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智慧城市:“新物種”的起源與進化之路


智慧城市走得太快,靈魂已經(jīng)跟不上身體的步伐。

據(jù)統(tǒng)計,全球在建的智慧城市有800多個,中國就占了一半以上——大多數(shù)一、二線城市已雛形初現(xiàn),還有89%的地級市、47%的縣級市正厲兵秣馬。

大干快上的建設節(jié)奏,掩飾不了智慧城市發(fā)展進程中的尷尬。被寄予厚望的城市大腦經(jīng)常出現(xiàn)梗阻,而與智慧同等重要的“勇敢的內(nèi)心”和“靈活的四肢”,大多還只是停留在設想中。

其實,城市是一個復雜系統(tǒng),天生擁有自組織能力。根據(jù)著名學者梅拉妮?米歇爾的定義,復雜系統(tǒng)是由大量組分構(gòu)成的網(wǎng)絡,通過簡單運作規(guī)則產(chǎn)生復雜的集體行為,并借助學習和進化產(chǎn)生適應性。

對復雜系統(tǒng)而言,局部的改變有望帶來“混沌的繁榮”,但也可能導致“無序的崩潰”。這就是為什么智慧城市很多看似漂亮的單點突破,最終落個中看不中用的結(jié)果。

顯而易見,以政務、交通等典型場景的賦能為切入點,逐步向金融、工業(yè)、醫(yī)療、能源等領域滲透,推動跨域場景的互動與協(xié)作,進而催生全面智能覆蓋、整網(wǎng)能力協(xié)同的“新物種”,是智慧城市進化的主要方向。

金風將至,未來已來。在11月26日舉辦的“智變?質(zhì)變 深圳?進而有為華為云城市峰會2021”上,產(chǎn)業(yè)專家、城市管理者和企業(yè)家們齊聚一堂,推進科技創(chuàng)新與行業(yè)智能升級,鑄就城市和產(chǎn)業(yè)發(fā)展新格局。

從2020年起,華為就首次提出并積極踐行城市智能體理念,以云為基礎,以數(shù)據(jù)為要素,以AI為核心,建設立體感知、全域協(xié)同、持續(xù)進化的智能系統(tǒng);今年6月,華為云城市智能中樞正式發(fā)布,基于“一平臺三引擎”構(gòu)建城市智能升級核心樞紐,實現(xiàn)“感知-認知-行動”深度協(xié)同,助力智能化城市治理和精準服務。

在新興技術的加持與各方力量的推動下,更高效、善創(chuàng)新、有溫度、可持續(xù)的智慧城市“新物種”正破殼而出。它的樣子算不上完美,但其邁出的每一步,都彰顯著進化的力量。

老問題的新方案:政務更高效×治理更精準×交通更通暢

政務服務與社會治理是智慧城市運營中常見的老問題,而面對不斷涌現(xiàn)的新情況,需要以新思路應對。

上海12345熱線平均一個月要處理60多萬單市民訴求,熱線平臺遇到諸多挑戰(zhàn)。

首先,投訴分布不均衡,處置被動滯后。例如,暴雨天氣造成部分路段突發(fā)內(nèi)澇,大量市民集中投訴造成平臺處理壓力增大,主動感知、提前預警的能力長期缺位。

其次,工單分撥量大、效率低,投訴主體不明,無法精準識別并進行相似案件分析。

再次,處置環(huán)節(jié)過分依賴工作人員的個人經(jīng)驗,缺少知識共享機制,處理效果千差萬別,市民滿意率不高。

針對各個階段的痛點,華為云城市智能中樞提供了量身定制的解決方案:

在問題發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié),基于全域感知引擎智能發(fā)現(xiàn)市民熱線、政務網(wǎng)站、微信公眾號等多渠道來源事件,通過聲音、文字、圖像等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的提取、處理和多模態(tài)分析,借助千億級參數(shù)NLP預訓練大模型,面向不同場景蒸餾出小模型。這種跨模態(tài)、跨部門、全場景智能感知,有助于及時發(fā)現(xiàn)問題,從被動響應到主動預警、無感辦結(jié)。

在分撥環(huán)節(jié),基于知識計算引擎的智能分撥,從時間、空間和人群多個維度,對業(yè)務工單進行訓練和推理。匯聚過去5年的20多萬條工單,形成上千個熱點話題,通過智能動態(tài)關聯(lián)分析以及強大的GES能力,充分挖掘隱形關系。

比如:A在某小區(qū)投訴鄰居噪音擾民,B在同一小區(qū)投訴垃圾比較多?此茮]有關聯(lián)的兩個問題,用知識計算引擎去分析,能推論出此小區(qū)哪個地方可能存在群租現(xiàn)象,并自動關聯(lián)負責處置的部門。由此,熱線工單分撥準確率從60%提升至95%,一些復雜工單的處理時長從平均5天縮短至3小時。

在處置環(huán)節(jié),基于機器人引擎的智能處置,“24小時工作”的AI熱線輔助坐席不僅解放了人力,而且將智能自動化帶入更多組織與流程。內(nèi)置1萬+條問答兜底話術、200個對話場景預集成,實現(xiàn)全類型知識問答、多模態(tài)對話與情緒感知分析,讓市民享有全天候、有溫度的政務服務,回訪滿意度從58%提升到87%。

