昇騰AI使能“城市智能中樞”，智慧城市實現“AI自由”
一年一度的數字中國建設峰會如約而至。
作為數字中國建設理論和實踐經驗的交流平臺，幾乎每一屆數字中國建設峰會都會成為外界觀察數字化進程的風向標。其中被視為下一代城市形態的智慧城市，早已是歷屆數字中國建設峰會的焦點議題。
第五屆數字中國建設峰會上，人工智能和智慧城市的深度融合可以說是最為熱門的話題之一。華為打造的人工智能融合賦能平臺榮獲第五屆數字中國建設成果展覽會十佳首展成果獎，包括華為昇騰計算業務總裁張迪煊在內的行業領軍者也在峰會上分享了各自的實踐經驗。
同時也為我們提供了一個有價值的觀察窗口：透過智慧城市一線探索者們的分享，我們日常生活的城市將如何進化？
01 “城市智理”的演變：單場景到全場景
自IBM在2008年提出智慧地球的概念，智慧城市的探索已經進入到第十四個年頭，全球有上千座城市參與到智慧化轉型的試點中，期間涌現出了不少讓人眼前一亮的場景，卻也存在一些懸而待解的問題。
正如華為昇騰計算產品線總裁張迪煊在演講中分享的一個案例：
為了解決電動車事故頻繁發生的問題，深圳市出臺了電動車佩戴頭盔的法規，可如何培養老百姓的安全意識，卻成了一件棘手的事。深圳市龍崗區找到的方案是在事故頻發地利用AI識別分析頭盔的佩戴情況，進而合理分配調度交警資源。經過一段時間的試運行后，電動車主的頭盔佩戴率提升至90%以上，事故傷亡率下降了近30%。
其中的邏輯并不復雜。早在2014年的時候，計算機圖像識別的準確率就首次超過了肉眼識別，并逐步在城市治理的場景中衍生出了智慧巡查、智能助理等應用。除了檢測頭盔佩戴的例子，利用視覺分析識別水源的污染情況、基于圖像識別自動處理輕微交通事故等等，早已進入到許多人的日常生活中。
可當人工智能和城市治理的融合由淺入深，想要在單個場景智能化的基礎上，進一步向全場景落地的時候，則遇到了前所未有的挑戰。
比如AI應用的場景不斷增多且跨度越來越大。即使是一個中等規模的城市，對AI應用的場景需求就有50多個，涉及到城管、水務、應急、交通、監管等不同部門，并將隨著數字化轉型進程的深化持續增長。倘若缺少有共性基礎的AI能力支撐，業務需求響應的速度往往很慢，直接影響著市民們的生活體驗。
比如當前的AI應用難以支撐城市的自主演進。算法模型的訓練需要不斷“喂”數據，但在數據安全等問題的制約下，算法的訓推流程被割裂，一些內部環境測試中準確度高達95%以上的模型，在現場部署后因為光照、角度、樣本等因素的干擾，準確率可能不到40%，屬于典型的算法“上線”即“落后”。
再比如許多城市在推行“一網統管”的理念，想要打通不同部門的子系統，進而消除掉數據煙囪、數據孤島等現象。然而AI的落地還處于單點突破的階段，缺乏和業務的協同閉環，難以支撐城市的全域智能感知。就像“木桶定律”所揭示的，一旦AI應用和“一網統管”脫節，智慧治理恐怕要大打折扣。
有問題就會有答案，在人工智能和智慧城市的融合進入到深水區的當下，亟需可復制、可借鑒的樣本。
02 智慧經驗的沉淀：新模式到新范式
按照德勤在2019年的統計數據，全球1000多個已啟動或在建的智慧城市中，中國以超過500個城市的數量居于首位，在全世界范圍內的占比近一半。國內如火如荼的智慧城市浪潮，沉淀了不少有價值的參考。
其中的佼佼者就有以“中國的巴塞羅那”著稱的深圳。
2011年開始謀劃智慧化轉型的巴塞羅那，在很長時間里被視為全球智慧城市理念、模式、技術、項目的薈萃之地。作為中國的“巴塞羅那”，深圳在智慧城市的探索上不遑多讓，連續多年位列中國智慧城市發展水平評估報告榜首，不斷向國內外輸出智慧城市的新理念和新樣板。
同樣是AI應用落地的挑戰，深圳市龍崗區已經完成了城市管理、安全生產、生態環境、公共安全、綜合治理、食品安全在內的60多個場景的智能化升級，針對垃圾堆放、戶外廣告、道路積水、汽車違停、占道擺攤等亂象給出了智慧化的解法。哪怕是核酸檢測現場秩序控制這樣的臨時需求，龍崗區也將AI融入到治理中，通過視頻智能分析能力判定是否有人闖入闖出、是否存在人群聚集。
