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            城市數字化提速,AI如何攻克長尾場景難題?

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            發布時間:2021-08-30 09:25

              配圖來自Canva可畫

              在大多數科幻片里,未來城市的形態都有幾個共性:人可以和所有公共設施進行交互、公共交通數據可視化、人和人超遠程的實時數據傳輸、社區和建筑管控的高度智能化。

              智慧城市的最終目標亦是如此,包括人在內的萬物可以自由互聯,一切信息都以數據為載體進行傳輸,任何問題和需求都可以通過數據收集和分析來解決。

              按照上述設定,當前的智慧城市發展仍然處在非常初級的階段,但社會對城市數字化的追求卻一直在加速。今年初,上海正式發布《關于全面推進上海城市數字化轉型的意見》,“意見”指出,要堅持整體性轉變,推動“經濟、生活、治理”全面數字化轉型。今年上海市政府工作報告也指出,2021年,上海將推動數字產業化、產業數字化,加快發展在線新經濟。

              根據《中國數字經濟發展白皮書(2021年)》,去年國內數字經濟規模為39.2萬億,占GDP比重為38.6%,增速比GDP快了3倍以上。毫無疑問,蓬勃發展的數字經濟,已成為驅動經濟持續且長期增長的關鍵。

              現在,城市數字化正在從點和線慢慢走向面的維度,表現出更強的一體化,而一體化帶來的直接效果就是運行和治理效率要求的指數級提升,以及場景的通用適配。

              這其實還是AI技術和布局層面的問題,比如算力的多少,算法的精細度、平臺的容錯率和調度能力等。

              這些項目涉及到的單車亂停放、垃圾暴露等城市治理長尾化場景,往往需要全天候、高精度的管控,因此也會對參與企業的AI系統在視覺識別、快速判斷、及時響應等方面的能力提出比較嚴苛的要求。

              城市治理渴望“高速效”

              根據國家統計局數據,2020年我國常住人口城鎮化率已經超過60%。人口增加和聚集給城市治理帶來更大的壓力,加上共享為主的新經濟模式發展持續帶來的一些治理問題,城市治理難度其實在不斷加大。

              還有一些典型的民生問題,比如高空拋物、電單車進電梯、垃圾合理分類等,這些長尾場景的疊加,也給城市治理帶來了新的挑戰,尤其在治理效率和資源上。

              傳統的數字化治理方式已經難以適應這些復雜的長尾場景,一方面因為傳統方式多以簡單的數據化為主,沒有和線下治理形成完整的閉環邏輯和方案,另一方面因為傳統方式智能化程度低,無法達到大范圍、多場景的要求。

              比如在交通出行上,傳統的視覺方案只能儲存、記錄、拍攝、識別需要管控治理的普通行為,但對于堵車、亂停放等異常事件卻無法給出判斷和響應,還是需要人力來加以辨識和現場治理。

              再比如電單車進電梯這樣的社會民生焦點問題,傳統的視覺方案往往不具備識別能力,即使是部分公司給出的智能化解決方案,也在識別準確率以及識別后反應上存在明顯短板。

              復雜的長尾場景、高頻率的視覺分析,放到AI技術層面看,其實就是算力和算法的問題,規模大了,要求多了之后,算力必須要強到足以處理和分析這些龐大的動態數據,算法也要匹配,能又快又準地分析和處理。

              總體來看,因為客觀環境容納的場景增多,場景差異加大,城市數字化治理難度也相應提高,對效率、精準度提出了更高的要求。

              AI生態的硬解

              既然城市數字化治理客觀要求變高,那么相應地只有更強的AI方案才能適應,其實這里也有兩種解題思路,一種是逐一攻克單一場景,但最終的統一化管理實現難度高,另一種是先建立一個基礎解法,然后根據不同場景再作疊加、調整,這要求底子要夠硬。

              在2021世界人工智能大會上,商湯發布了一個重磅產品,叫“SenseCore商湯AI大裝置”,它的定位是AI基礎設施,可以以自適應、自動化方式解決企業服務、城市管理、個人生活的各類長尾應用問題。

              雖然是基礎設施,但這套AI大裝置分為算力、平臺、算法三層架構,每一層作用和能力都不同。比如算力方面,商湯在上海建立了亞洲最大人工智能算力中心,而算法方面,基于平臺層輸出的模型向企業提供個性化算法工具,目前已開發出超17000個算法模型。

              以極強的算力打底,加上不斷迭代的算法加持,也是AI和云計算賽道目前比較統一的發展思路,但各家產品的差異化競爭力也恰恰源于此,算力和算法如果沒有平臺化的協同整合,那么整體的效率、靈活度、成本都會大打折扣。

