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、建设新型智
2、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，河流沿
3、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“资源高地”
4、，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发展
5、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般的“
6、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“单点强而全局弱”
7、：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”问题。人
8、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、 摄像头分辨率不高，单
9、一产品改造对行人识别难度很大，如采用手持设备刷脸识人，又会陷入警力紧缺、人海战术的老路上，仅解决一个单点问题无法根治错综复杂的“城市病” 。图 城市加密：北京建筑密度中国城市化飞速发展，为公共服务管理水平带来日益复杂的综合性挑战。过去二十年，中国城市投资超过 5000 亿元建设的传感网络已经领先全球，但硬件重复建设、单点功能微改良带来的“治标不治本” 问题 愈演愈烈。不堪重负的中国城市如同一个四肢发达、头脑简单的“植物人” ，。展望未来，中国的城市化发展让“城市加密 ”（提升密度）成 为必由之路，2016 年发布的世界城市报告指出，未来 20 年全球发展中国家的城市，每年都会新增近 7500
10、万人口，为了满足这些人的需求，城市的规模、密度、复杂度将持续上升，若想在如此多变的挑战中创新突破，实现广大老百姓期盼的“生活不费心，出行不费脑，城市有温度”，众多国内上一代智慧城市急需升级到“ 最 强大脑”。三、“城市大脑”浪潮的去伪存真“一座城市就像一棵花、一株草或一个动物，它应该在成长的每一个阶段保持统一、和谐、完整。而且发展的结果决不应该损害统一，而要使之更完美；决不应该损害和谐，而要使之更协调。”埃比尼泽霍华德明日的田园城市最和谐的城市是次优的设计加上全局最优的运营。一个城市最具战略价值的资源，不是房地产、不是税收，不是人口，而是数据。在互联网时代，数据是政府的治理依据，更是政府与每一
11、位市民之间的感情纽带。正如习近平书记所说，城镇化是一个自然历史过程，涉及面很广，“越是复杂的工作越要抓到点子上，突破一点，带动全局”，而数据会告诉我们哪一点是关键突破口。城市治理本质上是网络协同。人类有史以来最大的产业协同网络不是诞生在二战，而是“双 11 购物节”中 实战进化而生。2017 年，零售业的“ 最强大脑”为全球 225 个国家地区的数亿剁手党，协同 177 家各国物流企业，精准交付了 8.12亿个物流订单。由此孕育出的大计算、大数据、大智能的“科技红利” ，从互联网产业溢出，致力于彻底解决有限人力条件下的交通运输难题。在十多年互联网科技实战基础上，针对现代城市中复杂挑战，阿里巴巴
12、集团整合阿里云大数据与智能计算团队、达摩院视觉计算团队、高德出行的三大核心科学家团队，研发出具有全球领先水平的阿里云 ET 城市大脑。为什么说城市大脑是世界领先的中国原创黑科技？城市大脑是阿里巴巴集团普惠科技群的“制高点” ，以阿里云的 弹性计算与大数据处理平台为基础，结合机器视觉、大规模拓扑网络计算、交通流分析等跨学科领域的顶尖能力，在互联网级开放平台上实现城市海量多源数据收集、实时处理与智能计算系统。什么样的 AI 才能称为真正的“城市大脑”？衡量标准有三条，能够实时处理人所不能理解的超大规模全量多源数据（整体认知），能够洞悉人所没有发现的复杂隐藏规律（机器学习），能够制定超越人类局部次优
13、决策的全局最优策略（全局协同）。与之相反，局限于单一数据来源、只卖设备不懂业务场景、数据实时处理规模存在上限的“伪城市大脑” 则会给城市带来更多复杂性风险。当城市发展遇到数据科学家，改变世界的科技产品诞生了。在城市大脑的背后，聚集着众多全球顶级的阿里巴巴数据科学家团队。例如 IEEE Fellow 华先胜老师领导的视觉计算团队，获得行人检测、车辆检测、行人再识别三项世界纪录。三篇城市大脑视觉计算的技术论文同时入选国际顶级学术会议国际计算机学会主办的第 25 届国际多媒体会议 ACM Multimedia，包括交通实时状态制定和预警算法、人工智能识别及信号控制系统、跨摄像头搜索技术。阿里云首席机
14、器智能科学家闵万里 2011 年在顶级交通期刊 Transportation Research Part C 上发表关于在动态拓扑网络下进行速度预测的文章，成为该领域引用次数最多的文章之一（388 次），奠定了阿里云 ET 城市大脑交通网络计算的基础。四、“城市大脑”的四种超能力“城市是巨大的自然现象，超过了我们改变事物的能力，也超过了我们所能了解的关于应该如何去改变城市的知识。”美国人本主义城市规划理论家凯文林奇城市数据远远超过人类的认知能力，ET 城市大脑成为人类认知城市、改造城市、运营城市的强大助手，拥有超越人类的四种“超能力”。拥有全面、全量、实时的多源大数据，所以阿里云 ET 城市大
15、脑具有四大超能力：超能力一：机器视觉认知能力，提升城市视频数据价值与感知能力。第一，全面识别路况，“百事通”全景认知。城市中很多路面下埋藏的地磁线圈年久失修，部分区域故障率高达 50%，这些“ 传感盲区” ，路面摄像头获得的视频数据就成为重要的感知手段。有别于业界产品只能识别行人（或车牌），不需新增路面设备，城市大脑通过接入所有主流厂商的摄像头、传感设备，在不同视频质量、光照、天气、夜晚等实战场景中，能够根据细节差异快速有效识别出人、车、事（故）、物， 此项技术名列 KITTI 全球视觉计算排行榜第一名。这项超能力让没有智能芯片的传统球状摄像机具有了云端读懂“万物” 的能力。图 城市大脑天曜产
16、品：下雨等特殊天气路上人车事物识别第二，全量视频激活，“算无遗策”全局视野。一个城市数万路摄像头传输的视频流，在阿里云弹性计算平台上，全量分析而无遗漏，突破人力巡查无法覆盖的全城“盲点 ”、“沉睡数据”，以算法自动监控全量数据，是 对警力资源最大的释放，是雪亮工程的神助攻。第三，实时分析事件，“秒懂”安防闪电战。依靠阿里云强大的流计算技术、视觉计算加速等独门秘籍，实时分析全城视频数据流，一旦发生交通事故、治安事件，城市大脑向交警总队“秒级报警” 、红绿灯策略动态制定、车流诱导（高德导航），城市大脑保障每位市民安心出行。图 阿里云城市大脑“视觉计算加速”技术超能力二：全量数据平台建设能力，提升城
17、市“数据密度”与“微粒管理”水平。一朵城市云极大降低了数据资源共享流通的成本，在“十一五” 、“十二五”多年建设基础上，终于建立起统一共享的“数据中台” （城市数据 资源平台）、一体化“数据语言”（城市数据定 义 与标准），帮助政府主管部门向公共服务产业生态圈开放。借助经过“双 11”实战检验 的 EB 级数据实时计 算能力，城市大脑首次实现了上百 PB 数据的在线存储以及每日 PB 级别的计算吞吐能力，计算请求响应时间控制在 3 秒以内，实时数据接入延时低于 200ms，以超高密度数据平台支撑城市精准运营。第一，共享平台打通数据孤岛。目前杭州城市大脑已经打通 9 个网络、50 多个业务系统，快速整合了互联网交通数据、交通设备检测数据、政府部门数据和摄像头视频等近 1000PB 的数据，日新增约 12PB，80%以上都是实时数据。第
