大資料分析和決策是新一代智慧城市的大腦

自智慧地球概念于2008年11月提出以來，整個地球都沉浸在如何變得更加智慧這個龐大的課題裡，各種想法層出不窮，但我們看到的卻是地球神經系統的不斷發達而智慧缺乏。 本文借神經系統和大腦智慧這個話題，就如何建立智慧城市的智慧系統做一些探討。 我們認為，大資料（Big Data）分析和決策是新一代智慧城市的大腦，是提升智慧城市「智商」的關鍵。

首先我們看看人類是如何傳遞資訊的。

2000多年前，人類已經開始使用烽火臺。 間隔幾裡的眾多烽火臺，集資訊收集、傳遞為一身，能夠及時把外敵入侵的資訊，較快地傳遞回農耕文明王國的決策系統。

在漫長的歷史上，還有相當長的時間，人類使用800里加急傳遞重大情報。 用這種換馬不換人的方法，來提高資訊傳遞的效率，為中央決策者做出正確及時的決定提供重要的資訊情報保障。

1844年5月，美國科學家塞約爾·莫爾斯，在國會大廈最高法院會議室，向正在巴爾的摩的艾爾弗雷德·維爾發了世界上第一封電報。 第一封電報的內容是聖經的詩句：「上帝成就了何等的大事！ 」。 儘管這份電報只傳送了65公里之遙，但它成功地開創了長距離通訊聯繫的新時代。

1876年3月10日，亞力山大·貝爾發明了電話。 人類的聲音第一次通過電纜從一個終端設備被傳送到另一個終端設備。 1892年，紐約到芝加哥的電話線路開通。 亞力山大·貝爾第一個試音：「喂，芝加哥。 」這一歷史性的聲音，開啟了人類在日常生活和工作中使用電話的新紀元。 從那時起到現在，100多年過去了，電話仍然是最方便、很實用的通訊工具，遍佈在大街小巷、辦公室和眾多家庭中。

當然，歷史走到今天，眾多的互聯終端、手機、攝像頭、個人電腦已不是傳遞簡單的資訊和通通電話了，這些終端可以收集海量的語音、圖片、視頻、文字、位置等資訊、又通過3G、4G、互聯網絡，快速地把它們彙集到大型的資訊中心或網站， 滿足商業、文化、經濟、政治和軍事方面的應用需求。

人類的計算能力又經歷了怎樣的發展過程呢？

遠古時期，人類使用結繩計數，開啟了人類對數位的記錄和計算。 後來，隨著科技的進步，人類又發明了算盤、手搖電腦等比較簡單的機械性計算工具。

1946年，人類發明了第一台由電子管組成的電子電腦。 相比今天的電腦，它顯得既龐大又簡陋，計算能力與現在不可同日而語。 但它卻莊嚴地標誌著人類的計算工具告別了機械時代、人類的計算能力有了巨大的飛躍。

時至今日，超級電腦、雲計算平臺的發展，使得人類的計算能力更上一層樓，處理資料的速度有了本質性的進步。 與此同時，受物理法則的限制，在目前的電腦架構體系下，基於矽材料的比較經濟的計算能力的提高，也逐漸接近其上限。

綜上所述，我們不難看出，人類資訊傳遞的能力有了極大的提升、計算能力也得到了空前的發展。 但是，對於日常生活中的許多問題，人類的管理和服務系統，仍然顯得無能為力、無可奈何。 例如，如何預測我們的發展方式是否會造成霧霾天氣？ 可信度有多高？ 如何能夠通過一些蛛絲馬跡來預防長江裡滾滾而來的死豬？ 因此，今天人類的管理和服務系統，就如同這樣一個人，他身體的神經系統已經非常發達，建立大腦的纖維組織也已經發育到相當階段，但他的智商卻還是處於非常低下的等級，大腦缺乏處理資訊的能力，不能進行智慧的分析和決策， 無法對社會和生活中遇到的問題及時應對。 所以，人類的管理和服務系統需要智慧大腦，需要在神經系統之上提高智商。 而這恰恰是目前智慧城市發展的瓶頸。

隨著我國經濟的快速增長，汽車數量也呈幾何數量增加，城市里交通擁堵、交通污染、交通事故等日益嚴重。 如何才能改善城市的交通狀況，使交通問題產生的負面影響降到最低，是各大城市亟待解決的問題。 各個城市的職能部門都把希望寄託在智慧交通系統的建立上。

平安居住是智慧城市建設的另一個重要目標。 無論我們的社會發展到什麼水準，老百姓都需要一個安全的社會環境。 如何營造這樣的環境來保障市民的人身安全，維持社會的穩定，預防和快速制止犯罪活動等，是政府管理部門必須面對的基本問題。

