html5网站开发工具,自己做微信电影网站怎么做,建设招标网站,普陀本地论坛2022年7月16日#xff0c;中国指挥与控制学会#xff08;CICC#xff09;城市大脑专业委会在北京正式成立。在成立大会上也举办了城市大脑前沿学术研讨会#xff0c;新当选的专委会顾问、主任委员、副主任委员发表了最新研究成果和观点#xff0c;对城市大脑的未来发展进行… 2022年7月16日中国指挥与控制学会CICC城市大脑专业委会在北京正式成立。在成立大会上也举办了城市大脑前沿学术研讨会新当选的专委会顾问、主任委员、副主任委员发表了最新研究成果和观点对城市大脑的未来发展进行了展望和分析。中国电信政企客户事业部产业互联网技术总监中国电信信息化、智慧城市高级专家、CICC城市大脑专业委会副主任委员张东对智慧城市、城市感知网、边缘智能、云网融合等话题进行了深入探讨以下是专家张东的PPT和发言内容很高兴能有机会与各位专家进行交流也是在集团公司邵总经理的支持下要求我们团队加入到中国指挥与控制学会城市大脑工作组来。我在电信从事了20多年的技术研究工作今天的报告也是从一线做项目的实践过程中汲取的一个学术报告在这里跟各位专家进行一个简单的汇报。第一智慧城市的推进过程中城市的智慧化很多来源于数据本体的研究。智慧城市的建设过程中会产生很多的异构数据我们发现不管是政府还是企业随着数据量的猛增我们怎么去认知数据的能力太欠缺了。我们走到今天我们更多的在智慧城市里提到了“人文”这件事也就是考虑老百姓的获得感如何体现以人为本在学术研究上带来了很大的挑战。数据跟我们本体人的特征很接近这也是我们团队在信息化百人会上发布过的一个观点。第二七年前我们在嘉兴的智慧城市大会时提到过一个观点智慧城市从感知开始智慧城市建设就是在做一个城市感知网。最早我们的做法是采用无线网络但是成本是非常昂贵的。五年前中国电信和华为最早提出并应用了NB-IOT也就是窄带物联网技术。通过两年半时间技术积累和产业体系的成熟我们把物联网的单点通信成本降低于单点17块钱。通过在深圳南山区智慧城市的落地这也是中国的第一个大规模物联网的实例我们很高兴的看到通过城市感知网的部署我们切入了很多政府的业务大数据的业务跟政务服务结合有了业务场景的布局和业务驱动。在此基础上这次跟住建局也进行了深度合作用三个月的时间把CIM城市信息模型平台挪到了天翼云平台上并且全部数据进行了云化。我们南山区到目前为止已经积累了五年的物联网数据包括水表、燃气表、电表还有停车场、井盖等数据全部汇聚了上来。再加上我们的政务数据数据量非常大以至于我们数据处理技术已经跟不上了没有办法对这些数据进行解析。同时我们在上海政府也参与了三个区的数据中台的开发这些数据汇聚上来以后没有足够的人力去清洗和研究。如果真的可以把这些数据变成一个个模型最后通过数据推动政府绩效最少需要两到三年的时间。在这个过程中我们看到了这种先行示范效果也就是用“一图感知”的方式去描绘每一个街道描绘每一个下水口真正做到数字孪生城市需要花费很多投入以及很多人的智慧才能做成比如一个街道的3D描绘就需要1700万。最后我也很高兴的跟大家公布我们在深圳南山的项目中我们请了很多政务方面的专家参与其中每天都有数十个新的算法和模型诞生当然这里面也离不开“AI四小龙”的参与。目前随着不断的深入的参与政府数据运营我们在交通领域也有了突破我们跟广东某市交通局达成了合作意向参与其TOCC交通运行监测调度中心的建设和运营。这次我们也请到了交通部的领导和专家一起参与到项目中来不断的优化建模训练模型。这个过程都需要三个月以上我们的政府在没有看到成果以前就需要投资是不是值得投资也是非常的困惑。目前来看这个成效还算基本上合格。第三边缘智能是智慧城市的“主战场”。在学术上我们需要论证为什么是边缘智能我们看到人工智能要落地根本不是集中式的而是分布式的。通过数据的分级分类管理才能把算力等开销降下来。