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2017年中国人工智能城市发展报告

发布日期:
2018-01-11
浏览量:
124907

目前无论是政府还是企业均在使用人工智能为人民或客户提供更便捷服务,人工智能已经有非常多的实际应用在我们身边,交通信号灯、城市监控器、地图导航、语音识别、图像识别等众多场景中都有用到人工智能技术。它让我们的生活变的更便捷与舒适,正因为人工智能的广泛应用, 国内外科技企业均表达了对人工智能领域的重视。从科技部公布的四大平台来看, 2018 年无人驾驶、影像识别、城市大脑、语音识别 4 大技术将作为人工智能领域重要突破口,我国科技企业在这 4 大技术上已经积累起了丰富的经验,对于数据采集以及场景应用等领域均处于世界领先地位。虽然目前我国智能核心硬件发展稍显滞后,芯片、 GPU、 TPU 等基础硬件距离欧美日发达国家仍有一定距离,不过华为研发的麒麟系列芯片以及寒武纪研发的智能芯片,均在努力赶超欧美日等发达国家。


早在90年代,IBM首次提出“智慧城市”概念后,中国也在1995年启动数字城市建设,这是中国智慧城市的1.0版本;随着2008年“智慧地球”概念的提出,中国智慧城市建设再次进入到3.0感知智慧城市时代;在2013年,WiFi、3G/4G的网络传输与云计算、大数据的后端数据存储、处理与分析的技术进步下,开启了4.0认知智慧城市时代;在不久的将来,数据积累以及传输带宽和速度的再次腾飞,使得智慧城市达到整体架构协同管理,“人工智能城市”的时代也将到来。


这也意味着,未来会有越来越多的人工智能技术参与城市建设,为城市带来巨大的变革。随着技术的日臻成熟,AI不再是空中楼阁,而是与城市发展产生了越来越紧密的联系,在越来越多的日常生活场景中发挥作用,切实改善居民的生活体验。



那么,人工智能、机器人技术参与城市建设又将为城市带来什么样的变化呢?

首先,人工智能可以用于保证城市安全,人工智能通过管理城市的摄像装置,通过应用人脸识别技术,帮助城市的各种场景实现24监控,让保护城市安全化被动为主动,一旦发现异常情况可以立即通知警方,让威胁人身安全事故的预防及追责更加方便。



其次,人工智能的应用可以改善城市交通,通过对交通大数据进行收集,人工智能可以分析并设计出更加符合各城市实际情况的交通规则,让道路交通的时间安排更加科学,极大方便公众的出行,根源上解决交通拥挤的问题。



在当下我们最能感受和体验到人工智能机器人技术改变生活的场景,应该是在公共服务中。



在银行、零售、广告、政务、餐厅、展会等诸多垂直行业中,服务机器人都拥有广泛的应用场景,如已在全国18个法院检察院正式上岗的“小法机器人”;搭载了“商业连锁解决方案”在药店、商超、美业、家居、天虹well go无人店智慧助力的小精灵机器人;还有前不久在2017深商大会上,与蒋昌建老师同台主持、搭载了“前台解决方案”能帮助企业完成前台接待、人脸考勤、访客登记的“超级员工”金刚等等等等,这些集成了顶尖AI技术的机器人应用的落地,不仅帮助降低了劳动力成本,更显著提升了客户服务水平。


人工智能,正在与城市生活的方方面面产生着日益紧密的联系。



除上述列出的场景之外,还有更多领域都将释放出对人工智能技术、对机器人技术的强大需求,而这也都将成为人工智能发力的空间。随着应用场景的不断丰富,场景之间形成强有力的联动效应,将最终实现全维度的"人工智能城市"的愿景。


在技术和基础设施不断升级的ICT架构下,提高城市运作效率、更好的居住体验将会是科技改变生活的显著效果。


1. 中国城市的城区面积十年仅增长7.7%,而人口密度增长15.3%,大城市病进一步加剧;在有限空间下创造更高效、宜居的城市环境成为了国内城市管理迫切解决的难题。


