戚欣，姜春雷

（吉林建筑大學(xué)）

人工智能助力智慧城市建設(shè)

戚欣，姜春雷

（吉林建筑大學(xué)）

隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化發(fā)展加速，智慧城市建設(shè)成為一項(xiàng)迫切的任務(wù)。然而基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的智慧城市缺乏足夠的智慧應(yīng)對(duì)不斷加劇的“大城市病”。近年來，以深度學(xué)習(xí)為核心技術(shù)的現(xiàn)代人工智能迅速發(fā)展。因此，探討現(xiàn)代人工智能在智慧城市中的應(yīng)用具有十分重要的意義。論文首先介紹了人工智能興起的背景和面臨的挑戰(zhàn)，接著分析了智慧城市引入人工智能的前提并總結(jié)了人工智能在智慧城市中的應(yīng)用，最后提出了以人工智能為核心的智慧城市建設(shè)對(duì)策。

智慧城市；人工智能；深度學(xué)習(xí)；大城市病

1 引言

智慧城市是解決“大城市病”的一劑良藥，同時(shí)也是城市生活與城市管理的新興模式。智慧化是繼工業(yè)化、電氣化、信息化后，世界即將發(fā)生的第四次工業(yè)革命，作為智慧化的核心技術(shù)——人工智能今年首次被寫入我國(guó)政府工作報(bào)告。毫無疑問，未來的智慧城市將是以人工智能技術(shù)為核心的智慧城市。探討人工智能助力智慧城市建設(shè)具有重要意義。

2 當(dāng)代人工智能興起的背景

2.1 高性能計(jì)算極大進(jìn)步

20世紀(jì)80年代，誤差反向傳播算法（BP算法）的提出，掀起了一股人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱潮，然而多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卻鮮被提及，其主要原因是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要巨大的計(jì)算資源，以至于在當(dāng)時(shí)是一個(gè)不可能完成的任務(wù)。2006年，Hinton的開創(chuàng)性工作為多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練帶來了曙光，然而直到2012年，Hinton的兩個(gè)學(xué)生在擁有超強(qiáng)并行計(jì)算能力的GPU平臺(tái)上成功訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，并以此拿下ImageNet冠軍，深度學(xué)習(xí)才開始從理論研究走向生產(chǎn)實(shí)踐，成為當(dāng)代人工智能的核心技術(shù)。從深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程來看，深度學(xué)習(xí)的主要障礙來自其巨大的計(jì)算量，深度學(xué)習(xí)的每一步發(fā)展都離不開計(jì)算方法或硬件平臺(tái)的改進(jìn)。

截至2016年，GPU的浮點(diǎn)計(jì)算能力已經(jīng)超過每秒85萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算，而CPU則一直在G級(jí)徘徊。GPU強(qiáng)大的計(jì)算能力引起了高性能計(jì)算研究者的重視，基于GPU的高性能算法和硬件平臺(tái)不斷推陳出新。高性能計(jì)算的極大進(jìn)步為基于深度學(xué)習(xí)算法的人工智能發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)。

2.2 高速網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與普及

自互聯(lián)網(wǎng)誕生以來，它以極高的速度進(jìn)行普及同時(shí)網(wǎng)絡(luò)帶寬也保持高速增長(zhǎng)，尤其是近年來以4G為代表的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展勢(shì)頭迅猛。《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》已經(jīng)于2017年6月1日實(shí)施，它將在法律層面保護(hù)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和信息安全，保障互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代產(chǎn)生的個(gè)人信息安全，制止網(wǎng)絡(luò)詐騙。所有這些，都為人工智能的發(fā)展提供了肥沃的土壤。

2.3 大數(shù)據(jù)的井噴式增長(zhǎng)

隨著數(shù)字城市的建設(shè)，物聯(lián)網(wǎng)遍布每個(gè)角落，世界上發(fā)生的每件小事、自然界的每一點(diǎn)變化、人類的每一個(gè)想法，各種各樣的信息都可能被收集。遙感技術(shù)的飛速發(fā)展也帶來了海量的數(shù)據(jù)。所有這些導(dǎo)致數(shù)據(jù)規(guī)模呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。美國(guó)政府2012年發(fā)布的《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，把大數(shù)據(jù)比作“未來社會(huì)發(fā)展的新石油”。之所以有這種看法緣于大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著巨大的知識(shí)資源，這些知識(shí)為人工智能帶來了前所未有的機(jī)會(huì)。

