編者按：7月12日-7月14日，2019第四屆全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召開(kāi)。峰會(huì)由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）承辦，深圳市人工智能與機(jī)器人研究院協(xié)辦，得到了深圳市政府的大力指導(dǎo)，是國(guó)內(nèi)人工智能和機(jī)器人學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的頂級(jí)交流博覽盛會(huì)，旨在打造國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域極具實(shí)力的跨界交流合作平臺(tái)。

阿里云智能副總裁、數(shù)據(jù)智能總裁曾震宇

智慧城市作為復(fù)雜巨系統(tǒng)，一直是近十幾年來(lái)產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界重點(diǎn)研判的話題。毋庸置疑，智慧城市的發(fā)展將會(huì)是一個(gè)逐漸演進(jìn)的過(guò)程。阿里云智能副總裁、數(shù)據(jù)智能總裁曾震宇在CCF-GAIR 2019 智慧城市專場(chǎng)發(fā)表了主題為《全局協(xié)同的城市數(shù)據(jù)智能》的演講，他在演講中指出，智慧城市的演進(jìn)將需要經(jīng)歷感、知、動(dòng)的過(guò)程，并形成閉環(huán)。

他還表示，智慧城市面臨技術(shù)和非技術(shù)層面的挑戰(zhàn)，其中非技術(shù)層面的挑戰(zhàn)更大。智慧城市的發(fā)展要用系統(tǒng)化、全局化的方式，充分利用數(shù)據(jù)，解決城市面臨的問(wèn)題。阿里云進(jìn)入智慧城市領(lǐng)域率先布局的是交通，因?yàn)檫@是一個(gè)有大量數(shù)據(jù)，更容易看到效果的領(lǐng)域。

目前，阿里城市大腦已經(jīng)在城市交通出行、城市旅游、城市停車管理、城市規(guī)劃建設(shè)等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)獲得了明顯的效果。

那么，對(duì)于未來(lái)智慧城市的發(fā)展，曾震宇的態(tài)度如何？

以下為曾震宇的主題演講內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)作了不改變?cè)獾木庉嬇c整理：

我今天跟大家分享的主題是《全局協(xié)同的城市數(shù)據(jù)智能》，想跟大家探討我們提出的以數(shù)據(jù)為核心，用城市大腦的方式提升城市的智慧程度。我想先分享我如何看待城市智能化演進(jìn)的過(guò)程。

城市智能化演進(jìn)的過(guò)程

第一階段是感，“感”是指城市安裝的各樣感知設(shè)備，如攝像頭、IoT等設(shè)備。不過(guò)現(xiàn)在的情況是，很多城市裝了感知設(shè)備，但這些設(shè)備大部分處于閑置狀態(tài)，沒(méi)有被有效利用起。比如，監(jiān)控類攝像頭很多是用于事后的研判。

第二階段是知，我們把前面感知設(shè)備所采集的數(shù)據(jù)在這個(gè)階段可以真正收集起來(lái)，不僅僅是存儲(chǔ)，還會(huì)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、處理、融合，從數(shù)據(jù)中獲取事件與事件之間的相關(guān)性。我們從過(guò)去發(fā)生的問(wèn)題中找到對(duì)有幫助的信息，同時(shí)可以對(duì)未來(lái)做出預(yù)測(cè)。

第三階段是動(dòng)，借助設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，城市和企業(yè)沉淀的各種數(shù)據(jù)，隨后對(duì)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)加工，加工后生成新的數(shù)據(jù)和信息，這些信息可以在城市各種應(yīng)用中流轉(zhuǎn)，幫助我們做決策，形成動(dòng)的過(guò)程。這是我們從感到知到動(dòng)形成決策的閉環(huán)。在決策閉環(huán)中，數(shù)據(jù)起到了非常重要的作用。

我們現(xiàn)在城市的運(yùn)營(yíng)通過(guò)感、知、動(dòng)的數(shù)據(jù)形成閉環(huán)，從而產(chǎn)生價(jià)值。在城市運(yùn)營(yíng)階段形成的決策閉環(huán)沉淀出來(lái)的數(shù)據(jù)和智能，可以運(yùn)用到城市規(guī)劃中，幫助我們提升城市規(guī)劃有效的程度，形成更大的閉環(huán)。

