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城市大脑|16个市辖区，1.6万平方公里，北京城市大脑怎么建？

城市大脑|16个市辖区，1.6万平方公里，北京城市大脑怎么建？
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由于经济、政治、历史文化的不同 ， 每个城市都有其独特的魅力 ， 与此相对应 ， 每个城市所面临的社会问题也有着某种程度的差别 。
因此 ， 在业界尝试用云计算、人工智能、大数据等先进技术去解决城市治理问题的时候 ， 除了云计算等底层基础设施可以复用之外 ， 底层基础设施之上的应用场景应该从哪儿突破 ， 更需要因地制宜 。
中国市场份额最大的云计算服务商阿里云在协助相关部门解决城市治理的问题上 ， 探索出了一套相对成熟的基础设施架构——“城市大脑” ， 这套架构目前已迭代至3.0 。
城市大脑|16个市辖区，1.6万平方公里，北京城市大脑怎么建？
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阿里云城市大脑3.0架构
通俗来讲 ， 城市大脑的功能作用就好比“人脑” ， 它是整个城市的智能中枢 ， 可以对整个城市进行全局实时分析 ， 利用城市的数据资源优化调配公共资源 ， 最终将进化成为能够治理城市的超级智能 。
在阿里云对城市大脑的顶层设计中 ， 城市大脑的超级智能可以解决城市的交通、环境保护、区域经济发展等诸多领域面临的问题 。
然而在随后的实践中 ， 哪些城市面临哪些问题 ， 应该优先解决哪类问题 ， 是阿里云一直在探索的 。
城市大脑建设需要因地制宜
4年前 ， 阿里云的城市大脑最先在“大本营”杭州进行了实践探索 ， 目前已经取得了一定的成绩 。
回顾杭州城市大脑的建设历程 ， 其实是城市大脑从交通扩展至全行业的实践 ， 从“数字治堵”到“数字治城” ， 杭州城市大脑给其他城市的城市大脑建设提供了一个参考范本 。
2016年 ， 在杭州城市大脑在萧山区的部分路段的初步试验中 ， 通过智能调节红绿灯 ， 使得车辆通行速度最高提升了11% 。 2018年9月 ， 杭州城市大脑升级到2.0， 杭州将原来城市大脑的试点范围扩大了28倍 ， 总计接入面积420平方公里 。 这其中 ， 优化信号灯路口1300个 ， 同时还接入了4500路视频 。
交通领域的成功实践 ， 让杭州城市大脑有了在其他场景上继续突破的底气 。
2018年5月 ， 《杭州市城市数据大脑规划》发布 ， 该规划提出 ， 除交通领域外 ， 城市大脑还将深入医疗、平安、城管、旅游、环保等行业系统 。
在政策号召下 ， 2018年底 ， 杭州城市大脑综合版在杭州西湖区的云栖小镇上线 ， 综合版的城市大脑除了可以帮助相关部门进行城市交通治理外 ， 也将城管、卫健、旅游、环保、警务等诸多领域纳管了进来 。 杭州城市大脑从此有了一个中枢系统 。
但是不是所有的城市大脑都要从“交通”场景出发 ， 是不是所有的城市用一个城市大脑就可以实现“一脑统管”？
在这些问题下 ， 如何准确找到城市治理中的真正痛点 ， 是阿里云城市大脑持续在其他省份推进的必须要思考清楚的问题 。
钛媒体曾经了解过安徽铜陵的工业互联网转型（详见钛媒体前文：拆解“铜陵模式” ， 还原一个三线城市工业互联网转型的真实场景） ， 铜陵“工业互联网”是传统工业向工业互联转型探索的范本 。 但在铜陵决定率先从“工业互联网”突破之前 ， 曾经想过像杭州一样用城市大脑率先解决“交通”问题 。
只不过 ， 在后来的研判中 ， 像铜陵这样一个面积虽大但常驻人口较少的地级市 ， “交通”并不是这个城市的真正痛点 。 这才有了后期针对铜陵工业特色而产生的工业互联网转型方案 。
北京的城市大脑建设也是如此——要根据城市特色 ， 给出特定的城市大脑建设方案 ， 才能够实现向智慧城市的成功转型 。
以点带面 ， 多“脑”并行
作为我国的政治、文化、科教和国际交往中心 ， 北京容纳着我国2000多万人口 ， 下属16个市辖区 ， 共占地面积1.6万平方公里 。
16个市辖区所面临的城市治理问题各不相同 ， 多因素促使下 ， 这个超一线城市的社会治理有着独特的难度和复杂度 。