比如说我们说的一段视频变成一帧帧的图片以后是不是需要回传到城市大脑视频对我们的算力和网络冲击是很大的这里有很多模型是需要不断的去优化的还包括运营商的网络优化模型。所以我们认为在边缘端需要对数据加载更多的知识图谱以及叠加算法之后规范化的操作。我们看到有七成数据是不需要上传到平台端的还例如中科院遥感数据也一样所有高清数据不一定都往回传是因为我们的人工智能的分布式计算没有做好。第四可以预判边缘智能会促成新的视频编码协议。我们目前主要采用的H.264和H.265这两种视频编码协议。根据这次唐山事件我们也在反思如何改进算法。为了快速处理突发应急事件平台应该有一个新的算法不需要把视频回传而是直接把这个信息变成一个工单传递给当地的片警。我们认为这种情况在边缘端就能解析成一帧帧的图像而且能判断出图像有问题我们再回传这样10%的网络开销都用不到。当然这里面还有很多数据安全控制的问题谁有资格去判断和解析这些数据这都需要重新制定法律和法规。因此我们看到城市数据的分级分类管理体系需要重构。数据不断的从采集到运营本身就会产生很多的运营数据这样智慧城市就产生了数据运营这个角色。在这个过程中我们更多的看到数据在新基建的网络也就是云网融合上已经完成了。中国电信一直坚持云网融合我们的智能网上融合云计算云上直接加载了AI算法这样的开销是最低的。我们看这个这张网络就很像我们的神经网络。我们的北向接口我们数据通信叫北向。我们当南向的时候我就有点像云反射弧了。在这过程中我们的神经元就受到大脑的一个指令。他就对每个数据进行处理了这套体系跟我们正在编写的城市大脑团标很接近。只有解决好这些问题才有可能在大规模部署感知网之后仍有成效。才能让我们的数据在边缘中能得到实际的应用和落地。它又让城市大脑成为一个数据模型算法训练中心、业务建模中心。所以我们觉得有几个技术要重构。在我们的开源体系里头要重新去考虑一个是分布的数据处理和数据库的技术。尤其是时序数据库包括今天程老师讲的这个时序空间的数据库。所以我们认为这些东西都是需要重新去重构的。而真正在边缘端怎么加入这个数据语义这是非常困难的。这个产业需要生态裂变要整个产业生态健康发展最终才能达到数据的价值化、数据的智能化。第五、我们团队在去年的信息化百人会上提出数据跟人一样他有灵性包括数权性、周期性、关系性和特征性。数据在我们城市分为四个等级城市级、政府级、企业级和公众级。所以我们认为数据治理跟社会治理是一一映射的关系。这是我们提出的这样的一个学术模型。以数据突破效能提升、实现城市的智慧化创新城市数据运营需要从制度、法律、法规等方面予以保障。第六、数据可信连接为数据空间带来更多遐想。这件事我们最先从工业领域开始尝试。所以这里头就会引申出五项软件技术这是我个人提出来的观点。我从学术上认为这个软件技术上要有五个分化。一个是容器化的连接技术。这个跟运营商其实关系不是特别大但是也有一定关联运营商做好了是有机会的。第二个就是消息路由和路由的协议的这个技术要重新改。第三就是网络间的这个身份认证的技术。原来叫CA这个不够用这个比区块链更复杂。第四个就是我们低代码第五个就是我们的隐私计算。随着数据量越来越大一方面是跨类别的数据的交互就数我们叫数据互操作。通过定义知识库和模型库这才有可能走向数字孪生。最后就是我们都非常关注的数据驱动的数字经济新体系。上周我们团队在汕头刚发布了数字经济白皮书从这个角度来看数字经济我们认为应该是以人为本、数据为王、平台为器、产业为基。通过这种模式为我们每一个城市打造更好的数字经济的发展模式。报告最后我们认为云边端这种技术体系需要重构。我们看需要这个产业链里培养更多的对数据标注从数据的标识、数据的加工和数据的互操作这些方法和一些软件的开源公司和团队涌现出来为我们的智慧城市做准备好谢谢大家未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
