曠視科技陳雪松：城市大腦建設方案
10月19日，由億歐主辦，思貝克聯合主辦的“BATi智慧城市論壇”在深圳萬科前海國際會議中心隆重舉辦。本次峰會是億歐今年5月舉辦的“GIIS安防AI創新峰會”的延續，上一次，億歐關注人工智慧等新技術對安防產業的賦能，這一次，億歐將視野從安防擴散到整個城市。本次論壇以“智慧城市”為主題，不僅探討了智慧安防新機遇，還將目光擴散到了智慧交通、智慧生活等智慧城市建設的多個領域。
以下是曠視科技陳雪松現場主題演講的精彩觀點實錄，億歐在不改其意的前提下，對演講原文略作刪減，以饗讀者。
人物介紹
陳雪松，曠視科技Face++擔任公共安防業務負責人，曾負責搭建北京市公安局奧運安保指揮系統和曠視海外國家資訊化建設工作。目前，曠視已為全國32個省市的公安部門提供智慧安防解決方案。
演講內容
演講主題：“城市大腦建設方案”
今天很有幸來到智慧城市論壇分享曠視的建設方案，這也是我們自己的一些思考。
曠視是一家以人工智慧為核心的物聯網解決方案提供商。城市治理目前是一個綜合性的重點課題。現在已經由以前單一的條線管理變成了綜合治理，隨著城市發展，網格化的應用、區域小閉環、小細胞的管理也成為目前城市管理的綜合難題。通過聯合治理方式，已經由以前的抽樣樣本資料為城市治理提供服務，逐漸向權威採集發展，這是城市治理現在面臨的最大挑戰。
城市治理在現在的社會環境下，已經發生了很大改變。 整個社會現在是感知社會，不管是線上、線下的資料，都相對之前有了更多積累。以往通過人工採集的方式拿到資料，已經遠遠無法支撐社會的快速執行，所以眼疾手快、當機立斷是社會治理中的關鍵手段。通過每一個數據單元採集出來的資料細胞，構成了整個資料立方，是整個城市治理和智慧城市決策的關鍵依據。
同時，所有的資料並不只是垂直向上的環節，而是一個微迴圈的閉環，也就是說城市治理除了政府整合資料之外，每個單元所採集的資料也用於自我執行、自我管理和自我自治，這也是當前社會中面臨的關鍵挑戰。也就是說資料無處不在，並且有微迴圈和大迴圈。
曠視眼中的“城市大腦”是什麼？ “大腦”是城市的決策機構，城市大腦的出現在於海量的資料形成了積累，超過了人的處理能力和處理時長，不管是智慧交通的快速應急排程，還是權威資料採集的普及分析，這些都已經超過了人的響應速度和處理頻度。
“城市大腦”可以看幾個緯度：
首先是核心，叫“城市之眼”。只有看得見、看到了才能知道怎麼做，所以城市之眼的構建成為了核心基礎。
其次是統分結合的問題，即“行業分腦”。管執行的交通、管治理的城管、管健康的醫療、管幸福感的社群，都是一個個垂直的緯度，只要這個行業存在，分腦就一定會存在。
隨著技術發展，還有兩個基礎設施，一個是大資料超算中心，一個是IOT的計算平臺。
剛才提到的概念——“城市之眼”，也許大家對它的理解不是那麼清晰和直觀，讓我們看一下現在生活中有哪些資料無時無刻不在執行？ 如企、事業單位和社群的社會監控攝像頭，以及日常的通行，酒店、機場、火車站等，都實現了日常生活中的資料採集和行為的分析，也包括了各類人證終端，網咖、酒店等基於行為進行的基礎統計。這些都是無時無刻無處不在發生的城市資料的收集，這個過程我們稱之為城市之眼。
智慧城市有了資料採集之後，思路是怎樣的？我們認為有四個環節：
一是明目，也就是感知現有的資料要知道在什麼地方，存在於哪兒；
二是貫通，要把採集到的資料的所有規律、執行機理進行判斷和分析。
三是研判，建立模型，同時新興的智慧城市並不是單一的數字，也不是輸入式的反饋，重要的是預測，預警和預防，對未來的發展趨勢進行管理，提前排程，這要依賴於模型的決策能力。
四是反射，作用於城市。反射有兩個環節，一是城市級的決策，二是微細胞的迴圈。
整體架構有一個比較經典的體系框架圖，叫做四三二一： 四是城市劃分，符合資訊化建設的體系架構；三是業務層級，包括城市級，行業級和企業級；二是兩類處理，包括資料處理和平臺整理；一是一個計算和操作能力中心。（先從“一，計算和操作能力中心”開始講起）
