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​16大业务领域,50多个场景,依图发力「城市治理」的背后:一横一纵赋能行业

本文作者:高秀松 2021-10-20 10:16
导语:横向以算力、算法为基础,赋能百业;纵向则聚焦智慧城市、智慧商业等,做行业垂直深耕。

​16大业务领域,50多个场景,依图发力「城市治理」的背后:一横一纵赋能行业

伴随着5G、AI 等技术的进步,城市数字化建设也进入了新的阶段:由“一网通办”向“一网统管”延伸。 

“一网通办”的核心是简化办事流程,受益群众,体现政府的服务能力;而“一网统管”的核心是提高管理效能,面向政府结构,体现政府的管理能力。

从服务到管理,不只是两字之差。

除了服务对象发生变化之外,对于AI 企业而言,更重要的是场景的变化,需求也呈现出碎片化趋势,这不仅带来了新的技术难点,对产品化落地能力也提出了更高的要求。

比如,群众在办事时可以采用人工智能客服咨询相关事宜,只需要基于数据做算法优化,场景较为单一;但当城市某区域出现突发情况,需要被快速感知,从而快速治理,这里面就涉及多类复杂场景,对技术、产品的要求也就更高。

2018年,上海率先启动“一网通办”政务服务,两年后,又正式推进“一网统管”,成为国内城市数字化建设的代表,这背后离不开AI 企业的赋能。

依图正是其中之一。

近日,依图发布了“一网统管城市智眼”解决方案。该方案覆盖从感知发现到处置复核的全流程应用,以技术和产品助力城市治理。

​16大业务领域,50多个场景,依图发力「城市治理」的背后:一横一纵赋能行业

依图科技副总裁许焰向AI 掘金志分享了城市数字化治理的难点,以及依图的落地实践。

场景碎片化,协同是最大困难

城市是一个复杂巨系统,场景极具碎片化。

交通、安防、社区、政务等属于大场景,而大场景又可分为各种小场景。比如交通,可细分成交管、停车等场景,而交管可继续细分为拥堵、违法治理等微场景。

这些场景各不相同,解决办法必须因地、因时制宜,因而对AI 的能力需求也互有差别。

“一网统管的各个场景都是碎片化的。”许焰表示,碎片化场景的需求,带来对产品和解决方案的碎片化,进而导致算法也呈现碎片化,这对于AI 企业的技术能力和产品能力而言是个不小的挑战。

然而,场景的碎片化并非是实现“一网统管”的核心难点。在许焰看来,“一网统管”的核心是线下流程数字化,其最大难题是如何实现线上线下的高效协同,从而推进‘观、管、防’一体化。”

所谓“观、管、防”,是指一网统管的三个方面。

“观”,一屏观天下,将各类数据、体征、流程处置环节等放到屏幕上,实现可视化,更直观、立体地了解实际情况;


“管”,处置闭环,将感知发现的问题,通过不同的预案或流程,推动快速处置;


“防”,预测预防,即是人工智能与大数据的结合,对潜在的隐患或问题进行预测,以达到预防的目的。

推进“观、管、防”一体化的重要前提,是实现线上线下的高效协同,要达到这点,还需要解决几个问题。

一是数据的互联互通。

数据是城市数字化建设的核心资源,也是AI算法的基础。如果数据无法做到互联互通,那么跨部门协同就很难实现,AI产品也难以落地,“一网统管”也就无从谈起。

二是技术。

“一网统管”强调的高效协同,意味着管理效率的提升,这对AI算法、算力,乃至整个解决方案或产品的要求更高。目前的AI 比较擅长应对单一场景,在处理复杂场景的问题时,其能力仍有待增强。

三是管理理念与技术支撑形成新的协同。

即管理者的认知能力、理念要与技术相匹配,才能发挥技术在管理方面的最佳效能。

对于AI 企业而言,需要着重解决第二个问题。

这要求技术公司有深厚的技术积累,平台化研发的能力,也要求技术公司在行业中深耕,把场景打穿做透。技术只有以产品的形式落地,才能真正解决场景化痛点,这就需要企业具备产品化落地能力。

算法是门槛,算力解决规模化问题

城市作为复杂巨系统,在经历过早期的规模化扩张之后,其治理也渐渐走向精细化,这往往是碎片化需求的代名词。

“解决碎片化问题,需要丰富的算法种类,以及足够高的算法精度。”许焰表示。

隔行如隔山,这一点对于算法而言同样适用。

不同场景对产品的能力需求不同,应用算法很难进行复制,比如交通产品的应用算法和安防的有很大差别,并且对算法精度的要求也各有差异,因而不存在一个算法通吃场景的可能。

“只有像绣花针般精细般的算法才能支撑像绣花针般精细化的城市治理。”

