“大数据之父”、牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger在7月8日的世界人工智能大会上表示， 截至2020年，全球半数以上人口居住在城市或城镇区域，这是人类发展史上一项非常重要的里程碑。不过随着越来越多的人进入城市，城市化在发展中也面临着巨大压力，人们不仅希望城市是宜居的，同时亦期待着城市有良好的管理和治理体系，于是，智慧城市的建设变得格外重要。

中国正不遗余力地响应人们对智慧城市建设的需求，2021年1月，《商务部等19部门关于促进对外设计咨询高质量发展有关工作的通知》中便指出要积极参与新基建和传统基础设施升级改造，在低能耗建筑、智慧城市开发等先进工程领域积累经验，加快形成参与国际竞争的新优势。从目前进展来看，根据2020年住建部公布的数据显示，我国智慧城市试点数量已经达到290个。此外，IDC此前发布的《全球智慧城市支出指南》中亦披露，2020年，中国智慧城市市场支出规模达到259亿美元，同比增长12.7%，高于全球平均水平，为仅次于美国的第二大智慧城市支出国家。

在市场上，各领域的领头羊亦全力以赴纷纷布局智慧城市建设，近些年阿里、华为、腾讯、浪潮、中国电信等等行业巨头与当地政府共同合作打造的智慧城市建设体系相关项目相继落地。在其中，阿里的积极投入更是引人注目，据相关数据显示，阿里在2020年中标政府项目金额超过10亿，涉及到智慧城管、智慧社区、规划、城市大脑等领域。

7月10日，阿里于世界人工智能大会上举办了“云上创新，让产业更智能论坛”，向行业分享了阿里云有关于建设智慧城市的一些实践与经验。

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底层做数据中台、上层做“感知—认知—决策”闭环

2015年，阿里提出了“大中台，小前台”战略模式，“中台”旋风由此吹向各行各业，发展自今，行业对“数据中台” 的概念已然变得不再陌生。如今，在阿里的智慧城市的建设中，数据中台扮演着怎样的角色？在此之上，是否有新能力的延展？

阿里云产品解决方案总经理曾震宇作了这样的阐释：

“只有底层的数据中台，那么它仅扮演着“数据库”的角色，主要是去做一些数据报表等基本工作，其对象也只是决策者。在上层，需要有感知、认知、决策的智能应用，其面向的是系统。”

感知到认知再到决策是指什么？曾震宇打了一个比方:“如果说把数据当作知识，那么感知就是学习的过程，认知就是把学习到的知识理解消化进行分析、提炼，最后是依据已有的知识分析进行决策。”当底层做数据中台，上层做从感知到认知再到决策的闭环，数据面向的不单是个人，而是业务，数据与业务双向驱动的可能得以实现。

在今日首次公开的阿里云产业智能核心技术体系中，阿里云便基于上述数据开发平台和“感知—认知—决策”智能引擎平台的协同共生，构建了与行业知识深度耦合的一站式解决方案，赋能城市治理、智能制造等多个领域。

具体来看，阿里云在“感知—认知—决策”上的智能化建设体现在哪里？而从感知、认知到决策，AI智能又如何赋能智慧城市的建设？

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从感知、认知到决策智能，超融合数据协同实现城市治理数字化升维

第一、感知智能。曾震宇表示，感知不是所谓的摄像头，正如360集团创始人周鸿祎此前在会上所言，智慧城市的本质是构建城市的数字孪生，其核心是通过数据的生产、采集、运营和赋能，打通数字空间和物理世界，形成数字孪生闭环，感知智能便是构建一个数字化世界，实现全息数字化基础设施的搭建。

