智慧城市賽道中的昇騰AI：在深圳龍崗勾勒新圖景_風聞

2022年的行業盤點，智慧城市註定是不可或缺的章節。

如果説智慧城市的“上半場”是從1到N，衍生出了一個個智慧化應用，賦予了城市新的生機與活力。經過長達三年的疫情洗禮，以及高質量增長的新趨勢下，智慧城市已然邁入從N到1的“下半場”，由原先細分場景的智能化探索，進入到AI、大數據、雲計算、5G等前沿技術賦能的統一化管理。

只是從概念層面討論的話，兩個“半場”的説法多半會讓人百思不解，尋找一兩個有標杆價值的案例，可以説是理解智慧城市新內涵的不二法門。

比如入選人民網《數造新實體——數字技術賦能實體經濟案例研究》藍皮書的深圳市龍崗區，在昇騰AI等企業的賦能下在全國範圍內率先打造了“城市智能中樞”，通過人工智能算力和應用的共建、共享、共用，讓外界看到了智慧城市的新潮向。

01 數治到智治的演變

根據中國智慧城市委員會公佈的預測數據：到2022年前後，我國智慧城市的市場規模將達到25萬億元。

看似驚人的數字背後，離不開智慧城市概念的蜕變：不再是城市治理的電子化、信息化、數字化轉型，AI、大數據、5G、區塊鏈等新技術的交叉融合，正在不斷拓寬“智慧城市”的討論範圍，“智治”逐漸成為新的思路。

這也是龍崗“城市智能中樞”釋放的第一個信號。

早在2019年的時候，深圳市龍崗區就與華為、雲天勵飛等夥伴達成合作，基於昇騰AI打造了人工智能融合賦能平台，也就是後來的“城市智能中樞”。有別於打造“大數據平台”的主流路線，昇騰AI採取了“統一標準、統一平台、統一服務”的建設理念，提供數據採集、算法標註、模型訓練、推理應用、算法共享在內的一體化服務。

回到當時的語境裏，數據孤島、數據煙囱等現象還是智慧城市的核心焦點，智慧城市的重心普遍在於數據打通，利用數據的互通互聯解決問題，卻習慣性忽略了一個先天不足：城市裏的場景需求多且跨度大，倘若缺少基礎的AI能力，業務需求響應會非常慢，而且算法精度難以持續迭代，往往會出現算法“上線”即“落後”的局面。

為了在深圳市龍崗區避免類似的問題，昇騰AI的解法可以歸結為三點：

一是聚焦基礎，打造了從AI芯片、芯片使能、AI框架等根技術，到應用使能、開發平台等上層應用的基礎軟硬件，彌補了AI基礎設施的短板；

二是開放平台，龍崗“城市智能中樞”提供了標準化接口，可實現快速算力適配，使能城運中台、應急管理、智能辦事大廳等全場景城市AI業務；

三是攜手夥伴，昇騰AI專注於基礎設施，由合作伙伴提供視覺、OCR、自然語言理解等算法，靈活應對校園管理、視頻安全、智慧小區等長尾訴求，以及城管、交通、應急、市監等城市核心場景。

結果印證了昇騰AI的正確性。

通過對重點路口進行攝像頭巡檢，僅用了三個星期的時間，龍崗區的電動車頭盔佩戴率從此前的79.07%上升到了92.38%；針對餐飲後廚衞生管理問題難發現、難管理等問題， 龍崗區通過平台智能算法實現了24小時監控；在智慧水務方面，龍崗區對易澇點進行積水檢測，實時分析全區積水情況，並向主管部門及時發出預警信息，有效減少了事故災害的發生……

正是人工智能在城市大街小巷的落地應用，昇騰AI為城市治理的效能提升不斷注入“新動能”，讓龍崗區變得越來越宜居。

02 賦能產業的新鏈路

“安居”是智慧城市的第一要義，但在經濟高質量增長的新要求下，“樂業”同樣是智慧城市建設的必要一環。

畢竟城市經濟的主脈絡不斷從工業經濟進入到數字經濟和智能經濟，出現了工業數字化、工業互聯網、數字孿生工廠等新名詞。智慧城市的使命不再侷限於治理，已然上升到了產業轉型、產業促進的高度。

作為智慧城市風向標的深圳市龍崗區，顯然洞察到了智慧城市的價值所在，確切地説體現在兩個務實的動作上。

第一個是“數據+算力+平台”一體化服務。不少人工智能企業在成長過程中遇到了數據匱乏、算法訓練成本高、迭代週期長、缺乏工具化平台等問題，在很大程度上制約了企業的發展速度和成長空間。

龍崗區將人工智能的相關資源通過“城市智能中樞”開放給轄區內的AI初創企業，讓企業參與到智慧城市建設的過程中，利用海量城市數據與真實應用場景，持續驅動算法模型的研發迭代，既幫助龍崗區解決了算法“上線”即“落後”的弊病，同時加速了轄區內初創企業的實戰能力和綜合競爭力。