2.4 互聯(lián)網(wǎng)巨頭及資本推動(dòng)

近年來，谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜、微軟、NVIDIA、百度、阿里巴巴、騰訊先后投入大量資金做人工智能產(chǎn)品研發(fā)，在宣傳上更是不遺余力。最為激進(jìn)的百度已經(jīng)宣布自己是一家完全的人工智能公司，而非互聯(lián)網(wǎng)公司。

資本市場(chǎng)也迅速做出反應(yīng)，全面追捧人工智能領(lǐng)域。2016年第一季度和第二季度人工智能企業(yè)獲得投資都接近了250億美元，而在2012年同期，這個(gè)數(shù)字還不到4億美元。

3 人工智能面臨的挑戰(zhàn)

3.1 技術(shù)問題

以深度學(xué)習(xí)為核心技術(shù)的當(dāng)代人工智能很大程度上借鑒了人腦的信息處理模式，當(dāng)前的人工智能技術(shù)還沒有完全吸納人腦科學(xué)的成果。人腦是自然界經(jīng)過數(shù)億年進(jìn)化出的產(chǎn)物，未來人工智能的發(fā)展無疑還要依賴和受限于人腦科學(xué)的發(fā)展。從另一個(gè)角度來看，人腦是建立在生化反應(yīng)的基礎(chǔ)上的，而現(xiàn)有計(jì)算機(jī)以二進(jìn)制為基礎(chǔ)，從更長(zhǎng)遠(yuǎn)的未來看，人工智能還要依托量子計(jì)算機(jī)或生物計(jì)算機(jī)。

中國(guó)科學(xué)院張鈸院士總結(jié)出人工智能目前擅長(zhǎng)的領(lǐng)域都有如下特點(diǎn)：（1）足夠的數(shù)據(jù)；（2）完全信息；（3）確定性；（4）單領(lǐng)域（這樣的領(lǐng)域包括語音識(shí)別、人臉識(shí)別、圖像識(shí)別和圍棋等）。但在信息不完全或涉及多個(gè)領(lǐng)域（包括自然語言理解）或存在干擾的情況下，人工智能還有待提高。例如，人工智能目前還無法戰(zhàn)勝人類橋牌高手，人工智能同樣無法在《星際爭(zhēng)霸》游戲中打敗專業(yè)選手。

人工智能的應(yīng)用還面臨能耗問題。人腦的功率不過25W，而Alpha Go的功率達(dá)到150kW。即便這樣，Alpha Go的智能也只是限定在圍棋這一單一領(lǐng)域。因此，人工智能在全面應(yīng)用過程中還需要進(jìn)一步減少能耗。

3.2 政策及法律問題

以無人駕駛為例。基于人工智能的無人駕駛區(qū)別于有人駕駛，現(xiàn)行的交通規(guī)則以及交通設(shè)施并不利于無人駕駛。例如，谷歌在測(cè)試無人駕駛時(shí)，在四面紅燈情況下，由于其他車輛不斷慢慢向前拱，導(dǎo)致完全遵守現(xiàn)行交通規(guī)則的無人駕駛車很長(zhǎng)時(shí)間無法通過。另外，在有人駕駛時(shí)，行人會(huì)完全遵守交通規(guī)則，因?yàn)樗麄冎浪緳C(jī)會(huì)溜號(hào)，還可能酒駕；而全面無人駕駛的車輛會(huì)完全遵守交通規(guī)則和交通安全，在車輛設(shè)定了優(yōu)先保障行人安全的前提下，行人是否還能完全遵守交通規(guī)則？