智慧交通是智慧城市建设中不可或缺的一部分，落实到具体的智慧交通来看，阿里云智能城市大脑首席科学家张磊会上表示，需要对所有数据进行一个统一编码，构建和实际世界一一对应的平行世界。阿里云便利用多元数据的融合和统一的数据底盘对静动态元素进行了数字化还原。一方面，在静态交通上，从设施设备状态、道路路况病害、道路周边环境等多个方面搭建全息数字化基础设施；另一方面，在动态交通上，通过道路摄像头、ETC、互联网数据、车载数据等对全量交通进行认知分析构建，通过二者的还原实现可计算的交通数字孪生。

此外，感知智能可以应用于城市级仿真推演系统，其中重大活动保障系统便是阿里云所做的实践。其基于强大的算力，对全量客流和区域交通供给进行赛前预案、赛中实时和赛后复盘仿真推演，来支撑运力、应急系统提前布局排设、保障客流有序进行，避免或降低突发实践的影响。

第二、认知智能，构建基于知识图谱的智能行业知识库。正如前文所言，认知过程是消化感知学习知识的过程，认知智能便是通过知识图谱将企业多元异构知识进行统一的知识索引，帮助企业进行沉淀管理和提升知识应用能力。

在认知智能的场景实践中，阿里云此前扮演了电网虚拟智慧设备专家的角色。专家，顾名思义一定是有着非常丰富经验的从业者，阿里云基于数千本制度标准文档，利用语音/NLP交互、数据结果智能、数据挖掘分析等知识图谱及智能分析、交互手段为制度标准使用者提供知识服务，数据显示，故障查询准确率可达87%，缩短抢修复电实践可达30%。

第三、决策智能，助力企业优化核心业务指标。互联网发展中，木马、盗号盗刷、钓鱼网站等欺诈模式层出不穷，成为行业痛点，基于“反欺诈”的行业需求，阿里云在金融场景中落地了智慧银行风控平台，通过风险管理平台、风险计算引擎等智能决策实现了“反欺诈”。

那么决策智能如何应用于智慧城市？

还是看交通领域。正如阿里云智能城市大脑首席科学家张磊会上所言，交通系统服务的本质就是最优化道路，基于“道路最优化”的需求，阿里云最新推出智能路测终端 Neuro，通过云端一体+软硬一体，保障实时最有控制。

当路口一个方向严重拥堵时，Neuro会联动上下游路口的信号灯，根据实际排队情况而不是车的数量调整红绿灯时长，确保路口不打结；当路口四个方向车辆都很多的时候，连续的车队意味着更高的通行效率，Neuro的感应控制功能会一直监测车队的到达和通过情况，动态延长绿灯时间，车队通过后再切换其他方向。目前，Neuro已在北京某大型社区“上岗”，使得高峰期路口日延误指数平均下降16.1%。

（图为Neuro测试路口，南北方向路口车流已放空，图源自阿里官方平台）

曾震宇表示，从感知、认知到决策，超融合数据协同能够实现整体治理目标提升。IOC（城市智能运行中心）便是政府政府基于发展目标、政策、权贵清单、法律法规，对政府资源进行智能调度的超融合城市数字化引擎，目标是保障城市稳定和协同运行，促进一网通管的具体落地，其将实现城市治理数字化升维。

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开放生态、共创智慧城市

阿里云智能城市大脑首席科学家张磊表示，近些年，阿里云在数字交通中 智慧高速、城市交通、数字规划等等进行了多场景的实践，在这些实践中亦离不开合作伙伴们的支持，这些合作伙伴包括区域集成商、软硬件提供商、规划院/设计院、高校/科研机构、产品能力生态、渠道商等其他平台。

目前，阿里云已经开放了600多个服务接口，其中包括基于全景全方式出行需求、高精地图、高精定位、空间大数据资源的数据调用接口以及基于云端一体交通基础设施数字化能力、全量跨平台交通数据资源融合能力、多领域交通全域资源智能调度能力等的能力调用接口。

未来，阿里云亦期待着与更多的行业伙伴打造生态化的智慧交通、智慧城市，推动整个产业的数字化升级、数智化转型。