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人民日报海外网|他们这样为城市装上“大脑”( 二 )


萧山区道路上已有的交通摄像头就像“眼睛” ， 信号灯则像指挥交通的“手” ， 它们之间需要建立一个机器大脑来进行沟通协调 。 机器大脑需要训练 ， 数据就是知识 ， 各种各样的算法和场景模型则像是思维 。
视频组的成员瞪大眼睛 ， 一帧一帧地将摄像头中出现的各种车型、车牌、左右转弯、标志标线等信息标记出来 ， 训练机器认识它们 。 数据智能团队对道路、车辆、车流进行算法建模 ， 让机器学习并预判各种可能发生的情况 ， 通过信号灯发出相应的指令 。 比如 ， 当摄像头发现当前直行方向车流量大 ， 机器的大脑需要自动分析 ， 控制信号灯变化时长 ， 让直行车辆降速 ， 避免拥堵 。 为了实现目标 ， 团队成员都驻扎在交警队 ， 每天深夜才能回家 。
大家坚持熬过了两个月 ， 最终的测试结果让人振奋：试点道路车辆通行速度平均提升了3%至5% ， 在部分路段有11%的提升 。
杭州市政府也从中看到了城市发展的新可能 。 杭州云栖大会是中国早期的开发者创新展示平台 ， 2016年10月 ， 在云栖大会上 ， 杭州市政府宣布启动城市数据大脑建设 ， 为这座城市安装一个人工智能中枢 。
从改变一条路到改变一个城 ， 契机来了 。
从“治堵”到“治城” ， 算法专家提出新的解决方案
不同于小范围的实验 ， 要让全杭州市的交通变智能 ， 难度倍增 。 全杭州有数百万的行人车辆 ， 上万个交通摄像头 ， 必须要算法专家提出新的解决方案 。
阿里云智能数字产业产研部研究员曾震宇和张辉带着一支小团队 ， 决心为城市大脑打造一个交通数据中台 。 利用这个平台 ， 把全市与交通相关的数据整合在一起 ， 通过多元融合计算 ， 实现交通数字化 。
在曾震宇看来 ， 建立交通数据中台 ， 最核心的问题是要将城市交通当成一个整体来看待 。 “城市不同的区域有不同的交通需求 。 如何多样化、立体化地规划一个动态的交通网络 ， 是优化城市交通最大的挑战 。 ”
“一开始我们把搭建交通数据中台想得比较简单 ， 以为会很顺利 。 没想到真操作起来 ， 遇到了很多困难 。 ”张辉回忆 ， 问题主要集中在两方面 ， 一个是数据沉淀 ， 另一个是业务沟通 。
交通数据中台首先要大量的数据 ， 但当时全市的交通数据情况是“不通、不稳、不准” 。 政府和交管系统内很多网络是不互通的；道路上的许多路测设备在设计安装之初没有考虑到未来的需求 ， 原有系统的完备性不够稳定；路测设备的位置不准 ， 交通摄像头的型号不一 ， 有的画面难以识别 ， 有的年久失修……
【人民日报海外网|他们这样为城市装上“大脑”】交通数据中台是一个全新的事物 ， 需要多方通力合作才能完成 。 但初期 ， 大家在业务沟通上不是很顺畅 。 “我们的团队成员都是搞技术的 ， 不懂交通 ， 交通部门的工作人员又不够了解技术 。 经过不断磨合 ， 大家才互相取得信任 。 ”张辉说 。
克服了一个个障碍 ， 城市交通的静态数据和动态数据终于集纳在交通数据中台上 。 每条道路都有了自己的信息标识 ， 每辆车的行程轨迹都可以全部还原 。 无论是天气变化 ， 还是道路施工 ， 或是各种突发状况对交通产生的影响 ， 都能被计算预测 。
2018年 ， 杭州城市大脑的管辖范围扩大了28倍 ， 信号灯优化1300个 ， 每2分钟便可完成一次区域扫描 ， 处置效率提高了9倍 。
“治堵”的小目标初步实现 ， 城市大脑开始走向“治城” 。
2018年5月 ， 《杭州市城市数据大脑规划》发布 。 其中提出 ， 除交通领域外 ， 城市大脑还将深入医疗、平安、城管、旅游、环保等行业系统 。 到2022年 ， 杭州要基本完成城市数据大脑在各行各业系统建设 ， 投入实际运行 ， 成为支撑城市可持续发展的基础设施 。
由杭州大数据局牵头 ， 来自多个部门的成员组成了交通、环保、旅游等16个专班 ， 进驻云栖小镇 。 政府工作人员与技术研发人员坐在一起 ， 联合办公 。 张辉认为 ， 政府部门的支持至关重要 。 “许多变革需要跨部门的协同合作 ， 打通不同领域的数据 。 各个部门都需要有积极拥抱新技术的心态才能做好 。 ”


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