如果把時空切回到2016年10月的杭州云棲大會主會場，當王堅博士站在云棲大會舞臺上介紹「城市大腦」項目時，在場的幾千人或許并不會意識到，他們正在見證一場人工智能的偉大實踐。這也是人工智能歷史上首次深刻改變人類發展進程的宏偉計劃，作為這項計劃發起者的阿里云，也在接下來的兩年里成為城市發展規劃的先行者和引領者。
彼時，AlphaGo打敗人類圍棋選手所引發的熱議依然左右著行業對于人工智能發展方向的判斷，整個行業還沉浸在人工智能即將改變世界的樂觀情緒從媒體、創業者、學者再到資本市場以及普通公眾，都不可避免地卷入到這場炒作熱潮里。
但隨著ET城市大腦的發布，阿里云則走上了另一條探索人工智能的道路。
「人工智能不應僅僅是實驗室里的、PPT里的概念上的『AI』，更是『產業AI』」，阿里云總裁胡曉明在2017年的北京云棲大會上這樣說道。這番表態為阿里云人工智能探索之路定了調，其底氣也正是來自ET城市大腦以及隨后的ET工業大腦、ET航空大腦所實踐的結果。
而在本周的2018杭州云棲上，杭州城市大腦2.0正式發布。根據阿里云提供的數字：目前杭州城市大腦已覆蓋主城區、余杭區、蕭山區共420平方公里；優化信號燈路口1300個，覆蓋杭州四分之一路口，同時還接入了視頻4500路；通過交警手持的移動終端，大腦已可實時指揮200多名交警。
誠然，這些數字對于生活在這個城市里的普通人或許沒有太多感知。但無論是從人工智能落地實踐的角度還是城市發展規劃的方向去看，阿里云在杭州所進行的城市大腦實踐，充分驗證了人工智能完全可以解決社會民生問題，同時，ET城市大腦「管理」下的杭州，也正在成為中國未來城市建設的樣本。
那么，上述這些數字背后，阿里云到底做對了什么？
超越「智慧城市」的束縛
城市的確是人類歷史上最偉大的發明之一，千百年來，人類文明的演進過程中，城市也一次次被人類所影響、所塑造。
過去二十多年時間，科技公司們為了改造城市，提出了各式各樣的解決方案，并以「智慧城市」、「智能城市」的字眼進行包裝炒作。但遺憾的是，這二十多年的實踐花費巨大，不僅沒有根治城市病，還讓城市陷入到一個個數據孤島中。
比如，為了解決交通擁堵，各種解決方案都是以安裝單點(智能)攝像頭、紅綠燈，并在路口鋪設磁線圈，這些硬件設備前期投資巨大，而安裝鋪設完畢之后又「各自為政」，不同硬件里的數據無法協同共享。
更重要的是，面對城市每時每刻產生的海量數據，很長一段時間內，缺乏有效的工具去挖掘城市實時海量數據的價值。這也導致城市決策無法做到全局和實時，導致決策片面和滯后。
阿里云的ET城市大腦顯然是要和上述這些「智慧城市」劃清界限。從杭州開始，阿里云以數據維度切入到城市大腦的建設中，這樣也就避免了過往「智慧城市」建設里大肆采購硬件的高昂成本，這也是短短兩年內，如此復雜的城市大腦可以快速發展，并走出國門的重要原因。
阿里云有著豐富的數據分析經驗，既應對過海量的數據存儲，也扛過類似雙十一這樣的高并發數據挑戰，這也構成了阿里云在人工智能應用領域一個特點，即通過數據維度切入這個領域，并利用海量、實時的數據倒逼計算能力和算法的優化改進，從而釋放數據智能帶來的潛力。
不過，在阿里云ET城市大腦被驗證是可行的時候，行業內也出現了一大批以「城市大腦」為包裝的城市解決方案，但正如阿里云機器智能首席科學家閔萬里博士所言，這些公司更多是「掛著羊頭賣狗肉，打著大腦的名義去賣硬件，去鋪設更多的攝像頭，去賣前端的安防設備這些東西。」
閔萬里同時還談到他對城市大腦的理解，就是要「對整個城市進行實時、全面、全量的感知，并且調動手和腳做出行動。」