除了正常的社會管理和服務功能外，一個智慧城市還需要有完善的應急聯動系統，因為許多事件是不可預測的，尤其是城市的這種集中居住方式，不可預測事件的影響比分散居住的農村要大很多。 因此，一個智慧城市的應急系統，要能夠對突發事件，如自然災害、交通事故、突發性群體事件、匪警火警等，做出即時、正確的反應，要能夠對應急資源的位置、力量等進行準確的定位和有效合理的使用，使其對百姓的損害和社會的影響減到最小。

另外，建設智慧城市，還需要利用科技的力量，著力解決好諸如醫療、教育、環保、位置服務、電子政務、旅遊、城管等方方面面的社會服務問題。

我國在智慧城市建設方面已經有不少探索，跟國外發達國家的差距正在縮小。 許多智慧城市已經在大規模地使用攝像頭、監測儀、車浮卡、感應器等來收集交通、安防、人流、物流等方面的資訊，城市管理部門也已經開始使用這些資訊來管理各方面的需求。 實踐經驗證明，一個智慧城市，不僅僅需要有眾多的攝像頭、感應器等來收集資訊，建立其資訊神經系統，而且更需要有一個智慧的大腦系統，來統籌管理和運用好收集到的資訊。 我們稱這個大腦系統的智慧水準為城市的「智商」。

據估計，一個中大規模的城市，一個季度就能產生10PB到100PB級別的資料，這樣量級的資料規模，是一般資訊系統無法有效處理的。 因此，一個智慧城市的建設，是離不開強大資訊處理後臺系統的建設的。 只有建立起相應的處理能力，才可以將這些收集到的資訊用於更加有效、科學的城市管理和建造環保、綠色的居住環境上來，才有可能在安防、醫療、交通、教育、環保等各方面提供更好的服務，從而真正實現智慧城市的目標

一般來說，智慧城市通常需要兩大智慧系統：一是集智慧交通、智慧安居、智慧應急、智慧城管、智慧能源等功能為一體的城市管理系統；二是集教育、醫療、寬頻（WiFi）、位置服務、智慧旅遊等生活服務為一體的城市服務系統。 而這兩大智慧系統又是有機關聯的，成為智慧城市的大腦。

為了更好地完成這兩大系統的功能，必須在大規模資料收集基礎上，進行快速分析和智慧決策。 這種分析和決策，已經成為建設智慧城市的關鍵。 例如，智慧城市的重要組成部分智慧交通，需要對大量的車輛資料和道路狀況進行快速的智慧分析，從而解決道路預測、路線計畫、流量管理等時效性較強的問題，並對突發事件有效地回應。 再例如，如何對海量視頻圖像進行快速檢索和匹配，從而找到特定的人或物體的行蹤，也是平安居住方面急需解決的當務之急。

怎麼構建智慧城市的大腦，提升其「智商」呢？

我們的研究表明，相對應于以感應器、電子眼收集資料為代表的第一代智慧城市，具有智慧分析和決策能力的智慧城市是新一代智慧城市（或稱第二代智慧城市）。 在大資料技術開啟之前，人們討論和實踐的基於互聯網、物聯網、雲計算等「最新」資訊技術的智慧城市，實際上只是給智慧城市建造「神經系統」和非常有限並相互關聯不深的「初級智慧」，城市並沒有真正的智慧化。 因此，我國目前能看到的所謂智慧城市，基本上屬於神經系統發達而智慧不足的「弱智城市」。 大資料技術的發展恰恰為解決智慧城市的「智商」問題提供了有效的工具。 這主要體現在下列幾個方面：

首先，大資料技術能夠提供工具來解決城市管理所面臨的問題。 例如，大資料技術能夠快速處理大量包括視頻、語音等非結構性資料，能在海量資料、惡劣網路環境和複雜業務處理情況下，實現大量圖片的即時網路傳輸和快速持久化存儲；能夠同時對任意網站的圖像、視頻進行顯示，流暢播放、即時對比、 快速報警；能夠進行多條件檢索等，從而更好地解決交通監管、安全防護等問題。 大資料技術可以使醫療、教育等服務更加流暢、更加人性化。 大資料技術存儲的海量多類型、富維度的醫療記錄可以使診斷更加準確、快速，並節約費用。

