期刊名称：人工智能 创刊时间：2017年12月 主管单位：工业和信息化部 主办单位：中国电子信息产业发展研究院、赛迪工业和信息化研究院（集团）有限公司 刊期：双月刊 国内统一连续出版物号：CN 10-1530/TP 国际标准连续出版物号：ISSN 2096-5036 邮发代号：80-381 电话：010-88558766 email：aiview@ccidmedia.com
<正>近年来,在国家积极倡导和各级政府大力推动下,城市大脑取得了快速发展。"产学研用"协同推进,各企事业单位主动参与,一批标志性成果陆续推出。城市大脑已经成为促进AI技术研发和产业化,提高城市治理水平,提升政府管理能力,推动高质量发展的重要途径。当前,城市大脑的发展阶段以实时感知和决策为主,通过大规模视觉智能和大数据技术,高效处理海量城市数据,对城市进行全面、全量、实时的分析,为政府管理提供信息支撑。
伴随着全球科技产业的巨大变革,云与AI在智慧城市的发展中深度结合,开辟了城市治理智能化的新格局。城市大脑作为智慧城市的中枢,与大规模视觉智能相结合,是整个系统高效有序运转的关键。本文首先回顾了智慧城市的发展,并结合实践经验阐述城市大脑的概念与总体架构,其次从业界和学界的角度,对其中大规模视觉智能技术的基本框架、技术路线与落地应用进行综述,并在最后对未来智慧城市发展的潜在问题及研究方向作出展望。
城市正在通过三维数字模型、地理信息系统、建筑信息模型、城市感知网络、数字基础设施的技术融合实现数字孪生,并融合人工智能驱动的、自主学习的、自我调节的信息化系统,进行不断迭代。该趋势催生出新型城市操作平台的急迫需求,城市信息模型(CIM)平台应运而生。其规划设计需要不断拓展技术融合的维度和深度,采用多层次场景作为"目标意识",融合重组感知模式、数据结构、模型架构、流程体系、知识归集、人机互动等,建构场景化的学习机制,孕育智能涌现建模过程,优化解决方案以推动智能城市的发展。
新时期,数据已经成为新的生产要素,未来城市之间的竞争将迈入基于数字经济和数字化转型的竞争,城市大脑在智慧城市建设中的作用与价值日益凸显。在城市大脑的赋能下,将有越来越多的城市通过城市大脑实现城市级更新、转型、升级,并实现城市竞争力的跃级发展。城市大脑赋能城市高质量发展的过程中,为城市提供数字化和智慧化的综合能力输出,助力城市构筑核心竞争力。
智慧城市建设过程中面临着众多复杂的决策与优化问题,群体智能方法通过模拟自然界中社会性动物的智能行为的涌现机制,已成为求解智慧城市中复杂优化问题的重要手段之一,在智慧城市领域有广泛的应用场景。为此,本文将围绕智慧城市中的智慧交通、智慧物流与智慧城市规划等领域,简述若干基于群体智能方法的智慧城市决策与优化应用,并具体以基于群体智能算法的智能拼车算法为例,阐述基于蚁群优化方法的拼车调度系统的算法设计与实验分析全过程。通过讨论与分析,本文将进一步探讨当前智慧城市应用对群体智能算法设计所提出的新挑战,并对面向智慧城市的群体智能算法研究的新趋势进行了展望。
在城市复杂系统中,人类移动行为是其运转的核心要素,探索人在地理空间中的移动行为规律是构建数字化城市的关键基础,并为传染病管控、城市规划、社会治理等提供科学指导。本研究利用大规模移动信令数据建模城市居民日常移动行为,并将移动行为建模应用于解决城市发展面临的重大问题,包括优化新能源汽车移动和充电行为缓解电网压力,设计个体出行需求管理方案缓解交通拥堵,提出个体层面估测居民全天候空气污染物吸入量等。
智能交通系统是缓解城市交通拥堵,提升城市交通治理能力的重要手段之一。随着大数据、人工智能等信息技术的快速发展,为城市交通智能治理提供了重要的支撑。人工智能技术在处理复杂高维非线性的城市交通系统中发挥了重要作用。特别是在城市交通流预测、交通信号控制,以及智能决策支持等方面表现出重要的优势。本文针对城市交通系统特性,研发了基于模式匹配的深度学习交通流预测技术、基于环结构约束的深度强化学习信号优化控制技术,以及基于系统动力学的城市交通智能决策支持系统,并在杭州市部分区域进行了示范应用。上述研究将进一步推动人工智能技术赋能城市智慧交通管控,提升城市交通治理的智能化水平。