數據，則是實現城市大腦感知的第一步。
當城市數據不再是孤島
城市數據，在過去很長一段時間內都是一個沉睡的金礦。
作為人類生活的主要聚集地，城市天然就是記錄人類行為軌跡的「數據庫」。如果從過去十幾年的「智慧城市」算起，城市「數據庫」的搭建工作幾乎從未停歇，但其結果并沒有給城市帶來所謂「智慧」，反而由于不同數據庫之間的割裂、數據陳舊以及處理能力的匱乏造成大量投資被浪費。
在城市交通數據中，交通信號燈的數據與交通監控攝像頭的數據完全割裂，這些來自空中影像數據又和地面的傳感器數據缺乏關聯，再加上處理海量影像數據的效率缺乏，也就構成了這個「世界上最遠的距離」。
交通數據雖然僅僅是城市數據的一方面，但交通數據的重要性不言而喻。特別是在中國城市發展過程中，道路交通狀況往往成為影響城市規劃的重要參考因素。
也因此，阿里云在杭州城市大腦實踐第一步，就瞄準了困擾長期困擾杭州的交通問題。首先，將長期以來沉淀在不同部門、不同設備里的數據實時在線地整合在一起；其次，通過云端的計算能力和算法來釋放海量數據的智能，從而能夠真正實現「讓城市交通數據自己說話、自己決策」……
目前，城市大腦2.0已經覆蓋了杭州420平方公里，這一面積相當于65個西湖的大小，過去一年，杭州城市大腦的管轄范圍也擴大了28倍。
覆蓋范圍與管轄范圍的擴大，也意味著數據處理量的巨大增長。據了解，這些被實時、批量感知的數據，涵蓋政府20多個部門、100多個系統。這更意味著，過去困擾城市數據孤島的難題正在被破解，基于阿里云飛天平臺的海量計算能力，每天都在計算上百TB級別的城市數據。
更進一步來看，不同地區、不同發展程度的城市，其城市數據的數量和格式也多種多樣，城市大腦可以應付這些挑戰嗎？
答案當然是肯定的，以城市大腦在馬來西亞吉隆坡的實踐來看，盡管這是一個和國內城市完全不同的城市，但通過對交通信號燈數據的收集，城市大腦還是找到了破解吉隆坡高速入口交通難題的「鑰匙」。
對此，閔萬里曾這樣評價，對接城市大腦的數據，「不管是什么系統，只要他跟我們對接的數據是符合規范的，能夠以我們可理解、大腦可理解、可消化吸收的，那就可以對接。」
當數據被匯入大腦，下一步就是如何讓數據產生價值。
從數據中發現「無法計算的價值」
坦率來說，海量數據的匯入并不是太有門檻的事情，杭州城市大腦的發展過程，一項核心能力發揮了重要作用。
這就是認知反演。
簡而言之，無論是城市交通、工業制造還是航空運輸，其本質都是拓撲網絡問題，即城市交通是車流的網絡，工業制造是流程的網絡問題……這些網絡中的每個節點都會發出各種信號，比如在城市交通里，每個路口可能就是一個節點，當一個路口交通堵塞的時候，如何將這個信號傳遞給其他路口以及是否傳遞這個信號，其背后的決策機制異常重要。
而認知反演就是通過這些表面信號，結合關鍵統計量和算法找到數據特征尋找到這些拓撲網絡上的量化關系，通過這些量化關系就可以找到控制的竅門。
2017年的時候，阿里云曾展示了ET城市大腦在杭州蕭山區調度120救護車的案例。根據阿里給出的一組數字：「救護車到達現場的時間已縮短一半，平均節省7分鐘。以市心路-晨暉路到市心路-建設一路全長7公里路段為例，救護車總計需要經過21個路口。在最近一次出車中，救護車節省時間高達14分鐘，沒有遇到一個紅燈。」
上述這個看似簡單的數據提升案例里，背后卻是一套極其復雜的系統。首先，從120接到電話到患者進入醫院，這個過程中涉及到多個交通參與主體，而且交通路況又是隨機、動態變化；其次，120救護車的位置與每個路口交通信號燈切換頻率也是實時調整，需要精確計算才能實現。
