城用大市数据计和算AI：打造未来城市

郑宇

京东集团副总裁

京东城市计算事业部总裁

京东城市创建于2018年2月，是京东集团旗下独立的子品牌，包括京东城市计算事业部、京东智能城市研究院和区域研发中心。11月2日，京东智能城市研究院正式启动，研究院由中国工程院原常务副院长潘云鹤院士担任学术委员会主任，中国工程院包括高文院士在内的六位院士作为学术委员会委员。京东城市正是为研究和推动智能城市而建立的。

什么是城市计算？简单来说，就是用大数据和人工智能打造未来城市。更进一步来说，是通过对城市数据的收集、管理、分析和挖掘，再用挖掘出来的知识去解决行业中的痛点，能够服务的行业包括交通、环境、能耗、公共安全等，它是大数据、人工智能和云计算三个方面在城市产品的有机结合。而要完成这个构想，两个很关键的概念必须做好。

第一，要提供点、线、面结合的顶层设计，同时也要做到跨领域的垂直应用，两方面缺一不可。目前的智慧城市建设中存在一个矛盾，很多公司能够做一个点的设计，比如用摄像头识别交通流量，但政府并不想用许多只能够做“点”的公司，因为城市中相互孤立的系统越来越多后，互联互通就成为一个难题。如果不能跨领域垂直应用产生一个顶层设计，智慧城市的相关概念就很难落地。

第二，城市一定是在不断发展的，从规划到运维到预测，预测又能指导对未来的规划。没有人能够精确想象出1000年之后的城市长什么样，然后据此做出一个亘古不变的完整的设计，让它始终能保持切点有效。因此，未来城市的设计方案一定能够自我演进、自我进化，跟随城市发展而发展。

尤为重要的是，一定要有一个平台和操作系统来支撑以上两个概念落地。京东发布的城市计算平台，就是一个真正意义上支撑智慧城市构建生态的平台。这个平台基于云，但不仅仅只有云，因为现有的云系统其实并不能很好地支撑城市大数据的分析和挖掘。我们在云之上构建了一套操作系统，这个操作系统有三个特点：

1、数据标准化。我们把城市里看起来纷繁复杂的数据归结为六个数据模型，只要用这六个模型，就可以把城市里面所有的数据都装进去。然后通过某个模型或者某几个模型的组合就可以进行运作，能有效解决城市数据复杂和规格不统一、各部门之间不能相互兑换的问题。

2、算法模块化。针对城市大数据的算法与人脸识别、语音分析等的算法不同，它具有特殊的空间和时间属性。我们在过去12年积累了大量的人工智能算法，特别是针对交通、环境、能耗、安全领域等的算法，我们把它抽调出来，形成一个模块化的算法。

3、平台的生态化。基于一个平台化的数据库，可以快速搭建很多垂直应用。在平台上，京东城市只会开发几个关键应用，就如同微软自己开发了Office软件，使它成为Windows系统的王牌产品，让用户更多地体验到Windows系统的好用，增强用户黏性，但是微软并没有去开发所有的软件。同理，没有哪一个机构或团队能够把整个城市的问题全部解决，所以一定要构建平台型的生态。

有了这样一个平台作为基础，将来还要实现平台和平台之间的互联互通。因为就算是真正的城市大脑，也不可能把所有的数据都汇集在一个地方。如何保证各个模块之间的数据能够安全共享，这本身就是政府面临的一大痛点。京东智慧城市提出的数字网关技术，可以实现不同平台的互联互通，并且保证在数据不出服务器的情况下做到知识共享、合作共赢。

当整套平台进入政府部门内部，再通过数字网关技术将平台互联，数据就可以安全地互联互通。因为通过我们的技术，各部门拥有的具体内容数据不会外流，平台交换的是一些隐含数据内容、可满足普通业务的“乱码”，根据“乱码”无法回溯原始数据。这样，既保证了数据的安全，又满足了业务需求，不但可以在不同部门之间进行数据互联，甚至可以在不同城市之间进行数据互联，或是将企业和政府之间的数据进行互联。

这套平台有一个统一的应用界面作为入口，用一个账号就可以统一登录整个账户体系，能使用所有的服务、所有的应用和进行所有的管理。

在此基础上，我们针对智慧城市打造了六套实用的解决方案。

1、智能交通管理综合解决方案。该方案并非使用传统的通过识别车流量来规划道路的方法，而是针对地铁、公交、自行车、自驾车等不同的交通方式，统一规划、运维预测，全方位打造立体管理体系，能真正地解决城市交通拥堵的问题，使居民感受到出行的便利。举个例子，在城市里，很多车辆会占用自行车道停车，但是没有足够的警力和城管去管理每一条街，怎么办呢？我们发现当一个地方有车辆占道停车的时候，途径该处的自行车的骑行轨迹会发生改变。于是，我们在没有安装任何新传感器的情况下，仅仅利用城市里现有的共享单车的GPS轨迹，就能够实时、自动、准确地检测违章停车情况。这是一个典型的利用人工智能加大数据提高城市治理效率的案例。