许焰认为,除了算法和精度,AI 公司还需要具备以下能力,才能更好地解决碎片化问题。

一是算法与芯片的适配。

不同场景的算法对芯片算力的要求并不一致,算力太弱会影响算法运行效果,算力太强又会造成资源浪费,只有在生产算法时,与芯片做适配,才能让算法得到最佳的算力支撑,同时节约成本。 

二是云边协同。

云边协同正成为城市治理的主要方式,在云端建立指挥中心,将部分计算任务下放到边缘侧,以达到快速感知、快速响应、快速治理的目的,避免因时延导致的决策滞后问题。

三是落地。

技术落地要针对实际的碎片化场景,并且落地的核心是商业化,即技术最终以产品的形态交付,涉及到成本的问题。因此AI 企业要深入对应的业务场景,才能把算法的精度做高,同时注重产品的商业化落地。

“依图具备自研芯片、生产算法的能力,并且做到了云边协同。”许焰表示,相关产品已经在上海的数字化建设过程中实现商业落地,这些能力正是依图能够针对城市治理推出“一网统管城市智眼”解决方案的关键所在。

“一网统管城市智眼”解决方案

“这是一个完整的、端到端的感知计算解决方案,既能对城市进行实时移动感知,同时也具备AI中台能力。”许焰介绍道。

掘金志了解到,该方案具有两大产品,一是移动超级感知终端,二是云端AI中台方案。

移动超级感知终端以智能车为载体,整合了辅助驾驶技术和城市治理技术,搭载80线激光雷达,22路高清摄像头,以及一台车载高端算力控制器,能够对城市做全面、立体地感知。

作为感知终端,该车还配备专用AI算力芯片,以及图像识别等28种自研算法,将算力、算法和感知终端结合,能对城市进行动态实时建模,采集道路数据并计算,识别出裂缝、板块碎裂等道路病害要素,及时发现道路异常,将数据推送至相关养护单位进行处置,从而提高道路养护效率。

​16大业务领域,50多个场景,依图发力「城市治理」的背后:一横一纵赋能行业

据悉,该智能车已经在上海市浦东新区建交委道设条线“上岗”工作,并且实现了浦东新区全路网的覆盖试运行,每天为路网做一次3D检测。

云端AI中台方案,通过云、边协同,分层解耦,具备开放能力。其基础能力可以被集成,客户能根据自身业务需求,进行算法算力调度,实现更合理的算力利用,覆盖更多的业务场景。

许焰表示,“一网统管城市智眼”解决方案具备四个特点。

首先是实时动态。


以前只能针对固定摄像头做智能解析,现在能够通过智能车的方式对城市进行实时动态建模。


其次是“街景智滤”,即对实现对街景的视频全解析,看懂视频数据的一秒一帧,实现“所见即所得”。


再就是具备从感知发现到流程闭环,再到处置复核的全流程应用系统,提供大屏、PC、手机等多端应用。


最后,该解决方案以依图自研AI芯片为核心,能解决“一网统管”从从盆景到森林的规模化落地的可行性问题。

目前,该解决方案已经覆盖上海城市治理的16大业务领域、50多个场景。大到陆家嘴广场客流检测,小到道路面上2mm宽度的裂缝,都能够准确感知,从而推动城市的精细化治理。 

此外,依图还与上海市大数据股份有限公司、中电科数智科技有限公司进行合作。

彼此将进行资源互补,信息共享,合作打造集“规划咨询、顶层设计、系统集成、运营和平台”于一体的智慧城市产业链,将上海的一网统管经验复制到其他城市。

总结

从创立之初到如今,依图已在智慧城市深耕近十年,其业务领域已从最早较为单一的安全场景拓展到城市治理的方方面面,在“一网统管”业务下更是涉及交通、教育、政务、文旅等16大场景。

许焰表示,依图在战略上实行“横纵双重投入”:横向以算力、算法为基础,赋能百业;纵向则聚焦智慧城市、智慧商业等,做行业垂直深耕。

“一网统管是依图持续深耕的行业领域,我们会持续推出一系列解决方案,以技术赋能城市治理。”雷锋网雷锋网

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