“实际上,即便部门开一些重要会议的时候,也会有一半研究人员不在场。”华先胜稍作停顿,随即解释道:“我们内部开玩笑的说法是他们都在局子里呢,因为只有在警员身边,才能知道数据的价值,应用场景的价值。”

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在ET大脑拿下世界互联网大会领先成果奖的第二天,懂懂笔记采访到了阿里巴巴集团副总裁华先胜。他是ET城市大脑的视觉技术的负责人,国际机器视觉权威学者,背后的荣誉包括IEEE Fellow、MIT TR35获奖者、ACM Multimedia程序委员会主席等。

正如华先胜在交流开始提到的,城市大脑在交通行业的落地,首先要解决的是让城市数据产生价值的问题。因此,技术人员流连于交管局的交通指挥中心,是让算法与场景产生化学反应的举措之一。

实际上,让AI在智能交通应用场景中落地,每一步都面临这挑战,而终极目标是:如何把城市大脑打造成整个城市的基础设施。

那些海量数据背后的价值在哪儿?

如果真的给一座城市安装一个“大脑”,计算整个城市,会面临怎样的技术挑战呢?

项目之初,华先胜一度认为这是不可能的。“在我看来,这可能是要十年之后才会发生的事情。”但真的深入之后,城市大脑展现的巨大价值令华先胜着迷。

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阿里巴巴集团副总裁华先胜

“从上帝视角俯瞰一个城市,可以看到各种各样的数据,最大的数据是视觉数据,视频、图像数据每天在积累,那么价值究竟在哪里?”华先胜抛出这个问题,也给出了自己的观点,他举了一个例子,国内一级城市中会有十几万甚至上百万的摄象头,这就像城市的眼睛一样,其价值是难以想象的。但面对如此海量的数据,如何才能发掘出来呢?

华先胜团队面临三大挑战。“总结起来就是投入、价值和技术这三个方面。”华先胜坦言,首先是在人力物力上的巨大投入:要对包括视频、图像在内的数据进行计算,计算量很大,投入资源要多少;其次就是产出价值:投入期要多久,是不是可以把数据价值发掘出来?价值有多大?投入那么多人力物力,投入产出比是不是可以接受;最后,也是最关键的,是技术问题。城市大脑面临的技术挑战是前所未有的,可以说是AI领域的圣杯,能否真正的触碰到这个圣杯,大家心里都没数。

“幸好,阿里巴巴愿意做的事情,都是比较有挑战的。” 华先胜笑称,他们内部把这种精神状态称为“经常被挑战,从未被否定,一直在进展”。

也正是因为有了主心骨,这两年华先胜带着团队才会对未知的难度有了挑战的底气。以城市大脑在杭州、萧山、苏州等落地交通出行方面的情况来看,其在整个城市出行全局的实时分析、自动调配公共资源和修正城市运行问题方面都有着良好提现。

华先胜指出,以交通事故、人流轨迹等交通场景中的关键问题来看,团队成员依靠深度学习、图像识别方面的技术突破,建立了完善的算法和数据模型,例如通过视频中的物体运动趋势分析比对,可准确判断交通事故等异常事件;对特定情况下拥堵路段的红绿灯设置、路线规划还可作出实时迅速的反应。

“城市大脑的基础是因为有了全面的感知能力,所有城市的视频监控、GPS、道路线圈记录形成了全面感知,才让后面的分析、决策和管理有了更好的依据。”华先胜形容,城市大脑是在一个数字城市中构建出算法模型,再通过机器学习反复优化和迭代,向交通管理者提出了更好的建议。“比如对每个路口红绿灯的时间设置,要优化出最佳通行效率;对交通卡口的监控进行实施调配,保障有效运转;对公交车辆和线路进行合理调度,甚至道路施工维修进行良好规划等等。”

也正是因为不断地迭代和优化,如今杭州的城市大脑在与交通数据连接的试点区域,通行时间减少15.3%。在主城区,城市大脑日均事件报警500次以上,准确率达92%;萧山区通过对特种车辆的优先调度试点,实现了救护车到达现场的时效增幅50%。

更大的挑战不仅是算法和技术门槛

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一个更为智慧的城市大脑,不仅仅要实现目前公众能够看到的成效,还要实现更多的潜在价值,这方面,华先胜坦言挑战还有很多。

以平安城市的需求为例,因为摄像头受到限制,无法对嫌疑人的脸部进行清晰拍摄,如何做到有效地人脸识别?可能会因为光线、角度、遮挡甚至衣服的更换导致数据“模糊”,城市大脑如何有效甄别?

