2008年IBM提出智慧城市的概念后，全球多个城市开始持续投入巨资建设基础设施，带动一大批相关产业的发展，城市信息化建设基本普及。但是，电线杆上不断增加的摄像头数目与越来越慢的行车速度反差强烈，让群众对智慧的感知不明显。纵观过去十年智慧城市建设，很多城市普遍有“重硬轻软”、重管理轻服务的问题。新型智慧城市需要直面老百姓对安全感、获得感、幸福感的诉求，从治理智慧化进阶到服务智慧化。
新型智慧城市的核心理念
新型智慧城市的核心，是实现业务流、数据流与管理流的智慧共振，避免“感而不动”的现象，让城市像智慧体一样具备思考能力。为此，阿里云推出了ET城市大脑，以云计算、大数据、人工智能三驾马车，结合城市既有公共数据资源，来实现城市治理与服务过程的数字化转型。丰富而完整的数据成为创新原材料；云计算能力改变原来望“数”兴叹的遗憾局面，成为坚实的技术载体；ET城市大脑具有足够的AI洞察能力，掌控全局、见微知著，从看似松散无序的数据背后提取其潜藏的巨大价值。当把正确的算法和充分的算力嫁接在城市公共数据资源上时，沉睡的数据会被唤醒，冰冷的信号灯会变得智能，出行道路也会更加畅通。
新型智慧城市的建设具有“硬—软—硬”的螺旋式上升内在规律。基础物理设施等硬件提供了动态感知能力与服务下行渠道，而ET城市大脑正推动“由硬及软”的转变，利用既有硬件设施采集的数据资源提升治理及服务水平的“软”实力，强健体魄与聪明大脑齐头并进。ET城市大脑的应用场景还可“由软及硬”，延伸至城市基础设施规划，告别经验式规划，让大脑指导城市新区及老区改造的精细化发展，实现“优生优育”。当把正确的算法和充分的算力嫁接在城市公共数据资源上时，沉睡的数据会被唤醒，冰冷的信号灯会变得智能，出行道路也会更加畅通。城市大脑在交通领域的创新实践
阿里云ET城市大脑在交通领域实现了一系列的技术突破：从“事后统计”到“预测性调控”，从“被动适应”到“主动介入”，从“固定相位差/绿信比”到“客制化”，并且成功落地打造了一批直接解决痛点的业务应用创新。
实时预测、提前洞察。2015年9月，阿里云与浙江交通厅信息中心合作推出了未来60分钟高速路况滚动预测，覆盖省内1300多公里主要高速路段，预测准确率在91%以上，帮助出行者避开未来一小时可能出现的高速堵点。如果导航APP基于当前时刻的路况规划路线，殊不知在行驶中远方的路况时刻在变化，现在的堵点在15分钟之后就可能变畅通。这种基于某个时刻全网路况规划路线隐含着一个假定：每个路段的路况都会固化延续当前时刻的状态，此即“刻舟求剑”的现代版。要解决这个矛盾则需要及时预测未来路况，比如能够提前5分钟、10分钟或者60分钟进行预测，但由于交通系统的“牵一发而动全身”的内在交织性及海量数据特点，要实时预测未来60分钟全网路况需要有机结合数学模型、多源数据处理技术及海量计算能力，缺一不可。将高速公路历史车速记录、实时路况数据及路网拓扑结构结合，基于阿里云大数据平台，在20分钟完成历史数据分析，10秒钟完成实时数据分析，实时路况监测成本下降了90%。
放眼全局、精准点穴。2016年8月，阿里云与广州交警合作上线了“互联网+信号灯”控制优化平台，利用高德APP提供的实时交通流信息，在天河区和海珠区的实验区域内，对路口的车流压力与信号灯配时方案进行“需求与供给”实时解析，及时准确发现供需失衡的路口并且给出红绿灯配时改进建议。试运行期间，这套系统帮助繁忙路段的拥堵指数下降高达25%。这次成功实践于2016年9月见诸媒体后，也带动了其他城市探索“互联网+信号灯”的方案。
这个案例给我们的最大启发是，信号灯的IQ（智能）是可以被大幅提升的。传统交通信号灯有几个缺点：近视眼、被动、僵化。所谓“近视眼”，是指信号灯只看到局部路口的传感器与交通探头信息，无法看到周边路口的“在途”车流，所以视野狭窄。“被动”则指当拥堵已经发生后信号灯才被动响应调节配时，无法提前10分钟预测汇集的车流需求并做到“防患于未然”。“僵化”指信号灯的控制逻辑被固化在初装时候的水平，而路网结构及交通流特性的演变导致原有控制逻辑无法匹配新形势。而移动互联网APP的实时交通流信息天生具备“俯视全城”的全局视野，开阔的数据视野与实时预测未来交通流的能力相结合恰恰就解决了前述的“近视眼、被动、僵化”三个缺点。
这个案例的第二个启发是城市道路网络疏堵需要精准点穴，交通信号灯作为“穴位”的开关，首当其冲需要实现智能化。基于在广州的成功实践，2017年以来，阿里云ET城市大脑在其他城市推广信号灯优化控制，获得显著成效。杭州市下城区主动脉中河—上塘路高架上车辆平均通行时间缩短15.3%，莫干山路部分路段平均通行时间缩短8.5%，萧山区试验路段的平均通行速度提升15%，平均通行时间缩短3分钟。2018年上海实施阿里云ET城市大脑后，浦西世博区的区域信号灯协同控制效果显著，区域拥堵指数下降了15%，出行时间减少了8%。上海市南京路—四川路交叉路口，夜间车流极少而红灯周期过长，实施信号周期动态调节方案后，将夜间车辆等待时间缩短14%。