人工智能還面臨著法律問題。以無人駕駛為例，根據(jù)我國(guó)道路交通安全法規(guī)定，機(jī)動(dòng)車的駕駛證只能發(fā)給自然人，這給利用人工智能的無人駕駛車輛帶來了障礙。同樣的問題還有上路牌照、交通事故責(zé)任認(rèn)定和登記檢驗(yàn)等，這些問題在當(dāng)前的法律中都處于空白地帶。另外，有交通事故時(shí)，汽車生產(chǎn)商同消費(fèi)者的責(zé)任劃分也缺乏法律支持。

在人工智能日益成熟后，法律、政策問題將成為其應(yīng)用的最大障礙。

3.3 社會(huì)問題

人工智能的出現(xiàn)將以前所未有的力度極大減輕人們的勞動(dòng)，曾經(jīng)需要上萬工人的企業(yè)，可能僅需要幾名技術(shù)人員和一大群機(jī)器人就可以了。以我國(guó)上海的洋山港為例，洋山港是世界上最大的海島型人工港，這么一個(gè)偌大的港口幾乎見不到人，從集裝箱的卸載到轉(zhuǎn)運(yùn)全部由系統(tǒng)自動(dòng)規(guī)劃，調(diào)度橋吊，指揮無人駕駛車來完成，時(shí)間精確到秒級(jí)。

然而，在減輕人們勞動(dòng)強(qiáng)度和勞動(dòng)力需求的同時(shí)也意味著很大一部分工作將被機(jī)器人取代，盡管新興行業(yè)可能吸納一部分失業(yè)人口，但對(duì)于擁有大量人口和低端勞動(dòng)產(chǎn)業(yè)的中國(guó)，這仍然是一個(gè)不得不考慮的問題。

3.4 倫理及安全問題

相對(duì)于人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能倫理的研究相對(duì)滯后。當(dāng)前的人工智能還處于弱人工智能階段，其倫理問題還未突出顯現(xiàn)，然而，當(dāng)發(fā)展到強(qiáng)人工智能階段時(shí)，倫理問題必然成為其應(yīng)用的主要矛盾之一。

安全問題是人工智能的另一個(gè)重要問題。著名物理學(xué)家霍金就曾經(jīng)多次表達(dá)過對(duì)人工智能的擔(dān)心。人類具有求生本能，如果人工智能學(xué)到這一點(diǎn)，后果將無法預(yù)料。例如，他是否會(huì)阻止我們關(guān)閉它的電源。是否或如何阻止人工智能的求生本能都是人類面臨的挑戰(zhàn)。

4 智慧城市引入人工智能的前提條件

4.1 人才基礎(chǔ)

當(dāng)代人工智能作為一種新興技術(shù)仍處于發(fā)展階段，熟練掌握并能實(shí)際應(yīng)用它的人才并不多。國(guó)際上關(guān)于深度學(xué)習(xí)高端人才的競(jìng)爭(zhēng)早已白熱化，百度就以優(yōu)厚的條件從谷歌挖到頂尖深度學(xué)習(xí)專家吳恩達(dá)，然而在不到3年后，他選擇離開百度。如何培養(yǎng)優(yōu)秀的專業(yè)人才隊(duì)伍、做好人才儲(chǔ)備，制定有利于留住人才的政策已經(jīng)成為擺在我國(guó)政府和企業(yè)面前的現(xiàn)實(shí)問題。

4.2 物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)

人工智能是智慧城市的核心技術(shù)，基于人工智能建立的城市大腦是智慧城市的中樞，而物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)則是智慧城市的眼睛和耳朵。沒有物聯(lián)網(wǎng)，城市大腦就成了無源之水，無本之木。因此，有預(yù)見性投入數(shù)字城市建設(shè)，構(gòu)建完善的物聯(lián)網(wǎng)體系，盡早實(shí)現(xiàn)“萬物互聯(lián)”這一夢(mèng)想是建立智慧城市的必經(jīng)之路。

4.3 城市大數(shù)據(jù)的采集和管理

智慧城市的物聯(lián)網(wǎng)和遙感技術(shù)無時(shí)不刻地在采集城市大數(shù)據(jù)，智慧城市的建設(shè)需要充分利用這些大數(shù)據(jù)，并利用先進(jìn)地理信息系統(tǒng)加以管理，為智慧城市提供大數(shù)據(jù)支持，為城市大腦提供新鮮血液。

