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未来我们的城市管理,可以通过数字来实现吗?

造就 07-22

造就第 306 位讲者 刘松

阿里巴巴副总裁

从 2007-2017 这 10 年的时间里,中国经济领域发生了最重要的一件事,就是智能手机终端覆盖了 7.5 亿中国人。

这使中国变成了全世界创新模式和应用场景最丰富的国家:我们有全球最大的电子商务、移动支付和物流市场,新四大发明(高铁、扫码支付、共享单车和网购)已经验证了这一点。

平台模式把外卖、打车、网购……这些消费活动连同背后的几亿人连接在一起,在这 10 年里,它对数据的处理,对消费习惯的认知和对人的触达,达到一定程度,并建立了一定的标准。

这一切都是源于计算能力、算法、人工智能的迅速发展,并且为我们塑造整个实体经济里的不同垂直行业奠定了一个良好的基础。

但是,虽然移动互联网连接了全球几十亿人口,却并没有把「物」连接起来。

随着 5G 和 NB-loT (窄带物联网)等技术的面世推广,以认知科学、人工智能、3D 打印、自动驾驶、合成生物学为代表的这一套智能化技术图谱会对未来社会产生重大影响,现有的生产模式以及城市构建模式已经不能适应社会变化,也难以解决问题。

下一个十年,我们所面临的一个新挑战,就是如何把移动互联网构建的这个线上「赛博(Cyber)」世界,和现实中的物理世界实现联动,这将会是一个非常大的课题。

数据,作为数字时代留下的重要资产,将会成为一个全新的介质,带领我们去重塑物理世界。那么,如何把移动互联网的数据认知,向整个物理世界做映射呢?

从数字化到智能化

最近这两三年,我们已经开始了这方面的尝试,将城市的基础设施、公众产生的数据和政府、互联网的数据整合到一起,在杭州、苏州、上海、徐州、甚至吉隆坡等地成功上线了基于 AI 开放服务平台、城市数据资源平台和城市一体化服务平台管理模式的城市大脑。

任何一个瞬间,城市里面到底有多少人在路上,有多少汽车堵在路上,他们的目的地是哪里,这里面有多少违规车辆……它都能够实时掌握。

原先我们以为高峰期一般只有 20% 的车辆出行,实际上在中国大多数城市,每天的早高峰和晚高峰都有 35% 的行驶车辆,它所造成的压力,根本不是我们之前所能准确预测的。所以,运用数据融合和图像识别能对城市运行状态进行一个实时地智能感知和管理。

举个例子,上个月我们发布了一个叫「天曜」的自动巡检系统,利用城市街道上的摄像头,以 20 秒为单元去识别城市出行高峰期的突发状况,车辆碰撞、拥堵、公共设施(比如说某个地方的井盖翻掉了,路人有陷入的危险等等)……

城市里面发生一次车辆碰撞或刮蹭,一般来说,警察平均需要 20 分钟才能到达现场,但是以 20 秒为单元的自动识别,就能及时把这个信息发给距离事发现场最近的骑警,他能在 5-7 分钟的时间内到达现场。

工业这个曾经被广泛认为离互联网非常遥远的领域,当下任何一个自动化程度很高的生产现场里边,也有大量可以用数据和算法提升的空间。在化工厂、轮胎生产厂、光伏发电厂,结合数据和人工智能、物联网技术,能够优化产品组合,提升它的能效比。这个方面我们经过两年的实践,带来了巨大的收益。

有趣的是,去做这样的工业智能项目,我们又称「工业大脑」项目,我们的工程师其实是没有工业背景的,他们都是做电子商务出身,一直只和大数据、算法和金融模型打交道,但是他们进到每一个不同的行业里面,通过采集到的数据和人工智能算法,却能够精准地为工厂生产提供帮助。

例如在轮胎生产厂,来自越南、印尼和菲律宾不同的原胶组合如何搭配才能有效提升轮胎的耐磨性,这是连原来的工艺工程师、现场工程师都没有发现的。在化工行业,用这种办法去控制整个化学合成过程的温度、压力,并以两分钟为单元,不断把数据反馈给控制设备,可以精确地提升产品质量。

农业也很有意思。最近这几个月,我们在一个中国排名前十的养猪场,运用图像识别去提高生产率。从小猪仔出生后每天的饲料投放量、运动量、料肉转化率,对整个体量变化的过程进行全线追踪,达到了百万头猪,百分之百识别。

在种植行业,结合遥感和深度学习的视觉技术,再加上气象数据,在 10 米单元内,对某一品类的农作物产量进行预测,定位有病虫害的区域,准确率接近 95%,这给农民带来了巨大的帮助。甚至有些农民已经可以用智能手机遥控无人机去巡视农作物的生长情况。

所以,未来物理世界的提升空间即是创业公司最大的想象空间。

用「数字孪生」的概念解决城市病

电影《头号玩家》里描述的是游戏化的虚拟世界,但我们真正的未来,其实是把虚拟世界的技术,应用于物理世界。

Digital Twin ——「数字孪生」,这个词汇最早来自于工业界。它的逻辑就是把飞机制造、汽车制造的整个过程,构建成全面的数字模型,在数字宇宙里预测这架飞机或者汽车在物理世界的不同场景下,会出现的运行状况。

但是对于城市来说,「数字孪生」这个概念要更加宏伟。

今天我们城市面临的最大难题,是所有规划都以百年为单位——不管是欧洲还是美国,规划一个城市的基础设施,从下水道分布,到建筑分布都是以五十年、一百年为设计单位的。

然而以中国今天的发展速度,城市人口的生活方式每十年就翻转一次,每一代人跟上一代人的生活方式完全不一样。以十年为单位变化的人类活动,与以百年为单位的城市规划之间的冲突,就逐渐形成了当下的城市病。我们希望通过「数字孪生城市」的概念来解决这些城市问题。

在这个数字孪生城市里,首先要打造的是以数据为介质的数字基础设施。把整个城市地上和地下的设施全部数字化,建立数据的收集和应用平台,形成一个城市的基因库,以此作为城市规划的依据。

比如根据人口的流量,评估在哪儿应该建新的地铁,在哪儿应该建新的道路和幼儿园。

在北京我们通过消费数据发现,居住在望京的人有 40% 在上地上班,所以这条线路每天早高峰和晚高峰都非常拥堵。那么在新的规划里面,我们可能会在住宅区和所属的商业圈之间做一个反向规划,以期取得一定程度的平衡。

在「数字孪生城市」的概念之下,我们还提出一个「微服务」的模式,即缩小城市单元。系统地结合社会学研究和最新技术,立足全局,联动区域,从建筑面积、基础设施等方面的规划入手,营造新的以园区为代表的单元关系和空间格局,实现城市的全生命周期管理。

我们要在相对稳定的城市规划,与持续流动的人口和快速更新的生活方式之间找到一个动态平衡,形成一个我们对未来城市可持续发展的判断。尤其是像北京、上海这样的大城市,它需要在不断容纳新人口的过程中,激发更多有生命力的创造。

最终,城市应该是科学、技术和人性相互碰撞和交织的地方。

文字丨漫倩;校对丨其奇

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