這正是基于認知反演而做出的全局協同，而到了今年，杭州城市大腦則將從數據中挖掘出的價值應用到了消防領域。
在杭州余杭區，ET城市大腦通過接入大量物聯網設備數據，包括獨立式無線煙感、液壓感應裝置、智慧充電樁等及其他視頻設備信息，并匯聚全區6個消防隊、10個專職消防隊、60個微型消防站以及110、120、水務、電力、城管五個聯動部門的數據，通過這些基礎數據對全區消防安全進行評估預警。
這些海量的數據被實時匯聚、實時處理、實時反饋。一旦發生警情，城市大腦自動推送建議救火方案到消防隊，并設置前往火情現場最優交通路線，利用城市大腦的全局協同機制，讓救火車一路暢行無阻。同時，警情還將自動推送警情到120、水務、電力等其他聯動部門，實現整個應急部門的協同。
上述兩個案例充分展現了城市大腦的獨特優勢，如果說數據構成了城市大腦成長的養分，那么算法(如全局協同)則是讓城市大腦變得有智慧的根本保證。閔萬里曾這樣評價ET城市大腦：「我們通過計算這個杠桿，來撬動整個社會中沉睡的公共數據資源，把底層的價值釋放出來，由此產生的價值是無法想象的。」
更重要的是，杭州城市大腦在兩個案例里為救護車、消防車開辟的是一個「生命通道」，從而也真正實現了「無法計算的價值」。
進化中的阿里云ET城市大腦
過去兩年時間，杭州城市大腦的進化速度不僅是如軟件版本號的變化(從1.0到2.0)，更是帶來功能的進化。
比如此次2.0中的一項新功能，「建立城市交通的七大生命體征」。包括通過在途車輛數、擁堵指數、延誤指數、主干道均速、快速路均速、高速公路均速、安全指數七個方面。
這七個城市交通體征意義重大，可以幫助城市管理者更全面掌握交通狀況，比如過往在對城市道路汽車的統計中，只能通過靜態的機動車保有量數據來推斷，但現在，由于擁有了全量、實時的交通數據做支撐，ET城市大腦可以實時計算出目前處在行駛狀態的汽車數量。
其次，兩年時間里，盡管杭州快速路網、軌道交通網的「兩網建設」消耗了杭州五分之一的道路資源，但依據公開的城市季度報告，杭州交通效率卻在顯著上升。在全國最擁堵城市排行榜上，杭州從2016年第5名下降到2018年第57名，這背后離不開ET城市大腦的功勞。
上述這些成果也讓ET城市大腦的未來變得更讓人期待。兩年的實踐中，阿里云ET城市大腦擺脫了過往任何智慧城市解決方案的束縛，站在一個全新的角度，用城市每天產生的海量數據作為破解城市密碼的第一步，通過云端計算能力和算法，進一步理解城市里的人、車、物的行為邏輯，這是阿里云的工程師、科學家們一點一點所摸索出來的道路。
未來，城市依然是人類生活的主要物理載體，而城市大腦也會從數據層面構建另一個「看不見的城市」，無處不在的物聯網傳感器感應并記錄著整個城市的方方面面；城市里的每一個元素都被數字化并且實現「在線」共享，城市的所有基礎設施，如道路、汽車、購物中心都成為彈性可伸縮的計算資源，城市不僅運行在物理世界，更以一種數據化、數字化的形態存在于云端，你可以在現實世界的城市里淘金，也可以在云端的數字城市里找尋商機，這是阿里云ET城市大腦給未來的承諾，也是正在杭州、衢州、蘇州、雄安以及吉隆坡等地發生的故事。
歷史上，倫敦為人類城市發展貢獻了第一條地鐵，巴黎的城市下水道曾被全球其他城市競相模仿，而現在以及不遠的將來，在杭州深度實踐的ET城市大腦，也有望成為中國城市以及中國科技公司留給世界的一份禮物，「未來全世界的紅綠燈都可能是杭州紅綠燈」。
