知识图谱：智慧城市的下一个制高点？

臧根林

智慧城市已经成为一种城市发展理念，据有关统计，目前100%的副省级城市、89%的地级以上城市、49%的县级城市已经开展智慧城市建设，累计参与的地市级城市数量达到300余个。

虽然智慧城市遍地开花，但真正出彩的成功案例其实并不多。城市管理运营包含民生、交通、教育、医疗、维稳等等几十个方面，分析大量的智慧城市建设案例后，可以发现很多知名的试点城市都是拿城市其中的一、二个点去“智慧”一下，其他部分平平淡淡，比如提出“城市大脑”概念的某公司，能拿出来说就是通过算法合理控制红绿灯，从而对城市堵车问題起到了百分之多少的作用，该“大脑”对其他城市管理问题还没见到什么“智慧”举动。

进一步分析可以发现，智慧城市的建设实际上一直是技术驱动的，某些技术的进步倒逼着城市管理的进步，由于这些年技术进步在加快，物联网、云计算、大数据、人工智能等一波未平一波又起，这也导致了很多智慧城市建设在方案设计时觉得挺先进的，等几年后建完了就觉得没什么先进性了。 IBM最早在 2009 年提出智慧城市的概念，中国是2011年开始由宁波、上海等城市探索智慧城市建设。在这之前，城市里面的各项管理基本上已经电子化，但那时还叫电子政务、电子警务等等。2009年物联网技术差不多成熟了，提出了“感知中国”的口号，也就是说，摄像头、传感器可以源源不断提供实时新鲜的数据，约二年后开始建设“智慧城市”了。没有感知，就无法“智慧”，所以第一轮智慧城市建设强调感知智慧；2013年云计算差不多成熟了，约二年后提出建设“新型智慧城市”，强调的是数据共享。的确是这样，没有云计算，政府各部门数据都在自己部门的机房里，虽然网络互通着，但共享起来不容易。云计算成熟了，部门的机房没了，不少部门信息中心、电脑室都撤消了，数据集中到了云平台，共享就容易得多；2017年大数据技术差不多成熟了，现在到处建设智慧城市开始强调大数据。按照这个规律去推测，智慧城市建设的下一轮制高点在5G、区块链、知识图谱和人工智能几个方面里产生。

5G技术将影响城市的感知方面和移动应用方面，数据采集更快更多更全，但5G技术不会对智慧城市的总体架构产生很大影响；区块链可以解决城市管理中的某些问题，如电子存证、智能合约等应用，但这只是智慧城市中的很小部分功能，对整体架构影响不大；人工智能肯定是智慧城市要发展的方向，但人工智能研究可能会非常漫长，以前已经研究了60多年，到真正在城市管理中代替人类或发挥巨大作用，也许还需要60年甚至更长，一定是缓慢的局部的推进。造成人工智能研究缓慢的原因，正是大数据和人工智能之间还存在着巨大的鸿沟，很多数学模型在实验室里可以运行，到了现实数据环境下就转不起来，比如一个有丰富经验的警察，看到一个人，凭直觉判断这个人有问题，就去查验，发现真的是罪犯，这个过程数学模型很难实现；知识图谱技术只是大数据的存储架构提升，并不是像大数据、人工智能这样的可以划时代的技术，但知识图谱是大数据走向人工智能的阶梯，知识图谱技术也许就是智慧城市的下一个制高点。

现有的智慧城市建设存在很多问题，比如各个部门之间的数据共享问题，虽然大家都希望设计成数据集中采集多处共享，实际上目前没有一个城市能真的做到，像医院化验数据，一家医院看病化验的结果，别说给城市其他部门使用，另外的医院都拿不到，按理这个数据患者交了化验费，化验结果应该属于他个人的数据；政府部门之间的数据“烟囱”现象依然很严重，虽然有顶层设计总体设计，但大部分还是各自为政，智慧民生、智慧交通、智慧医疗等等都各干各的，系统之间的协调共享不足。

