业界 ！从未卜先知的信号灯说起,阿里城市大脑的智慧交通实践
摘要： “馬路上最常見的信號燈，其實已經(jīng)有一百多年的歷史，而在這一百多年里，竟然沒有什么變化。”在2018世界交通大會上，阿里云機器智能首席科學(xué)家閔×××感慨道。
“馬路上最常見的信號燈，其實已經(jīng)有一百多年的歷史，而在這一百多年里，竟然沒有什么變化。”
在2018世界交通大會上，阿里云機器智能首席科學(xué)家閔×××感慨道。
“信號燈從出場第一天起，它的智能就被寫死了。”閔×××說，“信號燈是個近視眼，它通過一些傳感器（來觀察），只能看到眼下，只能看到剛剛發(fā)生的事情。而有了大數(shù)據(jù)和人工智能，一切都開始變化了。有了高德地圖的數(shù)據(jù)，每輛用APP導(dǎo)航的車在哪里、要往哪里去，一目了然。看得見，想得遠(yuǎn)，自然比別人做的多。”
互聯(lián)網(wǎng)+信號燈比傳統(tǒng)的只用傳感器的信號燈更加有預(yù)見性，因為它可以清晰地感知到還有多少車在上游路口將要過來，進(jìn)而判斷十分鐘后應(yīng)該是紅燈還是綠燈，發(fā)現(xiàn)哪些路段的紅綠燈設(shè)置不合理，改事后諸葛為未卜先知。
基于這個想法，阿里云和高德地圖推出了城市大腦智慧交通公共服務(wù)版，一個普惠式的、免費的城市大腦公共服務(wù)。這個系統(tǒng)中有預(yù)警解決方案，誘導(dǎo)解決方案、管理解決方案和研判解決方案，通過這種連接的紐帶形成高效的功能。
通過預(yù)警系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)交通擁堵，通過調(diào)度系統(tǒng)和預(yù)警系統(tǒng)來幫助交通管理部門對擁堵和事故進(jìn)行快速處理，同時可以提供車輛分流的解決方案，通過高德導(dǎo)航的提示來進(jìn)行分流，并在事后進(jìn)行事件評估，形成一個閉環(huán)過程。
舉例而言，如果北京四環(huán)發(fā)生了擁堵，交警可以在城市大腦上規(guī)劃分流到三環(huán)，這種政府推薦的方案在用戶規(guī)劃路徑的時候會直接顯示在高德的前端，直接實現(xiàn)自動化的連接。
一個比較直觀的成果是給救護(hù)車提供一路綠燈。在杭州蕭山區(qū)的實踐中，城市大腦為交通做出整體的優(yōu)化，為救護(hù)車提供全程綠色信息通道。在救護(hù)車到達(dá)擁堵路口前10秒或20秒，信號燈自動變綠，清空擁堵車輛，保障救護(hù)車暢通無阻。總計壓縮通行時間7分鐘，提速50%，最后的差距可能是生死之別。
“智能在端，智慧在云”
未卜先知聽起來容易，實現(xiàn)起來卻非常難，主要是難在算力。
如果每個路口都提前預(yù)知將要來到的車流，基于未來的路況和需求進(jìn)行調(diào)配，需要的計算量是無與倫比的。
閔×××說，互聯(lián)網(wǎng)APP數(shù)據(jù)上行是數(shù)據(jù)源材料之一，加上交通當(dāng)中自己的數(shù)據(jù)，為智慧交通提供了豐富的原材料，而當(dāng)原材料更加豐富的時候，也需要更加好的配方和加工方法生產(chǎn)出更加優(yōu)良的產(chǎn)品和商品，比如把信號燈單點優(yōu)化變成區(qū)域優(yōu)化。
阿里云將電商當(dāng)中的經(jīng)驗借鑒到了交通中。雙十一交易的數(shù)據(jù)量極大，堪稱最復(fù)雜的數(shù)據(jù)洪峰，阿里將那個場景下數(shù)據(jù)的運輸能力轉(zhuǎn)移到垂直行業(yè)中去。
目前，阿里云在杭州和上海的城市大腦當(dāng)中，實現(xiàn)了對視頻全量實時計算，而不是事后抽查。在杭州做到了主動預(yù)警主動發(fā)現(xiàn)，以前是巡檢在控制臺觀察，現(xiàn)在則是全景在線，準(zhǔn)確率95%以上。
數(shù)據(jù)的完整就使得創(chuàng)新成為可能，閔×××用吃東西來做比喻。交通系統(tǒng)不挑食，能處理視頻當(dāng)中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，甚至APP數(shù)據(jù)，才能長出強健的聰明的智慧體。不光不挑食，還要能消化得了，也就需要計算能力。
閔×××說，2011年，還只能望數(shù)興嘆。但是到了2016年，隨著云計算的出現(xiàn)，這一切變得迎刃而解了，連一個小白用戶也能在很短的時間內(nèi)得到超量的計算能力。