用體系化解決城市發(fā)展面臨的困局

隨著城市人口越來(lái)越多，城市面臨很多困局，這些困局表面看起來(lái)是資源的不足，面對(duì)這些不足，似乎可以通過(guò)增加資源的方式解決問(wèn)題。仔細(xì)想想在一個(gè)空間有限城市里，各種物理有形資源可以增加的程度同樣有限，這就需要通過(guò)體系化來(lái)解決。

以交通為例，根據(jù)布雷斯悖論（Braess's paradox），隨著城市越來(lái)越大以及人口越來(lái)越多，要緩解交通問(wèn)題可以通過(guò)修路的方式解決。但在城市當(dāng)中修一條新的路后發(fā)現(xiàn)交通擁堵沒(méi)有得到緩解，反而變得更加擁堵，這形成悖論。

人的需求和預(yù)期變化很快，面對(duì)城市的困局，我們需要用系統(tǒng)化、全局化的方式看待。這個(gè)過(guò)程中我們可以充分利用數(shù)據(jù)，解決城市面臨的問(wèn)題。我們提出用城市大腦的方式解決城市面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。

2016年開(kāi)始，阿里云和杭州市政府合作做“城市大腦”，過(guò)程中我們發(fā)現(xiàn)用數(shù)據(jù)的方式解決城市面臨的問(wèn)題，是正確的方向。我們?cè)诤贾菀约捌渌鞘械膶?shí)驗(yàn)中，以城市大腦中構(gòu)建的數(shù)據(jù)核心，為城市帶來(lái)了諸多的好處。

城市大腦的三駕馬車

從這些年實(shí)踐中，我們總結(jié)出城市大腦幾方面重要能力：

第一是數(shù)據(jù)能力。前面我提到城市中有大量的數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)散落在政府各個(gè)部門的手里，還有社會(huì)化的數(shù)據(jù)，通過(guò)城市大腦的建設(shè)把數(shù)據(jù)匯聚在一起，這個(gè)匯聚不是把數(shù)據(jù)從不同的地方搬到云上，進(jìn)行分布式存儲(chǔ)。真正的數(shù)據(jù)融合是把一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)，不同系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)入一個(gè)統(tǒng)系統(tǒng)后進(jìn)行加工、融合、處理。

第二是算法能力。數(shù)據(jù)融合后變成各個(gè)城市相關(guān)的實(shí)體類數(shù)據(jù)和實(shí)體相關(guān)的各類明細(xì)。我們需要用算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，算法不僅是大家熟悉的深度學(xué)習(xí)算法，還包括結(jié)構(gòu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、圖算法等，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，對(duì)數(shù)據(jù)異常點(diǎn)提前檢測(cè)，對(duì)未來(lái)作出預(yù)測(cè)，給相關(guān)城市的監(jiān)管部門、決策部門提供相應(yīng)的依據(jù)。

第三是計(jì)算能力。強(qiáng)調(diào)計(jì)算能力是因?yàn)槲覀冇X(jué)得對(duì)城市大體量的數(shù)據(jù)而言，如果沒(méi)有高效的、價(jià)格低廉的處理能力、計(jì)算能力，數(shù)據(jù)是加工不動(dòng)的。有一些地方把BI（Business Intelligence，商業(yè)智能）當(dāng)做計(jì)算，我們認(rèn)為它不是嚴(yán)格的真正的計(jì)算，真正的計(jì)算是需要用各種各樣的算法。我們認(rèn)為城市大腦包括數(shù)據(jù)能力、算法能力和計(jì)算能力，這是三大核心，三大核心缺一不可。沒(méi)有這個(gè)三大核心我們根本無(wú)法把城市數(shù)據(jù)利用起來(lái)，無(wú)法讓城市真正變得智能。

城市大腦建成后有一個(gè)非常重要的核心，我們稱之為城市級(jí)別的數(shù)據(jù)資源平臺(tái)，這個(gè)平臺(tái)是把我剛才提到的數(shù)據(jù)能力、計(jì)算能力、算法能力融合在一起的物理平臺(tái)，這個(gè)平臺(tái)可以跑在我們阿里云上，可以把城市實(shí)時(shí)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、加工和處理，進(jìn)行相關(guān)的預(yù)測(cè)。

