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今天這個故事蠻“奇特”的。
話說,很多朋友都知道,這兩天天津正在召開“第三屆世界智能大會”。正在整理相關(guān)選題的我,突然注意到這樣一個信息:在本屆大會中“2019國際智慧城市創(chuàng)新發(fā)展論壇”上,華為云城市智能體宣布正式在天津上線。
這個消息對于我的特別之處在于,華為云的智能體我已經(jīng)多次撰文討論過,而天津又是其中“城市智能體”落地的第一站,再加上我就住在天津,感覺頗有點因緣際會的味道。
于是我仔細看了看,天津的城市智能體到底在哪上線了?然后我發(fā)現(xiàn),這個項目已在天津中新生態(tài)城完成了上線,并部署在生態(tài)城的8個主要路口。
高潮來了——我發(fā)現(xiàn)這8個路口中距離我最近的一個,就在我家樓下……
這大概就是傳說中的,你不去看風景,風景也會來看你。我順便下樓去拿個快遞,然后開始一場關(guān)于城市AI技術(shù)應(yīng)用的“采訪”之旅……
史上距離AI最近的現(xiàn)場調(diào)查
與我經(jīng)歷過的所有采訪相比,這次“采訪”不消耗任何交通成本,低碳環(huán)保令人愉快。但是我很快發(fā)現(xiàn)事情沒有那么簡單:1個路口雖然近在咫尺,但是8個路口都走一遍還是有點遠的。實際測量下來,我查看了所有華為云城市智能體部署的路口之后,一共走了7公里多——如果有像我一樣想去一探究竟的朋友,希望本條信息可以幫到你……
經(jīng)過辨認,很快我發(fā)現(xiàn),華為云城市智能體的“物理樣貌”,應(yīng)該是長成這樣的:
對,就是這個交通燈+攝像頭的結(jié)合體。因為經(jīng)過我仔細回憶,這8個路口的共同變化是都加入了這個裝置。讓我們換個路口看一看:
然后可以再換個路口:
除了攝像頭+紅綠燈裝置之外,另一個新出現(xiàn)在路口的裝置是智能指示牌。指示牌有很多種,下面這種作用是提示行人過馬路的:
言歸正傳,雖然這些裝置形態(tài)并沒有特別“科幻”,但加入AI能力之后,事情就有點不一樣了。
應(yīng)該不難猜想,紅綠燈+攝像頭+AI的主要能力,是基于攝像頭對路上車輛進行識別與理解,然后通過AI算法進行計算,根據(jù)AI運算結(jié)果反向控制紅綠燈。這樣就讓我們熟悉的“車看燈,讀秒數(shù)通行”模式,變成了“燈看車,按車數(shù)放行”。同時,攝像頭識別的信息還會顯示在路邊指示牌上,進行交通引導。
這個邏輯在今天已經(jīng)不難推測,但是咱們不能停留在知道“AI指揮”紅綠燈這個一知半解的水平。我們還有必要進一步了解一下,華為云城市智能體,到底怎么用?有什么用?
華為云城市智能體,背后玄機如何?
