原標題：城市數(shù)字化提速，AI如何攻克長尾場景難題?
配圖來自Canva可畫
在大多數(shù)科幻片里，未來城市的形態(tài)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(shù)據可視化、人和人超遠程的實時數(shù)據傳輸、社區(qū)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(lián)，一切信息都以數(shù)據為載體進行傳輸，任何問題和需求都可以通過數(shù)據收集和分析來解決。
按照上述設定，當前的智慧城市發(fā)展仍然處在非常初級的階段，但社會對城市數(shù)字化的追求卻一直在加速。今年初，上海正式發(fā)布《關于全面推進上海城市數(shù)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(shù)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(shù)字產業(yè)化、產業(yè)數(shù)字化，加快發(fā)展在線新經濟。
根據《中國數(shù)字經濟發(fā)展白皮書(2021年)》，去年國內數(shù)字經濟規(guī)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(fā)展的數(shù)字經濟，已成為驅動經濟持續(xù)且長期增長的關鍵。
現(xiàn)在，城市數(shù)字化正在從點和線慢慢走向面的維度，表現(xiàn)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(shù)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(yè)的AI系統(tǒng)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(tǒng)計局數(shù)據，2020年我國常住人口城鎮(zhèn)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(fā)展持續(xù)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(zhàn)，尤其在治理效率和資源上。
傳統(tǒng)的數(shù)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(tǒng)方式多以簡單的數(shù)據化為主，沒有和線下治理形成完整的閉環(huán)邏輯和方案，另一方面因為傳統(tǒng)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(tǒng)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(xiàn)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(tǒng)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(guī)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(tài)數(shù)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(huán)境容納的場景增多，場景差異加大，城市數(shù)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(tài)的硬解
既然城市數(shù)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(tǒng)一化管理實現(xiàn)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(fā)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(yè)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(yè)提供個性化算法工具，目前已開發(fā)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(tǒng)一的發(fā)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(xié)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(tǒng)對外輸出不同且有用的解決方案。比如方舟城市開發(fā)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(shù)據方面的能力，可以針對園區(qū)、生產、應急等場景進行數(shù)智化賦能。
城市數(shù)字化的難度不僅在于場景規(guī)模，更在于場景維度，比如和個人級相比，企業(yè)級數(shù)字化往往需要穿透整個產業(yè)鏈或全場景的賦能能力，所以在一套系統(tǒng)的基礎上，要想有效覆蓋到所有場景，顯然需要系統(tǒng)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(tǒng)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(tǒng)能夠統(tǒng)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(yè)發(fā)展的目標也是這樣，AI+各企業(yè)和行業(yè)，就是一套邏輯滿足所有需求，解決所有問題�，F(xiàn)在我們在工業(yè)、農業(yè)等領域已經看到不少統(tǒng)一化的賦能產品，也是這一趨勢的持續(xù)發(fā)酵。
這樣的方法論優(yōu)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(tǒng)管”在上海長寧區(qū)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(tǒng)，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(fā)出預警;商湯和恒大聯(lián)合打造的智慧社區(qū)，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(qū)和城市的處理邏輯和需求是一樣的，單一場景或區(qū)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(shù)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(fā)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(shù)字化改革的客觀背景，其實是AI產業(yè)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(xiàn)在不同了，AI、大數(shù)據、云計算、物聯(lián)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(lián)網一樣，最終要加到所有行業(yè)中去，但比互聯(lián)網價值高很多，AI可以成為最強的生產力要素，驅動行業(yè)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(yè)和生活三大領域給出更優(yōu)的數(shù)字化方案，更重要的一點在于為城市全面走向數(shù)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(lián)會更容易且更快實現(xiàn)。
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(lián)合創(chuàng)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(xù)發(fā)展的均衡倫理治理規(guī)范，并倡導行業(yè)要秉承“發(fā)展”的人工智能倫理觀。
城市數(shù)字化的未來方向很清晰，即持續(xù)提高管理的質量以及管理的廣度。在這一進程中，行業(yè)需要商湯這類在城市數(shù)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(shù)字化可以被定義為高質量的關鍵。
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