4.4 政府管理方式的轉(zhuǎn)變

智慧城市并不是一個(gè)完全自動(dòng)運(yùn)行的機(jī)器，智慧城市最重要的還是人的智慧。智慧城市仍然需要人的參與，但是人的參與方式、參與時(shí)機(jī)、參與程度都同傳統(tǒng)城市管理方式有著極大的區(qū)別。例如，大型活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)控制是城市管理的重要環(huán)節(jié)，智慧城市可以通過對(duì)空間信息、移動(dòng)信息、輿情等信息進(jìn)行收集、建模、模擬，從而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)判。這就要求管理者不能僅憑借自己的經(jīng)驗(yàn)組織和管理大型活動(dòng)，而且要有意識(shí)并且善于運(yùn)用智慧城市技術(shù)。包括交通分流和公共人流動(dòng)態(tài)監(jiān)控等技術(shù)在很多城市早已部署，然而卻并未用到實(shí)處，由于管理人員缺乏應(yīng)用這些技術(shù)的意識(shí)和能力，導(dǎo)致新設(shè)備成為擺設(shè)。

智慧城市管理的另一個(gè)問題是管理人員完全依賴智慧城市技術(shù)，以為城市真的可以不依賴人的參與完全自動(dòng)運(yùn)行。以公共安全為例，再完美的事前準(zhǔn)備，包括利用智慧城市進(jìn)行的模擬和監(jiān)控都不可能完全預(yù)測(cè)到各種突發(fā)事件，盡管在智慧城市發(fā)展過程中，這種問題會(huì)越來越少，但是管理者在突發(fā)事件時(shí)的參與仍然不可替代。

因此，政府管理者應(yīng)轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)管理方式，適應(yīng)智慧城市管理模式，充分利用智慧城市優(yōu)勢(shì)，破解城市發(fā)展難題。

4.5 人工智能基礎(chǔ)研究的開展

人工智能的整個(gè)發(fā)展過程主要集中在歐美國(guó)家，無論是以邏輯主義為基礎(chǔ)的第一次浪潮，還是連接主義為代表的第二次浪潮，亦或是以深度學(xué)習(xí)為核心的第三次浪潮。盡管我國(guó)在深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用方面取得了巨大的進(jìn)步，例如國(guó)內(nèi)的百度、阿里巴巴和騰訊都有出色的人工智能產(chǎn)品，國(guó)內(nèi)的其他人工智能企業(yè)也如雨后春筍般涌現(xiàn)。但是，現(xiàn)有人工智能理論尚無法支撐現(xiàn)有應(yīng)用跨越式進(jìn)步，尤其是人工智能在智慧城市中的應(yīng)用，我國(guó)要想在以人工智能為核心技術(shù)的智慧城市建設(shè)中走在前列，絕不能忽視相關(guān)的基礎(chǔ)研究和核心技術(shù)研發(fā)。及早做出戰(zhàn)略部署，搶占智慧城市前沿技術(shù)高地，獲得相關(guān)知識(shí)產(chǎn)權(quán)已經(jīng)迫在眉睫。

從商業(yè)角度考慮，以人工智能為核心的智慧城市是技術(shù)推動(dòng)型產(chǎn)業(yè)，基礎(chǔ)研究是建立技術(shù)壁壘的最有效手段，如果我國(guó)掌握了智慧城市的核心技術(shù)，不但在智慧城市安全上有保障（未來的城市大腦可能會(huì)發(fā)展成像現(xiàn)在的操作系統(tǒng)一樣的產(chǎn)品—智慧城市操作系統(tǒng)，因此同樣會(huì)有現(xiàn)在操作系統(tǒng)的安全問題），還可能像我國(guó)高鐵一樣實(shí)現(xiàn)出口，成為中國(guó)制造的名片。

