自IBM公司2010年第一次提出智慧城市概念，過去這10年間，智慧城市建設已經從硬件建設階段走到了應用階段。

根據住建部發布的三批智慧城市試點名單，我國智慧城市試點數量已經達到290個。如果將科技部、工信部、國家測繪地理信息局、發改委等部門確定的智慧城市相關試點也算上，目前我國智慧城市試點數量已超過700個。

即將開幕的世界人工智能大會將舉辦“未來城市論壇”“國際日·國際智能城市峰會”等多場論壇，關注智慧城市的最新發展。

智慧城市將給人們的生活帶來了哪些改變？中國又將向世界輸出哪些經驗？

從智能到智慧

智能快遞柜、智能門禁、立體停車庫、智能車棚、智能充電樁逐漸成為城市生活的“標配”。智慧交通、智慧醫療、智慧環保、智慧城管領域也成為人工智能廣泛應用的領域。

德拓信息聯合創始人兼CEO黃海清認為，智慧城市發展，經歷了數字化、網絡化、智能化階段正在走向智慧化。

“智慧化”時代，最重要的特征是現代信息化技術、人工智能（AI）、大數據、云技術、物聯網（IOT）技術、5G技術的融合應用，打破信息孤島，讓城市擁有全面感知，自我的決策、思考和研判的能力。

7月份，全國進入汛期。黃海清告訴第一財經記者，他們正在用大數據、人工智能方法來發現積水、回溯汛情，為科學的防汛決策提供依據。

“我們收集整理了從1921年起對上海造成較重大影響的臺風數據，重點分析近10年上海的主要災害事件及其關聯的氣象要素，構建歷史汛情智能回溯數據集。當臺風來襲時，上?？梢詫崟r汛情與歷史數據進行智能比對分析，模擬汛情可能發展的趨勢和災害影響程度?！秉S海清說。

阿里云今年6月發布的城市大腦3.0也強化了感知能力，可以實現交通、醫療、應急、民生養老、公共服務等全部城市場景的智能化決策。

“以沿海城市常見的臺風災害天氣為例，臺風到來之前，城市大腦3.0就可以用天氣數據計算臺風通過城市的路徑；根據城市3D模型推演，預判城市道路的積水點，標記高危建筑，提前通知交通部門提早預防。AI外呼系統可以通知市民做好防護工作?！卑⒗镌茢祿悄芸偨浝碓鹩畋硎?。

豐富的應用場景

截至2019年末，我國城鎮人口數量已經達到8.48億人，常住人口城鎮化率達到60.6%。城市化的快速發展不免帶來人口、資源、環境等問題，但也為智慧城市提供了豐富的應用場景。

比如在套牌車預警方面，當天眼系統捕捉到兩個車牌號一樣時，就可以判斷哪一輛車是假的，主動防范。

在客流預測方面，人工智能可以實現各大風景區全時全域的信息采集和結構化信息匯聚，并結合三維地理信息技術實現人群沙盤重建，對各大風景區客流實時監測和預測。

來勢洶洶的新冠肺炎疫情，也倒逼智慧城市建設提速。

疫情期間，依圖推出“端邊云”綜合解決方案。

在“端側”方案中，依圖基于AI熱成像測溫技術研發的雙目熱成像測溫相機，提供非接觸式多目標同時測溫能力，有效保證大人流量測溫場景下的通行效率，測溫精度達±0.3°C。

在“邊緣側”和“中心側”，在更大測溫和人臉識別需求的系統方案層面，依圖推出了兼具測溫與人臉識別能力的智能測溫分析一體機，為城市重點人流密集區域和交通樞紐區域提供便捷的測溫篩查服務，精準發現體溫異常者并給出預警提醒。

依圖科技業務技術副總裁吳岷認為，AI給城市帶來的最重要改變是全面的感知能力，有全面的觀測才能給城市賦能，幫助城市領導和管理者更好地決策。

“比如，可以從宏觀層面更精準地觀察到全市老年人的活動情況，他們外出的頻率、養不養狗；微觀層面，可以關注到老年人個體的活動起居狀況、有沒有老人在路旁摔倒。實現人力繞著算力轉，大大提高工作效率?！?吳岷告訴第一財經記者。

數據的力量

今年春節后，黃海清及其團隊接手上海隨申碼2.0版本的建設工作。在疫情期間，隨申碼是人員通行的重要憑證，也是政府預測、發現高危人群的重要手段。但人的軌跡是不斷變化的，如何實現數據精準性是黃海清及其團隊的挑戰。

“為了確保數據準確性，我們團隊每天夜里12點進駐大數據中心，工作到早上5點，對數據進行加工、處理?！?黃海清說。

黃海清告訴第一財經記者，隨申碼做到了數據的準確，首先是有移動、聯通、電信“三朵云”強大的算力支持；其次是上海對大數據平臺制定了地方標準，支持數據打通；最后是AI的自動算法數實現了數據治理和清理自動化，對海量數據進行高效、及時、有效、準確處理。

智慧城市的本質是通過物聯網、云計算、大數據技術、人工智能等智能信息技術的運用，將城市分散的、各自為政的信息化系統整合起來，其背后的紐帶就是“數據”。

在上海智慧城市建設中，發揮數據作用最典型的代表就是“一網通辦”和“一網統管”。

一網通辦是“互聯網+政務服務”，把各局委辦的數據打通，為老百姓提供7*24小時在線且不間斷服務；一網統管是整個城市運營的中樞，也是整個城市運營中最核心的平臺。

德拓信息參與了一網通辦和一網統管大數據平臺的建設。

“一網統管”的前身“城運1.0”，包括 5大城運管理維度，整合了86個一級指標，22家局委辦的相關數據以及33個專題應用等，初步實現了“一屏觀天下，一網管全城”。 2.0版本在1.0的基礎上，再推出“一云匯數據，一人通全崗”作為新的建設目標。

這么多數據如何融合到一張網上？

從技術層面看，黃海清認為，物聯網像人的神經觸覺，有全面感知的功能；通過物聯網獲得的數據就像流動的血液；云計算像人的心臟，提供算力；AI更像大腦提供算法的決策支持。

此外，黃海波認為還要厘清數據治理責任和權力。

一是如何定位上海城市運營管理中心和區級城市運營管理中心的關系。目前情況是區里先行，黃浦區、徐匯區、浦東新區都做得比較好，但市級層面還沒有明確的方向，有可能會造成日后重復建設的問題；

二是厘清上海大數據中心和上海城市運營管理中心的關系；

三是定位上海城市運營管理中心和各委辦局之間的關系，上海城市運營管理中心應該是數據中臺，而各委辦局更懂具體業務；

四是體制上的問題，數據打通后，“一人通全崗”，怎么能激發工作人員積極性，以及如何評價他們的工作。

“上海大數據中心應該負責一網通辦，上海城市運營管理中心負責一網通管，在它們下面再設立城市級的數據共享交換中心平臺，數據可以為兩個中心所用?！秉S海波說。

責任編輯：王煊