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本文作者: 王德清 | 2020-08-13 16:55 | 专题:CCF-GAIR 2020 全球人工智能与机器人峰会 |
雷锋网按:2020年8月7日-8月9日,2020第五届全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2020)于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)联合承办,鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办,得到了深圳市政府的大力指导,旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台,是国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资领域盛会。
CCF-GAIR 2020的「智慧城市新基建专场」,来自学术界、产业界6位大咖从智慧城市顶层设计、城市有机生命体的建设、城市大脑、数字政府、数字孪生、物流机器人在智慧社区中的无人配送等应用和技术,深度的剖析了智慧城市建设的现状与趋势、共同探讨新基建浪潮下的智慧城市建设新思路。
郭仁忠院士团队,深圳大学智慧城市研究院副院长贺彪从智慧城市建设前沿的角度,带来了《基于虚拟地理环境的智慧城市工程逻辑》的主题分享。
郭仁忠院士团队 深圳大学智慧城市研究院副院长 贺彪
贺彪首先带我们回顾了城市化的进程,人类自定居以来始终处于城市化的过程。数据显示,1900年城市人口大概是2亿,占总人口的八分之一;2018年世界城镇化率达到55%,大概有42亿人口;到2050年预计会达到68%,接近70%。
在我国目前也正在经历人类历史上最大规模的城镇化。从2000年到2019年,常住人口从36%达到60%而预计在2030年将可能会超过70%。推动新型城镇化建设将是我国未来一段时间的重大发展战略,但与此同时,城市也出现了很多问题:交通堵塞、城市内涝、雾霾等。
因此智慧城市被提了出来,作为人类面临城市发展问题提出的新发展思路,智慧城市的本质是提升和改善城市生活品质,让城市回归初心。
ICT大幅度发展提升了人类处理复杂问题的能力,同时信息化也创建了一个网络的虚拟空间,有别于物理城市和我们看得到的现实世界。贺彪表示,智慧城市和信息化也有很大的关联,信息化的本质是提升人们生活学习工作的效率,信息化是智慧城市的基础,智慧城市是城市信息化的高级阶段。
基于这个基本认知,郭仁忠院士团队提出了以虚拟地理环境为数字基础,以时空信息为连接纽带,基于智慧城市大数据平台全面整合城市各类运行数据,在数字世界中对城市进行分析、模拟、优化,再指导实际的城市运行和管理的工程逻辑。
这个工程逻辑该如何实现?是否进行过落地实践?贺彪博士的演讲中有更多信息。
以下是贺彪博士在 CCF-GAIR 2020上的演讲内容,雷锋网对其进行了不改变原意的编辑整理:
在这么高规格的会议上作大会报告,我个人是比较有压力的,当然这有背后的原因。郭仁忠院士因为一些其他事情今天来不了现场,他委托我来作报告。我今天向各位专家汇报深圳大学智慧城市研究院在智慧城市建设上的思考和一些工作,我今天汇报的题目是《基于虚拟地理环境的智慧城市工程逻辑》。
人类自定居以来始终处于城市化的过程,有一些统计数据:1900年城市人口大概是2亿,占总人口的八分之一;2009年联合国发布数据称世界城市人口首次超过农村人口,大概用了一百年的时间;2018年世界城镇化率达到55%,大概有42亿人口;到2050年预计会达到68%,接近70%。联合国经社署也讲到,管理好城市是21世纪最重要的发展挑战之一。
我国正在经历人类历史上最大规模的城镇化。从2000年到2019年,中国城镇常住人口从36%达到60%。相关预计表明,2030年可能会超过70%。我们认为,新型城镇化是我国当前和未来一段时间国家的重大发展战略。
为什么会有这么多的城市出现?大城市是有它的价值的,比如在《大国大城》中提到“大国需要大城”,另外一些相关数据也提到,大城市群主导着世界的经济,国家之间的主要竞争可能也来自于城市群之间的竞争。最近一本书《规模》,主要对城市规模进行了科学解释、
