息收集上更加高效、全面,計(jì)算處理上也更加快速。
 
  這一套“城市數(shù)據(jù)大腦”治堵方案,可謂將前兩年所說的火熱的“人工智能”治堵、“大數(shù)據(jù)”治堵融合在了一起,并加以實(shí)施。以數(shù)據(jù)大腦為核心,實(shí)時(shí)監(jiān)控分析道路車流量,依據(jù)動(dòng)態(tài)的交通數(shù)據(jù),自動(dòng)切換和調(diào)配信號(hào)燈時(shí)間,甚至在車流巨大的路段,全程綠燈不停車。而從駕駛者這一方面,則可以很清晰的根據(jù)“大腦”所分析出來的數(shù)據(jù),選擇推薦車流量較為合理的道路行駛。從而調(diào)節(jié)交通流量,以解決堵車的問題。
 
  素質(zhì)和舊規(guī)暫時(shí)無解
 
  不過,“城市大腦”的推進(jìn),其實(shí)仍面臨著眾多現(xiàn)實(shí)難題,也絕非可以快速復(fù)制、遍地開花。以交通為例,我國的堵車問題遠(yuǎn)不止交通流量大、車輛類型復(fù)雜那么簡(jiǎn)單。AI要面對(duì)的,恐怕是一個(gè)人為因素更復(fù)雜的困局。
 
  高德地圖等機(jī)構(gòu)發(fā)布的《2017年第二季度中國主要城市交通分析報(bào)告》顯示,第二季度里,一百個(gè)城市中近八成的城市擁堵同比得到緩解,但仍有23%的城市出現(xiàn)擁堵加重趨勢(shì)。
 
  至于交通阻塞原因,在一項(xiàng)投票調(diào)查中,票選比例最高的前四分別為:非機(jī)動(dòng)車在機(jī)動(dòng)車道逆行、穿插、隨意變線,占總票數(shù)的17%;堵車時(shí)加塞占總票數(shù)的16%;違法停車、堵車時(shí)借道或占用對(duì)面車道超車兩類均占總票數(shù)的13%。其余分別為:行人隨意橫穿馬路占11%,掉頭、轉(zhuǎn)彎不讓直行車和開車打手機(jī)兩類均占10%,發(fā)生輕微交通事故不“快處快賠”占8%。
 
  可以看到,這一類的交通違規(guī)都屬于駕駛?cè)藛T素質(zhì)不高所導(dǎo)致的主觀行為,而恰恰這些主觀行為,“城市數(shù)據(jù)大腦”是無能為力的。某北京市交通管理專家曾表示,智能化交通管理的問題,需要懂業(yè)務(wù)的技術(shù)專家,和了解技術(shù)的業(yè)務(wù)骨干(交警)共同來完成。AI再聰明,也不能完全解決管理的問題。
 
  在治堵的問題上,另一個(gè)阻礙“城市大腦”發(fā)揮的焦點(diǎn),便是早期城市交通的規(guī)劃弊端。
 
  本世紀(jì)以來,隨著經(jīng)濟(jì)收入水平的提高,汽車市場(chǎng)出現(xiàn)了爆發(fā)性的增長(zhǎng)。而我國早期城市尤其是道路的規(guī)劃建設(shè),卻很難提前預(yù)料到這一快速變化,無法滿足爆發(fā)性增長(zhǎng)的家庭汽車通勤需求。
 
  “例如,北京的道路擁堵的根本原因,是有限路面資源無法滿足日益增長(zhǎng)的全域私家車出行需求的問題。”北京交通大學(xué)交通系統(tǒng)科學(xué)與工程研究院閆學(xué)東教授說,北京市日均出行需求在2016年的穩(wěn)定增長(zhǎng),是導(dǎo)致北京市域局部區(qū)域行程速度下降的關(guān)鍵原因。
 
  “城市大腦”可以解析數(shù)據(jù),調(diào)節(jié)交通流量,可以緩解一部分城市道路的擁堵問題。但目前人工職智能還是無法從根本改變?cè)缙趪鴥?nèi)部分城市規(guī)劃的弊端,以及因此導(dǎo)致的堵車問題。雖然ET在應(yīng)用中強(qiáng)調(diào)了“大數(shù)據(jù)”車流監(jiān)測(cè)已在適應(yīng)不斷變化的交通狀況,但在“治堵”上還需要更多的訓(xùn)練進(jìn)行考驗(yàn)。
 
  除了隨意的人性、陳舊的道路規(guī)劃外,“城市大腦”人工智能,還存在數(shù)據(jù)的安全問題。據(jù)統(tǒng)計(jì),當(dāng)前人們每天的出行數(shù)據(jù)大約有70TB,都是跟交通出行息息相關(guān)的。面對(duì)這么多且不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量,如何確保數(shù)據(jù)的安全和不被泄露是一個(gè)非常巨大的課題。
 
  此外,如果在交通、城市問題的解決上,過度的依賴大數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)分析來“指揮交通”,那么在數(shù)據(jù)庫遭遇黑客的入侵導(dǎo)致“大腦”癱瘓時(shí),那城市的正常秩序會(huì)受到嚴(yán)重的威脅。
 
  “大腦”安全與數(shù)據(jù)安全
 
  除了“城市大腦”人工智能無法解決的固有問題之外,是否還有更值得我們擔(dān)憂的問題呢?答案是肯定的,那便是數(shù)據(jù)的安全問題。
 
  先有58同城全國簡(jiǎn)歷泄露事件,再有國外巨頭Dun&Bradstreet 52G數(shù)據(jù)庫遭泄露,更有印度麥當(dāng)勞220W用戶收據(jù)遭泄露。大眾越來越關(guān)心大數(shù)據(jù)的安全問題,越來越低的數(shù)據(jù)犯罪成本導(dǎo)致了互聯(lián)網(wǎng)社會(huì)的人心惶惶。
 
  滴滴出行從去年宣布進(jìn)軍“人工智能交通”,發(fā)布了交通云計(jì)算平臺(tái)。相應(yīng)而來的,平臺(tái)的數(shù)據(jù)量也非常大,有接近一百億的路徑規(guī)劃請(qǐng)求,定位超過130億次。實(shí)際上,我們每天的出行數(shù)據(jù)大約有70TB,都是跟交通出行息息相關(guān)的。面對(duì)這么多且不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量,如何確保數(shù)據(jù)的安全和不被泄露是一個(gè)非常巨大的課題。
 
  此外,我們?cè)诮煌ā⒊鞘袉栴}的解決上,過度的依賴大數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)分析來“指揮交通”,那么如果在數(shù)據(jù)庫遭遇黑客的入侵,導(dǎo)致“大腦”癱瘓,那城市的正常秩序是否會(huì)受到嚴(yán)重的威脅,這也是不容我們忽視的問題。
 
  換個(gè)角度,回看一下《速度與激情8》中那些匪夷所思的畫面,雖然幾十上百輛“僵尸車”軍團(tuán)的構(gòu)思有些太過科幻,但是紅綠燈系統(tǒng)、汽車ECU電子控制單元被黑的例子已經(jīng)屢見不鮮,防微杜漸是必須的。
 
  有隱患,有數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn),并不意味著我們要因噎廢食,但是隨著數(shù)據(jù)泄露危機(jī)、黑客攻克數(shù)字防線的風(fēng)險(xiǎn)加大,如何有效防范,如何建立危機(jī)應(yīng)對(duì)機(jī)制,也是數(shù)字化城市管理者、參與者、運(yùn)營者必須重要考慮的核心問題。
 
 
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