文章鏈接：中國安防展覽網 http://www.afzhan.com/news/detail/69715.html
彼時，AlphaGo打敗人類圍棋選手所引發的熱議依然左右著行業對于人工智能發展方向的判斷，整個行業還沉浸在人工智能即將改變世界的樂觀情緒從媒體、創業者、學者再到資本市場以及普通公眾，都不可避免地卷入到這場炒作熱潮里。
但隨著ET城市大腦的發布，阿里云則走上了另一條探索人工智能的道路。
「人工智能不應僅僅是實驗室里的、PPT里的概念上的『AI』，更是『產業AI』」，阿里云總裁胡曉明在2017年的北京云棲大會上這樣說道。這番表態為阿里云人工智能探索之路定了調，其底氣也正是來自ET城市大腦以及隨后的ET工業大腦、ET航空大腦所實踐的結果。
而在本周的2018杭州云棲上，杭州城市大腦2.0正式發布。根據阿里云提供的數字：目前杭州城市大腦已覆蓋主城區、余杭區、蕭山區共420平方公里；優化信號燈路口1300個，覆蓋杭州四分之一路口，同時還接入了視頻4500路；通過交警手持的移動終端，大腦已可實時指揮200多名交警。
誠然，這些數字對于生活在這個城市里的普通人或許沒有太多感知。但無論是從人工智能落地實踐的角度還是城市發展規劃的方向去看，阿里云在杭州所進行的城市大腦實踐，充分驗證了人工智能完全可以解決社會民生問題，同時，ET城市大腦「管理」下的杭州，也正在成為中國未來城市建設的樣本。
那么，上述這些數字背后，阿里云到底做對了什么？
超越「智慧城市」的束縛
城市的確是人類歷史上最偉大的發明之一，千百年來，人類文明的演進過程中，城市也一次次被人類所影響、所塑造。
過去二十多年時間，科技公司們為了改造城市，提出了各式各樣的解決方案，并以「智慧城市」、「智能城市」的字眼進行包裝炒作。但遺憾的是，這二十多年的實踐花費巨大，不僅沒有根治城市病，還讓城市陷入到一個個數據孤島中。
比如，為了解決交通擁堵，各種解決方案都是以安裝單點(智能)攝像頭、紅綠燈，并在路口鋪設磁線圈，這些硬件設備前期投資巨大，而安裝鋪設完畢之后又「各自為政」，不同硬件里的數據無法協同共享。
更重要的是，面對城市每時每刻產生的海量數據，很長一段時間內，缺乏有效的工具去挖掘城市實時海量數據的價值。這也導致城市決策無法做到全局和實時，導致決策片面和滯后。
阿里云的ET城市大腦顯然是要和上述這些「智慧城市」劃清界限。從杭州開始，阿里云以數據維度切入到城市大腦的建設中，這樣也就避免了過往「智慧城市」建設里大肆采購硬件的高昂成本，這也是短短兩年內，如此復雜的城市大腦可以快速發展，并走出國門的重要原因。
阿里云有著豐富的數據分析經驗，既應對過海量的數據存儲，也扛過類似雙十一這樣的高并發數據挑戰，這也構成了阿里云在人工智能應用領域一個特點，即通過數據維度切入這個領域，并利用海量、實時的數據倒逼計算能力和算法的優化改進，從而釋放數據智能帶來的潛力。
不過，在阿里云ET城市大腦被驗證是可行的時候，行業內也出現了一大批以「城市大腦」為包裝的城市解決方案，但正如阿里云機器智能首席科學家閔萬里博士所言，這些公司更多是「掛著羊頭賣狗肉，打著大腦的名義去賣硬件，去鋪設更多的攝像頭，去賣前端的安防設備這些東西。」
閔萬里同時還談到他對城市大腦的理解，就是要「對整個城市進行實時、全面、全量的感知，并且調動手和腳做出行動。」
數據，則是實現城市大腦感知的第一步。
當城市數據不再是孤島
城市數據，在過去很長一段時間內都是一個沉睡的金礦。
