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      15年理論沉淀、3年產業化,京東鄭宇關于智能城市的線性思考

      本文作者: 王剛 2021-07-25 19:31
      導語:數據要素如何重塑未來城市?

      15年理論沉淀、3年產業化,京東鄭宇關于智能城市的線性思考

      7月17日-18日,國際數據挖掘與知識發現大會前沿會議(KDD Pre-Conference)在成都開幕。京東集團副總裁、IEEE Fellow鄭宇博士在本次組織換屆中當選為新一屆KDD China主席。

      會上,鄭宇博士做了題為《智能城市操作系統》的現場演講,詳細闡釋了智能城市操作系統的五大特征。他提到,智能城市操作系統是新基建的核心內容之一,是智能城市建設的底座和數字基石。 

      據介紹,智能城市操作系統的五大特征分別是:數據直通車解決城市全域數據匯聚問題,時空數據引擎應對海量數據管理問題,時空智能引擎解決數據支撐賦能弱的問題,聯邦數字網關解決數據互通不足的問題,莫奈視窗解決城市數字孿生問題。 

      演講中,鄭宇博士分享了他的洞察,并透露了出版兩本暢銷書的心得、感受。 

      以下為原文,雷鋒網做了不改變原意的編輯整理。 

      非常高興能夠回到母校,我在這兒讀書九年,現在也是西南交通大學的兼職教授和博導,所以我從來就沒有離開過交大。今天借這個機會分享一下我們最近的進展。我今天題目叫做《智能城市操作系統》,這也是我們在雄安及其他一系列城市落地的成果。 

      數據被列為第五個生產要素,前四大分別是土地、勞動力、資金和技術,每一個生產要素都導致了行業的巨大變革。 

      既然數據作為生產要素,哪里的數據最多?現在城市里面因為場景多、用戶多,所以產生的數據也最多,而政府作為數據的管理者,有責任、有動力,我相信也有能力來管理好和使用好數據這一生產要素。 

      當然,做這個事情的時候,由于缺乏一個有力的平臺和工具,也面臨以下三大困難: 

      • 1)數據壁壘問題,各個部門的數據在各自的服務器內部要打通很難,有的東西可能因為政策原因它有保密措施,也不能直接物理匯聚到一個地方。 

      • 2)現在有一些大數據平臺、云計算平臺,但并不是為智能城市專屬設計的。云計算可以支持語音、文本、視覺分析,但并不直接支持諸如交通流量預測、空氣質量分析、充電樁選址等系列工作。 

      • 3)以往在建設智能城市的時候,往往是一個特別大的項目拆成很多小包,由不同的公司用各自的技術系統分別搭建,搭建完畢之后系統之間相互不關聯,就造成了數據孤島,但也很難有一家公司靠一己之力把整個城市里面所有問題都解決掉。 

      為了應對這三個挑戰,我們就提出了智能城市操作系統。 

      這是我們過去15年的積淀,從城市計算的理論體系到最近3年的產業化,我一直就在做這個事情。怎么定位呢? 

      它(指智能城市操作系統)是在云的上面、“腦”的下面,它是智能城市的數字基石。我們來做一個簡單的類比:如果把云比成我們的PC(因為云里面有計算和存儲單元,就跟PC機里面有主板、有芯片是一個道理),我們的PC上面有個操作系統,沒有這個操作系統的話,去開發軟件成本是很高的,可擴展性很低。 

      在云上面,以前是沒有這樣一個專門為智能城市打造的操作系統的,因此我們就推出了智能城市操作系統,它就相當于PC機上面的操作系統,有了操作系統之后,我們才搭建了辦公等的應用,才會有更多的生態企業進來,基于統一底座共同高效地開發。未來城市的交通大腦、環境大腦就是我們智能城市操作系統的一個應用。 

      如何清楚地描述智能城市操作系統到底是什么?它不是系統集成,不是云,不是“腦”和中樞,不控制城市,它是智能城市的數字基石,這就是智能城市操作系統。 

      那么這個操作系統到底有什么亮點和價值呢?我們總結下來,有這五大方面的亮點和價值: 

