人工智能成智慧城市建设主角

□ 文/黄攀

在火热的智慧城市建设下，当下一种主流的声音是：人工智能已成主角。

人工智能在智能城市应用分析

从近年著名的谷歌阿法狗（AlphaGo），到生活中常见的人脸识别、智慧交通，人工智能技术正在用不断的突破，创造着一个个工业技术的奇迹，渗透到人类生活的方方面面。人类历史上的科技爆发，源于近代的三次工业革命。蒸汽技术引领了第一个工业革命；电力技术引领了第二次工业革命，现代的信息技术引领了第三次工业革命，现在基于人工智能，清洁能源，量子信息技术以及生物技术为主的全新技术突破，带领我们进入了第四次工业革命。今年两会的政府工作报告中，已明确将人工智能作为国家重点产业发展。

在新一代的智能城市发展中，人工智能主要应用在如下几个方面。

智慧交通：

交通是城市的核心功能，也是人工智能第一个落地的产业。传统的模式识别算法已经在第一代智能交通方案中落地应用，具备天然的升级改造的刚性需求。智慧交通有两个维度：一个是整体方案的“城市交通大脑”，根据各个路口监控设备和传感器的数据，在治理城市拥堵、规划、安防、降成本等领域发挥重要作用，解决有限空间下的交通效率最优化命题。另一个是作为交通主体的各种设备，包括智能摄像头、传感器、自动驾驶的车辆等，将在更小的颗粒度上起作用。尤其是自动驾驶技术，以及必然随之发展的共享经济，必将引领人类交通出行的重大变革。

智慧安防：

安全和秩序，是人类的基本需求。随着人脸识别、视频结构化、行为分析、智能交通等系统的应用，城市秩序得到了更加高效的管理和防护，民生需求得到了更及时的处理，违反乱纪的行为能被精准识别和处罚。在安防大本营的杭州，多次被评为国内最安全的城市之一，是平安城市建设的样板点。央视“大国重器”中展示的用宇视科技人脸识别系统，20分钟找到走失老人的事件就是一个典型的案例；

智慧经济：

消费和金融是与我们息息相关的经济领域。AI+消费，人工智能下的大数据挖掘变得更加精准，实时的消费情报分析，帮助企业瞄准特定的客户群体，制定定制化的营销模式，各种共享经济，定向团购，定向服务等新兴行业迅速崛起。AI+金融正在帮助经济学家、金融分析师们，在金融大数据中及时提取有效的数据情报分析，进行多维的风控评估，大幅提升投资效率，同时替换重复性高的人工操作岗位。同时人工智能也改变了个人的金融安全模式，人脸、语音、手势等多重身份验证已逐步普及；

智慧社区：

社区是居民生活的基本单元，人工智能主要作用在三个维度上：社区，居住，安全；社区有整体的大数据，包括能耗、社交、消费、投资等，可以进行数据挖掘，开放到不同的职能主体。居住上，基于物联网的智能家居可以大幅提升生活便利和舒适度。安全上，基于语音和视频的智能楼宇和家庭监控系统，可以有效的提升居住安全等级。

智慧医疗：

随着深度学习算法在准确率和性能上的连续突破，人工智能在医疗领域的应用越来越接近现实。主要体现在两个方向，首先是疾病辅助诊疗。公开资料显示，目前深度学习网络对特定疾病的早期诊疗准确率已高于人类医生，同时可以支持对数以万计的药物特性进行实时分析，辅助医疗方案的制定；其次，是提升医疗服务体验和效率。随着人工智能在语音识别、文字识别技术的突破，智能医疗机器人可以“听懂”普通患者的描述，进而给出早期的诊疗意见，或者进行医疗导航，以及进一步的养生建议；

智慧物流：

无人机、智能拣货机器人、智能调度中心已成为电商巨头们争相投入的重点战略领域。无人机大幅提升了运货效率，解决了不少山地、农村地区的最后几公里的物流问题。智能拣货机器人对货物的分拣、派发实现了几十倍的效率提升。智能调度中心是物流的中心大脑，在人工智能的辅助下，大幅降低了运维成本，提升了整体效率，降低了人为失误。

安防见证人工智能在智慧城市大应用

安防行业是第一批见证人工智能在智慧城市建设的领域，从早期的图像处理，到浅层机器学习，到深度学习，安防具备人工智能落地的天然基因。传统安防行业正从“看的清”到“看的懂”，甚至到“会思考”的目标发展。

人工智能在安防领域的应用主要有以下五个方面：

前端感知摄像机

随着海思、英特尔等芯片厂商在低功耗高性能芯片上的技术突破，前端摄像头的算力得到几何级的增长。各种深度学习算法入驻前端，直接进行视频分析和识别成为可能。目前各大安防厂家，都推出了自己的深度感知相机系列。根据业务不同，分为不同的专用系列，比如交通卡口相机，人脸识别相机，行为分析相机等。根据芯片不同，又分为海思、英特尔、定制FPGA三大主流阵营。

后端高密度智能分析服务器

后端分析服务器上的深度学习技术代表了目前安防行业的最高水平。英伟达的GPU芯片是最流行的人工智能开发硬件，在后端智能服务器市场上占据统治地位。根据芯片选择不同，分为嵌入式的Tegra芯片和通用的Tesla芯片两大阵营。后端GPU芯片，凭借着超出前端芯片数十倍到数百倍运算能力的优势，可以在深度学习算法上更加游刃有余。基于高密度芯片堆叠的超强计算性能，能够对数据进行更多维度的分析，能够对目标进行更加精确的跟踪和识别，能够同时叠加更丰富的业务。目前成熟的安防应用有：数亿级的人脸大数据检索、数百路并发的视频结构化分析、数百万/天的图片二次分析等。在强大的算力支撑下，各主流厂商各显神通，共同推动了安防人工智能尖端技术的不断突破。

分布式训练服务器集群

最前沿的深度学习算法都需要海量的训练数据作为支撑。单一的多卡服务器无法满足海量数据的训练效率和显存容量的需求。因此分布式的训练服务器集群是主流安防厂商的标配。以英伟达P40，P100等最新显卡搭建的训练集群，可以在一天之内完成千万级数据的训练和测试任务，大幅提升了人工智能更新迭代的速度。

大数据多维挖掘

安防行业的特点就是数据量大，业务维度多。基于海量的结构化、半结构化数据，需要运用人工智能算法进行多维数据碰撞和实时的特征比对分析。在架构上，主流厂商运用Spark的分布式架构、云存储等方案，能够实现对亿级的数据量进行综合检索和精确分析。

基于视图库标准的综合安防决策中心

视图库是安防综合指挥中心，是所有安防设备和数据的大脑。视图库综合了数据搜集、数据分析、数据作战三个主要业务核心。所有前端相机、后端服务器、各种传感器的分析结果，地图信息，存储信息，运算资源等数据，汇集到视图库系统，组成多维数据合成作战中心。是目前安防行业技术集成度最高，最复杂的综合智能业务系统，代表了目前安防的最高发展水平。

总之，在人工智能时代，智慧城市无处不渗透着智慧。