杭州城市大腦發布 阿里雲人工智慧ET宣戰擁堵

　　科學網訊（記者彭科峰）10月13日召開的2016杭州·雲棲大會上，杭州市政府公布了一項「瘋狂」的計劃：為這座擁有2200多年歷史的城市，安裝一個人工智慧中樞——杭州城市數據大腦。在杭州蕭山區的部分路段的初步試驗中，城市大腦通過智能調節紅綠燈，車輛通行速度最高提升了11%。

　　交通擁堵，只是城市大腦迎戰的第一個難題。城市大腦的目標，是讓數據幫助城市來做思考和決策，將杭州打造成一座能夠自我調節、與人類良性互動的城市。

　　城市大腦的內核採用阿里雲ET人工智慧技術，可以對整個城市進行全局實時分析，自動調配公共資源，修正城市運行中的Bug，最終將進化成為能夠治理城市的超級人工智慧。

　　這看起來像是一個「不可能完成的任務」。不過，在開明、富有創新精神的杭州政府支持下，一批中國頂尖的人工智慧科學家們已經擼起袖子開幹了。他們來自阿里雲、富士康、依圖科技、數夢工場等13家企業。

　　城市大腦項目組的第一步，是將交通、能源、供水等基礎設施全部數據化，連接散落在城市各個單元的數據資源，打通「神經網路」。阿里雲的科學家們在這方面擁有豐富的經驗——阿里巴巴集團曾成功實施一項耗時18個月的「登月計劃」，將其所有數據遷移至統一的計算平台，這一平台如今支撐著阿里巴巴整個商業組織的運轉。

　　以交通為例，數以百億計的城市交通管理數據、公共服務數據、運營商數據、網際網路數據被集中輸入杭州城市大腦。這些數據成為城市大腦智慧的起源。

　　擁有數據資源后，城市大腦還需要五大系統才能高效運轉——超大規模計算平台、數據採集系統、數據交換中心、開放演演算法平台、數據應用平台。

　　城市大腦計算平台採用飛天操作系統。城市大腦涉及的數據量巨大，僅視頻攝像頭就有5萬多路。飛天（Apsara）是由阿里雲自主研發的超大規模通用計算操作系統，它可以將百萬級的伺服器連成一台超級計算機，提供源源不斷的計算能力，以保證大腦能夠「眼疾手快」、「當機立斷」。

　　此外，阿里雲ET還為城市大腦其他四大系統提供人工智慧內核：數據採集系統是「末梢神經」和「小腦」（執行層），源源不斷向城市大腦輸送數據；數據交換中心是整個大腦的「腦核」（基礎層），通過政府數據、網際網路和社會數據的全面融合，提高數據的多維性和多樣性；開放演演算法平台是大腦的「皮質層」（決策層），主要是通過各類演演算法和模型的搭建，進行決策；數據應用平台主要是把「大腦」的決策輸出到城市管理和城市服務的各個場景。

　　ET是阿里巴巴集團董事局主席馬雲眼中的下一代CEO。在與科幻電影《人工智慧》導演斯皮爾伯格的談話中，馬雲表示，「我相信人工智慧，還有數據。在未來三十年的時間裡，我覺得最好的CEO應該是ET，就是一台超級計算機。我要求我的團隊開始研究，我們怎麼樣能夠製作出一個機器的CEO，我們把它叫做ET。阿里巴巴生態系統非常複雜，我們有成千上萬的用戶使用我們的系統。對於人類大腦來說，這將是非常複雜的，而且我認為將來會更加複雜。只有人造的電腦或者ET，才有可能更好地應對這麼複雜的事情。」

　　在當上CEO之前，ET已經在開始學著當一名超級交通警察。

　　「在交通領域，我們可以看到城市大腦是如何思考的。」 IEEE院士、阿里雲機器視覺科學家華先勝介紹，城市大腦是全球唯一能夠對全城視頻進行實時分析的人工智慧系統。阿里雲ET的視頻識別演演算法，使城市大腦能夠感知複雜道路下車輛的運行軌跡，準確率達99%以上。

　　華先勝說：「這些視頻如果由交警三班倒地去看，需要15萬個交警，而通過演演算法，城市大腦可以在短時間內把這些視頻都看完，數清楚有多少輛車往哪個方向走了。」

　　結合手機地圖、道路線圈記錄的車輛行駛速度和數量，公交車、計程車等運行數據，城市大腦即可在一個虛擬的數字城市中構建演演算法模型，通過機器學習不斷迭代優化，計算出更「聰明」的方案：每個路口紅綠燈設置為多長時間通行效率最高？哪些路口應該禁止左轉？公交車輛和線路如何調度更為合理？道路修建是否有更好的選擇？

　　荷蘭交通導航服務商TOMTOM在2015年發布的全球擁堵城市排名中，杭州擁堵程度全球排名第30位，全國排名第5位。

　　2016年9月，城市大腦交通模塊在蕭山區市心路投入使用。初步試驗數據顯示：通過智能調節紅綠燈，道路車輛通行速度平均提升了3%至5%，在部分路段有11%的提升，真正開始了用大規模數據改善交通的探索。

　　這些演演算法並非一成不變，開放的演演算法平台使城市大腦可以吸取全人類的智慧。也就是說，任何人的優良演演算法都可以放入城市大腦的插槽中，以供訓練和選擇。比如，富士康的大數據團隊正在研究杭州公共自行車的智能調度演演算法，不久將輸入到城市大腦中。

　　「這僅僅是一個開始。」阿里巴巴集團技術委員會主席王堅說，「城市大腦，是杭州代表中國的城市為世界在做一次探索，一次使用人工智慧進行社會管理的前瞻性實踐。我們不知道它最終會進化到什麼程度，但這絕對是前所未有的。」