2. 从政策方面解读:国家高度重视发展人工智能技术,指出依托网络、大数据、高效能计算等基础设施的升级,人工智能未来将与城市发展相辅相成。


3. 人工智能城市:是指形成以数据为驱动的城市决策机制,根据实时数据和各类型信息,综合调配和调控城市的公共资源,最终实现自动智能化,达到运作效率的最优化的城市。


4. 金准数据认为:科技蕴藏无限的生产创造力,但用户更需要的是通过技术确切改善生活,因此,技术落地才是科学改变生活的实践证明。


5. 人工智能未来发展:基于安全、完善的数据信息库为人工智能提供机器学习的条件;然而,目前人工智能开发领域还是相对独立,必须认识到技术上还有暂时无法突破的难题。


一、中国人工智能城市发展概况


在有限的城市空间里,打造无限智能化城市效用


中国的城市建设经历20世纪90年代至今的高速发展,逐步进入城市转型发展的新常态。城市建设目标从追求规模和经济效益为主开始转向对生态、人文、社会公平和可持续性等立体的价值追求,尤其强调以人为本发展目标,城市向着“智慧化”建设发展;随着人工智能技术条件越来越成熟条件,城市管理形成以数据为驱动的城市决策机制,从顶层设计着手,自上而下的”AI化”使城市功能和产业转型更加显著,为城市创造以技术为驱动的商业价值,最终形成一个多元化的有机生态城市系统。



中国城市发展阶段介绍


以人工智能为首的智联网发展是智慧城市下一阶段的关键


早在90年代,IBM首次提出“智慧城市”概念后,中国也在1995年启动数字城市建设,这是中国智慧城市的1.0版本;随着2008年“智慧地球”概念的提出,中国智慧城市建设再次进入到3.0感知智慧城市时代;在2013年,WiFi、3G/4G的网络传输与云计算、大数据的后端数据存储、处理与分析的技术进步下,开启了4.0认知智慧城市时代;在不久的将来,数据积累以及传输带宽和速度的再次腾飞,使得智慧城市达到整体架构协同管理,“人工智能城市”的时代也将到来。



人工智能城市的应用场景概览

2017年是人工智能的应用元年,未来将有更多城市场景落地



人工智能城市发展环境分析-政策


政府鼓励人工智能发展,将大力辅助未来城市建设


政府在近三年时间密集出台鼓励人工智能技术发展的政策,说明十分重视此次技术发展的机遇,从大力促成中国到2030年成为世界人工智能创新中心的决心可见,希望中国能够“赶得上”这一次的技术革命,而不再仅仅是“不掉队”的要求。而中国城市的政策方向则回归以人为本的的核心,城市的发展都围绕着“高效、惠民、可持续发展”理念,让城市建设迎来转型升级的重大机遇。


人工智能城市发展环境分析-经济


未来,城市经济结构升级依赖科技创新带来经济动力


中国的GDP十年来成倍增长,而国家中心城市的整体创新效率提升水平并不显著。北京、武汉、郑州较十年前的创新效率水平有明显提升,其他城市则维持不变甚至有所下滑。可见各大城市目前创新投入和产出都未能跟上经济发展的步伐,说明经济结构当中科学技术提升带来的收益占比低,未来应该重视提高创新效率的投入(人才、资金、技术……),以及重点考察创新带来的经济效益。



人工智能城市发展环境分析-社会


迫在眉睫:解决有限城市空间的效率最优化问题


中国城镇人口在2011年首次超过乡村人口,未来区域城镇化将会是国家发展战略的重要部署;2015年全国城市建设与2008年相比,不足十年时间,城市建成区面积增长43.5%,道路长度增长40.4%,而这一切都发生在城区面积仅增长7.7%,公共交通系统运营车辆增长了21.7%的基础上。在人口进一步密集(城市人口密度增长15.3%)的情况下,“大城市病”——交通拥堵、空气污染、基础设施不足等问题日益严峻,如何在有限的空间下创造更高的城市效率、更优的城市运作、更适合居住的城市环境……成为了国内城市管理迫切解决的难题。



人工智能城市发展环境分析-城市治安


中国监控摄像头覆盖面不足,密度远低于英美


2017年国家官方数据公布“中国天网”摄像头达2000万个,但对于将近20万平方公里的城区面积来说,摄像头的覆盖面与数量是凤毛麟角;从摄像头数量/千人的维度来看,中国城市摄像头密度平均水平仅达英美的20%-30%,而完善的监控系统是保障城市治安的有力手段,因此,监控摄像头建设工程任重道远;未来,尤其是二线及以下城市的监控摄像头布防发展潜力巨大。



人工智能城市发展环境分析-技术历程


人工智能的发展历程


二十世纪五十年代到七十年代初,那时人们以为只要能赋予机器逻辑推理能力,机器就能具有智能,人工智能研究处于“推理期”。接着,人们意识到人类之所以能够判断、决策,除了推理能力以外,还需要知识,因此人工智能研究在二十世纪七十年代进入了“知识期”,大量专家系统在此时诞生。随着研究向前进展,专家发现人类知识无穷无尽,并且有些知识本身难以总结再交给计算机,于是一些学者诞生了将知识学习能力赋予计算机本身的想法。发展到二十世纪八十年代,机器学习真正成为一个独立的学科领域、相关技术层出不穷。进入2010年后相继在语音识别、计算机视觉领域取得重大进展。2016年让人工智能在学术界、工业界、媒体界等社会各界引起广泛关注的AlphaGo 的背后,也是深度强化学习和蒙特卡洛树搜索的结合。