智能交通综合方案除了规划公交线路等的“线规划”之外，还包括区域规划、功能规划和小镇规划的“面规划”，以及选点、选站、选址的“点规划”。举一个“点规划”的例子：联通集团在某个城市有很多营业厅，由于目前多数业务可以在线上完成，去营业厅办理业务的顾客越来越少，导致资源闲置浪费。如果可以在营业厅提供一些智能产品的线下体验服务，就可以让用户重新回来。但需要解决的有两个问题：一是应该把哪些网点拿出来改造，二是要在那里提供什么样的产品和服务。通过人工智能将京东的数据、联通的记录以及第三方的数据综合起来，就可以计算出最佳的选址排序。以上海的300多家营业厅为例，首先营业网点要覆盖足够多的联通老用户，其次考虑该网点是否能吸引到更多新的客户，通过综合排序，最终就可以找出哪些网点适合用于应该改造，使得服务的人群最多，而且带来的品质和体验对联通集团的贡献更大。

解决选址问题后，营业厅该摆放哪些电子产品来吸引顾客？不同区域、不同的人群，对该类产品的偏好有非常大差异，比如在学校周边的人群可能比较喜欢小米，而工业园区或者商务区的人群，则可能更喜欢华为和苹果。这样的数据，京东是有的，京东知道城市中每个地方的人们采购电子产品的比例和成分，因此在这个案例中，可以提供比较精准的配置建议，从而帮助营业厅把用户吸引回来。

2、智能环境管理综合解决方案。城市交通很重要，环境保护更为重要。对于空气质量的监控，也可以利用人工智能和大数据，进行早期规划、后期监测、未来预测以及污染溯源，从而提供一个整体的解决方案。

有这样一个案例：如果在城市里布设许多空气质量监控点，不但占地面积大，而且费用十分昂贵，同时还需要耗费大量人力进行维护。而考虑空气质量受很多复杂因素的影响，比如靠近车流量大的主街道和靠近公园绿地的空气质量肯定不一样，整个城市的空气是非均匀的。所以我们可以用人工智能技术结合基于有限站点的数据、结合城市已有的其它数据，准确计算出整个城市每个角落的空气质量，目前准确率可以达到80%。此外，还可以预测未来的空气质量，能帮助政府及机构及时采取手段应对污染。最关键的是，还能通过空气由好变坏的过程，找到污染的源头，及时遏止。这项服务目前已被环保部采用，已覆盖了中国300多个城市。

六大城市管理“老大难”问题，“京东城市”如何解决？答案就在文中。

（1）许多汽车占用自行车道停车，导致安全隐患、行人的不便利和交通拥堵，在不增加任何新传感器的前提下，如何解决？

（2）移动运营商的线下营业厅面临“无人光临”的局面，资源浪费严重。如何让人们重回营业厅？

（3）对城市空气质量如何做到监测、预测及污染溯源？

（4）我国发电厂中有60%为火力发电，以燃煤为主，如何缓解不可再生资源的消耗及污染排放难题？

（5）城市重点地区如何进行人流量监测甚至预测，从而防止踩踏等危害公共安全的群体性事件的发生？

（6）个人及企业信用体系如何建立，以什么标准衡量信用程度？这个标准在所有使用场景中都是固定不变的吗？

（7）如何让政务进一步高效，让百姓办事不再“跑断腿”？

3、智能能耗管理综合解决方案。能耗管理也至关重要，这里举一个跟大家生活息息相关的电能的例子。我国大约有60%的发电厂靠火力发电，而火力发电最大的痛点就是要烧煤。烧煤不仅浪费不可再生资源，还会产生大量的污染排放。我们采用人工智能加大数据的技术，对真实的锅炉进行学习和模拟，然后再控制锅炉，使锅炉的转化率提高0.5%。0.5%看起来不多，但如果应用在中国2000多台发电机上，每年能为国家节约一百亿的燃煤消耗。这不光是节约钱的问题，更是产业的升级，是绿色环保前进的一大步。这个系统目前已经在南宁市火电厂进行了测试，并获得了成功。

4、智能公共安全管理综合解决方案。公共安全包括指挥，情报，事前、事中和事后处置。这些事务分属不同的职务部门负责，每一个部门都有单独的系统，如果想将这些功能融汇在一起发挥作用，就需要有一个统一的平台来联通数据。以公安预警为例，要对人流量进行监控和预测，避免踩踏和群体性事件的发生并不容易。要预测一个区域的人流量，必须要了解这个区域每个点的变化，还要考虑受诸如周边区域的变化、天气的变化等多种因素的影响，及临时突发事件，例如大量人流可能突然从地铁涌出等，单纯靠人工很难预测。我们采用深度神经网络，结合时空网络结构、城市数据、城市结构，就可以解决这个问题。此外，该解决方案还能进行区域间的转移规划，通过数据知晓一个人的行程路线，并提前给予分流建议。这个方案不仅可以用于公共安全，还可以保证物流调动、精准配送，也能用于订单流、外卖流，能一次性解决整个城市的区域流量问题。