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北京信號燈配時優(yōu)化使路口平均延誤下降了6%。
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城市大腦在高架路上的應(yīng)用，上海高架預(yù)測精度提高10%。
在這種充分的計算能力下，通過交通配時優(yōu)化節(jié)約下來的時間，相當(dāng)于給每個人每天節(jié)約了6分鐘。
阿里云團(tuán)隊實現(xiàn)這一切，利用的只是既有的數(shù)據(jù)資源，而沒有在交通燈和馬路上添加任何新的探頭等硬件，從代碼和方法論上著手得到了這些百分比的提升。這是閔×××一直強調(diào)的“智能在端、智慧在云”的體現(xiàn)，也是云計算的巨大價值所在。
強調(diào)開放，讓算法融入行業(yè)
阿里和高德的合作實現(xiàn)了數(shù)據(jù)和算法在交通領(lǐng)域的作用發(fā)揮，但在數(shù)據(jù)和算法這兩層之上的應(yīng)用智能平臺，閔×××表示，他們還需要更多的生態(tài)伙伴來開創(chuàng)。
他用石油來比喻。阿里云將原始數(shù)據(jù)加工成易于理解的數(shù)據(jù)提供給合作伙伴，就像原有的石油經(jīng)過提煉之后，等待大家做成橡膠、汽油甚至高品質(zhì)的汽油。他表示，石油的第一層提煉已經(jīng)完成了，下面將交給其他的合作伙伴。
目前ET城市大腦項目已經(jīng)實施了許多行業(yè)生態(tài)的合作方案，包括不同供應(yīng)商的細(xì)分領(lǐng)域，還與公路協(xié)會合作，加上清華大學(xué)、上海交大等高校，成立了未來交通實驗室，以支撐未來的科學(xué)研究能力。
閔×××感嘆目前這方面的應(yīng)用與數(shù)據(jù)體量相比太少了，價值密度沒有充分挖掘，需要更多的人來釋放數(shù)據(jù)的價值。“價值的釋放一定是通過行業(yè)當(dāng)中源源不斷創(chuàng)新，絕不是靠阿里云工程師寫一些代碼。”他說道。
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因此，他呼吁一個開放的AI 生態(tài)，并表示這絕對不是顛覆式的，而是一個共贏的模式。最終的愿景是超越云計算，因為云只是基礎(chǔ)設(shè)施，最終的目的是在云的基礎(chǔ)上創(chuàng)造出來的應(yīng)用智能。
打破數(shù)據(jù)孤島
會上，高德地圖副總裁董振寧也強調(diào)了開放的重要性。他說，數(shù)據(jù)是城市大腦的最重要的血液和養(yǎng)分，所有人都知道數(shù)據(jù)有巨大的價值，卻不懂得怎樣使自己手中的數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值，自己緊握著這些數(shù)據(jù)，“放在口袋里不跟別人分享”，數(shù)據(jù)成為一盤散沙，就創(chuàng)造不出應(yīng)有的價值。
他認(rèn)為，解決數(shù)據(jù)孤島問題有四種路徑：
第一，要有數(shù)據(jù)的處理能力。大量的數(shù)據(jù)匯聚起來后，需要有云計算的資源進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，有充足的算力對數(shù)據(jù)底盤進(jìn)行處理，才能創(chuàng)造數(shù)據(jù)的價值。
第二，選擇有價值的數(shù)據(jù)，用有價值的數(shù)據(jù)創(chuàng)造更多的價值。阿里和高德在進(jìn)行城市大腦磨合的時候，把目標(biāo)聚焦在交通和安全領(lǐng)域，也是出于數(shù)據(jù)價值的考慮。這兩個領(lǐng)域一個涉及到國計民生，一個涉及國家安全。“創(chuàng)造頭部的價值是很重要的能力。”董振寧說。