預(yù)測(cè)生成的數(shù)據(jù)可以在各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中用于自動(dòng)決策，并形成全局的協(xié)同。不過(guò)，城市會(huì)涉及非常多的領(lǐng)域，如交通、旅游、環(huán)保、醫(yī)療，我們可以針對(duì)不同的領(lǐng)域，建立相應(yīng)的大型數(shù)據(jù)庫(kù)，我們稱之為“租戶”，因?yàn)槊總€(gè)領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)安全性的要求不同，所以每個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)在平臺(tái)上既可以融合打通，也可以在大物理平臺(tái)上通過(guò)邏輯隔離的方式進(jìn)行相應(yīng)的保護(hù)。

城市大腦如何運(yùn)作？

接下來(lái)我們看在一些行業(yè)中的嘗試。我們最早嘗試在交通行業(yè)做城市大腦，交通問(wèn)題讓老百姓和政府深受其害。我們解這個(gè)問(wèn)題做的第一件事，是把數(shù)車做好。這看似是很簡(jiǎn)單的問(wèn)題，實(shí)際上很復(fù)雜。我們關(guān)于交通的數(shù)據(jù)散落在各個(gè)地方，傳統(tǒng)方式了解這個(gè)城市有多少輛車直接到車管所查詢。這是非常靜態(tài)的數(shù)據(jù)，也是不完整的數(shù)據(jù)，沒(méi)有包括外地來(lái)的車輛，無(wú)法反映一個(gè)城市此時(shí)此刻車的數(shù)量。

城市大腦把政府?dāng)?shù)據(jù)、感知數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、高德導(dǎo)航各類數(shù)據(jù)進(jìn)入融合，得到每一輛車的軌跡從而計(jì)算一個(gè)城市有多少輛車。統(tǒng)計(jì)好數(shù)據(jù)就可以獲得一個(gè)城市的交通生命體征，就像人的血壓、心跳和脈搏。

我們通過(guò)城市大腦獲得城市生命體征，它包括宏觀層面，就是整個(gè)城市有多少輛車在跑，有多少輛車停在停車場(chǎng)沒(méi)有動(dòng)，我們有主干道、快速路，這些路上平均速度是怎樣的，細(xì)分到每一個(gè)區(qū)，區(qū)的特征是怎樣的。微觀到每一個(gè)交通路口的狀況，我們都可以計(jì)算得到其生命體征。這對(duì)于交管、政府而言非常有用，它可以作為決策非?？陀^、量化的依據(jù)。以往是拍腦袋大概知道怎么做，現(xiàn)在有了數(shù)據(jù)的指導(dǎo)。

有了城市大腦中的數(shù)據(jù)資源平臺(tái)的幫助，我們可以對(duì)交通信號(hào)燈進(jìn)行優(yōu)化?，F(xiàn)在城市用了很多交通信號(hào)優(yōu)化技術(shù)，這是最早在上世紀(jì)澳大利亞、歐洲起來(lái)的技術(shù)，現(xiàn)在很多城市用的是類似技術(shù)，這些技術(shù)是自適應(yīng)技術(shù)，靠在每個(gè)路口下埋線圈、車感探測(cè)儀，通過(guò)這些數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)獲得此時(shí)此刻每一個(gè)路口有多少輛車，動(dòng)態(tài)調(diào)整這個(gè)綠燈放多少時(shí)間。

大家知道一個(gè)城市發(fā)展快的話有很多交通重型卡車，這些車會(huì)對(duì)道路進(jìn)行損傷，讓地上安裝的感應(yīng)設(shè)備受到影響、損壞，一些城市最糟糕的情況是50%以上的路口感應(yīng)器不起作用，沒(méi)有數(shù)據(jù)。相當(dāng)于這些信號(hào)燈“瞎”了，一旦遇到問(wèn)題要靠人工配時(shí)專家進(jìn)行處理。