“这项技术对于我们团队来说也是一个大挑战,虽然一年多前团队成员在这种人的形体识别上就展开了研发,但很多课题还都没有达到最优解。” 华先胜告诉懂懂笔记,与一般人脸识别不同,这种极度“模糊”和不断产生变量的情况,对于团队在技术能力的挑战是巨大的。

在这个场景中,华先胜带领团队成员做了这样的调配,就是从不同的技术路径,把研究人员分为几组,每组成员针对研究目标展开了竞争和协作,交替进行创新研究。“今天这个小组的解决方法ok了,就把对这个方法进行优化向前推进;明天另一个小组领先了,就把那边的经验汲取过来。”

从系统试运行后的两个月时间里,经过快速迭代,将人体识别的等级一下子冲到了最好的结果。华先胜指着一段录像中的分析对象表示,“这个嫌疑对象的面部是模糊不清的,外衣也曾脱下来搭在手上,书包在左右肩膀都挂过,还经常低头,走在树荫底下……所以AI要抓住他的主要共性特征,准确地从无数路人的视频影像中分析出他的唯一特征,同时呈现他的行走轨迹,并且预判出他的下一个位置。”

这些技术方面的挑战,华先胜和iDST的团队成员在实践中不断会遇到,包括在城市交通管理中真正做到对未来可能发生的情况进行预测。

“我们看到现在的GPS导航和线路规划,是无法做到对未来一段时间的道路状况进行预判的。而城市大脑通过实时路况感知,以及以往数据的积累,可以做出短期内交通管控、路况疏堵等动作,甚至可以基于未来天气的变化、会议演出等活动的时间,提前进行分析。”但华先胜坦言,交通路线规划如何再向前迈一步,对无数车辆进行路线规划后新产生的交通状态变化,也就是变量中的变量进行分析预判,仍是巨大的挑战。

另外,华先胜强调,城市大脑目前主要体现在交通安全领域,而随着城市中各种各样的数据开始汇聚到城市大脑里面,诸如生态环境、工业生产、卫生健康、服务业等等都会成为其中一部分,这对城市大脑的能力又会提出更多的要求。

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在指挥交通实践过程中,不仅需要懂技术的交管,还需要懂交管的技术员。“所以我们的研究人员会泡在交管中心,会站在乌镇的街头巷尾,会从基层人员那里去了解他们的痛点。”华先胜举例,包括“自动智能巡检”等功能的实现,就是研究人员和一线交警在一起工作的过程中,不断交流和碰撞产生的火花,“如果只从技术角度出发,或者只从业务角度出发,很多应用是不可能完成或者构想出来的。”(注:智能巡检是指城市大脑可以自主操控球形摄像头转动角度,观察城市情况)

从这一点来看,华先胜和团队成员在解析AI+算力+数据=价值这个公式时,不仅要考虑了自身的能力,也要考量行业对于AI价值取向的需求。

城市大脑对于城市未来的发展有着重要的意义,但是在落地过程中,究竟哪种思路或者方式才是最为正确的,目前并没有最终答案。关于发展方向,华先胜笑称,“我们常说的一句话是‘算法不是万能的,当然没有算法也是万万不能的’,那么对于城市大脑的发展,除了技术,还要关注应用场景和生态的打造。”

如他所言,在大量城市数据中,用不断发展的AI技术去挖掘巨大的价值,会让城市大脑演进为城市的基础设施,就像自来水和电力一样。但是这个“大脑”面对城市复杂的需求、巨大的计算规模、多维度的数据形式,也需要向AI研发平台的方向去努力。

从底层数据平台,到上层各种各样的应用,一个平台不但要能提供算法和应用,还要具备开放创新的功能,让更多的合作伙伴加入到城市的智能管理体系中。这一点,或许才是城市大脑未来更有价值的地方。

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《小米生态链战地笔记》、《微信思维》、《微信力量》三本畅销书的作者。