5 人工智能在智慧城市中的應(yīng)用領(lǐng)域

5.1 智慧城市模擬

智慧城市的模擬功能主要是指利用人工智能模擬智慧城市規(guī)劃和城市中人的行為等。智慧城市規(guī)劃方案可以通過人工智能模擬對(duì)方案進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)其在各方面產(chǎn)生的積極影響和消極后果進(jìn)行評(píng)估，包括生態(tài)、環(huán)境、交通、經(jīng)濟(jì)等；利用人工智能對(duì)城市中人的行為進(jìn)行模擬可以為城市規(guī)劃提供依據(jù)，為城市管理決策提供支持，同時(shí)也能對(duì)可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

5.2 替代重復(fù)勞動(dòng)

在重復(fù)勞動(dòng)方面，人工智能具有無法比擬的優(yōu)勢(shì)，它不知疲倦。目前被替代的勞動(dòng)主要是簡(jiǎn)單的重體力勞動(dòng)和一般勞動(dòng)，例如，機(jī)械、自動(dòng)化設(shè)備所替代的勞動(dòng)。但重復(fù)性勞動(dòng)還包括有智慧的重復(fù)勞動(dòng)，例如，車輛駕駛、物流（包括智能配貨、無人機(jī)送貨等），這些都需要人工智能的參與。

5.3 大數(shù)據(jù)挖掘

智慧城市會(huì)產(chǎn)生海量的大數(shù)據(jù)，包括智慧城市中的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、能源消耗數(shù)據(jù)（水、電、氣等）、交通出行數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)來源于城市基礎(chǔ)設(shè)施、政府、企事業(yè)、遙感衛(wèi)星等。它們當(dāng)中蘊(yùn)含著城市管理、規(guī)劃所需要的大量知識(shí)，基于人工智能實(shí)現(xiàn)智慧城市數(shù)據(jù)挖掘獲取這些知識(shí)將極大提高城市規(guī)劃水平和政府科學(xué)決策能力，在城市能源供給規(guī)劃和管理、交通規(guī)劃、建設(shè)城市生態(tài)和環(huán)境、提高城市運(yùn)行效率、減輕城市熱島效應(yīng)方面都具有極大的價(jià)值。

5.4 為人類生活提供方便

近年來，人工智能在技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)了很多突破，例如指紋識(shí)別、人臉識(shí)別等，這些技術(shù)催生了很多應(yīng)用，如快捷支付、共享單車。這些應(yīng)用極大地提高了人們生活的便捷度。

5.5 智慧城市大腦

智慧城市大腦將成為智慧城市的中樞，城市的交通分流、能源調(diào)度、公共安全指揮、智慧城市綜合信息融合、應(yīng)急管理、智慧城管都需要城市大腦的支持。

5.6 智能設(shè)備

智慧城市將催生更多的智能設(shè)備，包括智能家居、智能可穿戴設(shè)備。這些設(shè)備在提高人類生活質(zhì)量和便捷的同時(shí)，也將催生巨大的市場(chǎng)，從而促進(jìn)智慧城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

5.7 智能云計(jì)算中心

智慧城市計(jì)算方式將由傳統(tǒng)的胖客戶端向瘦客戶端轉(zhuǎn)變，大量復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)將通過網(wǎng)絡(luò)提交到云計(jì)算中心，智能云計(jì)算中心將合理調(diào)度各種計(jì)算資源，既能提供強(qiáng)大的計(jì)算能力，又能通過人工智能技術(shù)提高設(shè)備利用率，節(jié)約計(jì)算資源。不久前，蘭卡斯特大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)家利用人工智能開發(fā)了一款名為Rex的系統(tǒng)，它能夠節(jié)約現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心97%的電力消耗。計(jì)算中心的能量消耗極大，每一次谷歌搜索能讓1個(gè)100W燈泡亮1h。鑒于云計(jì)算平臺(tái)巨大的能源消耗，這種將計(jì)算資源集中并通過人工智能管理的方式在智慧城市中將起到巨大的作用，它不僅節(jié)約能源，也會(huì)對(duì)全球變暖起到緩解作用。

5.8 智慧機(jī)器人

未來的生產(chǎn)制造業(yè)將極大減少人的參與，目前的制造自動(dòng)化將向智慧工廠過度，傳統(tǒng)工廠將向智慧工廠轉(zhuǎn)變，智慧生產(chǎn)成為主要生產(chǎn)模式。