一般认为,一个城市的规模越大,GDP收入是越高的,它的社会经济产出是超线性的,但公共资源投入是亚线性的,也就是说不需要投入太多公共资源,但可以产出大量的GDP,这是城市的好处。因此,全世界各个国家都在推动城市化和城镇化。
当然大家也能感受到,中国一线大城市出现了很多问题,比较典型的是交通问题,每个城市早晚高峰的时候交通特别拥堵,如果你不开车坐公共交通也会发现,等地铁或等公交会特别挤。包括“上海外滩事件”,像元旦这样的节日人口会特别多。包括雾霾、内涝等城市问题现在也越来越多。
有了这么多问题,才会提出智慧城市。我们的第一个思考是,智慧城市是人类面临城市发展问题提出的新发展思路,本质是提升和改善城市生活品质,让城市回归初心。
信息化跟城市也有一定关系,大概在十年前或者更早的时间,老百姓或者企业要办事特别麻烦,因为一个政府有很多职能部门,办事情要跟不同的职能部门打交道,大家要跑很多局,像工商局、公安局、交通局、规土局等等,你得去很多地方。
后来出现了一个趋势,每个政府会做一个政务服务大厅,有些地方叫市民中心,在物理上把这些区域归纳到一起,老百姓或者企业去办事很方便,去一个大厅就可以把所有事情办完,这只是组织形式或物理形式上的改进。
到最近几年,全国都在推数字政府的工作。数字政府的建设将物理分散的局进行了合并,我们认为数字政府的工作是信息化,为城市治理带来了明显提升。ICT大幅度发展提升了人类处理复杂问题的能力。
当然,信息化也催生了很多其他的变革,比如经济的转型、智能制造、数字建造、智能化产品,包括疫情期间出现了很多自媒体、直播带货等新的经济增长点,实际上都是由信息化带来的。
信息化还有一个很大的特征比较重要。它创建了一个网络虚拟空间,有别于物理城市和我们看得到的现实世界,网络上的虚拟空间是人类目前生存发展的第二空间,大家停留在第二空间的时间越来越多。
智慧城市和信息化也有很大的关联,信息化的本质是提升人们生活学习工作的效率,信息化是智慧城市的基础,智慧城市是城市信息化的高级阶段,这是我们的基本认识。
基于基本认识,我们认为一个城市有三个这样的空间:
物理空间:人们生活的空间。
社会空间:政府管理和人类社会经济活动,它是人文社会的空间。
信息空间:现在变得越来越重要。
数字孪生,这是最近十年提出来的,最开始出现是在工业制造领域,为了制造一些精密的设备,特别是美国航空航天的相关部门,将物理设备在计算机里做出一个一模一样的东西,通过传感器捕捉物理设备运转的实际情况,将信息输入到计算机里,在计算机里进行设备优化,再反馈到物理设备上,这是数字孪生的技术。特点是效率高、成本低。
我们认为,智慧城市构建主要是数字孪生技术,对一个城市做数字孪生,是智慧城市建设的基础底板。大概是这样的一条路径:
首先是信息时代的城市,按照三元空间的理论,捕获这三个空间都有相应的实体,有相应的活动,有相应的规律产生各种各样的数据,将它归纳为城市基础的时空数据;
第二个是社会空间的技术,主要是城市管理对象数据;
第三个是城市运行状态的感知数据。
在这个过程中可以看到,数字化孪生是由各种各样的数据构建的,这个数据集本身比较复杂。在此基础上,智慧城市操作系统应该是横贯整个三元空间,将三元空间中各种各样的数据进行汇集管理的,为政府、百姓提供统一接口。
回到报告的主题,基于虚拟地理环境的工程逻辑。以虚拟地理环境为数字基础,以时空信息为连接纽带,基于智慧城市大数据平台全面整合城市各类运行数据,在数字世界中对城市进行分析、模拟、优化,再指导实际城市运行和管理,这是一个可行的工程逻辑。
一个城市应该有城市的信息基础设施,除了网络通信、存储、计算这样的设施之外,应该还要有泛在的感知网络,由城市统一建设,包括有统一的大数据平台,这两个阶段都应该由城市级别的部门统一建设。
目前各个单位都在自己建,比如交通部门为了捕捉交通的运行情况,装了很多摄像头。环保部门为了监测雾霾,或者监测一些环境的指标,可能也建设了很多物联网、传感器的设备,但是每个部门都有自己的设备、平台、数据、应用,一套建下来之后,会造成很多数据孤岛的问题。
