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从CCF-GAIR看AI趋势(一) 数字孪生城市
发布时间:2019-09-09 浏览:

  未来城市的智慧规划怎么做?正是中国城市规划设计研究院未来城市实验室研发副主任杨滔在CCF-GAIR的演讲题目。

  2019年8月8日,笔记本电脑挂掉了,提示错误“2101:Detection error on SSD1(M.2)”当时就懵了,而小编正在接到一项紧急任务制作一本白皮书,素材都收集好了,当时脑中反应的第一个问题就是“如果电脑坏了,什么最重要?”,小编的第一反应就是“数据”千万不能丢失,笔记本电脑刚好用了4年,买电脑时配置了一块固态硬盘和一块SATA硬盘,固态盘用于装操作系统,SATA硬盘用来存数据。可这和今天的文章有什么关系呢?

  小编参加2019年CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会(7月12-14日)时用数码相机拍摄了1500张左右的照片就保存在系统盘还没有来得急备份和整理。事后小编发现,确实SATA硬盘中的数据没有丢失(不影响白皮书的写作),而固态盘是机械故障(准确的说报废了),那么没有CCF-GAIR的照片我如何写“从CCF-GAIR看AI趋势”系列文章呢?

  AI智道在“深圳,重返安防舞台中心”一文中说过“媒体+大型活动是安防企业不可或缺的一个环节,也是舞台中心的必要条件。海词英语在线翻译网站怎么样?,”而CCF-GAIR正是这样的活动之一,纽豪斯没有记错的线年的峰会是第四届。

  如果一个人热衷于参与峰会的话,相信可以把大部分日程表给排满,那么峰会肯定是有选择的参加,那么到底我们应该掏多少钱?花多少时间参加多少个峰会?AI安防圈内是有几个顶会是需要参加的,分别是:世界人工智能大会(WAIC、上海)、中国国际智能产业博览会(智博会、重庆)、中国国际大数据产业博览会(数博会、贵阳)、世界互联网大会(WIC、乌镇)、全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR、深圳)、中国国际社会公共安全博览会(安博会、北京/深圳各一年)等,对纽豪斯而言,没有特别原因,优先选择家门口的顶会CCF-GAIR和安博会,通常会花去7天的时间(1年时间1/54).

  安防圈已经形成惯例,大凡开会普通观众入场是不用付费的。而AI圈世界范围内普通观众付费的多,如果是外地还要算上机票和住宿成本,如果是国外的顶会,那更是费用不菲。事实上好的顶会是值得付费入场的,小编今年就购买了CCF-GAIR的早鸟票,花了999元,感觉还是超值的,比那些免费参加的会议更能保证会议质量。

  根据纽豪斯掌握的信息,一场峰会中的商业演讲收费大约在8-30万之间,演讲时间多为25-30分钟之间,“假定让我花25万演讲25分钟,我该如何演讲?”小编就是抱着这个态度去听这次峰会的,用999元去换取36场价值900万的演讲还是很值得的。那么就有另外两个问题:一是演讲嘉宾如何准备演讲稿和演讲词,另一个就是我如何去听。个人意见,演讲嘉宾应该准备25-30页(技术类的可以翻倍)的PPT,每页1分钟,把最想要传到给听众的信息告知听众,演讲稿应该事先准备,不建议即兴发挥(可能词不达意,也不便于后续网络软推);观众应该携带数码相机拍摄主要的PPT,最好能够用录音笔把最重要的演讲录制下来。

  谁参加了2届:高校和研究院有北京大学、哈尔滨工业大学、美国德州农工大学、香港科技大学、香港中文大学、中科院。企业方面包括英特尔、阿里巴巴、腾讯、微软亚洲研究院、中国平安、小米、京东、科大讯飞、云从科技、商汤科技、旷视科技、云天励飞、力维智联、地平线、采埃孚、飞利浦、天数智芯、西井科技、禧涤智能、乂学教育、华登国际,这些都是实力的象征。

  谁新参加了这一届:华为、千视通、大华股份、高新兴、澎思科技、银江股份、碧桂园服务、触景无限、滴滴、高德地图、深聪智能、四维图新、苏宁零售技术研究院。2019峰会得到了他们的重视。谁来意味着20+万的支出,不来意味着这笔成本可以省下,AI新秀需要增加曝光率和知名度,这是一个两难的问题,毕竟国内的AI峰会还是比较多的。