第二個是深化產學研合作。正如前面所提到的，昇騰AI為龍崗“城市智能中樞”提供了標準化接口，讓龍崗區有機會利用海量的政府數據，與科研機構、院校、企業等在科研攻關、創新創業方面相互成就。

比如深圳市龍崗區分別與鵬城實驗室、深圳市大數據研究院、區產服集團及深圳雲天勵飛技術有限公司合作共建了大數據與人工智能聯合實驗室、城市量化管理研究中心、“政、產、研”大數據開放利用聯合實驗室，針對智慧治理、智慧警務、城市量化指標梳理、政務服務“知識圖譜”等進行了一系列合作。

一個直接的例子就是龍崗區在大運AI小鎮建設封閉式的“算法訓練基地”，通過龍崗“智能城市中樞”與“算法訓練基地”光纜直通、數據互聯，在專屬環境、數據脱敏等防護前提下，先後孵化出了智慧後廚、智慧小區等20多種算法，平均準確度從剛上線時的50%提升到90%以上，比企業以往的算法訓練週期壓縮了80%。

打一個比方的話，“城市智能中樞”不單單是打通數據與業務的橋樑，某種程度上也是城市產業轉型的“智慧之源”，充沛的算力並非是少數大企業的專屬，科研院校、初創企業也可以利用“城市智能中樞”拉近和算力的距離，進而在人工智能的產業新賽道上佔據屬於自己的一席之地。

智慧城市的建設顯然不是單方面的政府行為，其實也是賦能產業升級的新鏈路，為產業向上打開了新窗口。

03 可複製的“龍崗模式”

把時間撥回到2012年，住建部在當年11月22日印發了《國家智慧城市試點暫行管理辦法》，鼓勵申報智慧城市試點，旨在規範和推動智慧城市的健康發展，探索中國特色的新型城市化之路。

截止到2022年，智慧城市的十年探索醖釀出了諸多樣板，可回顧智慧城市試點的初衷，比“樣板”更有價值的或許是可複製性。然而不同城市的文化不同、習俗各異，形成了千城千面的特點，一些城市摸索出的轉型經驗，已經探明的智慧化轉型方向，能否在其他城市進行復制，很長時間內都是個未知數。

選擇昇騰AI與深圳市龍崗區作為案例的原因恰在於此。

先從城市稟賦來看，深圳市龍崗區是客家人的聚集地，外來人口占比近七成，也是改革開放中崛起最迅速的城市之一，城市治理的挑戰一點兒都不比別的城市少，產業轉型、長效運營的經驗比大多數城市豐富。

以往談及智慧城市的“模範生”時，遠在西班牙的巴塞羅那、新加坡等城市，經常被視為學習的對象，因為這些城市在頂層設計上相對有借鑑性。可當智慧城市進入到下半場、進入到深水區，需要的其實是可以直接抄的答案，深圳市龍崗區等在實戰中脱穎而出的標杆，註定是繞不過的學習對象。

何況昇騰AI早已將“龍崗經驗”凝結成了“龍崗模式”，沉澱出了“一平台、兩開放、三賦能”的智慧城市方法論。

其中的“一平台”就是“城市智能中樞”，可以理解為城市的智能化底座，補齊了算力、算法、數據等基礎設施的短板。有了智慧化的“土壤”後，就可以因地制宜地打造智慧化應用，並結合當地的產業需求進行智能化升級。

“兩開放”代表的是政府數據的全面開放和AI算力資源的普惠開放，前者全面匯聚業務數據、空間地理信息、物聯網及視頻數據、影像數據等，讓“躺”着的數據按需利用；後者提供推理及訓練算力資源，滿足當地企業剛需。

“三賦能”即賦能城市治理、賦能產業匯聚、賦能行業升級，就像在龍崗區正在進行的，“城市智能中樞”在疫情防控、交警、城管等領域大規模應用，形成了“政、產、學、研、應用、生態”六位一體的產業匯聚，專門打造大運AI小鎮“築巢引鳳”。

至少就目前來看，國內的智慧城市建設開始結束多元試錯的探索期，“下半場”將是智慧化升級的“競速賽”，能否趕上智慧城市的浪潮，關係的不僅僅是城市治理的成敗，還有城市的產業站位，甚至會影響下一個十年的經濟底色。做一個預測的話，“龍崗模式”終將會被複制到一個又一個城市。

04 寫在最後

城市的發展史，也是一部治理變革史、技術發展史、產業變遷史。

在人工智能主導的新一輪工業革命中，城市將不可避免地被人工智能所影響。也許在短短几年後，城市環境將越來越文明、城市交通將越來越通暢、城市監管將越來越完善、治理體系將越來越高效……而現在正是為城市“築基”的時候，補齊人工智能的基礎設施短板，已經是一種現在進行時。