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卫星与网络 2019 01 28 生活的孤独不是城市的错 作者 | 郑宇（京东集团副总裁、城市计算事业部总裁） 本文原载于《卫星与网络》2018年12月刊 “智慧城市”这个词近年来被炒得火热，似乎各个城市都在建设“智慧城市”。然而什么才是真正的智慧城市呢？是多装几个摄像头，或是发卫星搞个局域网就智慧了吗？卫网君觉得，看看京东在智慧城市方面的布局和安排，可能会得到一些启示。
京东城市是京东集团2018年2月份创建的一个新的大规模的业务板块，是京东集团旗下一个独立的子品牌，包括一个顶级事业部、京东智能城市研究院和各地区域研发中心。11月2日，京东智能城市研究院正式启动，研究院由中国工程院原常务副院长潘云鹤院士担任学会委员会主任，中国工程院包括高文院士在内的六位院士作为学会委员。京东城市包括研究院，这是正式为研究和推动智能城市而建立的城市计算事业部。 什么是城市计算？简单来说，就是用大数据和人工智能打造未来城市。更进一步讲，通过对城市数据的收集管理分析和挖掘，再用挖掘出来的知识去解决行业中的痛点，包括交通、环境、能耗、公安，它是大数据人工智能和云计算三个方面在城市产品的有机结合。而要完成这个构想，两个很关键的概念必须做好。 第一，要提供点线面结合的顶层设计，同时也要做到跨领域的垂直应用，两方面缺一不可。现在有一个矛盾，很多公司能够做一个点的设计，比如说装摄像头识别交通流量。但政府现在越来越不缺能够做“点”的公司，因为城市中相互孤立的系统越来越多，互联互通就成为一个问题。如果不能跨领域垂直应用产生一个顶层设计，智慧城市的相关概念就很难落地。 第二，城市一定是在不断发展的，从规划到运维到预测，预测又能指导对未来的规划。没有人能够精确想象出1000年之后的城市长什么样，然后据此做出一个不变的完整的设计，让它保持切点有效。因此，未来城市的设计方案一定能够自我演进，自我进化，跟着城市发展而发展。 尤为重要的是，一定要有一个平台和操作系统来支撑以上两个概念落地。京东正式发布的城市计算平台，就是一个真正意义上支撑智慧城市构建生态的平台。这个平台是基于云的，但不仅仅只有云，因为现有的云系统其实不能很好地支撑城市大数据的分析和挖掘。  我们在云上构建了一套操作系统，这个操作系统有三个特点： 1、数据标准化。我们把城市里看起来纷繁复杂的数据归结为六个数据模型，只要用这六个模型，就可以把城市里面所有的数据都装进去。然后通过某个模型或者某几个模型组合就可以表达，这大大解决了城市数据的复杂和规格不统一、各部门之间不能相互兑换的问题。 2、算法模块化。针对城市大数据的算法，与人脸识别、语音分析等的算法不同，它具有特殊的空间和时间属性，我们在过去12年积累了大量的人工智能算法，特别是针对交通、环境、能耗、安全领域等的算法，我们把它抽调出来，形成一个模块化的算法。 3、平台的生态化。基于一个平台化的数据库，可以快速搭建很多垂直应用。在平台上，京东城市只会开发几个关键应用，就如同微软自己开发了Office软件，成为Windows系统的王牌产品，让用户更多地体验到Windows系统的好用的，但是微软并没有去开发所有的软件。同理，没有哪一个机构或团队能够把整个城市的问题全部解决掉，所以一定要构建平台型的生态。 有了这样一个平台作为基础，以后还要实现平台和平台之间的互联互通。因为就算是真正的城市大脑，也不可能把所有的数据都汇集在一个地方，如何保证各个模块之间的数据能够安全和共享，这本身就是政府面临的一大痛点。京东智慧城市提出的数字网关技术，可以实现不同平台的互联互通，保证在数据不出服务器的情况下做到知识共享、合作共赢。 当整套平台进入政府部门内部，再通过数字网关技术将平台互联，数据就可以安全地互联互通。因为通过我们的技术，各部门拥有的具体内容数据不会外流，平台交换的是一些隐含数据内容、可满足普通业务的乱码，根据乱码无法回溯原始数据，这样，既保证了数据的安全，又满足了业务需求。不但可以在不同部门之间进行数据互联，甚至可以在不同城市之间进行数据互联，或是将企业和政府之间的数据进行互联。这套平台有一个统一的APP界面作为入口，用一个账号就可以统一登录整个账户体系，能使用所有的服务、所有的应用和进行所有的管理。  智能交通管理综合解决方案 该方案并非传统通过识别车流量来规划道路的方法，而是针对地铁、公交、自行车、自驾车等不同的交通方式，统一规划、运维预测，全方位打造的立体管理体系，能真正的解决城市交通拥堵的问题，使居民感受到出行的便利。有这样一个例子，在城市里，很多人会占用自行车道停车，但是我们没有那么多警力和城管去管理每一条街，怎么办呢？ 我们发现当一个地方有人占道停车的时候，自行车的骑行轨迹会发生改变（如果没有占道停车，行车路线是一条直线，而如果有占道停车，则行车路线会发生改变）。于是，我们在没有往自行车上安装任何新的传感器的情况下，仅仅利用城市里现有的摩拜单车的GPS轨迹，就能够实时、自动、准确的检测城市里违章停车的数量。这是一个典型高效的利用人工智能加大数据提高城市治理的案例。 智能交通综合方案除了规划公交线路、地铁线路、公交车线路的“线规划”之外，还包括区域规划、功能规划和小镇规划的“面规划”，以及选点选点、选站、选址的“点规划”。