  峰会设了几个专场?2018年设了12个专场、2019年设了13个专场。雷锋网是发现技术趋势的个中高手,论坛的设置是充分的考虑的当年的技术发展趋势和热点的,2018和2019共同的专场包括:AI前言专场、机器人专场、AI芯片专场体现了共性;IoT专场改为5G+AIoT专场、金融科技专场改为AI金融专场、智能驾驶专场并入智能交通专场、计算机视觉专场改为智慧城市视觉智能专场、AI医疗专场独立出来体现了技术的变化和AI的加持;取消了智能安全专场、仿生机器人专场、自然语言处理专场、投资人专场,这可能和雷锋网的定位有关;2019新增类脑计算专场、智能商业专场、智慧城市专场、智慧教育专场体现了雷锋网的布局和市场的热点。如果说CCF-GAIR有什么缺憾的线D Slam专场,毕竟3D识别才是今年CV的热点话题。

  趋势十:全球数字治理不过纽豪斯认为的未来2-3年内的AI安防技术发展趋势是这样的:

  激光点云这就是接下来纽豪斯要为大家分享的系列文章。这一篇是要和大家分享的是数字孪生。

  未来城市的智慧规划怎么做?正是中国城市规划设计研究院未来城市实验室研发副主任杨滔在CCF-GAIR的演讲题目。

  杨滔,中国城市规划设计研究院未来城市实验室研发副主任,注册城市规划师,伦敦大学学院(UCL)和清华大学双博士,清华大学《城市设计》副主编,国际空间句法指导委员会委员,中国建筑学会计算性设计学术委员会常务理事,中国城市科学研究会大数据专委会高级会员。曾任北京市建筑设计研究院有限公司副总建筑师、副所长,住房和城乡建设部城乡规划管理中心副研究员,伦敦大学巴特雷特建筑学院副研究员,英国空间句法公司研究员和高级咨询员。曾负责雄安数字规划平台与北京城市副中心行政核心区控规及城市设计、大伦敦战略规划空间专项等项目。发表论文90余篇。

  如果仔细的再深入研究一下就会发现一个小故事。关于“未来城市实验室”,其实是阿里云和中规院联合成立的。2018年9月19日,在2018杭州·云栖大会上,阿里云总裁胡晓明与中国城市规划设计研究院院长杨保军共同发布了“未来城市实验室”。该实验室致力于未来城市综合解决方案的研发和推广,中规院和阿里巴巴将整合各自技术资源、行业生态和实践机会搭建平台,为世界未来城市创新汇聚中国力量、白小姐中特网381818,贡献中国方案。更早的时候,2017年8月,雄安新区管委会、中规院、阿里巴巴建立雄安数字规划项目组,启动雄安新区数字规划工作,确定了多规合一、实时预警、开放众规和城市基因库等方向,开展全面研发工作。

  雄安新区位于河北省保定市境内,地处北京、天津、保定腹地,规划范围涵盖河北省雄县、容城、安新等3个小县及周边部分区域,2017年4月,雄安新区设立。2018年4月,《河北雄安新区规划纲要》获批。2018年12月,《河北雄安新区总体规划(2018—2035年)》获批。

  《纲要》批复中提出“坚持数字城市与现实城市同步规划、同步建设,适度超前布局智能基础设施,打造全球领先的数字城市。”这里明确的提出“数字城市”的概念,和今日的数字政府建设有异曲同工之妙。在随后的各种解读中,提出了“数字孪生城市”的表述。作为一个全新的概念,数字孪生城市引发了许多讨论,最终走进大众的视野,雄安新区给出了一个建设样板。

  中国社会科学院研究生院周瑜在《雄安新区建设数字孪生城市的逻辑与创新》一文中指出“数字孪生城市与现有智慧城市实践在城市认知上有着根本区别,它没有以往智慧城市实践中‘赋予城市以智慧’的傲慢姿态,而是通过对物质城市及其经济社会特征作统一的数字化记录和呈现,实现对城市复杂适应系统特性的认识、提取和应用,发现和顺应城市自身具有的自适应、自组织智慧,使不可见的隐性秩序显性化,以实现人工智能与人类智慧的综合集成,达到城市问题防患于未然、城市管理协同高效智能、城市发展动力持续强劲、城市安全韧性的实践效果。”