一个城市要把泛在的感知网络和统一的大数据平台作为基础设施来建设,在这之上才会有各种各样的个性化应用。政府各个职能部门的信息系统应该只是这个平台上的某一方面应用,比如做房产登记、发身份证、办理工商登记等等,应该只是委办局的应用,当然公众和企业也可以在这个平台上做相应的开发。
有了这个逻辑之后,从技术架构上,应该分为几层:
感知层:主要是物理设备,依赖于传感器和互联网的一些东西;
数据层:将数据汇聚起来,形成统一的数据底线,建立平台,提供应用支撑;
数据层+平台层:智慧城市操作系统,上面有城市规划、建造、智能交通、公共安全、应急管理。
最后才是面向政府、企业、公众用户。
在这样的逻辑下,智慧城市的操作系统应该有如下的核心特征:
数据应该是对象化的组织。传统来说大家都是把各种数据汇集到一起,特别是对政府部门来说,如果这些数据仅仅是放在一起,其实基本没什么用。更多的时候需要按照城市管理的一套逻辑将数据进行对象化的组织,虽然我们的逻辑上不是很完备,但我们提出了这样的理念,数据应该按对象进行组织,这样才可以发挥作用。
智慧城市建设需要可视化的能力。很多数据的计算,通过各种方法能得出结果,但结果的展示也特别重要。目前来说在智慧城市建设领域,大规模、大场景的城市展示是比较多见的,规模很大,但效果不是特别好。大家更关注宏观场景,但宏观场景和逼真可视化并不矛盾,只是目前没有人做这个事,这是比较重要的特征。
城市操作系统应该有海量多元数据的接入与管理能力。对政府而言,可能要接入各种各样的数据,一个是遗留的系统,已经建成的系统,要把软件和数据库接入进来。当然,我们也要在互联网上捕获舆情。加上物联网的进入,各种传感器等相关数据。城市操作系统应该具备海量时空数据的并行处理能力,目前一些大的IT公司已经做得很好了,目前技术挑战相对不是很大。
从城市的泛在感知、信息的传输与链接、大数据平台到数据融合分析、到最后的城市建模与优化这个技术流程,物联感知和信息传输我们认为ICT领域已经做得特别好了,所以我们研究院把目光主要聚焦在大数据平台和数据融合分析这两个领域。
这里有一个立体感知示意图,从测绘遥感、地理信息的技术,通过天和地捕捉能看到的物理世界的东西。我们也接入政府管理产生的数据,汇聚人口、法人、地址等城市运行的相关社会数据,捕捉社会空间的城市信息。最后通过一些互联网、政务网、社交网的接入,从网络上抓取网络舆情相关的数据,感知虚拟网络空间正在发生着什么事情,通过这样的技术手段获取各种各样的数据。
在城市建模方面我们也做了研究,主要做的是如何构建全空间、全尺度、全要素的虚拟城市环境。这是智慧城市建设的底板,有了这个底板,各种各样的数据都可以在底板上叠加融合进行分析,城市建模就是城市孪生的第一步。
当城市数据建好后,需要一个平台管理,在这个平台上进行一些模拟和分析,以模拟分析结果优化实际的城市管理工作,这个平台我们称为智慧城市操作系统。
我们现在也在研究如何将大规模数据和精细城市可视化系统进行关联。一旦数据进入可视化城市操作系统的平台,就可以进行各种各样的交互式分析,在物理世界中可能需要很大的成本,而在虚拟世界中可以很容易进行交互分析。
也可以做虚实融合,在物理世界中叠加虚拟管理概念,城市土地利用都是以地块为单位,地块没有明确的物理边界,但是在管理上有很清晰的界址点,规划控高也很明确,在物理世界看不到,但可以在计算机领域通过虚实融合的方法可以把规划控高、用途、限制表达出来。
刚才也提到,要接入各种各样的物联网和传感器数据。无人机数据的接入很有必要,特别是在城市的应急和公共突发事件的应急处置上,无人机飞到天空,将视频回传过来,通过与地理场景的匹配,可以很清楚地看到物理世界在当前时间、地点上发生了什么样的事情。
总结
我们团队认为,如何建设智慧城市,其实不同学科的专家都有不同的见解,包括计算机领域或者通讯领域,包括测绘遥感、地理信息领域,都有不同的想法。我们认为基于地理信息的技术构建虚拟城市环境,整合各类数据资源,形成统一的大数据平台,基于这样的大数据平台支撑多元的智慧化应用,这应该是可行的技术路径,并且深圳市目前也在这样的思路下进行一些实践的探索。
我的报告结束了,谢谢大家!雷锋网雷锋网雷锋网
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