有这样一个“点规划”的例子：联通集团在某个城市有很多营业厅，由于目前多数业务可以线上完成，去营业厅办理业务的顾客越来越少，导致资源闲置浪费。如果可以在营业厅提供一些智能产品的线下体验服务，就可以让用户重新回来。 我们需要解决的有两个问题：一是应该把哪些网点拿出来改造，二是要在那里提供什么样的服务。通过人工智能将京东的数据、联通的记录以及第三方的数据综合起来，就可以计算出最佳的选址排序。以上海的300多家营业厅为例，首先营业网点要覆盖足够多的联通老用户，其次考虑该网点是否能吸引到更多新的客户，通过综合排序，最终就可以找出哪些网点应该改造，使得服务的人群最多，而且带来的品质和体验对联通集团的贡献更大。 智能环境管理综合解决方案 城市交通很重要，环境保护也同样重要。对于空气质量的监控，也可以利用人工智能和大数据，进行早期规划、后期监测、未来预测以及污染溯源，这是一个整体的解决方案。有这样一个案例：在城市里安装空气质量监控点不但需要很大的占地面积，而且费用十分昂贵，同时还需要耗费大量人力进行维护，因此不可能在每个城市每个角落都安置这样的监控点。而空气质量受很多复杂因素的影响，比如靠近车流量大的主街道和靠近公园绿地的空气质量肯定不一样，整个城市的空气是非均匀的。 我们可以用人工智能技术结合基于有限站点的数据、结合城市已有的其他数据，准确计算出整个城市每一个角落的空气质量，目前准确率可以达到80%。此外，还可以预测未来的空气质量如何，通过非常精确的预测，能及时采取手段应对污染。最关键的是，还能通过空气由好变坏的过程，找到污染的源头，及时遏止。这项服务目前被环保部采用，已覆盖了中国300多个城市。 智能能耗管理综合解决方案 能耗问题也是非常重要的问题，这里举一个跟大家生活息息相关的电能的例子。我国大约有60%的发电厂都靠火力发电，而火力发电最大的痛点就是要烧煤。烧煤不仅浪费不可再生资源，还会产生大量的污染排放。 我们采用人工智能加大数据的技术，对真实的锅炉进行学习和模拟，然后再控制锅炉，使锅炉的转化率提高0.5%，这0.5%看起来不多，但如果用在中国2000多台发电机上面，每年能为国家节约一百个亿的燃煤消耗。这不光是节约钱的问题，更是产业的升级，是绿色环保前进的一大步。这个系统目前已经在南宁火电厂进行了测试，并获得了成功。 智能公共安全管理综合解决方案 公共安全包括了指挥、情报、事前、事中和事后，这些事务分属不同的职务部门负责，每一个部门都有单独的系统，如果想将这些功能融汇在一起发挥作用，就需要有一个统一的平台来联通数据。以公安预警为例，进行人流量监控和预测，避免踩踏和***的发生并不容易。要预测一个区域的人流量，必须要看这个区域每个点的变化，而人流量受诸如周边区域的变化、天气的变化等多种因素的影响，再加上临时突发事件，大量人流可能从地铁冒出来，靠人工很难预测。 我们采用深度神经网络，结合时空网络结构、城市数据、城市结构，就可以解决这个问题。此外，该解决方案还能进行区域间的转移规划，通过数据知晓一个人的行程路线，并提前给予分流建议。这个方案不仅可以用于公共安全，还可以保证物流调动、精准配送，也能用于订单流、外卖流，能一次性解决整个城市的区域流量问题。 智能信用管理综合解决方案 信用体系在个人日常生活、在企业未来发展方面的作用已经越来越重要，我们希望信用好的人享受美好生活，信用不好的人寸步难行，也希望信用好的企业能够得到贷款支持，信用不好的企业付出代价。但是信用体系是怎么建立的呢？它的衡量标准又是什么呢？ 我们在福州做了一个有别于以往的信用地图，这个信用地图主要利用人工智能和大数据进行计算，而不是基于“做对加分，做错减分”的规则打分。因为一个企业的信用或者某个人的信用，一定与场景相关，比如说租共享单车和去贷款买车，对于信用的权衡因素不一样，租共享单车时，此人是否有房产不重要，但是此人去贷款买车时，有是否有房产就很重要了。 所以，同一个维度的数据，在不同的场景里面，它的权重应该是不一样的。以企业为例，我们通过人工智能的方法，结合企业的创新能力、司法介入、经营记录、历史监测记录等多个纬度的上百种数据，使之成为一个动态的调整参数，这个参数不但可以显示某企业的信用情况，还可以进一步去预测该企业的信用风险，能提前知道这个企业会出现什么问题，原因是什么，这有助于政府部门精准掌握企业的信用情况，对这些企业加强管理，让好的企业得到扶持。 智能电子政务综合解决方案 这里所说的智能政务并不是诸如网络上传照片或在线填表之类的简单的数字化，而是一种真正节省办事步骤，使居民足不出口就可以办成事情。比如通过人脸识别和指纹识别，再结合个人的社保数据、身份数据、信用数据等，可以省去很多不必要的填表手续，大大缩减了办事流程，既节约了老百姓的办事时间，又提高了政府的政务效率。  总而言之，构建智能城市有助于减轻政府在管理方面的压力，也能帮助信用好的企业获得扶持，更能帮助居民方便的生活。此外，我们还可以将智能城市平台与诸多金融广告产品对接，以流量带来收入，减轻政府的财政压力。 推广智能城市必须重视人才培养，尤其是复合型人才的培养。学校里的几门功课远远不能解决现实生活中的需求，如果没有行业知识背景，就没有办法真正解决问题。所以企业要和学校联合培养人才，用真实数据和真实项目去哺育学生，这样才能使学生学会如何真正地解决问题。 |
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