第三，解決數(shù)據(jù)孤島很重要的手段，是存量和增量的問題。很多人進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚的時候首先考慮的是存量的數(shù)據(jù)，但存量數(shù)據(jù)其實反而不好獲得，高德提出的方法是先取得增量數(shù)據(jù)，通過增量數(shù)據(jù)帶動存量數(shù)據(jù)。他們疊加了高德海量的數(shù)據(jù)和通過AI的海量視頻，作為增量數(shù)據(jù)，“這樣之后再對存量數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，會獲得很好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。”
第四，也是董振寧認(rèn)為最有效的手段，是國家強制性的干預(yù)。在城市大腦已經(jīng)落地的一些城市如杭州、上海等，這種手段就發(fā)揮了作用，杭州專門成立了大數(shù)據(jù)管理局來進(jìn)行這種所有部門數(shù)據(jù)的匯聚。
城市大腦匯聚的數(shù)據(jù)分為三類，一類是靜態(tài)數(shù)據(jù)，也就是是路網(wǎng)數(shù)據(jù)，第二類是城市物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，像高德、共享單車提供的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，還有一類數(shù)據(jù)是視頻數(shù)據(jù)，通過視頻匯聚的功能，基于阿里云進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚，同時通過各種方式來構(gòu)建城市感知系統(tǒng)，構(gòu)成城市大腦的數(shù)據(jù)底盤。
董振寧說，互聯(lián)網(wǎng)公司目前的科學(xué)研究還更多在基礎(chǔ)研究上，但互聯(lián)網(wǎng)在工程上則需要進(jìn)行前瞻性的探索。通過高清地圖對所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行攝入，構(gòu)成統(tǒng)一的表達(dá)性，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、高德的數(shù)據(jù)在交通的表達(dá)上是一致的，為下一步的工作融合不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)。
城市交通大腦的可持續(xù)發(fā)展，關(guān)鍵需要一個開放的生態(tài)系統(tǒng)，“如果沒有開放系統(tǒng)和更多人的加持，如果單靠一兩個公司這個智慧大腦是不可能構(gòu)建的。”董振寧說。
數(shù)據(jù)人才轉(zhuǎn)型
在數(shù)據(jù)和AI人才的偏重上，閔×××說，數(shù)據(jù)團(tuán)隊和AI團(tuán)隊都同樣重要。據(jù)閔×××介紹，阿里云ET城市大腦團(tuán)隊現(xiàn)有約300人，在大數(shù)據(jù)和云計算方面的人才配備較為充足，但人工智能方向還有大量人才缺口。大部分行業(yè)專家不懂代碼，而算法專家并不了解交通行業(yè)。
如何堵上人工智能人才不足的缺口？我們應(yīng)該給行業(yè)專家配一個算法工程師？還是讓行業(yè)專家學(xué)寫代碼？
閔×××也曾在大數(shù)據(jù)文摘的專訪中談過這一問題，他認(rèn)為兩種做法都有可能，但是難度不一樣。
“第一個是傳統(tǒng)行業(yè)的專家了解這些云計算的技術(shù)或者是大數(shù)據(jù)深度挖掘的技術(shù)再去做這個行業(yè)的升級換代，聽起來很美好，但是執(zhí)行起來很難，原因在哪？當(dāng)他已經(jīng)成為一個行業(yè)專家的時候，基本上是單位的頂梁柱，他的動力在哪？因為他面臨重新學(xué)習(xí)的過程，單位能讓他去嗎？
但是反過來，我們的技術(shù)專家，我說過我們愿意走到車間去，我們愿意去學(xué)習(xí)行業(yè)專家的一些知識，我們有激勵的機制讓大家沉到場景中去，我們可能會學(xué)的很快就沒有非技術(shù)的阻礙了。所以說從現(xiàn)實的效果來看，技術(shù)人走出去可能效果更快。”請?zhí)砑渔溄用枋?/p>
轉(zhuǎn)載于:https://blog.51cto.com/13852775/2136599
總結(jié)
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