生产力变革、经济发展和城市化进程加速推进,为城市发展带来了一系列"城市病",限制了城市健康发展。赋予城市智能,使城市自身具备学习和提出解决方案的能力,是解决这些问题,实现城市高质量发展的新路径。本文经过研究提出,综合人工智能、云计算、大数据、区块链等新一代信息技术打造的城市大脑,使城市具备以城市智能构建机制和城市智能应用机制为框架的"一横一竖"赋能模式,在城市治理方面展现出了巨大的潜力。在此基础上,通过数据共享、场景开放、国产化等一系列城市大脑生态运营,城市大脑建设为科技产业的孵化转型和技术突破提供有效支撑。
城市公共交通像一张形态复杂而又设计巧妙的大网,将城市的每个角落有机地连结在一起,而城市轨道交通又是系统中的"主动脉"。随着运营里程、线网流量的不断攀升,城轨交通的乘运安全和运营管理面临着巨大的压力和挑战。而基于5G、人工智能、物联网、云计算等新兴信息技术的快速发展,轨交智能化被认为是解决复杂系统内生矛盾的有效途径。本文以"四大维度、三大场景"为框架,结合智慧城轨的落地案例,为我们呈现了一幅未来智慧城轨的蓝图。
目前,社会各界对城市环境和城市形象的关注度越来越高,传统的、被动式的城市治理模式已经难以满足信息化社会的需求,很大程度上制约了城市管理工作的高效运转。为形成本地AI生态产业链以服务城市新经济发展,考拉悠然打造OSMAGIC码极客人工智能操作系统,该系统可以快速实现场景数据服务于算法训练,算法驱动场景应用,场景应用赋能数字化产业的完整链条。同时为打造"全面感知、准确判断、快速预警"的城市公共安全保障治理体系,在OSMAGIC码极客基础上,结合图像处理、场景感知和物体识别、行为分析等技术,研发一套智慧城市综合治理AI应用平台。考拉悠然智慧城市建设相关产品已成功应用到阿布扎比、合肥,以及宜宾等城市。
提高城市治理水平,有助于我们应对快速城镇化带来的交通拥挤、环境污染等一系列城市病。智慧城市强调将以物联网、云计算、大数据和人工智能为代表的新一代信息通信技术与城市应用场景深度融合,以此提供更高效的城市问题解决方案。它被看作是面向未来的城市可持续发展模型,也为提高城市治理水平提供了新的机遇。本文简述了智慧城市、城市治理的概念和发展历史等,并介绍了两个能够促进城市治理水平的国内外智慧城市实践,以期为相关的智慧城市实践提供一些启示和建议。
交通是一个城市的血管。一个有生命力的城市,尤其是智慧城市,离不开智慧交通。智慧交通也是支撑智慧物流的一大支柱。在一个城市中收货送货是随时随地都在发生的活动。如何使这种活动变得更人性化、更智能化、更高效,这对我们而言是一个重要的挑战。本文着重介绍智慧物流和智慧交通中一个广泛存在的难题——限量弧优化问题,及其解决方法。我们对限量弧优化问题及其主要变种进行描述并指出它们之间的异同点,之后针对不同的限量弧优化问题介绍当前有效的解决方法和待解决的挑战。
数字视网膜架构是解决智慧城市中视频难汇聚、模型更新难问题的有效手段,其采用"特征实时汇聚、视频按需调取、模型动态更新"三种计算机制,解决传统以云服务器为中心的集中式视频处理框架存在的诸多问题。为了减少汇聚到云服务器的数据量,数字视网膜采用端边云协同计算架构,其中深度神经网络模型的计算被划分成两个部分,实现中低层特征提取的前一部分计算在前端设备或边服务器完成,再将提取的视觉特征压缩到极小数据量传送到云服务器,并在其上执行后一部分计算以实现高层特征分析与识别。由于系统中不同设备类型的计算能力各异,如何对不同时刻的视频分析处理任务合理分配计算资源,以达到整个系统的性效最优,是一个重要的研究问题。为此,本文对数字视网膜架构中深度神经网络模型的计算分配问题进行了形式化建模,提出了基于边云状态的启发式深度网络模型动态划分方法,并进一步针对云计算中心的异构设备提出了一种启发式计算任务分配算法。实验结果表明,与传统以云服务器为中心的集中式视频处理架构相比,本文所提方法可显著降低视频大数据处理系统的整体延迟。