如果說12345熱線是社會運轉(zhuǎn)的潤滑劑,那么交通出行則是城市運營的“脈絡通”。提升公交的出行占比,是緩解城市交通問題的重要途徑——城市地面公交軌交化,營造準時、舒適、安全的乘車體驗,才有機會改變?nèi)藗兊某鲂辛晳T。

基于華為云智能中樞的協(xié)同式智慧公交解決方案在深圳巴士集團的落地,為城市綠色出行打造了值得借鑒的樣板。

方案實施前,深圳巴士的痛點非常明顯:人工編制發(fā)車調(diào)度計劃效率低,每條線路排班平均30分鐘以上;運力和運量匹配不精準,客流分布差異大,匹配度僅60%;發(fā)車計劃動態(tài)調(diào)整難,異常狀況人工處理平均需10分鐘;司機排班難,單線路最長耗費6小時。

華為云運籌優(yōu)化算法賦能智能化排班調(diào)度,在6000+車輛、300+公交線路、20+業(yè)務變量約束條件下,實現(xiàn)城市級規(guī)模公交車輛自動化調(diào)度;匯集多年運營數(shù)據(jù),基于GBDT模型挖掘車輛運行多維時空特征,精準預測到站時間;發(fā)揮車路協(xié)同系統(tǒng)與邊云結(jié)合優(yōu)勢,促進公交精準運行,乘客出行可預期;借助超視距盲區(qū)沖突軌跡預測,達成主動安全。

據(jù)《IT創(chuàng)事記》了解,深圳巴士集團實施智慧公交方案后,公交準點率提升至90%以上,發(fā)車與客流匹配度達85%,人力成本節(jié)省60%。

新物種的大未來:企業(yè)善創(chuàng)新×生活有溫度×發(fā)展可持續(xù)

企業(yè)是價值創(chuàng)造最活躍的因子,也是智慧城市健康成長的物質(zhì)基座。為企業(yè)創(chuàng)新全面賦能,是城市智能中樞的新使命。

醫(yī)藥行業(yè)是很多城市轉(zhuǎn)型升級的重要抓手。一款創(chuàng)新藥從研發(fā)到上市,平均投入逾10億美元、研發(fā)周期大于10年;與此同時,藥物結(jié)構(gòu)設計高度依賴專家經(jīng)驗,新藥篩選失敗率高。如何通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術加速研發(fā)進程,成為醫(yī)藥企業(yè)亟待解決的難題。

為大幅提升新藥研發(fā)效率,華為云和上海藥物所合作發(fā)布盤古藥物分子大模型。該大模型學習17億個小分子的化學結(jié)構(gòu),可以高效計算蛋白質(zhì)靶點匹配、預測新分子生物化學屬性,實現(xiàn)全流程的AI輔助藥物設計。西安交通大學第一附屬醫(yī)院就利用盤古藥物分子大模型,研發(fā)出全新的廣譜抗菌藥物,先導藥研發(fā)周期從數(shù)年縮短到一個月。

經(jīng)濟發(fā)展的高度決定城市向上的天花板,日常生活的質(zhì)量則構(gòu)成城市生息的底色,而這也是智能中樞大展身手的舞臺。

在疫情常態(tài)化的背景下,人們對室內(nèi)環(huán)境質(zhì)量的要求越來越高,通風換氣的重要性不言而喻。提高空調(diào)和新風系統(tǒng)的使用頻率,肯定有助于降低有害氣體含量;但節(jié)能減排同樣是硬約束,對能耗影響權重高達40%的空氣調(diào)節(jié)系統(tǒng),必須在改善空氣質(zhì)量與降低能耗之間找到合理平衡點。

全球知名空調(diào)企業(yè)攜手華為云團隊,通過大數(shù)據(jù)分析和AI算法,實現(xiàn)TVOC、甲醛、CO2的精準預測。除了溫度控制,還能準確界定新風開關的時間點,預測精度達85%~95%。

守住風險底線,是城市可持續(xù)發(fā)展的重要保障。在諸多潛在沖擊中,金融風險可能演變?yōu)樽畲蟮摹盎蚁!,擅長進攻的智能中樞也要扮演好守門員的角色。

金融業(yè)是知識密集型行業(yè),專家知識在業(yè)務發(fā)展中的作用舉足輕重,但其往往因過于離散而無法沉淀。華為云知識計算解決方案能整合分散于不同介質(zhì)、不同形態(tài)的行業(yè)數(shù)據(jù),通過一系列AI技術進行抽取、表征、協(xié)同計算,生成建議性的新知識,再賦能給機器和人。

伴隨業(yè)務創(chuàng)新的加速,金融業(yè)需要提高風險管理能力,知識計算引擎在金融風控業(yè)務中得到廣泛應用,如銀行資金分析、證券股權穿透、保險防騙保等。在貸款回流檢測的業(yè)務場景中,華為云GES支持近百種成熟算法與百億節(jié)點萬億邊的超大規(guī)模計算,相比傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫,查詢和分析性能分別提升5倍、10倍。

智能中樞激活城市這個復雜系統(tǒng),催生的智慧城市“新物種”將持續(xù)進化。雖然成長的煩惱不可避免,但未來的美好圖景值得期待。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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