中國(guó)即將不可避免地進(jìn)入老齡化時(shí)代，大量的老齡人口將成為政府的一個(gè)沉重的負(fù)擔(dān)，但同時(shí)蘊(yùn)含著一個(gè)巨大的市場(chǎng)商機(jī)，以人工智能為核心的智慧城市在這方面將大有所為。家政、護(hù)理、陪護(hù)在將來都可以由人工智能機(jī)器人來完成。

5.9 智慧醫(yī)療

依靠高速可靠的網(wǎng)絡(luò)及可穿戴設(shè)備，人工智能將能夠從遠(yuǎn)距離進(jìn)行診斷甚至治療，一些高水平醫(yī)生不再局限所在醫(yī)院，將能夠依賴智能輔助醫(yī)療設(shè)備跨距離診斷甚至手術(shù)治療，這將極大地緩解醫(yī)療資源不均衡難題。

顯然，以上列舉的并非人工智能在智慧城市中的全部應(yīng)用，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步以及人們對(duì)智慧城市認(rèn)識(shí)的深入，更多的人工智能應(yīng)用將被用于智慧城市。

6 穩(wěn)步推進(jìn)以人工智能為核心的智慧城市對(duì)策

6.1 全面認(rèn)識(shí)以人工智能為核心的智慧城市地位是前提

當(dāng)前人工智能的發(fā)展速度、能力和應(yīng)用領(lǐng)域大大超過了政府的預(yù)期，這就要求政府領(lǐng)導(dǎo)重新認(rèn)識(shí)人工智能，重新認(rèn)識(shí)人工智能在智慧城市中的作用。人工智能絕不僅僅是一個(gè)算法，智慧城市也不僅僅是技術(shù)，未來的智慧城市不但會(huì)撬動(dòng)所有傳統(tǒng)行業(yè)的改變，還將改變城市生活的方方面面，人類的生活方式、思維習(xí)慣都將發(fā)生徹底的改變，并形成新城市文化內(nèi)涵。

6.2 打破大數(shù)據(jù)與人工智能間的壁壘是保障

人工智能是智慧城市的核心技術(shù)，而大數(shù)據(jù)則是智慧城市的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)主要通過數(shù)字城市以及遙感等手段獲取，數(shù)字城市由眾多不同部門所擁有的基礎(chǔ)設(shè)施共同構(gòu)成，例如自來水公司、電力公司、交通部門等，因此大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)單獨(dú)的部門所擁有的。智慧城市的運(yùn)行必須依賴基于人工智能技術(shù)的城市大腦，大腦要正常運(yùn)行就要求血液的輸送，這個(gè)血液就是不同部門的大數(shù)據(jù)。為了構(gòu)建以人工智能為核心的智慧城市，政府部門應(yīng)及早制定相關(guān)的政策，規(guī)范與促進(jìn)城市大數(shù)據(jù)的共享，打破城市大數(shù)據(jù)與人工智能與大腦之間的壁壘。

6.3 及早布局人才戰(zhàn)略是重點(diǎn)