作為人類生活的主要聚集地，城市天然就是記錄人類行為軌跡的「數據庫」。如果從過去十幾年的「智慧城市」算起，城市「數據庫」的搭建工作幾乎從未停歇，但其結果并沒有給城市帶來所謂「智慧」，反而由于不同數據庫之間的割裂、數據陳舊以及處理能力的匱乏造成大量投資被浪費。
在城市交通數據中，交通信號燈的數據與交通監控攝像頭的數據完全割裂，這些來自空中影像數據又和地面的傳感器數據缺乏關聯，再加上處理海量影像數據的效率缺乏，也就構成了這個「世界上最遠的距離」。
交通數據雖然僅僅是城市數據的一方面，但交通數據的重要性不言而喻。特別是在中國城市發展過程中，道路交通狀況往往成為影響城市規劃的重要參考因素。
也因此，阿里云在杭州城市大腦實踐第一步，就瞄準了困擾長期困擾杭州的交通問題。首先，將長期以來沉淀在不同部門、不同設備里的數據實時在線地整合在一起；其次，通過云端的計算能力和算法來釋放海量數據的智能，從而能夠真正實現「讓城市交通數據自己說話、自己決策」……
目前，城市大腦2.0已經覆蓋了杭州420平方公里，這一面積相當于65個西湖的大小，過去一年，杭州城市大腦的管轄范圍也擴大了28倍。
覆蓋范圍與管轄范圍的擴大，也意味著數據處理量的巨大增長。據了解，這些被實時、批量感知的數據，涵蓋政府20多個部門、100多個系統。這更意味著，過去困擾城市數據孤島的難題正在被破解，基于阿里云飛天平臺的海量計算能力，每天都在計算上百TB級別的城市數據。
更進一步來看，不同地區、不同發展程度的城市，其城市數據的數量和格式也多種多樣，城市大腦可以應付這些挑戰嗎？
答案當然是肯定的，以城市大腦在馬來西亞吉隆坡的實踐來看，盡管這是一個和國內城市完全不同的城市，但通過對交通信號燈數據的收集，城市大腦還是找到了破解吉隆坡高速入口交通難題的「鑰匙」。
對此，閔萬里曾這樣評價，對接城市大腦的數據，「不管是什么系統，只要他跟我們對接的數據是符合規范的，能夠以我們可理解、大腦可理解、可消化吸收的，那就可以對接。」
當數據被匯入大腦，下一步就是如何讓數據產生價值。
從數據中發現「無法計算的價值」
坦率來說，海量數據的匯入并不是太有門檻的事情，杭州城市大腦的發展過程，一項核心能力發揮了重要作用。
這就是認知反演。
簡而言之，無論是城市交通、工業制造還是航空運輸，其本質都是拓撲網絡問題，即城市交通是車流的網絡，工業制造是流程的網絡問題……這些網絡中的每個節點都會發出各種信號，比如在城市交通里，每個路口可能就是一個節點，當一個路口交通堵塞的時候，如何將這個信號傳遞給其他路口以及是否傳遞這個信號，其背后的決策機制異常重要。
而認知反演就是通過這些表面信號，結合關鍵統計量和算法找到數據特征尋找到這些拓撲網絡上的量化關系，通過這些量化關系就可以找到控制的竅門。
2017年的時候，阿里云曾展示了ET城市大腦在杭州蕭山區調度120救護車的案例。根據阿里給出的一組數字：「救護車到達現場的時間已縮短一半，平均節省7分鐘。以市心路-晨暉路到市心路-建設一路全長7公里路段為例，救護車總計需要經過21個路口。在最近一次出車中，救護車節省時間高達14分鐘，沒有遇到一個紅燈。」
上述這個看似簡單的數據提升案例里，背后卻是一套極其復雜的系統。首先，從120接到電話到患者進入醫院，這個過程中涉及到多個交通參與主體，而且交通路況又是隨機、動態變化；其次，120救護車的位置與每個路口交通信號燈切換頻率也是實時調整，需要精確計算才能實現。