一個城市大腦的基礎核心在於操作中心，隨著資料發展和規模擴張，計算能力是巨大的挑戰。 現在的一些業務系統的計算能力是不夠用的，因為它處理的是結構資訊。世界上每兩塊硬碟，有一塊就用於視訊儲存，一個政府、一個城市的資源，5%大資料是結構化資料，通過個人採集，登統計手段產生的。
還有95%是各類的視訊資訊，以前的視訊是給人看的，儲存模式無非是兩類，政府公安的要求儲存三個月，企事業單位和社群的要求一個月，然後不停的新刷。之前有很多業務專案是運用資料的沉澱和管理，95%是用於沉澱這些無法被機器識別的資料，但是人工智慧的出現，讓這些資料可以被應用了，就帶來新的挑戰，需要有更強的計算能力和基礎設施。
剛才說的另一個維度，兩個平臺，兩個匯流排。一個是資料匯流排，一個是服務匯流排。
資料匯流排，5%的資料是基點資訊，是很多資料的基礎和原點，身份資訊、人的基礎描述資訊都是由它產生的。還有其他的95%來源於視訊，可以被結構化，可以被資料分析的，通過智慧加工和碰撞，產生更大的社會價值，包括人臉、視訊、軌跡、車輛、日常動作、行為模式等。這些資訊都是通過系統匯入之後，5%的原創基點資訊，加上95%的通過智慧分析的資訊產生，構成了現在的資料基礎。一個簡單的點，人、車，加上車行頻率，軌跡分析，還有特徵、結構化還原，可以形成資料單元，擴充套件各種維度的業務應用。每個地方的單元就構成了社會統計資訊。
基於整個城市環境的一個個細小的資料單元構成了整個城市的資料立方，這就是第一個匯流排，叫做資料匯流排。它構建了整個大資料平臺的基礎，涵蓋了視訊結構化，涵蓋了社會網路的資料，手機終端、軌跡所有維度的資料，通過時空資訊的疊加，產生各類的業務價值，為各類上層的業務提供支撐。
另外一個匯流排是服務匯流排。 有了資料，業務應用如何打通和如何關聯，以及服務之間如何形成橫向的貫穿和互動。服務本身有兩個維度的工作，一個維度是使用資料，另外一個維度是通過服務的加工，也在產生資料。所以服務匯流排構建了另外一個業務的應用基礎，也就是上層的業務支撐打通了下面的資料採集，通過它自己的使用、加工和對資料的碰撞，產生了新的業務價值。一方面還原給到資料匯流排產生新的業務互換，產生爆發式的增長，同時又給上層的業務應用提供了很好的支撐，各類業務應用能夠進一步深化、挖掘自己的業務價值。
後面再重點介紹三類應用，如何構成一個城市大腦的執行業務體驗。包括三級：城市級、行業級和企業級。
城市級的應用是社會治理中的重點。傳統的城市治理在道路上的亂停亂放、違章等方面都需要付出重大的人力。現在的城管模式基於兩類，一類是電話呼叫，也就是聽到一個資訊，來產出資料。另外一類是巡邏巡查巡控，所有的這些都是事後，或者是在事情發生到一定程度之後。相信大家都有自己的經驗，比如說開車在路上走的時候，發現路上有一個輪胎，第一反映是發現之後趕緊避開，並且沒有出事故，這個時候你沒有時間空間停下來再把這個事情報告上去，其實停下來的風險是很大的。所以就容易產生一個長尾效應，很長時間才會被響應和處置。
基於視訊的監控體系，通過視訊分析技術，已經能實現19類的事態發展預判和監管，包括道路上的異常情況、基於環境分析的違規的違章違建以及城市監管中重點的明火等。一個城市幾十萬個、甚至是上百萬監控攝像頭，現在可以通過AI讓它們實現資料化、智慧化，把這些資訊收集起來，可以將隱患消滅於萌芽狀態。
城市級應用還包含交通管理，以前的交通管理更多的是通過卡口技術反映，一個城市如果有2000個城市卡口，監控體系就有20萬個，現在的技術已經可以實現在道路側面，也就是人行道上的監控攝像頭，在40到60度的區間內，實現測牌。車輛、非機動車和行人都擴張了好幾個維度。同時因為在道路邊上，又打通了城市道路邊上的停車位的管理，實現了動態交通和靜態交通的打通。