原因在于龍崗區率先提出了“一中樞、兩開放、三賦能”的融合賦能創新模式：在昇騰人工智能融合賦能平臺的基礎上打造出了城市智能中樞，在政府主導下全面開放使用數據和AI算力，并在賦能城市治理的同時，兼顧對產業匯聚、行業升級的深度賦能，加速智慧城市全面智能化升級。
華為昇騰計算產品線總裁 張迪煊
在數字中國建設峰會前夜的三坊七巷高峰對話中，張迪煊花了不小的篇幅來介紹昇騰AI使能的“城市智能中樞”，并將其形容為連接數據與業務的橋梁：對下使能數據，通過AI對匯聚的視頻、圖文等原始數據進行學習訓練，實現“數聚生慧”；對上使能應用，通過提供人工智能產生的智慧，“融慧賦能”不同部門的創新應用。
如果說深圳市龍崗區的探索驗證了新的模式，那么華為構筑的“城市智能中樞”解決方案，正在將深圳的智慧經驗沉淀為新范式。即使不同城市的需求不同、稟賦各異，都可以利用“城市智能中樞”打造城市的智慧底座，打破AI應用落地中的一系列阻礙，不斷生長出適合城市需求的智慧應用。
這大抵就是數字中國建設峰會的魅力所在，提出問題、討論對策、沉淀經驗、推廣范式，繼而不斷推進智慧城市的建設，降低試錯的成本，為人工智能和智慧城市的深度融合給出最優解。
03 落地路徑的進化：建大腦到建智腦
畢竟城市是一個生態系統，不僅需要“四肢靈活、經絡通暢”，還需要“能感知、會思考、可執行、能進化”。在深圳龍崗的智慧城市建設過程中有著重要作用的“城市智能中樞”，其實充當的就是“大腦”的角色。
確切地說，“城市智慧中樞”解決方案可以拆解為三層：
最底層的基礎軟硬件層，包括昇騰AI的訓練集群和推理集群，可以提供中心和邊緣的算力資源，并適配了歐拉操作系統、異構計算架構CANN、AI框架昇思MindSpore等軟件；
中間層是業務使能層，通過AI訓練平臺和AI推理平臺進行算法更新和增量訓練，構筑了具備自主演進能力的訓推一體平臺；
最上層是算法應用層，通過全域感知、知識計算、機器人等引擎實現算法的全域智能，實現城市的高效治理。
厘清了“城市智能中樞”的技術架構，也就不難回答它為何能夠解決AI全場景落地時面臨的一系列挑戰。
首先是算隨數建的思路，云邊協同的算力部署能夠將模型下發到邊緣節點進行推理，可以在保障數據安全的情況下進行部署，有利于孵化適合本地場景的AI應用；
其次是昇騰AI基礎軟硬件平臺提供的訓推一體化能力，結合本地數據不斷反哺算法，以持續迭代的方式促進算法的自主演進；
同時還提供了多樣化的AI算力，比如感知、知識計算、機器人PRA等等，可以融入事件發現到處置的全流程，利用業務的高效閉環做到全域智能。
做一個總結的話，隱藏在“城市智能中樞”解決方案背后的，其實是昇騰AI對智慧城市現狀的深刻洞察和精準滿足，用一套方案解決了算力、數據、算法在內的一系列問題，不但讓人工智能融合賦能平臺斬獲了第五屆數字中國建設成果展覽會十佳首展成果獎，還將在時間的推移下對智慧城市的建設產生一系列的深遠影響。
智慧城市先進經驗被復用的新路徑，不只有算法模型的復用，底層架構的產品化、方案化，同樣是一種可行路徑；智慧城市建設的新思潮，不只是需要“操作系統”式的“大腦”，還需要聰明的“智腦”。因為數字化不過是城市轉型的中點，智慧化才是我們追逐的星辰大海。
04 寫在最后
中國工程院院士吳志強曾在一場演講中表示：“城市發展不斷有新技術導入的過程，我們將其稱為七波理論，其中的每一波都對城市的生產、生活產生了重大影響，人工智能的導入勢必會對城市產生顛覆性影響。”
至少從昇騰AI對“城市智能中樞”的使能來看，人工智能正在不斷推動城市的迭代升級，不斷提升城市治理的效率，締造更多新可能。就像是一位神奇的魔法師，正在有限的城市空間里，打造無限的智能化應用。
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