人工智能城市发展环境分析-技术剖析


热门算法之深度学习


将数输入计算机,一般算法会利用数据进行计算然后输出结果,机器学习的算法则大为不同,输入的是数据和想要的结果,输出的则为算法模型,即把数据转换为结果的算法模型。通过机器学习,计算机能够自己生成模型,进而提供相应的判断,达到某种人工智能的结果实现。工业革命使手工业自动化,而机器学习则使自动化本身自动化。近几年掀起人工智能热潮的深度学习,属于机器学习的一个子集,在思想和理论上并未显著超越二十世纪八十年代中后期神经网络学习的研究,但得益于海量数据的出现、计算能力的提升,原来复杂度很高的算法得以落地使用,并在边界清晰的领域获得比过去更精细的结果,大大推动了机器学习在工业实践中的应用。



人工智能VS人类智能


机智过人还是技不如人?


经过海量数据训练,人工智能可在边界清晰的领域内游刃有余,只是与可在开放环境下对变化中的事物不断学习进而适应的人类智能相比,机器在面对超过固定规则设置的罕见场景时,往往不知所措,鲁棒性有待提高。尽管如此,城市发展建设的方方面面都有大量的潜在的可供现有技术能力来升级改造的空间,比如机器的感知、认知、大数据处理以及运动控制等方面取得的能力突破来融合。



二、人工智能技术在城市的应用场景


单个场景的多维联动,将整合成全应用城市场景


随着城市的迅速发展,智能技术落地和服务越来越先进;在激烈的技术和市场竞争中,智能化城市的开发目标从原来的单个需要,转向对整个生活形态或生态链的“全应用场景”模式,即不再是简单地提供当下的需要,而是更多的创造新的或升级现在的应用场景,使智能化改变现有的城市形态和生活方式。城市创新性场景化是通过智能化城市功能的实施而逐步构建起新的“新城市场景”,未来将会朝着综合化城市生态系统方向发展。



社会管理场景-AI+安防(一)


升级安防场景有助于搭建更高效的城市治安系统


随着技术的革新和发展,AI+安防系统取代了传统的安防措施。大型安全防范系统结合技术手段,具有探测、监控、报警、管理等基本功能,用于预防、制止违法犯罪行为和重大治安事件,是维护社会治安稳定的基础设施。如商场科技对于平安城市的架构进行了从基础设施层到应用层的分层设计,目前在安防领域依托其自有的人脸技术、人群分析、图像识别等先进算法构建的平台,为智慧城市尤其是安防领域,提供体系化的产品和解决方案。



社会管理场景-AI+安防(二)


AI+安防:计算机视觉+深度学习技术是智能化视频升级的必要条件


上千万的摄像头和庞大的监控网络,瞬间就会产生海量监控视频数据,从海量视频数据中高效提取出有效信息,就成为智能视频监控技术的关键。以一个一万路视频规模的城市为例,每月产生12PB 的视频数据量,在这样量级资源中找到目标人员、车辆宛如大海捞针,然而通过人工智能算法,则可自动抓取视频中的目标图片,并提取其语义化的属性数据以及可用来比对检索的特征数据,每月数据大概为仅15亿条,而存储容量下降到300TB左右,即可实现秒级检索,并刻画目标的轨迹、进行行为分析。



社会管理场景-AI+安防案例


AI+安防案例:摄像头升级要根据实际需求,平安城市改造效果显著


国内的摄像头目前难以实现智能化,因此,改造关键是了解摄像头的主要功能,才能有针对性调整摄像头的高度、位置和类别。商汤科技协助深圳市的平安城市改造,以升级改造视频专网的方式协助警方打击犯罪和抓捕逃犯,为日后的城市整体安防发展打下良好的基础;而广州市则已经通过商汤科技视图情报研判系统,在短短半年内破获近百宗案件,破案数量显著提升,破案时间有效缩短,为公安机构日后的执法提供强大的支援。



社会管理场景-AI+交通


AI+交通:人类对车辆的控制最终会接近零,实现无人驾驶场景


驾驶的进化过程正是自动智能化交通的演变踪迹:现阶段,辅助驾驶的各项功能相对比较成熟,无论是测试还是实际开放环境表现都比较稳定;而自动驾驶的限定场景也有望在未来三年落地,主要落地的是环境相对简单、封闭或乘车人安全有保障的场景,未来,无人驾驶形态还需要通过大量数据积累、校对和测试,以及技术的突破与零部件量产而带来成本下降。



社会管理场景-AI+交通案例


智能化交通大力改善城市出行难题,未来将达到全自动化

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