我們建立城市大腦后完全可以把各類數(shù)據(jù)，如攝像頭數(shù)據(jù)、感知數(shù)據(jù)、高德等各種數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。有了數(shù)據(jù)后，對(duì)交通信號(hào)優(yōu)化配時(shí)做得更全面。以往交通信號(hào)優(yōu)化時(shí)是為了車，交通不只是駕駛員，還有行人。我們?cè)谏虡I(yè)區(qū)要考慮到行人特點(diǎn)。比如大雨天或者發(fā)生重大事故，某個(gè)地方在舉行重大會(huì)議時(shí)，每一個(gè)時(shí)候的交通需求不一樣，優(yōu)化的目標(biāo)不一樣，用傳統(tǒng)的方式無(wú)法處理復(fù)雜的場(chǎng)景，只有通過(guò)大腦的方式做交通優(yōu)化配時(shí)。

城市大腦無(wú)法把所有的城市管控起來(lái)，我們可以把非常簡(jiǎn)單的人工重復(fù)的工作用城市大腦接替，如有些城市的高架上的車流和地面上去的車流合并，這種場(chǎng)景比較簡(jiǎn)單，只有幾個(gè)速度，包括上下游速度、地面速度。

城市大腦的處理可以自動(dòng)進(jìn)行計(jì)算，判斷什么時(shí)候亮燈，綠燈周期是什么樣子。這種簡(jiǎn)單的場(chǎng)景可以被城市大腦接替，形成從感到知到動(dòng)態(tài)的決策。大量城市配時(shí)專家可以聚焦在重點(diǎn)、難點(diǎn)的問(wèn)題上進(jìn)行人工個(gè)性化的配時(shí)。這是我們做的城市大腦的信號(hào)優(yōu)化配時(shí)。

2018年我們發(fā)布了城市大腦2.0。一路走來(lái)我們堅(jiān)信這是正確的方向，一定可以通過(guò)這種方式讓城市的交通、效率變得更高。

城市大腦還能做什么？

前面談我們通過(guò)信號(hào)優(yōu)化配時(shí)解決問(wèn)題，這個(gè)做法不是包治百病，只能對(duì)城市部分交通效率得到提升。有些問(wèn)題在根源上，交通組織是否合理？我們可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行大量的分析，分析后發(fā)現(xiàn)城市中交通的亂點(diǎn)、堵點(diǎn)、隱患點(diǎn)以及城市的供給不平衡點(diǎn)給出建議，如路口車道劃分，工作區(qū)早晚的流量不對(duì)稱，我們能否通過(guò)增加潮汐車道的方式緩解交通。以往是通過(guò)人工經(jīng)驗(yàn)區(qū)分，我們有了數(shù)據(jù)可以通過(guò)數(shù)據(jù)做客觀的評(píng)判。

高速層面，高速是城市與城市之間的交通主動(dòng)脈，一旦高速發(fā)生問(wèn)題對(duì)城市的影響非常大。高速安裝了非常多攝像頭，可以對(duì)他們進(jìn)行實(shí)時(shí)事件檢測(cè)，一旦發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，比如發(fā)現(xiàn)車禍或者部分的擁堵，大腦及時(shí)發(fā)現(xiàn)警情發(fā)給交警，交警立刻派出地面警員對(duì)事件進(jìn)行處理。在高速上事件處理及時(shí)，解決問(wèn)題的效率會(huì)更高。

中國(guó)有很多旅游城市，旅游城市效率的高低可以用數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化。杭州是一個(gè)典型的旅游城市，旅游旺季有很多游客來(lái)到杭州，他們首先進(jìn)入交通樞紐，能否及時(shí)、快速的離開(kāi)交通樞紐，對(duì)他們的旅游體驗(yàn)幫助非常大。我們可以對(duì)交通樞紐數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，對(duì)客流進(jìn)行分析，對(duì)去向和熱力進(jìn)行分析，給交通樞紐的疏散資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)配，疏散資源包括接駁大巴、出租車、網(wǎng)約車。讓外部運(yùn)輸資源根據(jù)內(nèi)部交通樞紐的需求量進(jìn)行動(dòng)態(tài)的判斷和決策。

另外，還可以對(duì)景區(qū)人員熱力進(jìn)行相應(yīng)的分析，用數(shù)據(jù)判斷出景區(qū)是否游客過(guò)載，進(jìn)行動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)。杭州推出數(shù)字旅游專線，通過(guò)大腦對(duì)城市旅游景點(diǎn)的人員進(jìn)行相應(yīng)的分析，找出相應(yīng)的熱點(diǎn)，把游客疏散到周邊人比較少，但同樣風(fēng)景優(yōu)美的點(diǎn)。