理想的智慧城市模型应该是像平行宇宙一样，现实中运行着一个城市，在网络上运行着一个相对应的数字城市，现实城市运行中产生的各种数据，都实时映射到数字城市那边，也就是数字孪生，而数字城市通过人工智能的一些模型算法，及时反馈优化现实城市的运行。目前不少城市已经把数据抽取到城市大数据中心（图1.目前大部分的智慧城市结构），也实现了局部智慧，但数据结构设计还是模拟着现实城市，和这里讲的数字城市还不是一个概念。

数字城市应该从具体的事物中抽象出来，重新组合数据，形成新的数据结构，这种结构可以用知识图谱的实体、关系、属性三要素来描述和存储。一个城市最核心的要素是人，没有人其他的一切都没有意义。一个人的数据，如果按照从出生到死亡的时间轴立起来，就像一棵树，树根信息是出生之前的数据：父亲信息、母亲信息、出生地信息等等；随着年龄长大“树”也同步长高，大的“树枝”包括上学信息、婚姻信息、子女信息、就业信息等等。一个城市如果有500万人口，每个人对应一棵“信息树”或者叫“数字人”（图2.数字人，图3. 数字家庭），形成的数据我们可以称之为“数字森林”。

“数字森林”是数字城市的核心数据，“数字森林”的下面应该是支撑“数字森林”存活的基础数据，也就是维持一座城市正常运行的基础信息，如道路交通、医院、学校、企业、文化等等，如同森林下面的土地；如同对森林的管理和维护一样，哪些树木应该多浇水施肥，哪些应该除虫喷药，通过对“数字森林”的分析，知道城市中哪些弱势群体需要救助、哪些有害人员需要清除，这些管理和服务的事件数据，如同森林上方的天空。“天人地”三层结构，构成了“数字城市”的整体架构（图4.数字城市示意图），也可以叫“三才模型”。

已经有不少智慧城市建设中将数据集中管理，叫“城市大数据中心”、“数据运营中心”等，有些厂商把这样的“大数据中心”叫成“虚拟城市”，实际上和我们这里讲的基于知识图谱的“数字城市”有很大差别：一是体系架构不同。“大数据中心”把自然人、法人、城市基础数据等放在一个平面上，没有突出“人”的核心要素，“数字城市”实际上是通过对“大数据中心”的数据作深加工，提取出数据关系、属性等，重新组织的数据，在“大数据中心”之上的一层，形成“以人为本”的新的数据架构；二是数据结构不同。“大数据中心”没有存储关系，也没有“事件”根目录，而知识图谱的本体是除了实体，还有事件、文档、多媒体等作为根本体；三是起到的作用不同。基于知识图谱的数据结构，在涉及关系等方面的智能检索时速度比一般大数据结构要快几百倍；很多人工智能的数学模型可以在知识图谱的数据架构上才能运行，如果没有将数据之间的关系建立起来，就像脑细胞之间没有突触一样，脑细胞之间没有联系，这样的大脑功能不可能强大，而基于知识图谱的“数字城市”把数据之间的关系和数据一起存储，可以通过和各种算法模型配合，形成真正的“城市智脑”。也就是说，智慧城市的逻辑结构如图5所示，除了大数据中心，还应该有下面的“智脑”部分，包含知识图谱技术构建的数字城市和AI算法模型库。

设想一下，如果一个现在出生的人，从0岁开始，把他的数据孪生到数字城市那边的数字人上，一直到他老了，這些数据包括照片图像、音频视频等，足以把这个人的一生描述得非常清晰，如果他得了老年痴呆症，AI足以帮他回答各种问题，甚至他已经去世了，数字人还可以继续和后代交流。会不会在数字城市里数据只增不减导致数据量过大呢？美国的动画片《寻梦环游记》里的设想可以借鉴，就是当一个已经去世的人不再有现实这边的人想念他的时候，数字人也就彻底消失了。而那些对社会有巨大贡献的人，世世代代有人感念他们，这样的人将在数字世界里得到永生。

一个基于知识图谱技术的数字城市建设需要几年甚至更长时间，可以把这个思路称作“智城智脑2025”吧。知识图谱，应该就是智慧城市的下一个制高点。