  IBM在2008年首次提出“智慧城市(Smart City)”的概念,在国内也一度推广过并没有形成大面积落地,2015年以后国内也掀起了智慧城市的建设热潮,当然伴随最多的概念是和PPP建设相关联,之后又出现了“新型智慧城市”的提法,取得了一定的建设成果,不够随着城市大脑工程的出现,智慧城市的建设思路日趋成熟,数字城市成为另外一种提法,在2018-2019年落地最好的应用当属数字政府(以数字广东建设为代表),而雄安新区则给出了另外一个建设思路,那就是“数字孪生城市”,雄安的优势是“新区”,完全可以高起点的建设一个“数字城市”。

  中国社会科学院研究生院刘春成于2012 年提出了基于CAS 理论的城市系统论,将复杂适应系统的基本分析框架———“主体”和围绕“主体”的4 个特性( 聚集、非线 种机制( 标识、内部模型、积木块) 在城市语境中加以应用,为构建数字孪生城市的概念框架提供了理论依据。数字孪生城市的概念框架建设在城市系统论的基础之上,也是一个具有包容性的跨学科范式,有利于城市多学科领域的专业融合,并实现技术应用方案与城市系统特性的高度匹配,达到城市发展管理的“知行合一”。

  杨滔认为城市建设出现了一种新的需求,就是“坚持数字城市与现实城市同步规划、同步建设,适度超前布局智能基础设施,推动全域智能化应用服务实时可控,建立健全大数据资产管理体系,打造具有深度学习能力、全球领先的数字城市。”当然这是针对雄安新区而言,数字孪生城市对老的城市改造升级也是可以适用的,不过没有那么直接高效罢了。

  对于数字城市而言,敏捷的智慧应用从城市、社区、家庭、个人四个方面着手。对于城市而言,有能源系统运行、水系统与雨洪弹性调控、环境监控、绿色出行,这些都发生在城市;从社区来说,有便捷社区服务、智慧办公、智慧家居等,这是中观层面上的。最后对个人来说,个人健康、碳排放数据,都是服务于个体对建筑的感知、韧性、适变以及自身的服务,也是对社会的服务。

  第一步对数字未来城市来说就是规划,如何做好数字化规划?过去对规划的理解更多是数字沙盘,把城市展示出来。随着整个国家规划的改革,包括目前从城乡规划逐步走向国土空间规划,实际是把过去的城乡规划、国土规划以及发改委的发展规划,以及环境规划、交通规划等有机结合起来。在这样一个大的变化过程中,如何协调各个部门、各个方面,是我们遇到的一个比较大的挑战。

  另一方面是城市化精细化的治理,国家面向了内生式发展,精细化的管理城市、精细化服务城市,并且及时对城市所运行中遇到的问题作出即时的调整,而不是像过去一个规划做五年或者十年之后,再进行调整,现在甚至希望能够一小时或者一分钟之后就对某些问题能够做出快速响应。规划的过程从过去的仿真展示将会逐步走向数字化技术支持实时决策,同时表达的形式也从过去的二维逐步走向三维。

  数据汇集(Data Pooling)。包括前文说六个阶段,六个阶段有各种数据,第一步是把各种数据在时空之中汇集起来。○

  智能审批(Smart Approval)。其次在规划建设过程中,需要解决的问题就是规划的报批、建设的报建,希望形成一个智能化的审批过程,也就是放管服,对于后续应该能够进行实时的监督、监管,而不是把过去每一个步骤都要进行审批。○

  质量监控(Quality Monitoring)。不仅包括施工过程中的质量监控,也包括城市运营过程中质量监控,也包括审批过程中透明化的实时监控。○

  辅助决策(AI-Aided Decision)。通过数字化手段,能够帮助不管是政府部门还是开发商,甚至是老百姓,能够参与到规划建设运行的过程中,辅助大家进行决策。○

  体检评估(Urban Assessment)。也就是国家推行的城市体检或者规划总评估过程,能够实时对我们做出的规划、建设、运营,进行更为宏观、更为综合的评估过程。○

  城市运维(City Operation)。城市的全生命周期更长,尤其是城市运营的实时过程监控,城市运维才是长期工程。为了实现这个大的框架,就是要建设全尺度、全要素、全周期的辅助决策系统,以科学技术手段的创新促进社会治理模式的创新。有四个步骤:

  标准监测(AI Indicators)。城市到底按照什么样的标准建设?比如数字未来城市定位是绿色智慧城市,哪些标准才能建造一个绿色智慧城市?我们通过学习世界上以及我国相似的城市、创新的城市,发现相应的标准与指标。

  多规融合(Integrative Plans)。多种规划如何统一起来,之前的多规合一只是在空间上进行比较,比如说一个图块,是否在城乡规划部门、国土部门、发改部门是同一个定义。在这个过程中不仅仅是图斑的对比,更多的是不同部门标准的对比,还包括从总体规到详细规划,到建设过程中这种标准层层传递的过程,也就包括横向和纵向两部分。