比如 ， 在建设城市大脑这件事上 ， 北京不像其他二、三线城市一样 ， 城市大脑和部分核心场景结合 ， 就可以解决最突出的城市问题；北京需要城市大脑支持构建更多场景应用 ， 对诸多问题一一突破 ， 才有可能以点带面 ， 实现城市智能整体升级 。
“到了三线城市 ， 一个城市大脑就可以解决 ， 但像北京这么复杂的城市 ， 在治理上需要分级 ， 需要将城市划分成一个一个的小单元 。 ”阿里巴巴副总裁刘松说道 。
阿里云智能数字政府北京区域负责人贾兴的说法也对这种观点进行了佐证 ， 他说：“在城市大脑的建设模式上 ， 全国大致有两种模式 ， 一种是自上而下的 ， 一种是自下而上的 。 ”
这里的自上而下指的是 ， 城市大脑的建设从全市或更高的层面往各个区县延伸；而自下而上则是 ， 各个区县先做各个片区的城市大脑 ， 然后再往市级延伸 。
“北京的城市大脑是两种方式的结合 ， 或者说更倾向于是后者 。 北京各个区县正在单独做一些城市大脑或城市治理的应用 ， 以后有希望在市级层面再去做探索 。 ”贾兴说 。
自下而上与自上而下相结合
在“自下而上”的主导模式下 ， 北京的城市大脑建设从通州开始了 。
由于北京市通州区目前正在规划北京城市副中心 ， 工地施工非常常见 ， 这使得渣土车的污染防控成为通州区首要用城市大脑解决的问题 。
早在2018年 ， 北京市通州区就开始用“城市大脑”防控环境污染 。 “城市大脑”通过接入上千个大气监测视频及扬尘预警传感设备 ， 实现了数字化污染防控 。
据北京市通州区经济和信息化局相关负责人介绍 ， 城市大脑通过对上千个摄像头及传感设备的数据进行AI实时感知 ， 可以判断出渣土车、工地是否苫盖（苫盖：用席、布等将土堆、工地等遮盖 ， 避免扬尘） 。
城市大脑|16个市辖区，1.6万平方公里，北京城市大脑怎么建？
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人工智能实时感知渣土车未苫盖事件
数据上报城市大脑后 ， 系统将对未苫盖的工地和渣土车自动进行拍照取证和事件报警 ， 经由坐席核实后 ， 由网格办派遣给城管委或其他相关单位对违规事件进行处理 。
工地的数字化开始让工地治理更加高效 。 该负责人也说 ， 目前 ， 城市大脑视频对违规事件的判断准确率已经达到了90%以上 ， 系统这些数据还可以掌握违规事件的整体规律 ， 例如从时间维度上 ， 违规事件的最高峰出现在下午4点-8点 。
除了通州的城市大脑在污染防控的探索 ， 阿里云也正在与北京相关方面探讨城市大脑在经济领域的建设 。
“疫情期间 ， 相关部门每天可能要走访一个大型企业 ， 其实不用的 ， 可以把当地所属的企业动态经营情况、复工情况 ， 以及企业遇到的原材料不足等问题 ， 全部数字化呈现 。 现在已经到了招商2.0阶段 ， 城市大脑在区域经济领域的应用 ， 可以帮助区政府随时精准的为企业服务 ， 了解企业他缺钱还是缺人 ， 这市提供营商软环境最重要的一种手段 。 ”刘松说 。
有了自下而上的城市大脑建设基础 ， 目前北京市级层面也已经自上而下展开了城市大脑试点项目 。
一个月前 ， 中国政府采购网公布了一则《城市大脑试点项目中标结果公告》 。 公告显示 ， 首都信息、阿里云联合体中标了北京城市大脑试点项目 ， 服务内容包括街道试点应用服务、目录区块链三级贯通服务以及数据资源体系与垂直业务数据共享服务、市级领导驾驶舱服务等 。
市级层面自上而下介入城市大脑建设 ， 从顶层设计直接给今后的城市大脑建设释放了利好信号 。 因为北京下辖16区的智能城市建设 ， 日后必然面临着多系统之间的数据交流和协作 。 “虽然现在的数据转换已经比较成熟 ， 但城市大脑需要顶层设计的引导这个是肯定的 ， 我们要提前在顶层设计里考虑城市大脑建设问题 。 ”刘松说 。
【城市大脑|16个市辖区，1.6万平方公里，北京城市大脑怎么建？】可以看出 ， 无论是自下而上还是自上而下 ， 北京城市大脑建设已经迈出了第一步 ， 并且摸索出了一条可行的城市大脑建设方案 。 未来在这两种建设模式的合力下 ， 北京城市大脑建成什么样 ， 是值得期待的 。 （本文首发钛媒体 ， 作者 | 秦聪慧）


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