人工智能/智慧城市人才的培養(yǎng)目前還存在諸多困難。首先，培養(yǎng)周期比較長(zhǎng)，由于人工智能近年的快速發(fā)展，我國(guó)本科階段基本沒有深度學(xué)習(xí)知識(shí)的專門課程學(xué)習(xí)，而研究生階段從零開始學(xué)習(xí)，培養(yǎng)一個(gè)博士生最快也要5年，實(shí)際年限更長(zhǎng)，而且質(zhì)量不能保證，從目前人工智能轉(zhuǎn)化實(shí)際應(yīng)用的速度來看，5年的時(shí)間無疑是過長(zhǎng)了；其次，深度學(xué)習(xí)需要大數(shù)據(jù)的支持，我國(guó)的大數(shù)據(jù)獲取尚存在很大困難，高校導(dǎo)師難于獲得這些重要的大數(shù)據(jù)；最后，深度學(xué)習(xí)對(duì)硬件要求較高，很多高校導(dǎo)師缺乏高性能計(jì)算設(shè)備。對(duì)于以上問題，本文認(rèn)為應(yīng)從以下幾個(gè)方面解決：（1）從政策上引導(dǎo)高校和科研院所開展智慧城市研究，通過導(dǎo)師同學(xué)生的合作開展有價(jià)值的智慧城市研究和科研轉(zhuǎn)化，參與到智慧城市建設(shè)過程，不必等到人才培養(yǎng)出來后再開展智慧城市建設(shè)；（2）適當(dāng)合理公開政府持有的大數(shù)據(jù)，可以設(shè)置不同范圍內(nèi)的公開及簽訂保密協(xié)議，并從政策上引導(dǎo)高?？蒲性核蚱髽I(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)公開或交換行為；（3）在資金、項(xiàng)目方面向智慧城市做一定傾斜，促進(jìn)我國(guó)超級(jí)計(jì)算機(jī)的公共服務(wù)，使得深度學(xué)習(xí)科研人員能夠方便地使用超級(jí)計(jì)算機(jī)、用得起超級(jí)計(jì)算機(jī)。

我國(guó)是人才大國(guó)，人工智能/智慧城市人才的培養(yǎng)更應(yīng)著力于優(yōu)化人才結(jié)構(gòu)，突出“高精尖缺”，大力培養(yǎng)領(lǐng)軍人才。以人工智能為核心的智慧城市建設(shè)是典型的智力密集型高精尖產(chǎn)業(yè)，其更加依賴于領(lǐng)軍人物。谷歌在建立谷歌大腦時(shí)“搶購(gòu)”了大批世界一流人工智能專家，其中就包括了深度學(xué)習(xí)的開山鼻祖Geoffrey Hinton；臉書在布局人工智能產(chǎn)品曾引入Yann LeCun作為人工智能研究院主任；百度也引進(jìn)Andrew Ng加盟百度深度學(xué)習(xí)研究院。毫無疑問，人工智能人才已經(jīng)成為各國(guó)搶占的高點(diǎn)。我國(guó)想要在智慧城市產(chǎn)業(yè)中取得一席之地必須及早布局相關(guān)人才戰(zhàn)略。

另外，為了提高和鍛煉人工智能人才的素質(zhì)，有必要組織全國(guó)性人工智能大賽，通過大賽既能引導(dǎo)人才培養(yǎng)和發(fā)展的方向，又能鍛煉科技人才解決問題的能力，適應(yīng)以人工智能和大數(shù)據(jù)為核心的智慧城市建設(shè)。

6.4 完善軟硬件產(chǎn)業(yè)網(wǎng)是關(guān)鍵

智慧城市的發(fā)展離不開云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字城市、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、高性能計(jì)算、遙感等領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步。完善智慧城市從建設(shè)到運(yùn)行產(chǎn)業(yè)鏈中的每一個(gè)環(huán)節(jié)是構(gòu)建智慧城市建設(shè)的第一步。全面推進(jìn)智慧城市建設(shè)還需要同其他產(chǎn)業(yè)鏈融合，形成完善的軟硬件產(chǎn)業(yè)網(wǎng)。構(gòu)建一個(gè)完整的智慧城市產(chǎn)業(yè)網(wǎng)是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，單純依賴政府和技術(shù)都不能完全解決，必須優(yōu)化整合產(chǎn)學(xué)研各個(gè)方面的力量、強(qiáng)化相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的完善和融合。

我國(guó)的智慧城市產(chǎn)業(yè)不乏亮點(diǎn)，例如吉林一號(hào)衛(wèi)星已經(jīng)向遙感領(lǐng)域?qū)I(yè)化和產(chǎn)業(yè)化邁出了最重要的一步；中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所2016年發(fā)布的“寒武紀(jì)”深度學(xué)習(xí)專用芯片和同樣計(jì)算能力的GPU相比，能耗降低1～2個(gè)數(shù)量級(jí)；還有很多，不一一列舉。因此，整合現(xiàn)有資源，完善智慧城市產(chǎn)業(yè)網(wǎng)是智慧城市建設(shè)的一條捷徑。