為了弄清楚華為云城市智能體背后的玄機,我查看更多資料,并且分別請教了華為云與生態(tài)城的專家。
總的來說,我們看到的各個路口的裝置,事實上在背后已經(jīng)基于華為云的AI服務(wù)打通為一個整體。物理世界里,我們看到的是交通信號燈、攝像頭、傳感器和指示牌,而背后是華為云供給實時化本地算力的邊緣計算系統(tǒng),以及云端進行復雜AI運算的AI智慧。
而這套系統(tǒng)落到現(xiàn)實生活里,準確地說是落到我家門口,就變成了三方面的能力。
一、讓AI指揮信號燈,緩解交通擁堵。
我們都知道,一般紅綠燈的時長固定,在很多時候“等紅綠燈”是一件非常浪費時間的事情。很可能綠燈完全沒車,紅燈那邊又有大把車輛塞住了。這個問題,往往是AI進入城市場景中要解決的首要難題。
而讓AI指揮信號燈,其實并沒有那么簡單。比如在生態(tài)城落地的華為云城市智能體中,每臺攝像頭背后,都要在端側(cè)執(zhí)行視頻感知能力和仿真預(yù)測能力,將收集到的車輛信息和車流預(yù)測信息,統(tǒng)一交付給“云+AI”進行處理。而云端,則部署了車輛推理引擎和實時預(yù)測引擎等復雜技術(shù)工具箱,會把攝像頭收集到的信息處理周全,再交付給信號燈,啟動相應(yīng)的紅燈提前結(jié)束算法或者綠燈延長算法。
經(jīng)過眾多AI識別與推理能力的綜合,才能達到信號燈自己看車流決定配時的狀態(tài)。
這樣,生態(tài)城里主要路口的紅綠燈,將可以根據(jù)車流的長短來調(diào)整紅綠燈時長。
比如說,加入華為云城市智能體前是這樣的:
現(xiàn)在是這樣的:
AI來決定信號燈配時長短,這個大家可能都有耳聞。而華為云這次實際應(yīng)用的城市智能體,還讓信號燈具備了很多其他能力。
比如說我們經(jīng)常遇見這樣一個情況:已經(jīng)綠燈了,但是橫向車輛把路塞滿了,硬是過不去。再等一會燈又紅了。這個現(xiàn)象,在交通指揮領(lǐng)域叫做車輛溢出。由于綠燈到紅燈變燈不及時,車輛過不去,就只能把車停在路口中間。
這個問題的解決方案,是能讓一條路上的信號燈智能放行。放過去一部分再準確停下另一部分,這樣就不會造成車流溢出。而這就要求同一個路口的信號燈體系精密配合。生態(tài)城的華為云城市智能體,已經(jīng)具備了這個能力。
在沒有加入這個能力前,信號燈是這樣運作的:
而現(xiàn)在,在AI的幫助下已經(jīng)變成了這樣:
在這之外,華為云城市智能體還讓生態(tài)城的信號燈,學會了智能配時、主路輔路配合等多種“神操作”,這是在其他智能交通項目中很少見到的。
那么,可能大家下一個問題就是,這么復雜的AI運作,真的能解決問題嗎?
答案是真的能,因為在生態(tài)城,堵車情況改善與否,根本不需要看復雜的數(shù)據(jù),這是件一目了然的事。
這是一張生態(tài)城的交通圖,大家可以看到,這地方基本是個島。主要的對外交通就是依靠圖上標記出的這兩座大橋。由于所有車流進出都走這兩座橋,導致橋下的主干道也就變成了日常的“堵車盛宴”。
而在華為云城市智能體加入生態(tài)城一周后,最堵的地方確實得到了顯著改善。我采訪了生態(tài)城的一位交警,他告訴我,他日常在和煦路和中新大道路口執(zhí)勤,這里是堵車和交通事故的最高發(fā)地區(qū)。而在加入AI信號燈之后,早高峰車輛排隊溢出次數(shù)已經(jīng)減少了60%,這很明顯地讓各方向都動不了的極端擁堵情況降低了發(fā)生概率。且1小時左右的早高峰,現(xiàn)在已經(jīng)基本被縮短了10至15分鐘。
為了證實這一點,我決定第二天在早高峰時期進行實際勘察。住在生態(tài)城的朋友都知道,每天早上“出關(guān)”必經(jīng)之地的彩虹橋堵得多么讓人心累。而經(jīng)過親身評測,相較以往,堵車情況減少了很多,早高峰的“出島長隊”確實得到了極大緩解。
早高峰時長能夠極大縮短,當然可喜可賀。然而華為云城市智能體的作用不止于此。
二、用AI給特種車輛開辟“生命通道”。
