未來我們的城市管理，可以通過數字來實現嗎？_風聞

造就第 306 位講者 劉松

阿里巴巴副總裁

從 2007-2017 這 10年的時間裏，中國經濟領域發生了最重要的一件事，就是智能手機終端覆蓋了 7.5億中國人。

這使中國變成了全世界創新模式和應用場景最豐富的國家：我們有全球最大的電子商務、移動支付和物流市場，新四大發明（高鐵、掃碼支付、共享單車和網購）已經驗證了這一點。

平台模式把外賣、打車、網購……這些消費活動連同背後的幾億人連接在一起，在這 10年裏，它對數據的處理，對消費習慣的認知和對人的觸達，達到一定程度，並建立了一定的標準。

這一切都是源於計算能力、算法、人工智能的迅速發展，並且為我們塑造整個實體經濟裏的不同垂直行業奠定了一個良好的基礎。

但是，雖然移動互聯網連接了全球幾十億人口，卻並沒有把「物」連接起來。

隨着 5G 和 NB-loT （窄帶物聯網）等技術的面世推廣，以認知科學、人工智能、3D 打印、自動駕駛、合成生物學為代表的這一套智能化技術圖譜會對未來社會產生重大影響，現有的生產模式以及城市構建模式已經不能適應社會變化，也難以解決問題。

下一個十年，我們所面臨的一個新挑戰，就是如何把移動互聯網構建的這個線上「賽博（Cyber）」世界，和現實中的物理世界實現聯動，這將會是一個非常大的課題。

數據，作為數字時代留下的重要資產，將會成為一個全新的介質，帶領我們去重塑物理世界。那麼，如何把移動互聯網的數據認知，向整個物理世界做映射呢？

從數字化到智能化

最近這兩三年，我們已經開始了這方面的嘗試，將城市的基礎設施、公眾產生的數據和政府、互聯網的數據整合到一起，在杭州、蘇州、上海、徐州、甚至吉隆坡等地成功上線了基於AI開放服務平台、城市數據資源平台和城市一體化服務平台管理模式的城市大腦。

任何一個瞬間，城市裏面到底有多少人在路上，有多少汽車堵在路上，他們的目的地是哪裏，這裏面有多少違規車輛……它都能夠實時掌握。

原先我們以為高峯期一般只有 20% 的車輛出行，實際上在中國大多數城市，每天的早高峯和晚高峯都有 35% 的行駛車輛，它所造成的壓力，根本不是我們之前所能準確預測的。所以，運用數據融合和圖像識別能對城市運行狀態進行一個實時地智能感知和管理。

舉個例子，上個月我們發佈了一個叫「天曜」的自動巡檢系統，利用城市街道上的攝像頭，以 20秒為單元去識別城市出行高峯期的突發狀況，車輛碰撞、擁堵、公共設施（比如説某個地方的井蓋翻掉了，路人有陷入的危險等等）……

城市裏面發生一次車輛碰撞或刮蹭，一般來説，警察平均需要 20分鐘才能到達現場，但是以 20秒為單元的自動識別，就能及時把這個信息發給距離事發現場最近的騎警，他能在 5-7分鐘的時間內到達現場。

**工業這個曾經被廣泛認為離互聯網非常遙遠的領域，當下任何一個自動化程度很高的生產現場裏邊，也有大量可以用數據和算法提升的空間。**在化工廠、輪胎生產廠、光伏發電廠，結合數據和人工智能、物聯網技術，能夠優化產品組合，提升它的能效比。這個方面我們經過兩年的實踐，帶來了巨大的收益。

有趣的是，去做這樣的工業智能項目，我們又稱「工業大腦」項目，我們的工程師其實是沒有工業背景的，他們都是做電子商務出身，一直只和大數據、算法和金融模型打交道，但是他們進到每一個不同的行業裏面，通過採集到的數據和人工智能算法，卻能夠精準地為工廠生產提供幫助。

例如在輪胎生產廠，來自越南、印尼和菲律賓不同的原膠組合如何搭配才能有效提升輪胎的耐磨性，這是連原來的工藝工程師、現場工程師都沒有發現的。在化工行業，用這種辦法去控制整個化學合成過程的温度、壓力，並以兩分鐘為單元，不斷把數據反饋給控制設備，可以精確地提升產品質量。

農業也很有意思。最近這幾個月，我們在一箇中國排名前十的養豬場，運用圖像識別去提高生產率。從小豬仔出生後每天的飼料投放量、運動量、料肉轉化率，對整個體量變化的過程進行全線追蹤，達到了百萬頭豬，百分之百識別。

在種植行業，結合遙感和深度學習的視覺技術，再加上氣象數據，在10米單元內，對某一品類的農作物產量進行預測，定位有病蟲害的區域，準確率接近95%，這給農民帶來了巨大的幫助。甚至有些農民已經可以用智能手機遙控無人機去巡視農作物的生長情況。

所以，未來物理世界的提升空間即是創業公司最大的想象空間。

用「數字孿生」的概念解決城市病

電影《頭號玩家》裏描述的是遊戲化的虛擬世界，但我們真正的未來，其實是把虛擬世界的技術，應用於物理世界。

Digital Twin ——「數字孿生」，這個詞彙最早來自於工業界。它的邏輯就是把飛機制造、汽車製造的整個過程，構建成全面的數字模型，在數字宇宙裏預測這架飛機或者汽車在物理世界的不同場景下，會出現的運行狀況。

但是對於城市來説，「數字孿生」這個概念要更加宏偉。

今天我們城市面臨的最大難題，是所有規劃都以百年為單位——不管是歐洲還是美國，規劃一個城市的基礎設施，從下水道分佈，到建築分佈都是以五十年、一百年為設計單位的。

然而以中國今天的發展速度，城市人口的生活方式每十年就翻轉一次，每一代人跟上一代人的生活方式完全不一樣。以十年為單位變化的人類活動，與以百年為單位的城市規劃之間的衝突，就逐漸形成了當下的城市病。我們希望通過「數字孿生城市」的概念來解決這些城市問題。

在這個數字孿生城市裏，首先要打造的是以數據為介質的數字基礎設施。把整個城市地上和地下的設施全部數字化，建立數據的收集和應用平台，形成一個城市的基因庫，以此作為城市規劃的依據。

比如根據人口的流量，評估在哪兒應該建新的地鐵，在哪兒應該建新的道路和幼兒園。

在北京我們通過消費數據發現，居住在望京的人有40%在上地上班，所以這條線路每天早高峯和晚高峯都非常擁堵。那麼在新的規劃裏面，我們可能會在住宅區和所屬的商業圈之間做一個反向規劃，以期取得一定程度的平衡。

在「數字孿生城市」的概念之下，我們還提出一個「微服務」的模式，即縮小城市單元。系統地結合社會學研究和最新技術，立足全局，聯動區域，從建築面積、基礎設施等方面的規劃入手，營造新的以園區為代表的單元關係和空間格局，實現城市的全生命週期管理。

我們要在相對穩定的城市規劃，與持續流動的人口和快速更新的生活方式之間找到一個動態平衡，形成一個我們對未來城市可持續發展的判斷。尤其是像北京、上海這樣的大城市，它需要在不斷容納新人口的過程中，激發更多有生命力的創造。

最終，城市應該是科學、技術和人性相互碰撞和交織的地方。