城市應(yīng)急場(chǎng)景，比如發(fā)生火災(zāi)，以往的做法是讓消防、公安、醫(yī)療救護(hù)等各單位人員進(jìn)行協(xié)調(diào)。我們可以通過(guò)城市大腦的方式作為中樞，它有各種各樣數(shù)據(jù)的匯聚，讓城市大腦中樞協(xié)調(diào)各個(gè)部門。讓以前處理的預(yù)案從靜態(tài)的方式變成動(dòng)態(tài)預(yù)案，讓各個(gè)部門從以往離散、各不相關(guān)的關(guān)系變成聯(lián)動(dòng)的關(guān)系。

城市停車，是非常麻煩的問(wèn)題，很多公司嘗試解決問(wèn)題都沒(méi)有真正解決。城市停車是典型的交通信息不對(duì)稱的問(wèn)題，需要停車的人找不到位置停車。我們?cè)诤贾輫L試做一件事，杭州市政府把一些優(yōu)先嘗試的區(qū)域、停車場(chǎng)停車位信息打通，信息可以透明共享，讓司機(jī)知道什么地方有停車位，更重要的是我們可以通過(guò)信息和數(shù)據(jù)打通做到先離場(chǎng)，后付費(fèi)。

現(xiàn)在停車是進(jìn)入停車場(chǎng)、拍下車牌、閘機(jī)起來(lái)，現(xiàn)在有很多付費(fèi)方式，新的駕駛員不知道如何付錢，到了出口發(fā)現(xiàn)要去另一個(gè)地方付錢，這會(huì)造成堵塞。我們可以做到先離場(chǎng)后付費(fèi)。駕駛員在支付寶上進(jìn)行綁定，你先把車開(kāi)走，支付寶扣掉相應(yīng)的錢，讓離場(chǎng)效率大幅提升。

城市全要素瞬時(shí)預(yù)演，這是有了城市大腦和數(shù)據(jù)資源平臺(tái)才會(huì)發(fā)生的事情。城市平臺(tái)以往是仿真的需求，某個(gè)地方需要拓寬路、修地鐵站，以往的交通仿真是憑借經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)可能產(chǎn)生的影響。城市大腦把城市過(guò)去歷史的各種交通數(shù)據(jù)展現(xiàn)出來(lái)，可以在城市大腦上進(jìn)行預(yù)演。

前面楊教授談到城市數(shù)字規(guī)劃，阿里云和中規(guī)院在雄安城市規(guī)劃中深度合作。剛開(kāi)始我們是門外漢，逐漸做下來(lái)我們認(rèn)為城市規(guī)劃領(lǐng)域，數(shù)據(jù)可以幫助規(guī)劃起到非常重要的作用。我們?cè)谡麄€(gè)城市的運(yùn)行階段沉淀了大量的數(shù)據(jù)以及計(jì)算出有用的信息，對(duì)城市規(guī)律的了解，我們可以用到城市的規(guī)劃階段，讓整個(gè)城市的規(guī)劃效率更高，讓其他城市規(guī)劃效率變得更高。

現(xiàn)在技術(shù)發(fā)展非?？欤蠭oT、5G技術(shù)等，種種技術(shù)的發(fā)展讓我們非常高興，這些技術(shù)的發(fā)展可以幫助我們城市沉淀獲取更多的數(shù)據(jù)，有了數(shù)據(jù)后，城市大腦可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，對(duì)城市的運(yùn)行可以掌握得更精準(zhǔn)。有了更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)后，這些數(shù)據(jù)在平臺(tái)上跑的模型可以不停的迭代和演進(jìn)，讓整個(gè)城市變得更加智能。我們提出城市大腦可以幫助我們實(shí)現(xiàn)在線、實(shí)時(shí)、自演進(jìn)的全局協(xié)同城市智能。我們希望城市大腦可以幫助我們讓城市的生活變得更加美好。