基于華為云提供的AI多域協(xié)同智能調(diào)度技術(shù),以及車輛軌跡實時計算,GES圖計算引擎,交通仿真與流量預(yù)測,城市智能體完成了一鍵為消防、救護等車輛打開綠色生命通道的能力。根據(jù)測試,利用綠色生命通道,消防車抵達生態(tài)城某小區(qū)的速度,從4分多鐘下降到了2分半,節(jié)約了44%的時間。毫無疑問,這些時間等同于人民的生命與財產(chǎn)安全。
值得一提的是,城市智能體的“綠色生命通道”能力,是建立在對全域交通的智能預(yù)判基礎(chǔ)上進行提前疏導。不會強行控制紅綠燈時長,從而可以不影響大家的正常出行。
三、讓AI帶來智慧出行體驗。
華為云城市智能體,不僅帶來了紅綠燈的變化,還通過交通顯示屏,為車輛和行人帶來了不少智慧出行體驗。
比如通過對路況大數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控分析,電子指示牌可以提醒過往車輛,到某處可能需要多少時間,是否預(yù)計堵車、是否有施工路段,以及建議更換道路等信息,讓司機具備了“千里眼”能力。
另一個場景中,城市智能體還可以幫助過馬路的行人識別來往車輛,甚至能夠識別來的是什么車,并通過語音提醒。這讓老人、兒童以及需要幫助人群的出行安全體驗,得到了非常人性化的提升。
通過華為云提供的AI協(xié)同云、大數(shù)據(jù)、邊緣計算與物聯(lián)網(wǎng)綜合解決方案,最終我們看到生態(tài)城收獲了三個全新的交通能力,分別對應(yīng)著大幅度降低的擁堵、更好的居民生命財產(chǎn)安全保障,以及更加人性化智能化的出行體驗。
毫無疑問,這場合作讓這塊地方收獲了很多,但或許我們還可以向更深層提一個問題:幫了這么多忙之后,AI收獲了什么?
生態(tài)城之旅,AI收獲了什么?
就我個人而言,這次采訪讓我收獲了一個充分的散步,以及不少知識。而對于AI這門技術(shù)來說,生態(tài)城之旅的收獲可能更加豐富。
去年10月,在華為HC大會上,華為云發(fā)布了針對城市場景的城市智能體。就像上文所說,這套體系是多項技術(shù)的融合,通過大量技術(shù)與設(shè)備的交互,達成數(shù)字世界對物理世界中城市場景的反哺。
是不是聽起來很復雜?這不怪你,當AI技術(shù)想要走進城市交通這樣龐大的場景時,只看一堆技術(shù)名詞,一般人很難準確想象最終到底會發(fā)生什么。
在傳統(tǒng)武術(shù)領(lǐng)域,對打并不叫比武較量,而是叫“互相驗證”。我想,生態(tài)城里華為云的AI能力恰好也收獲了這個詞:驗證。
時至如今,AI在現(xiàn)實產(chǎn)業(yè)里到底有沒有用,依舊是個爭論不休的話題。話題的正反兩方面各自羅列了一堆道理。然而AI從來不是個文學作品,沒必要引發(fā)無窮爭議。有沒有用其實很簡單,試試就知道了。
而華為云選擇將城市智能體在生態(tài)城落地,就等于登上了能見真章的擂臺。
天津的朋友可能更加了解,生態(tài)城一直都以在社區(qū)中引入高新科技,尤其是智能科技而聞名。這里匯聚了大量智能技術(shù)解決方案,從某個側(cè)面也為城市智能體提供了一個合適的舞臺。僅僅過了不到十天,我們已經(jīng)有理由相信華為云城市智能體接住了招——早高峰時間是最好的評測標準。
城市+AI的價值,就此得到了驗證。
而這次合作,另一個AI的收獲在于,雖然只部署了8個路口,但生態(tài)城特殊的區(qū)位規(guī)劃,讓這8個路口基本覆蓋了它的全境交通樞紐。在此前一些信號燈+AI項目中,能夠覆蓋實驗的往往是很小的街道或片區(qū)。而城市智能體在生態(tài)城的覆蓋,某種程度上是首次打開了整個區(qū)域的AI協(xié)同交通優(yōu)化嘗試。
此外,華為云在上線天津城市智能體時提到,城市智能體的六大設(shè)計理念是AI以人為本、AI無處不在、AI永遠在線、AI易于擴展、AI持續(xù)進化、AI分步實施。根據(jù)生態(tài)城一貫的風格,或許我們很快能夠看到華為云城市智能體在這里快速擴展和進化,這也將對于城市+AI命題來說是個極有益的探索。