6.5 全面貫徹以人為本的理念是核心

智慧城市的本質(zhì)是解決城市中人的問題，智慧城市的建設(shè)必須堅(jiān)持以人為本，而不能僅僅為了追趕潮流、趕時(shí)髦就發(fā)展智慧城市。智慧城市的建設(shè)首先應(yīng)把方便城市精細(xì)化管理和提高現(xiàn)有城市基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行效率放在首位，把人性化、便捷化、安全化理念融入智慧城市建設(shè)的每一個(gè)環(huán)節(jié)中。中國(guó)具有同歐美日本等發(fā)達(dá)國(guó)家不同的城市問題和文化理念，中國(guó)的智慧城市建設(shè)也應(yīng)挖掘中國(guó)城市的現(xiàn)實(shí)問題和文化內(nèi)涵，以此為基礎(chǔ)建設(shè)中國(guó)特色的智慧城市。

6.6 保持清醒、力戒焦躁的態(tài)度

以人工智能為核心的智慧城市是一個(gè)新鮮事物，凡是新鮮事物從出現(xiàn)到發(fā)展必然隨著人們認(rèn)識(shí)的逐步深入呈現(xiàn)曲折式發(fā)展，智慧城市也不例外。同國(guó)外相比，我國(guó)城市規(guī)模大、交通擁堵嚴(yán)重，資源浪費(fèi)嚴(yán)重，管理手段落后，智慧城市建設(shè)有其現(xiàn)實(shí)緊迫性和優(yōu)勢(shì)（資本雄厚、具有規(guī)模效益）。但也要看到，智慧城市的發(fā)展將改變政府現(xiàn)有管理模式、甚至改變?nèi)祟惿钅Ｊ?，并且將帶來短期的人口就業(yè)問題。在推進(jìn)智慧城市的建設(shè)過程中，必須要未雨綢繆，事先做好相關(guān)理論問題預(yù)研和實(shí)際情況的調(diào)研，并進(jìn)行充分科學(xué)論證。

7 結(jié)束語

以人工智能為核心的智慧城市絕不僅僅是人工智能同現(xiàn)有城市管理的簡(jiǎn)單結(jié)合，隨著人工智能的技術(shù)進(jìn)步和人們對(duì)智慧城市認(rèn)識(shí)的逐步深入，最終人工智能必然要與智慧城市深入融合。可以肯定，以人工智能為核心技術(shù)的智慧城市終將徹底變革其中所有產(chǎn)業(yè)和人類生活方式，極大促進(jìn)人類物質(zhì)文明和精神文明的發(fā)展，最終造福人類社會(huì)。

[1] 趙賽麗,馮立名,李平. 建設(shè)智慧城市,解決“大城市病”[J]. 中國(guó)國(guó)土資源經(jīng)濟(jì),2013(1):50-52.

[2] 李德仁, 姚遠(yuǎn), 邵振峰. 智慧城市中的大數(shù)據(jù)[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào): 信息科學(xué)版,2014, 39(6): 631-640.

[3] 李德毅. 網(wǎng)絡(luò)時(shí)代人工智能研究與發(fā)展[J]. 智能系統(tǒng)學(xué)報(bào), 2009, 4(1):1-6.

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Artif i cial Intelligence Boosts Smart City Construction

QI Xin，JIANG Chun-lei

（Jilin Architecture University）

With the acceleration of urbanization in China, the construction of smart city has become an urgent task. However, the smart city based on traditional machine learning algorithms lacks the wisdom to cope with the growing "big city disease". In recent years, modern artif i cial intelligence with deep learning as the core technology has developed rapidly. Therefore, it is of great signif i cance to discuss the application of modern artif i cial intelligence in smart city. This paper fi rst introduces the background and challenges of artif i cial intelligence,and then analyzes the premise of introducing the artif i cial intelligence into smart city and summarizes the application of artif i cial intelligence in the smart city, and finally puts forward some countermeasures to the construction of smart city with artificial intelligence as core technology.

smart city; artif i cial intelligence; deep learning; big city disease