這是我的分享，謝謝。

演講結(jié)束后曾震宇接受了雷鋒網(wǎng)的專訪，以下是采訪內(nèi)容精選：

雷鋒網(wǎng)：除了交通，智慧樓宇是否也是智慧城市重要的方向？

曾震宇：智慧樓宇也是蘊(yùn)含著大量的機(jī)會(huì)，但樓宇相對(duì)而言挑戰(zhàn)更大，因?yàn)閿?shù)據(jù)散布在各個(gè)地方，要面對(duì)的企業(yè)會(huì)非常多，解決問(wèn)題難度也更大，很難收斂。所以我們先做容易出效果的交通，并不是說(shuō)樓宇并不做，未來(lái)，在消防、社區(qū)等等領(lǐng)域，都需要把樓宇的信息納入其中。

雷鋒網(wǎng)：智慧城市發(fā)展的主要挑戰(zhàn)是什么？

曾震宇：智慧城市的發(fā)展是個(gè)逐漸演進(jìn)的過(guò)程，因?yàn)檫@個(gè)過(guò)程一部分挑戰(zhàn)在技術(shù)層面，當(dāng)然很大的部分挑戰(zhàn)是在非技術(shù)層面。非技術(shù)層面的挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)是在各個(gè)不同的地方，包括各個(gè)不同的企業(yè)政府部門，這些數(shù)據(jù)的融合，可能也需要去摸索，找一條相對(duì)比較合適的一些務(wù)實(shí)的一些路徑。我們沒(méi)辦法一廂情愿的去做一些事情，一定要是比較務(wù)實(shí)的方式來(lái)做這個(gè)事情。

雷鋒網(wǎng)：技術(shù)層面最大的挑戰(zhàn)是什么？

曾震宇：我們現(xiàn)在看到技術(shù)層面挑戰(zhàn)更多在于對(duì)于對(duì)各種各樣的數(shù)據(jù)的加工處理，特別是在數(shù)據(jù)缺失或質(zhì)量不好的情況下，怎么去解決實(shí)際的業(yè)務(wù)問(wèn)題，這是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。

雷鋒網(wǎng)：智慧城市發(fā)展的過(guò)程中如何建立一套統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，加快智慧城市的發(fā)展？

曾震宇：智慧城市的標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)在可能還沒(méi)有真正到行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)這個(gè)程度，但我們認(rèn)為幾個(gè)領(lǐng)域是一定要去做一些標(biāo)準(zhǔn)化的事情，讓這個(gè)行業(yè)可以發(fā)展的更快，少走一些彎路。

第一個(gè)就是對(duì)整個(gè)城市的一些重要領(lǐng)域建模的標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化之后，各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)都能考慮到這樣的標(biāo)準(zhǔn)化，應(yīng)用系統(tǒng)出來(lái)的數(shù)據(jù)很容易的進(jìn)入到這種模型當(dāng)中，在這個(gè)模型當(dāng)中的上層就可以很容易做各種各樣的算法處理，支撐上層的應(yīng)用。所以我認(rèn)為城市的數(shù)據(jù)模型標(biāo)準(zhǔn)化，是比較重要的一個(gè)事情。

第二個(gè)就是在交通領(lǐng)域，我在演講中也提到交通信號(hào)的優(yōu)化配置，就是從城市大腦里面產(chǎn)生的配時(shí)方案，要能夠?qū)嶋H落地到那些信號(hào)機(jī)上，但信號(hào)機(jī)非常多，在這個(gè)層面就需要有從軟件的這些大腦產(chǎn)生出來(lái)這樣的一些指令，能夠跟不同的信號(hào)機(jī)廠商實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，這需要有一套協(xié)議，實(shí)現(xiàn)雙向互通。

雷鋒網(wǎng)：阿里云的如何深耕產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)融合、分析、處理，實(shí)現(xiàn)更智能的智慧城市？

曾震宇：我們用的是一種生態(tài)的策略，我在演講中提到的那些上層應(yīng)用都是跟我們生態(tài)合作伙伴一起合作，包括中控、千方、朗新科技、浩鯨科技等。我們做底下的基于數(shù)據(jù)，包含算法的智能引擎，然后支撐他們做各種各樣的標(biāo)桿性應(yīng)用。我們發(fā)揮算法、數(shù)據(jù)、計(jì)算的強(qiáng)項(xiàng)，他們擅長(zhǎng)做應(yīng)用，形成互補(bǔ)。