其次，基於大資料技術的智慧城市IT系統，可以使整個城市資訊集中在一個平臺上，使城市管理系統成為一個完整的大腦，從而能夠將城市管理的分析和決策集成化。 過去幾年，由於技術因素的限制，很多智慧城市系統仍然建立在獨立的資訊模組之上。 例如，交通部門的資料和公安部門的資料不在同一個IT系統內。 再例如，應急處理所需要的交通、安防、醫療、位置等資訊的資料協同非常難以實現，有效的應急處理也只能可望不可及。 因此，「資訊孤島」現象很普遍。 大資料技術對解決上述難題提供了新的希望。 大資料技術能夠在收集智慧城市各模組資料的基礎上，對資料進行交互分析，從而建立起基於資料的、超越傳統感知和經驗的輔助決策系統。 例如，市內某路段的車流變得異常，城市管理系統可以推斷出這裡非常可能出了車禍或其它事故，從而及時派出警車疑難排解。 再例如，如果城市某地發生了重大事故，城市管理系統可以從全域出發，瞭解並管理全部的救急資源，協調和安排好警車、消防車、救護車等資源的調度和使用。 同時，管理系統還能夠獲取傷病人員的個人健康檔案，準確地提供醫療等善後服務，也能夠準確地獲取事故地段的地質、建設、管道等情況，從而更好地處理事故。

最後，大資料智慧分析能夠給智慧城市的管理和服務系統提供新的洞察力。 因為城市的各項管理和服務是持續進行的，日積月累，自然會形成大量資料的積累，在這些資料中也必然隱藏著對這個城市一些潛在特徵的描述。 社會科學的很多規律和經驗，在海量積累的資料裡自然存在著，在等待我們去發現和瞭解，從而為城市的智慧化、精細化管理提供決策依據。 如果使用現代人工智慧的方法，例如，深度學習(deep learning), 演繹推理（deductive reasoning)、知識表現（knowledge representation)，統計推理（Bayesian inference)、語義分析（semantic analysis)等，對城市本身各個模組產生的資料進行交互分析，非常可能產生新的商業價值和新的管理和服務建議。 例如，通過人工智慧的方法，交互分析長江某區域商業飼料銷售的資料、獸藥銷售的資料、養殖面積的資料、天氣預報的資料、環境污染的資料等，我們也許能夠瞭解一些死豬會出現在長江的隱性規律，並由此採取相應的措施來保障長江的清潔、 防範疾病的蔓延、為飼養農戶提供及時的説明。 此外，各城市還可以根據對環境監測歷史資料的綜合分析，預測火災、水災等自然災害的發生規律。

綜上所述，大資料技術的不斷發展，為建造真正的智慧城市逐漸夯實了技術基礎。 基於大資料技術的新一代智慧城市的規劃和建設具有後發優勢。 新一代智慧城市不僅會有以感知化和互聯互通為特徵的神經系統，還將會有以大資料技術為支撐的綜合智慧化分析和決策系統。 只有這樣的智慧化系統，才能使智慧城市的管理系統和服務系統充分、有效、合理地發揮各自的作用，解決目前困擾各地的「資訊孤島」現象，做到資訊資源的共用，智慧決策的集成，實現智慧城市讓城市生活更美好、更幸福的目標。 因此，可以說，大資料分析和決策是新一代智慧城市的大腦，是提升智慧城市「智商」的關鍵。 （劉箭、張海濤、祝效國）

本文作者簡介：

劉箭，國家千人計畫專家、科技部重大專項辦公室獨立專家、國家千人計畫評審專家、上海千人計畫專家、上海特聘專家、蘭州大學兼職教授、浪新微電子系統（上海）有限公司創始人、董事長兼總裁。 曾與同事創立普然通訊技術有限公司，普然通訊被斯坦福大學校長John Hennessy博士（也是MIPS公司的創始人）創辦的Atheros公司並購。 入選上海浦東國際人才城名人堂和上海市歐美同學會光榮榜，來自美國矽谷，獲得北卡羅來納大學夏洛特分校電子工程博士學位和北京大學光華管理學院(微博)EMBA學位。

張海濤，浪新微電子系統（上海）有限公司高級副總裁，負責大資料和雲計算業務。 曾任成都海初軟體公司創始人/董事長，研發CRM、垂直搜尋引擎、知識庫管理、IOS應用等產品。 曾任職于美國矽谷和北卡州，從事人工智慧、金融模型、電子商務方面的軟體發展工作。 1978年入學北京大學數學系，1987年獲得布加勒斯特大學數學博士學位。

祝效國(Kevin Zhu)，美國斯坦福大學博士，加利福尼亞大學終身教授/博導，美國「總統獎」獲得者，中國國家級「海外傑出青年學者」，創新創業導師、資訊化專家，其專業特長主要集中在新一代資訊技術、物聯網、智慧城市、電子商務 、大資料行銷等，研究成果引用率及影響力在本領域名稱列全球前10名。

(責任編輯：蒙遺善)