  动态优化(Dynamic Optimizing)。改变过去规划模式五年乃至十年再改变一次的方式,基于“活数据”的动态更新现状预警优化,推进实时响应的渐进式规划。

  开放众规(Public Participation)。不管是政府、企业还是市民,都能实时参与到规划的过程中,并且通过数字化方式带来更多创新创业的可能性。

  未来城市实验室标准监测包含了基因库的研究,我们构建了基因样本库,包括22个城市以及28万个相应地块的研究、12大类、150多个基因,然后去落实哪个城市是符合雄安所提出的“世界眼光、国际标准、中国特色、高点定位”的要求。

  这张图表体现了我们如何做这些事情,白小姐免费中特网这幕后台湾当局也提供了相当的协助,。包括创新指数、繁荣指数、活力指数、绿色指数、健康指数,这是城市运行的绩效评估,比如创新,它的评判可能是高学历人群占比、单位利润专利数、单位利润论文数等,目前数字未来城市还没有开始运行,并不能够在目前阶段进行评估的。但另一方面,数字未来城市所急需解决的是建设标准或者规划标准,比如说空间区位、用地经济、公共服务、空间形态、开放空间、道路交通、生态能耗等,这些都是可以通过规划建设标准来实现的。

  城市运行的绩效,以及城市建设标准之间是否具备联系?我们通过人工智能或者深度机器学习的方式去进行判定。我们认为城市的绩效也是给城市一个画像,城市是怎样运行的;另一方面城市的建设标准,在很大程度上是城市的建设基因。比如一个成功的科学园建设起来需要哪些建设标准,比如说用地的混合,是否商业、住宅、办公的有效混合,这种混合方式怎么样、比例怎么样,路网可达性、绿化水平、住房租金、教育设施、街道活力等等,根据这些方式去定量地判断成功的科学园的建设标准。

  第二方面是多规融合。一是总体规划层面上的目标和指标,二是地块上规划建设过程中的管理指标,往往是控制性详细规划,三是落在建设层面上的指标。不同的指标在过去是分割的,我们希望从总体规划的指标逐步落实到地块层面上,最后落实到建设层面上,这是纵向传导的过程。另一方面,对于全局层面来说,我们也存在着空间结构的评估,交通的评估,公共设施服务的评估,这些评估以及规划,在过去是分裂的,我们也希望通过大数据平台、数字规划平台,实时发现不同专业之间需要调和的方面。

  对于这个联动过程,我们希望形成联动的闭环,从规划、建设、运营等能够有效结合起来,比如总体规划层面上,我们往往会提出创新发展,或者绿色高效,但是这些大的目标如何实现,如何监控,如何管理,实际我们把这些大的目标、指标分解到城市中不同的专业管理单元上,比如说公服单元,人口是怎么分配的;创新城市,人口单元是怎么构成的。比如说海绵城市,排水、给水、回水是非常专业的,支撑着绿色发展部分。也包括形态、能源、生态等,不同的专业有不同的专业统计方式,我们把大的指标分解在不同的专业上,让专业的机构干专业的事,而不是过去用一个行政边界或者控规单元划分的边界,把所有东西统一在一起。

  第三方面是动态优化。也就是对过去这种固态的规划过程进行一个实时调控过程,也就是辅助我们实时决策,在左侧,定义了城市的活数据,城市是怎么运行的,最开始是空间阈值,他们在不同的空间单元出现哪些问题,还有时间阈值,在哪些时间段,一年还是一个月,他们是否达到了我们预期的目标,还有进行预警,预警之后是评估,评估的背后是有不同模型支撑的,这些模型上进行交叉式相互验证过程,比如公共服务设施和人口,如果我们的人口,比如说数字未来城市,是一个创新的城市。

  比如说交通和混合用地,街道乃至新能源中都存在着彼此关联,我们通过一个定量方式,实时发现问题,发现问题之后进行方案的对比。方案对比过去关注的是优劣势比较,现在还考虑到影响,也就是对每一个地块的人口增加之后,不仅是对地块本身的公共服务设施有影响,或者是地块的能源有影响,而是对这个地块周边的交通、周边的公共服务设施乃至于更大范围内的基础服务设施、地下管网到底有什么影响,我们希望建立起每个地块和整个城市社区相互联动的分析方式,并且考虑建设和投资的风险,这是在优劣势、影响、风险进行评估。