這正是基于認知反演而做出的全局協同，而到了今年，杭州城市大腦則將從數據中挖掘出的價值應用到了消防領域。
在杭州余杭區，ET城市大腦通過接入大量物聯網設備數據，包括獨立式無線煙感、液壓感應裝置、智慧充電樁等及其他視頻設備信息，并匯聚全區6個消防隊、10個專職消防隊、60個微型消防站以及110、120、水務、電力、城管五個聯動部門的數據，通過這些基礎數據對全區消防安全進行評估預警。
這些海量的數據被實時匯聚、實時處理、實時反饋。一旦發生警情，城市大腦自動推送建議救火方案到消防隊，并設置前往火情現場最優交通路線，利用城市大腦的全局協同機制，讓救火車一路暢行無阻。同時，警情還將自動推送警情到120、水務、電力等其他聯動部門，實現整個應急部門的協同。
上述兩個案例充分展現了城市大腦的獨特優勢，如果說數據構成了城市大腦成長的養分，那么算法(如全局協同)則是讓城市大腦變得有智慧的根本保證。閔萬里曾這樣評價ET城市大腦：「我們通過計算這個杠桿，來撬動整個社會中沉睡的公共數據資源，把底層的價值釋放出來，由此產生的價值是無法想象的。」
更重要的是，杭州城市大腦在兩個案例里為救護車、消防車開辟的是一個「生命通道」，從而也真正實現了「無法計算的價值」。
進化中的阿里云ET城市大腦
過去兩年時間，杭州城市大腦的進化速度不僅是如軟件版本號的變化(從1.0到2.0)，更是帶來功能的進化。
比如此次2.0中的一項新功能，「建立城市交通的七大生命體征」。包括通過在途車輛數、擁堵指數、延誤指數、主干道均速、快速路均速、高速公路均速、安全指數七個方面。
這七個城市交通體征意義重大，可以幫助城市管理者更全面掌握交通狀況，比如過往在對城市道路汽車的統計中，只能通過靜態的機動車保有量數據來推斷，但現在，由于擁有了全量、實時的交通數據做支撐，ET城市大腦可以實時計算出目前處在行駛狀態的汽車數量。
其次，兩年時間里，盡管杭州快速路網、軌道交通網的「兩網建設」消耗了杭州五分之一的道路資源，但依據公開的城市季度報告，杭州交通效率卻在顯著上升。在全國最擁堵城市排行榜上，杭州從2016年第5名下降到2018年第57名，這背后離不開ET城市大腦的功勞。
上述這些成果也讓ET城市大腦的未來變得更讓人期待。兩年的實踐中，阿里云ET城市大腦擺脫了過往任何智慧城市解決方案的束縛，站在一個全新的角度，用城市每天產生的海量數據作為破解城市密碼的第一步，通過云端計算能力和算法，進一步理解城市里的人、車、物的行為邏輯，這是阿里云的工程師、科學家們一點一點所摸索出來的道路。
未來，城市依然是人類生活的主要物理載體，而城市大腦也會從數據層面構建另一個「看不見的城市」，無處不在的物聯網傳感器感應并記錄著整個城市的方方面面；城市里的每一個元素都被數字化并且實現「在線」共享，城市的所有基礎設施，如道路、汽車、購物中心都成為彈性可伸縮的計算資源，城市不僅運行在物理世界，更以一種數據化、數字化的形態存在于云端，你可以在現實世界的城市里淘金，也可以在云端的數字城市里找尋商機，這是阿里云ET城市大腦給未來的承諾，也是正在杭州、衢州、蘇州、雄安以及吉隆坡等地發生的故事。
歷史上，倫敦為人類城市發展貢獻了第一條地鐵，巴黎的城市下水道曾被全球其他城市競相模仿，而現在以及不遠的將來，在杭州深度實踐的ET城市大腦，也有望成為中國城市以及中國科技公司留給世界的一份禮物，「未來全世界的紅綠燈都可能是杭州紅綠燈」。
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