當(dāng)然，許多算法的需求都是在實(shí)際業(yè)務(wù)中提出來(lái)的，根據(jù)他們提出的各種各樣的需求和反饋，我們會(huì)和他們配合來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，在這個(gè)過(guò)程中加深對(duì)產(chǎn)業(yè)的了解。

雷鋒網(wǎng)：基于阿里云的城市大腦未來(lái)還有哪些應(yīng)用？

曾震宇：在我們的平臺(tái)上還會(huì)有各種可能性，行業(yè)廠商可以在平臺(tái)上去做應(yīng)用。未來(lái)，可以鼓勵(lì)行業(yè)性的創(chuàng)新，很多年輕人以前想做創(chuàng)新，技術(shù)手段是有很多，但離開(kāi)了業(yè)務(wù)的土壤，就沒(méi)辦法做事情。有我們的平臺(tái)之后，可以鼓勵(lì)創(chuàng)新，在開(kāi)放的不涉及安全和隱私的數(shù)據(jù)上，讓這些創(chuàng)業(yè)公司百花齊放。

我們也希望建立這樣的一個(gè)生態(tài)，這樣的生態(tài)建立起來(lái)之后，城市大腦、數(shù)據(jù)資源平臺(tái)就可以變成每一個(gè)城市的一個(gè)非常重要基礎(chǔ)設(shè)施，在上面將會(huì)有非常多的可能性。

雷鋒網(wǎng)：智慧城市發(fā)展的推動(dòng)力主要來(lái)自哪里？

曾震宇：政府可能還是一個(gè)很重要的一個(gè)因素，因?yàn)樽铌P(guān)鍵的數(shù)據(jù)還是在政府手里。作為企業(yè)，我們能做的就是做一個(gè)助手，提供我們的能力。

雷鋒網(wǎng)：以智慧停車的應(yīng)用為例，撬動(dòng)這一市場(chǎng)的挑戰(zhàn)在哪？如何解決成本問(wèn)題實(shí)現(xiàn)普及？

曾震宇：智慧停車依賴于每個(gè)停車場(chǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施，但這會(huì)增加每個(gè)停車場(chǎng)的成本。這也是停車市場(chǎng)很難撬動(dòng)的原因，因?yàn)樗^(guò)分散，不可能談一兩家公司就把停車場(chǎng)都搞定。另外，位置不同的停車場(chǎng)對(duì)于智能化基礎(chǔ)設(shè)施投入的意愿也不相同，鬧市區(qū)的停車場(chǎng)不愁客源意愿不大，偏一些的地方可能就愿意把信息公布出來(lái)。

我認(rèn)為未來(lái)一定會(huì)朝著這個(gè)方向發(fā)展，未來(lái)成為趨勢(shì)之后，也可能會(huì)促進(jìn)公布信息意愿不強(qiáng)的停車場(chǎng)加入其中，他們應(yīng)該不想成為一個(gè)獨(dú)立王國(guó)。

雷鋒網(wǎng)：智慧城市的發(fā)展挑戰(zhàn)重重，我們也看到政府在積極倡導(dǎo)“大交通”。對(duì)于未來(lái)智慧城市的發(fā)展，您持什么樣的看法？

曾震宇：阿里現(xiàn)在很多業(yè)務(wù)部門做的事情都和智慧城市相關(guān)，我們從不從的方面去推動(dòng)智慧城市的進(jìn)程。就智能交通而言，大交通包含了交通的方方面面，我覺(jué)得這是一個(gè)理想的狀況，這一步很難達(dá)到，但可以在一定范圍內(nèi)協(xié)同。在整個(gè)大的體系內(nèi)形成一個(gè)弱連接，每個(gè)地方的智能提升可以讓整個(gè)的交通出行的效率都能得到很大的提升。

至于智慧城市的整體發(fā)展，涉及的面太廣，而且既有技術(shù)的挑戰(zhàn)，也有非技術(shù)層面的挑戰(zhàn)，要成為一個(gè)體系挑戰(zhàn)非常大，但可以先實(shí)現(xiàn)垂直領(lǐng)域的智能化。

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。