              就具體應用來看,商湯這套大裝置邏輯的核心價值在于能夠基于一套同樣的系統對外輸出不同且有用的解決方案。比如方舟城市開發平臺,其中的SenseFoundry Traffic(商湯睿途)覆蓋了軌交、交管、高速三大場景,可以根據不同場景的需求做出智能識別及快速決策;SenseNebula(商湯星云)作為智能端邊解決方案,通過融合感知、視覺、數據方面的能力,可以針對園區、生產、應急等場景進行數智化賦能。

              城市數字化的難度不僅在于場景規模,更在于場景維度,比如和個人級相比,企業級數字化往往需要穿透整個產業鏈或全場景的賦能能力,所以在一套系統的基礎上,要想有效覆蓋到所有場景,顯然需要系統有強悍的兼容和分類處理能力,以及平臺化的功能屬性。

              長尾問題的出路

              對于城市管理者來說,用一套系統解決所有問題,才是最終的完美方案,因為這樣效率高、成本低,效果還好。特別是在當前比較突出的各類長尾場景上,如果有一套系統能夠統一管理到這些場景,那么治理效率會驚人的提高。

              其實AI產業發展的目標也是這樣,AI+各企業和行業,就是一套邏輯滿足所有需求,解決所有問題,F在我們在工業、農業等領域已經看到不少統一化的賦能產品,也是這一趨勢的持續發酵。

              這樣的方法論優勢在哪里,SenseCore商湯AI大裝置的應用成績可以給出一些參考。

              “AI+一網統管”在上海長寧區試點時期內,超過一半的事件在4小時內處置完成,最快只要20分鐘。在電梯相關場景中,商湯去年和迅達共同打造的自動扶梯安全智能響應系統,可以在入口處對不安全行為進行語音勸阻、在出口可以根據人流密度發出預警;商湯和恒大聯合打造的智慧社區,可以有效識別電單車進電梯、高空拋物等不安全行為。

              可以看出,在AI的幫助下,長尾場景問題的處理有兩個方面的明顯改善,一個是效率更高了,一個是處理范圍更廣了。而這些長尾場景的存在特征是重復性高,也就是不同社區和城市的處理邏輯和需求是一樣的,單一場景或區域場景的處理,顯然可以有效快速復制和推廣開來。

              但需要注意的是,長尾場景問題的處理邏輯雖然都一樣,可疊加之后的海量數據對算力和算法也會帶來一定的考驗。

              長期來看,長尾場景問題的核心其實就是AI判斷的效率和精準性,雖然場景內臨界點行為的發生可能是低頻的,但AI必然要進行高頻的分析判斷,才能做到防微杜漸,而不是亡羊補牢。

              智慧城市離不開高質量AI底座

              更多城市加速數字化改革的客觀背景,其實是AI產業化能力的提升。早年的AI技術拼的還是代碼,從0到1的過程并不看應用深度和廣度,但現在不同了,AI、大數據、云計算、物聯網、5G等技術的共同進化,正給AI應用打開一個超級空間。

              AI是新基建,就像從前的互聯網一樣,最終要加到所有行業中去,但比互聯網價值高很多,AI可以成為最強的生產力要素,驅動行業生產方式和生產邏輯的升級,最終就是單位產出更多且更好。

              SenseCore商湯AI大裝置就是這樣的一個基建設施,對于城市而言,其意義不僅在于就治理、產業和生活三大領域給出更優的數字化方案,更重要的一點在于為城市全面走向數字化和智能化打下了一個極為牢固和普惠的城市底座,在這個城市底座之上,萬物的無縫高效互聯會更容易且更快實現。

              但無論這個基建如何強大,AI一定不能越道德倫理的界。普惠是所有技術追求的終極目標,但技術始終是服務于人的,不能本末倒置,因而AI倫理治理就是要識別并掌握好這個由人決定的度。

              在WAIC 2021上,商湯科技聯合創始人、CEO徐立就提到商湯將致力于技術安全可控、以人為本、可持續發展的均衡倫理治理規范,并倡導行業要秉承“發展”的人工智能倫理觀。

              城市數字化的未來方向很清晰,即持續提高管理的質量以及管理的廣度。在這一進程中,行業需要商湯這類在城市數字化上建立起牢靠基礎設施的專精玩家,因為這類玩家的AI技術思路,始終都沒離開過具體的真實場景,解決方案也貼合場景需求,并且會考量技術的道德倫理標準,這也正是城市數字化可以被定義為高質量的關鍵。

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            [編輯:西西]  

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