原本因为交通信号灯的权威性，出行者被迫接受了它的智商。但是今天云计算的能力帮助我们利用大数据技术和AI算法，让信号灯也有了“与时俱进”的思考能力。
全局智能、众志成城。救护车被拥挤车流阻挡的新闻屡屡见诸报端，是否有可能让每一辆救护车享受到“铁骑开道”的待遇呢？2017年9月，阿里云ET城市大脑在杭州市萧山区上线了“特种车辆先行”的系统，为急救车开辟“绿色生命通道”，把救护车的行程时间平均压缩了50%（约7分钟）。通过科技的力量助力救护车与死神赛跑，让信号灯听见救护车的鸣笛声，其背后又是将实时预测未来路况与信号灯“点穴”控制的结合。首先预测周边区域未来60分钟路况，基于未来路况为救护车规划最优行驶路线并精准预测到达中间每个路口的时间，再结合预测的路口到达时间与信号灯控制系统做“零时差”接力提前开通绿灯，实现“弹性绿波带”，既能提前清空救护车前方的车流，同时也减少对城市正常交通流的影响。“弹性绿波带”技术，能够在任何时候以及城市的任何两点之间开辟一条绿色通道，不久它将在杭州的城市大脑2.0中结合高德APP终端为紧急出行的市民（孕妇、高考学生等）提供服务。作为全球首创的技术成果，它已随着ET城市大脑于2018年3月已经在马来西亚吉隆坡落地。
主动巡检、明察秋毫。2018年，ET城市大脑推出视频解析产品“天曜”，升级监控球机智能感知系统，通过自动跟踪识别与智能感知技术，使其具备城市级大规模摄像头的实时分析能力，在监控球机的使用效率上进一步突破。在杭州市上线运行效果显著，仅用20秒即可发现事件，准确率达95%以上，真正实现机器视觉替代交警巡逻。上海黄埔泛外滩区域通过视频数据分析人群与车流的波动，帮助优化交通信号灯配时，使行人路口等待时间缩短8.2%，车辆路口等待时间缩短9.1%，做到“人车双赢”。
智慧城市的前景展望
新技术催生新应用。随着多家科技公司与传统智慧城市厂商积极跨界合作，众智与众志的结合，不仅能突破很多受技术制约的老大难问题，还可能孵化一些崭新的应用模式。例如，动态拥堵收费在伦敦、新加坡及斯德哥尔摩等地实施多年被证明行之有效，但是此措施在国内论证多年未见落地，其中一个原因就是缺乏足够的计算能力与数据覆盖，道路拥堵程度无法成为动态可实时监测的管理指标。于是只好采用了摇号、限购、限行等刚性的计划管理手段，但是难以适配快速增长的交通出行需求。ET城市大脑通过实时融合现有的交通探头、地磁线圈和移动互联网APP数据，结合AI算法分析和强大计算力，已经可以实现实时掌握道路拥堵程度。再例如，全城停车位即时共享也将成为可能。如果停车位资源数据动态透明，那么依托高效的供需实时匹配机制，停车需求与周边停车位供给可以有效撮合，系统自动向车主推荐周边的可用停车位资源，使得有限的供给充分流通起来，提升全社会公共资源的配置效率。数字规划预见未来。过去的道路规划、公共设施布局等往往是依赖管理者的经验，而今ET城市大脑城市规划已实现在虚拟的数字城市中不断模拟，最终寻找到最优的规划方案。目前城市数字规划平台包含规划蓝图、实时仿真、全局决策三大功能，能够全面优化城市空间格局，实现规划、建设、运营的闭环。城市大脑能够对整个城市进行实时、全面、全量的感知，并且调动手和脚做出行动，这将是对城市的重新发明。
数据中台是城市数字化转型的核心抓手。尽管很多人都在说数据是新能源，但有别于石油等不可再生能源，今天数据高速通胀的事实说明城市公共数据的价值周期很短且价值密度稀薄。如何“眼明手快”并有效地“集腋成裘”?这就需要打造一个公共数据资源平台，即城市数据中台。它是一个城市的数据底盘，依托强大的云计算与大数据处理技术，实时汇集城市运行过程中产生的各种数据原材料。基于这个底盘，开采者对城市数据资源“看得清、看得及时、用得彻底”，实现数据的全量、标准、纯净、智能，快速为城市大脑供血。可以想象，城市交通、能源、供水、建筑等基础设施在云端将全部被数字化，实体城市和数字虚拟城市同生共长相互映射，大到建筑物，小到每条电力线路，都能在虚拟城市中找到数字化的自己，极大地提高城市管理精度与效率。
结语：找到适合自己的智慧之路
阿里云ET城市大脑当前在交通领域的实践只是解决了几个点状问题，但是它足以证明几个重要事实：（1）城市公共数据资源蕴藏巨大的可开采价值；（2）云计算、大数据及人工智能技术是开采城市公共数据资源的有效工具；（3）城市大脑可以提升精细化治理与服务水平。云计算、大数据及人工智能等技术必须直面城市治理中的切实痛点，才可能真正实现理想中的智慧城市。一味追逐无人驾驶、人脸识别、扫脸支付等热点，而在喧嚣之后发现只是望梅止渴式的“水中月、镜中花”，脚踏实地、砥砺前行的愚公精神是人工智能时代打造新型智慧城市的筑路机。
智慧城市的发展经验不能跨城市照搬照抄，盲目引进、追求热点、强硬嫁接是不理性的。政府要结合既有情况，因地制宜继承式发展，让城市像智慧体一样思考，每个城市都找到自己独特的“智慧”。
（作者为阿里云机器智能首席科学家）