總而言之,AI今天正在尋找一個個敢于品嘗未來的城市與行業(yè)。而好消息是,華為云找到了。換個角度想想,今天能不能找到好的合作者,能不能把AI真實帶入物理世界,其實也在影響著云計算市場的勝敗興亡。
云上與城中:物理世界的AI主戰(zhàn)場
2019年,可以看作AI走進各行各業(yè),走進城市、交通、醫(yī)療、金融、教育、制造、零售七大場景的關(guān)鍵一年。如果說前年是方向探索,去年是條件準備,那么今年的任務(wù)毫無疑問就是發(fā)起沖鋒。
這個沖鋒將決定AI能否存身立命,同時也能夠決定眾多科技市場的話語權(quán)重定,尤其對于公有云市場來說更是如此。
我們知道,傳統(tǒng)云服務(wù)市場是以互聯(lián)網(wǎng)、電商、游戲企業(yè)為主,他們的服務(wù)需求是小而輕的,并且整體市場存量有比較清晰的極限。而公有云,基本是作為新型企業(yè)IT業(yè)務(wù)的代替性解決方案存在的。
然而AI的到來,讓整個公有云的邏輯發(fā)生了快速變化。AI的價值不是業(yè)務(wù)支撐,而是改變核心生產(chǎn)狀態(tài),激活新的生產(chǎn)力。
比如生態(tài)城早15分鐘結(jié)束的早晚高峰,轉(zhuǎn)換過來就是這些上班族每人每天半小時的工作時間。
而這個需求下,大型政企部門,實體經(jīng)濟行業(yè),城市綜合業(yè)態(tài)都將進入公有云的市場需求序列。一個嶄新的市場將要打開。而這個市場的規(guī)律,是AI落地能力等于品牌號召能力。
這也是華為云在堅持步步向“數(shù)字世界與物理世界結(jié)合”這個難關(guān),發(fā)起挑戰(zhàn)的原因。
綜合來看,從云上到城中,物理世界的AI主戰(zhàn)場已經(jīng)開始越來越清晰。至少在我轉(zhuǎn)了幾個路口之后,現(xiàn)實中AI帶來的效率轉(zhuǎn)變令我印象深刻。
而新戰(zhàn)場的法則,也在挑戰(zhàn)公有云市場的陳規(guī):
1、基于公有云的AI落地,安全可靠成為不可動搖的前提。而具有穩(wěn)定和安全保障的大廠,開始成為云計算的首選。
2、AI開始進入現(xiàn)實世界,考驗的不僅是AI能力,還是多種能力的結(jié)合。比如說在華為云城市智能體的實際執(zhí)行中,就涉及邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)、視頻云等多個領(lǐng)域,技術(shù)綜合能力和工程化能力將成為公有云新的必備品。
3、從生態(tài)城的案例不難發(fā)現(xiàn),每個城市,每個地區(qū)對于AI的需求,甚至都有不同的特點。而行業(yè)AI更是千變?nèi)f化,能否懂個性需求、懂行業(yè)特征變成了云廠商的新任務(wù)。這個情況下,生態(tài)建設(shè)和開發(fā)者建設(shè)變成了當務(wù)之急。
層層剝離下來,我們會發(fā)現(xiàn)在一個案例背后,竟然隱藏著AI改變城市生活的邏輯,AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的路徑,以及云計算市場的未來走勢。
事實上,在Cloud2.0時代,各行各業(yè)都在積極地將AI作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段的必備能力。面向各行各業(yè),華為云正在以自身的技術(shù)、產(chǎn)品、解決方案等貼近各行業(yè),并以全棧AI能力落地“普惠AI”,讓各行各業(yè)真正實現(xiàn)AI“用得起、用得好、用得放心”。
回到開頭時的問題,站在一個路口,能看見多遠的未來?
我雖然只下了個樓,但真的看見了很遠,很遠。
(本文部分資料圖來自公眾號“中新生態(tài)城發(fā)布”)
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