另外，無處不在的網路也幫助實現了城市毛細血管的交通預測和管理。現在很多城市的交通預測是靠計程車上裝的感測器來反映交通的情況。我們在導航的時候往往會發現為什麼交通擁堵情況有一定的滯後？那邊已經不堵了還是紅的，或者是擁堵著還沒反映。但通過這種實時的採集，毛細血管的打通，不但可以知道每輛車從什麼小區開出來、停到哪裡，還可以實現真正的智慧排程，這樣就有效解決了交通問題。
另外一個應用是網際網路+政務服務，現在在新疆、蕪湖、青島都在全面實現。中國政府已經做了很多政務服務智慧化升級，關鍵點是有了線上身份核驗。以前辦一項業務往往要跑很多個地方，通過各種方式證明“你是你”。現在應用了前端智慧，你可以通過自己的手機完成一系列的有效認證，這樣政務就被打通了。因為中國是一個檔案制國家，雖然還沒有實現電子檔案，但是政府會把所有需要你簽字的東西寄到離你最近的街道，去街道籤一次字就可以辦完手續，所以是一次性服務。這也是城市服務智慧化給我們帶來了網際網路和政務的打通。
對於行業級應用來說，就是各委辦局的專項業務 ，以公安為例，比如說一體化合成作戰，基於各種分析，比如說異常的奔跑、聚集、重大災害事故的發現等，對它進行深化的感知和處理，這是垂直的行業性應用。
包括了重點人口的管控、重大活動的安保，形成了三層的分佈區，有效的管控黑名單、白名單、灰名單的應用管理能力。
還有的行業級應用是社群，社群並不是一個企業級的型別，本質上還是在城市治理範圍內網格化的管理，包括了社群的安全保障以及社群的通行管理，例如對出入整個社群的人、車分流，人車管理等方面的業務分析。
這是我們基於特定場所的一個小區聚類，通過人的行為分析，把異常人員、重點人員等等這些資訊進行有效的剝離。比如說老人，如果是獨居老人三天不下樓，或者是兩天不下樓，就會報警。對於在小區內高頻出現的、除了正常的居民之外的人，可能存在傳銷、小偷小摸等都可以通過行為頻率剝離出來。還有基於人臉、車輛驗證的通行驗證，最後形成了大資料平臺，為整個社群治理和城市管理提供最細微的資料，構成更大的資料立方。
當然也包括了社群健康、社群養老等。現在老人養老也是一個重點的難題，大部分老人，要麼是臥病在床，要麼是隨子女在外。養老金的領取，以前是要做現場驗證的，要麼是你去民政局，要麼是民政局的辦事員到家裡來。現在通過刷臉，通過智慧的解決方案，可以實現遠端驗證，既方便了辦事人員，也方便了老人。
另外還有一些企業級的應用，包括新零售 。零售業是一個相對封閉的環境，我們知道世界上20%的零售資料是在線上，一般產生於阿里、京東、亞馬遜等電商平臺，還有80%發生在身邊，是線上下零售店、超市等場景裡面。
新零售本質上實行的業務邏輯就是打通線上和線下，它所做的是人、貨、場的資料採集，也就是人和整個環境、整個貨物之間互動，並不只是採集你在購買之後行為所發生的交易資料，還有包括你對整個環境中物品關注度的分析，以及在某個區域內的消費時頻，以此幫助零售商家調整供貨、配貨和銷售策略。零售業的核心是關心周邊的消費人群，最關鍵的指標是配貨，在什麼時間段配什麼貨，決定了零售業的利潤。新零售之前所有的商業巨頭都在做，本質上就是要實現線上線下資料的打通，實現線下零售業也像線上一樣，不只是關注你買了什麼，更關注你看了什麼和關注什麼，以及你未來對什麼會更感興趣。
其他應用還有智慧園區、企業級的智慧通行和園區管理。最後構建了城市交通、社會化服務、城市安防等等。所有的這些業務應用，最終構建成城市大腦，城市大腦並不是一蹴而就的，也不是大系統全部打通的，一定是由各個應用、各個環節、各個技術，一個個小微迴圈構建起來的，它既要給上層提供應用資料，也要給自身提供指導，這才是我們真正具有生命力、活力的城市大腦。
我們所有的努力是為了人工智慧將能創造所有的美好，謝謝大家。
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