  评估对比之后进行优化,优化通过三个步骤实现:第一是策略调整,比如类似于阿里巴巴的城市大脑,中间对城市信号灯的调节,这是一个调节的方式,对设施策略性的调整。对设施策略性调整之后还没有达到要求,就考虑对设施本身的调整,比如说停车场的调整、用地设施本身的交通枢纽的调整,这种更大的调整如果无法实现之后,卡巴斯基:还存在大量Windows 7系统的用户,我们对整个规划才进行调整,也就是对整体路网结构、交通配置情况进行调整。

  因此我们采用分级分类的,不同轻重缓急的调节方式进行优化,来解决预警所发现的问题。这里展示的是模型背后或者说是评估背后的模型,比如说微气侯和城市机理之间的关系。目前对于城市的健康、发展是非常关注,城市的宜居性不仅是大的气候条件影响,也包括建筑环境,我们的高度、密度对于微气候的影响,比如对于土地开发强度有什么影响,对于建筑的围合方式,乃至于街道建筑商材料颗粒度细腻度,都会有很多的影响,这都是考虑的方面。

  还有交通和用地实时交互的模式,不仅是对用地功能本身的优化,也就是说,交通量大的地方适合于用商业或者其他城市的公共空间,另外我们也对交通进行实时画像,并且根据我们的交通和用地之间的关系,对于出行调度做出建议,最后我们注意到街道安全的控制情况。

  第四是开放众规。我们希望能够汇聚到世界上各种智慧,参与到规划建设过程中,另一方面是希望推动市民和政府之间有效的沟通渠道,能够推导城市的整个治理方面的改善。在公共参与的过程中,我们还是的是高品质发展,我们希望通过三维的方式,非常直观地告诉非专业人员哪些方面需要进行彼此的互动,比如说定制建筑的高度、首层的通透率、城市是否贴线走,形成良好街道,甚至是透水铺装率,哪些地方雨水可以渗透到地面,补给地下水源,通过一些直观的方式促进和老百姓的交流。

  另一方面我们也考虑,绿色的公园和视线的关联关系,哪些地方可能看到绿色公园,哪些看不到,如果看不到,我们又希望哪些楼房降低或者升高,升高和降低楼房,同样也带来了人口的变化,这些人口的变化将会导致街道的红红绿绿的交通变化,这是形成了从街道的布局到用地的模式到建筑的高度,简单的展示的过程,我们希望老百姓或者开发商、投资商,能够实时在平台上进行互动的操作,能够实时感受到自己所做的方案,对于周边的影响。

  整体来说对于运营过程是希望形成全区域的多维感知过程,是一个主动发现的过程,而不是过去被动收集数据。这种主动的发现不仅包括智能路灯或者智能井盖或者垃圾筒等等,也包括消费数据、消防数据,我们希望能够通过这些数据发现新区建设中,产业中有哪些异常事件,对各种异常事件进行实时处理。但是实时处理过程中核心的还是知识图谱建设,因为新情况出现之后,我们希望实时记录下来,并且对下一次如何解决相类似的情况,能够有效解决,而不是重新研究。因此知识图谱的迭代或者发展,是主动发现模式的最核心的部分。

  最后总结。我们这个平台希望形成一个全感知、全要素、全周期、全开放的体系,包括孪生城市,一个是实体城市,也就是实体的时空,另一个是虚拟城市、虚拟时空,但核心是把这两方面有效结合起来,促进社会的时空。

  在这个建设过程中,我们建立一个时空的大数据库,这是我们最核心,需要做的事情,也是包括目前资源部提的时空大数据平台上,都是这些方面,各个企业也在做时空大数据。基于时空大数据库的建设,我们希望提供全时的虚拟服务,不仅是空间上的发展,还有时间上的发展,白天黑夜不同时间段对于公共空间,对于资源的有效利用是非常重要的,我们提出时间规划的过程,最后是有效去优化公共资源以及各个方面的资源,实现资源的有效优化,也就是数字经济的最核心,也就是如何把有效的资源资产能够在合理的时间、合理的空间中有效整合起来,促进价值的增长。

  杨滔.未来城市的智慧规划怎么做-GAIR 2019.中国城市规划设计研究院.雷锋网

  国匠城.阿里云和中规院联合发布“未来城市实验室”,助力中国城市转型.2018.9.20

  周瑜,刘春成.雄安新区建设数字孪生城市的逻辑与创新[J].城市发展研究,2018,25(10):60-67.

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