城市大脑探索“数字孪生城市”白皮书.doc
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1、|城市大脑:探索“数字孪生城市”摘要: 早在 2016 年,习近平主席就在中共中央政治局第三十六次集体学习时明确提出:“我们要深刻认识互联网在国家管理和社会治理中的作用,以推行电子政务、建设*新型智慧城市*等为抓手,以*数据集中和共享*为途径,建 设全国一体化的国家大数据中心,推进技术融合、业务融合、数据融合,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的*协同管理和服务* 。城市交通数字化转型白皮书作者:阿里云研究中心 田丰,杨军导语早在 2016 年,习近平主席就在中共中央政治局第三十六次集体学习时明确提出:“ 我 们要深刻 认识互联 网在国家管理和社会治理中的作用,以推行电子政务、建设新型
2、智慧城市等为抓手,以数据集中和共享为途径,建设全国一体化的国家大数据中心,推进技术融合、业务融合、数据融合,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。”时至今日,敢吃人工智能“ 螃蟹” 的第一批“ 数字孪生城市 ”已经借助阿里云 ET 城市大脑实现数据共享、数据共创、数据自动控制的互联网模式,苏州、杭州、衢州、上海、吉隆坡等创新名城踏上了“人工智能高速公路”。一、科技浪潮重构城市经济体“中国的城市化与美国的高科技发展将是深刻影响 21 世纪人类发展的两大主题。”诺贝尔经济学奖获得者约瑟夫斯蒂格利茨|人类文明历史上,每一次科技大爆发都会重新决定全球城市的经济排名。工业革命时,河
3、流沿线的人类城市演变为工业资源聚集地,世界中心是英国的曼彻斯特、利物浦、格拉斯哥等十万人口的城市;电力革命时,输电网沿线的人类城市形成电气资源聚集地,世界中心迁往美国的纽约、芝加哥、费城、底特律、洛杉矶、波士顿、匹兹堡等百万人口大都市;当今的信息革命,互联网骨干网沿线的人类城市是数据资源聚集地,约瑟夫斯蒂格利茨说对了一半,世界中心正在向中国的北京、上海、杭州、深圳等千万人口超大城市转移,城市拥有的计算力总量决定了数字经济发展的排名与潜力,反之经济衰退则会引发“城市收缩”现象(麦肯锡预测 2015 到 2025 年,发达国家约 17%的大城市和全球约8%的城市其人口会收缩下降)。城市即是“资源高
4、地”,又存在“效率洼地”。十九大报告中指出,我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。亚里士多德说:“人们 来到城市是为了生活,人们居住在城市是为了生活得更快乐”,但 历经数千年的 发展,国人深切感受到交通拥堵、生活不便、环境恶化等城市之“痛” 。人口高度集中 进一步加剧了城市公共 资源的供需矛盾,为城市治理者带来日趋严峻的种种挑战。我们的城市“生病” 了,交通拥堵、环境污染、治安违法等问题饱受市民诟病,其中交通成为所有城市的通病,浪费了大量市民时间与石油能源,面对就业与居住空间分离、超大规模路网、复杂车流变化,以人力为主的交通管理效率成为制约整个城市
5、发展的短板,因为我们如何塑造城市,城市就如何塑造我们。二、智慧城市的“智商”不足|“人类用了 5000 多年的时间,才对城市的本质和演变过程有了一个局部的认识,也许要更长的时间才能完全弄清那些尚未被认识的潜在特性。”美国社会哲学家刘易斯芒福德图 硬件过度建设,全局数据智能不足近 20 年来,智慧城市建设花费巨资,却没有根治“城市病”。我们以智慧交通为例剖析当今遇到的三大挑战:1) 智慧城市第一难是“数据多效果少”。大数据时代城市治理的挑战在于海量公共数据与全局管控效果之间的矛盾,城市中的环境、设备、市民日夜不停地产生活动数据、环境数据(环境传感器、城市摄像头、电磁线圈)等,在线上再造了一个镜像
6、般的“数字孪 生城市” ,但人类监管者却无法一目了然,靠人力很难深入理解城市“数据海洋 ”水面下隐含的真实交通需求。从 实时治理交通、解决社会问题的良好愿望出发,“交通人治” 模式往往会陷入 “硬件建设-交通拥堵”的怪圈,国内很多城市为了提升交管、治安、环保能力,每年铺设大量摄像头|、线圈等硬件设施,一个城市的全部摄像头记录的视频数据量,相当于 1000亿张图片,一个人要看完所有视频大约需要 100 多年,海量视频数据都在“ 沉睡”,能被监管者 查阅的不到 10%,而且不同监管部门的硬件重复建设导致数据孤岛越来越多,然后却无法及时保障每一位市民的出行安全与体验。2) 智慧城市第二难是“单点强而
7、全局弱”:俗称“打地鼠”问题。在复杂多变的交通网络中,安装单点智能摄像头、智能红绿灯属于指标不治本,拥堵路口、治安事件会动态转移到附近路段,老问题产生新问题,怎么都管不完、治不好,市民的全局出行效率并没有得到整体提升。单点数据分析往往带来 “近视眼” 问题,幸好云计算让全量数据实时融合、大规模网络模型运算成为每个城市用得起、用得好、用得爽的互联网技术,即保证个体效率要求,又避免城市中出现整体运行效率瓶颈,在局部应急和全局最优之间找到决策平衡点。国内的交通灯“ 单点 优化 ”已经遇到效能瓶 颈,大规模全局交通 优化是全球业界公认的发展方向。3) 智慧城市第三难是“科技新落地少”:俗称“知易行难”
8、问题。人工智能等高新技术的城市化推广,像多米诺骨牌一样触发城市管理存量系统和现行执法流程的系列改变,单一技术厂商、单一软硬件产品正在形成新的“科技孤岛” ,因此数字化创新技术的“开放性 ”是城市转型升级的成败 关键。一方面“云原生”(Cloud Native)应用服务商让现有的系统平滑迁移,另外一方面互 联网级数据开放平台、PB 级数据治理体系让全球更多的生态伙伴、产业极客加入进来,遵守同一个开发标准实现迭代创新、融合创新、群体创新。封闭技术落地难的一个反例是,时髦的“人脸识别”技术在交通场景中适用范 围小推广难,路面摄像头都安装在 6 到 12 米高的灯杆上,加上天气环境因素、 摄像头分辨率
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