5、智能信用管理综合解决方案。信用体系对个人日常生活、对企业未来发展的作用已经越来越重要。人们希望信用好的人享受美好生活，信用不好的人寸步难行，也希望信用好的企业能够得到贷款支持，信用不好的企业付出代价。但是信用体系如何建立？它的衡量标准又是什么呢？

我们在福州做了一个有别于以往的信用地图项目，主要利用人工智能和大数据进行计算，而不是基于“做对加分，做错减分”的规则来打分。因为一个企业的信用或者某个人的信用，一定与场景相关，比如说租共享单车和去贷款买车，对于信用的权衡因素很不一样：租共享单车时，此人是否有房产不重要，但贷款买车时，是否有房产就很重要了。所以，同一个维度的数据，在不同的场景里的权重应该是不一样的。以企业为例，我们通过人工智能的方法，结合企业的创新能力、司法介入、经营记录、历史监测记录等多个纬度的上百种数据，使之成为一个动态的调整参数，这个参数不但可以显示某企业的信用情况，还可以进一步去预测该企业的信用风险，有助于政府部门精准掌握企业的信用情况，对企业加强管理，让好的企业得到扶持。

6、智能电子政务综合解决方案。这里所说的智能政务并不是诸如网络上传照片或在线填表之类的简单的数字化，而是要实现真正节省办事步骤，使居民足不出户就可以办成事情。比如通过人脸识别和指纹识别，再结合个人的社保数据、身份数据、信用数据等，可以省去很多不必要的填表手续，大大缩减办事流程，既节约了老百姓的办事时间，又提高了政府的政务效率。

总而言之，构建智能城市有助于减轻政府在管理方面的压力，也能帮助信用好的企业获得扶持，更能帮助居民方便的生活。此外，我们还可以将智能城市平台与诸多金融广告产品对接，以流量带来收入，减轻政府的财政压力。

最后需要强调的是，推广智能城市必须重视人才培养，尤其是复合型人才的培养。学校里的几门功课远远不能解决现实生活中的需求，如果没有行业知识背景，就没有办法真正解决问题。所以企业要和学校联合培养人才，用真实数据和真实项目去哺育学生，真正做到学以致用。

于英涛

紫光集团联席总裁

新华三集团总裁兼首席执行官

智慧产业发展四大误区：

一、目前整个智慧产业缺乏顶层设计，从网络建设、基础设施到数据的采集及应用都比较分散，制约效率提升，无法实现产业的聚焦和平衡。

二、各地都在大力发展智慧产业，今天一个数据谷，明天一个大数据产业园，然而最终大部分都成为工业和房地产项目。

三、中国人对新兴产业，例如人工智能、大数据及区块链，热衷炒作而轻应用。以区块链为例，炒得很火，却没有看到区块链技术产生真正成熟的应用。智慧产业同样不能好高骛远。聚焦传统产业转型升级、新旧动能转换，利用云计算使传统产业变得更高效、成本更低，使社会治理能够更进步等等，这些才是应该得到足够关注和落地的。

四、很多企业热衷于去各地拿项目，而不重视运营，智慧城市建完了就放在那里，缺乏长期的运营规划。这样的智慧城市是运转不下去的，如果纯粹靠政府财政的投入，这样的项目寿命可想而知。

如何让我们的智慧真正能够发挥自身的造血功能，真正为城市服务，而不是纯粹一个花钱的面子工程，可能需要政府、产业各界共同思考、面对和解决。

罗济军

中软国际科技服务有限公司独立科学家

当前产业提出了非常多的新挑战，也提供了非常多的机遇。当前中国制造业占GDP的比重超过40%，在国际环境下，很多国际厂商制造业回流，下一步如何提高整体产业的价值和能力。如何应对人口红利慢慢消失，以及环境的问题，未来的市场在哪里？都值得大家深思。

以智赋能，加速制造产业升级新思路，需提升四大能力：市场需求准确预测能力，客户需求快速应变能力，产品创新与持续优化能力，发展瓶颈快速分析能力。让企业能够更好地把握客户的需求，更快地反映客户的要求，发现自身可能面临的瓶颈。我们可以做的是把传统的串性生产变成并性生产，大大减少没有必要的浪费，提升整个制造流程的效率。

苏晞

中兴通讯股份有限公司副总裁首席合作官

5G不仅仅是一个管道，更是助推各行各业发展的平台。中兴将以四大能力助力5G业务创新，我们会陆续推出丰富的泛终端产品，将承载各行各业丰富的业务创新。

在网络能力方面，中兴已通过了国家三个阶段的测试，第一个阶段是关键技术的验证，第二个阶段是技术方案的验证，在第三个阶段率先完成所有指标的验证，测试结果远远超出标准的要求。

4G改变生活大家感受到了，而5G将会改变社会。5G不仅是一项技术，更是一个使能创新的平台，是社会各行各业数字化发展的孵化器。5G的发展需要各产业人士携手并进，例如中兴与航天共同打造5G应用的生态圈，未来还会有更多合作伙伴一起加入，共同为全社会的数字化转型作出努力，大家共谋发展，共创未来。