我在家門口散步了7公里，就為了搞清楚“城市智能體”到底是什么

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國際智慧城市創新發展論壇”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?然后我發現，這個項目已在天津中新生態城完成了上線，并部署在生態城的8個主要路口。

高潮來了——我發現這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，然后開始一場關于城市AI技術應用的“采訪”之旅……

史上距離AI最近的現場調查

與我經歷過的所有采訪相比，這次“采訪”不消耗任何交通成本，低碳環保令人愉快。但是我很快發現事情沒有那么簡單：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……

經過辨認，很快我發現，華為云城市智能體的“物理樣貌”，應該是長成這樣的：

對，就是這個交通燈+攝像頭的結合體。因為經過我仔細回憶，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AI運算結果反向控制紅綠燈。這樣就讓我們熟悉的“車看燈，讀秒數通行”模式，變成了“燈看車，按車數放行”。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，事實上在背后已經基于華為云的AI服務打通為一個整體。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，以及云端進行復雜AI運算的AI智慧。

而這套系統落到現實生活里，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，都要在端側執行視頻感知能力和仿真預測能力，將收集到的車輛信息和車流預測信息，統一交付給“云+AI”進行處理。而云端，則部署了車輛推理引擎和實時預測引擎等復雜技術工具箱，會把攝像頭收集到的信息處理周全，再交付給信號燈，啟動相應的紅燈提前結束算法或者綠燈延長算法。

經過眾多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。

這樣，生態城里主要路口的紅綠燈，將可以根據車流的長短來調整紅綠燈時長。

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。

比如說我們經常遇見這樣一個情況：已經綠燈了，但是橫向車輛把路塞滿了，硬是過不去。再等一會燈又紅了。這個現象，在交通指揮領域叫做車輛溢出。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。生態城的華為云城市智能體，已經具備了這個能力。

在沒有加入這個能力前，信號燈是這樣運作的：

而現在，在AI的幫助下已經變成了這樣：

在這之外，華為云城市智能體還讓生態城的信號燈，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，因為在生態城，堵車情況改善與否，根本不需要看復雜的數據，這是件一目了然的事。

這是一張生態城的交通圖，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城一周后，最堵的地方確實得到了顯著改善。我采訪了生態城的一位交警，他告訴我，他日常在和煦路和中新大道路口執勤，這里是堵車和交通事故的最高發地區。而在加入AI信號燈之后，早高峰車輛排隊溢出次數已經減少了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生概率。且1小時左右的早高峰，現在已經基本被縮短了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。住在生態城的朋友都知道，每天早上“出關”必經之地的彩虹橋堵得多么讓人心累。而經過親身評測，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多域協同智能調度技術，以及車輛軌跡實時計算，GES圖計算引擎，交通仿真與流量預測，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。根據測試，利用綠色生命通道，消防車抵達生態城某小區的速度，從4分多鐘下降到了2分半，節約了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判基礎上進行提前疏導。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據的實時監控分析，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協同云、大數據、邊緣計算與物聯網綜合解決方案，最終我們看到生態城收獲了三個全新的交通能力，分別對應著大幅度降低的擁堵、更好的居民生命財產安全保障，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這門技術來說，生態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的融合，通過大量技術與設備的交互，達成數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技術想要走進城市交通這樣龐大的場景時，只看一堆技術名詞，一般人很難準確想象最終到底會發生什么。

在傳統武術領域，對打并不叫比武較量，而是叫“互相驗證”。我想，生態城里華為云的AI能力恰好也收獲了這個詞：驗證。

時至如今，AI在現實產業里到底有沒有用，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，生態城一直都以在社區中引入高新科技，尤其是智能科技而聞名。這里匯聚了大量智能技術解決方案，從某個側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，但生態城特殊的區位規劃，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。而城市智能體在生態城的覆蓋，某種程度上是首次打開了整個區域的AI協同交通優化嘗試。

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持續進化、AI分步實施。根據生態城一貫的風格，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。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主戰場

2019年，可以看作AI走進各行各業，走進城市、交通、醫療、金融、教育、制造、零售七大場景的關鍵一年。如果說前年是方向探索，去年是條件準備，那么今年的任務毫無疑問就是發起沖鋒。

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重定，尤其對于公有云市場來說更是如此。

我們知道，傳統云服務市場是以互聯網、電商、游戲企業為主，他們的服務需求是小而輕的，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IT業務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生了快速變化。AI的價值不是業務支撐，而是改變核心生產狀態，激活新的生產力。

比如生態城早15分鐘結束的早晚高峰，轉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，實體經濟行業，城市綜合業態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“數字世界與物理世界結合”這個難關，發起挑戰的原因。

綜合來看，從云上到城中，物理世界的AI主戰場已經開始越來越清晰。至少在我轉了幾個路口之后，現實中AI帶來的效率轉變令我印象深刻。

而新戰場的法則，也在挑戰公有云市場的陳規：

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開始進入現實世界，考驗的不僅是AI能力，還是多種能力的結合。比如說在華為云城市智能體的實際執行中，就涉及邊緣計算、物聯網、視頻云等多個領域，技術綜合能力和工程化能力將成為公有云新的必備品。

3、從生態城的案例不難發現，每個城市，每個地區對于AI的需求，甚至都有不同的特點。而行業AI更是千變萬化，能否懂個性需求、懂行業特征變成了云廠商的新任務。這個情況下，生態建設和開發者建設變成了當務之急。

層層剝離下來，我們會發現在一個案例背后，竟然隱藏著AI改變城市生活的邏輯，AI產業發展的路徑，以及云計算市場的未來走勢。

事實上，在Cloud2.0時代，各行各業都在積極地將AI作為數字化轉型階段的必備能力。面向各行各業，華為云正在以自身的技術、產品、解決方案等貼近各行業，并以全棧AI能力落地“普惠AI”，讓各行各業真正實現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“中新生態城發布”)