中年|高文院士：城市大脑的「痛点」与「突破」丨CCF-GAIR 2020( 二 )
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现在的城市大脑1.0 ， 它是一个具有海量数据的系统 ， 但是这个海量数据并不等于大数据 ， 因为90%的海量数据都是没有结构化的 ， 只是进行了一个简单的编码压缩 。
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另外 ， 这些数据的价值也比较低 ， 它不是结构化的 ， 你无法在上面进行分析 ， 这也是为什么很多智慧城市的视频数据 ， 一段时间之后就被覆盖了 。
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怎么才能改变这个现状呢？其实问题的实质就是现有的城市大脑里的数据表达是不到位的 。
为什么不到位呢？如果你只是感知数据后 ， 将编码压缩送到云端 ， 它还是一个非结构化的数据；如果你把它识别出来是张三、李四 ， 或者车牌号多少 ， 虽然它已经结构化了 ， 但是它是过度结构化的 ， 对于没有规定的任务就无法执行了 。
所以我们需要一种泛化能力更强的数据表达 ， 这个数据的表达是一个机缘表达 ， 用这些机缘既可以完成现有的任务 ， 也可以完成现在还没有定义的一些任务 。
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当然这些数据表达想要得到一个比较好的结果 ， 整个系统就必须做得好 。 所以我们现在考虑城市大脑应该有一套评测的指标 ， 包括系统的智力、性能（响应时间、并发、吞吐）、效率（耗电多大）等等 。
如果某套系统可以通过评测 ， 那就代表这套系统比较智能化了 。
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城市大脑1.0系统的弊端在于：它的智能代价比较高 ， 要么是造价高、要么就是耗电高 。
我们希望城市大脑变得更智能 ， 或者效率更高 ， 怎么办呢？我们希望把现有的城市大脑1.0升级到2.0 。
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一个可能的做法就是要合理分工 ， 我们把原来的传感网络和云合并的机器变成边端云协同的机器 ， 云上只需要配备最低的算力 ， 一部分计算放置于边缘 ， 一部分计算分配给终端 ， 这样组合起来使得整个系统最优化 。
系统到底应该怎么升级 ， 或者这个结构做成什么样比较好 ， 我们先来看看人的视觉系统是怎么运行的 。
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人的视觉系统是非常合理的、能效比非常高的系统 。 比如说我们每天只消耗相当于20瓦电灯泡的能耗就能做很多的事情 。
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人的视觉系统为何可以做到如此的低功耗、高效率？人的视觉系统主要由三部分组成 ， 包括眼睛、视觉通路和大脑的视觉眼 ， 这三部分分工非常严密 。
比如说大脑有了一个刺激信号 ， 通过神经通路传到大脑不同的视觉眼 ， 不同的视觉眼分工做不同的响应 ， 就可以完成很多事情 ， 比如说感知、决策等 。
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不同的感知路径或者不同任务的复杂度 ， 其实人的响应度是不一样的 。 （见PPT）这是1992年一张研究的示意图 ， 你可以看到当你给一个人下了一个指令说“你给我按一下绿色按钮” ， 这个执行是需要经过一定延迟的 ， 比如说视网膜有35毫秒的延迟 ， 从视网膜到下一个环节又有30毫秒的延迟 ， 最后到了肌肉、手指头动作下去 ， 大概有250毫秒的延迟 ， 这个延迟就告诉我们 ， 对不同的任务 ， 我们整个视觉通道和脑的处理分工是非常严密的 ， 使得简单的任务可以响应很快 ， 复杂的任务响应很慢 ， 分工合作 ， 这样的系统就能做到能量最优化 。
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