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”在澳門落地的場景包括交通、旅游、醫(yī)療服務、電子政務、環(huán)保、海關(guān)通關(guān)、人才培養(yǎng)、經(jīng)濟預測等。

 

　　這是繼自去年云棲大會上發(fā)布杭州“城市大腦”智慧城市建設計劃后，ET“城市大腦”登陸的第二站。據(jù)阿里云人工智能科學家閔萬里博士透露，阿里云正在內(nèi)地長三角等區(qū)域快速復制“城市大腦”。

 

　　近些年來，城市化在帶來經(jīng)濟繁榮的同時，也不斷增加著城市經(jīng)營與管理的難度。交通擁堵等問題，嚴重影響了城市運營的效率和可持續(xù)發(fā)展。利用最先進的人工智能作為解決方案的想法也由此而生。不過，面對擁堵難題，尚未成熟的人工智能能幫我們多大忙？

 

 

　　城市作為人類社會的政治、經(jīng)濟中心，其職能之一就是促進經(jīng)濟發(fā)展。近些年來，很多國家的經(jīng)濟發(fā)展實現(xiàn)了前所未有的突破，但城市擴張、人口流動給很多地區(qū)帶來了更多難題，這一過程讓城市不堪重負，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，但脫離實際以及業(yè)務模式的錯誤最終讓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，雖然所針對領域、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”的目標是通過收集城市的各項數(shù)據(jù)，對整個城市進行全局實時分析，自動調(diào)配公共資源，優(yōu)化城市管理，最終使城市運行更加高效。

 

　　當一套完善的“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、計算、輸出系統(tǒng)，而AI的應用使得城市大腦不僅在信息收集上更加高效、全面，計算處理上也更加快速。

 

　　以交通領域的應用為例，如果通過人力來預判交通流量，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，花費的時間可能是幾天甚至更長時間。而城市大腦則可以在十分短暫的時間內(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，機器比人更具優(yōu)勢。

 

　　據(jù)了解，“城市數(shù)據(jù)大腦”的目標是通過收集城市的各項數(shù)據(jù)，對整個城市進行全局實時分析，自動調(diào)配公共資源，優(yōu)化城市管理，最終使城市運行更加高效。當一套完善的“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、計算、輸出系統(tǒng)，而AI的應用使得城市大腦不僅在信息收集上更加高效、全面，計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，并加以實施。以數(shù)據(jù)大腦為核心，實時監(jiān)控分析道路車流量，依據(jù)動態(tài)的交通數(shù)據(jù)，自動切換和調(diào)配信號燈時間，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。

 

 

　　不過，“城市大腦”的推進，其實仍面臨著眾多現(xiàn)實難題，也絕非可以快速復制、遍地開花。以交通為例，我國的堵車問題遠不止交通流量大、車輛類型復雜那么簡單。AI要面對的，恐怕是一個人為因素更復雜的困局。

 

　　高德地圖等機構(gòu)發(fā)布的《2017年第二季度中國主要城市交通分析報告》顯示，第二季度里，一百個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。

 

　　至于交通阻塞原因，在一項投票調(diào)查中，票選比例最高的前四分別為：非機動車在機動車道逆行、穿插、隨意變線，占總票數(shù)的17%；堵車時加塞占總票數(shù)的16%；違法停車、堵車時借道或占用對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)務的技術(shù)專家，和了解技術(shù)的業(yè)務骨干（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，另一個阻礙“城市大腦”發(fā)揮的焦點，便是早期城市交通的規(guī)劃弊端。

 

　　本世紀以來，隨著經(jīng)濟收入水平的提高，汽車市場出現(xiàn)了爆發(fā)性的增長。而我國早期城市尤其是道路的規(guī)劃建設，卻很難提前預料到這一快速變化，無法滿足爆發(fā)性增長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的全域私家車出行需求的問題。”北京交通大學交通系統(tǒng)科學與工程研究院閆學東教授說，北京市日均出行需求在2016年的穩(wěn)定增長，是導致北京市域局部區(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早期國內(nèi)部分城市規(guī)劃的弊端，以及因此導致的堵車問題。雖然ET在應用中強調(diào)了“大數(shù)據(jù)”車流監(jiān)測已在適應不斷變化的交通狀況，但在“治堵”上還需要更多的訓練進行考驗。

 

　　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，當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。面對這么多且不斷增長的數(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致“大腦”癱瘓時，那城市的正常秩序會受到嚴重的威脅。

 

 

　　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)犯罪成本導致了互聯(lián)網(wǎng)社會的人心惶惶。

 

　　滴滴出行從去年宣布進軍“人工智能交通”，發(fā)布了交通云計算平臺。相應而來的，平臺的數(shù)據(jù)量也非常大，有接近一百億的路徑規(guī)劃請求，定位超過130億次。實際上，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。面對這么多且不斷增長的數(shù)據(jù)量，如何確保數(shù)據(jù)的安全和不被泄露是一個非常巨大的課題。

 

　　此外，我們在交通、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”，那么如果在數(shù)據(jù)庫遭遇黑客的入侵，導致“大腦”癱瘓，那城市的正常秩序是否會受到嚴重的威脅，這也是不容我們忽視的問題。

 

　　換個角度，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)風險，并不意味著我們要因噎廢食，但是隨著數(shù)據(jù)泄露危機、黑客攻克數(shù)字防線的風險加大，如何有效防范，如何建立危機應對機制，也是數(shù)字化城市管理者、參與者、運營者必須重要考慮的核心問題。