      • 1)能夠對全域數據進行感知和匯聚,這個其實很難。 

      • 2)能夠對數據進行高效的管理,尤其是對城市里面的時空數據,我們能夠提供比業界高10-100倍速度的查詢效率。 

      • 3)專門為智能城市打造的AI引擎,它不是通用的自然語言處理、語音識別和人臉識別算法,而是為智能城市專屬定制的算法模型。 

      • 4)聯邦數字網關。怎么樣在數據不出庫的情況下做聯合的建模,這是一個特別關鍵的安全技術。

      • 5)數字孿生,這相當于操作系統跟人的一個交互的界面。如果Windows沒有視窗系統的話,那它就是個Dos,就是命令行,系統強大的能力是不能得以展現的,所以數字孿生一方面去接收人的反饋,一方面把計算結果展現出來,形成一個良好的可視化交互界面。 

      這里,提一下數據的感知和接入。 

      15年理論沉淀、3年產業化,京東鄭宇關于智能城市的線性思考

      城市的數據紛繁復雜,尤其是政府內部每個委辦局的垂直系統都是由不同的公司在不同年代開發的,這些公司有的可能都已經不存在了,要去接這些數據本身就很難,它的接口不一致、應用系統不一致,那怎么辦呢? 

      如果每一個系統都要去開發,花大量的成本去定制,這一定是很難有擴展性的,因此我們就提出了一個自動化和半自動化結合的方式,能夠自動去識別各種數據接口,自動接入各種各樣的數據,用低代碼或者是無代碼的方法高效接入、安全穩定接入各種各樣的數據。 

      在雄安,我們就用的這個技術——看上去簡單,但是是最難的一部分,這也是我們過去兩年多做了大量的應用和系統之后,歸納總結出來的一個方法、沉淀出的一套很好的工具,這叫“數據直通車”。也就是說,只要城市里有數據,我們就能接,無論是政務的、IoT的還是視覺、語音文本的,都能高效接入。現在雄安的這套系統,把五十多個委辦局所有的業務系統數據都接入,跑在我們的平臺之上。 

      關于如何對數據進行高效的管理,重點強調一下我們對于時空數據的管理。 

      城市里面有大量時空數據,這個量有多大呢?比視頻、語音、文本和政務數據都要大很多,我們的很多數據都是有時間屬性和空間坐標的時空數據,包括電網、路網、飛機軌跡,所有的能源消耗、IoT、環境都是時空數據。大概算了一下,一個城市里面一天的時空數據的量比一個城市過去十年的政務數據的總和都要多,所以現在其實還沒有哪個政府能夠真把這些時空數據都接入,現在屬于接不住、管不好,用不了、看不清的一個狀態。 

      如果城市里面大量數據是時空數據,而智慧城市又不去管理和處理它,整個智慧城市數據的價值要素的價值就沒有發揮出來。 

      針對這個現狀,我們做了一系列的工作:首先提出了六個時空數據模型,能夠用這個數據模型,把城市里面看似紛繁復雜的各類數據都裝下,裝下來以后,針對每一類模型的設計、特有的管理算法和分析挖掘算法,保證數據的一致性。 

      其次,我們把這些數據模型、時空索引技術和分布式技術進行結合。 

      以前算力不夠的時候,大家就會去堆機器做并行和分布式,這是一條路徑,但是如果能夠把時空索引技術跟分布式進行結合,就可以用更少的機器、更少的資源做更高效的計算,而這些高效的計算帶來的并不僅僅只是效率和時間,甚至是生命。 

      城市操作系統里的AI技術,有以下三個亮點:

      • 1)城市里大量數據是時空數據,有周期性、臨近性和趨勢性,也有空間的距離、層次等屬性,我們作時空AI建模時就要把這些屬性考慮進來。 

      • 2)城市里面,我們往往要用到多種數據的融合,而不是單一數據。比如做交通流量預測,除了交通本身,我們還用到氣象甚至事件,還有周邊的學校和廠礦信息,都需要把很多數據融合在一起。 

      • 3)把能力沉淀下來,變成模塊,放到平臺里面開放。早年間的PM2.5預測是用傳統的物理學和機理模型做的,準確率只有60%。在行業里面,專家告訴我們有30年沒有技術突破。后面我們通過大數據和人工智能方法把這個精度從60%提到80%,提高了20個百分點,然后推廣到中國的300多個城市。后來我們把這些能力沉淀成模塊,放到城市操作系統里開放出來給第三方使用,利用這些模塊就像搭積木一樣,只需要1人兩天時間就可以搭建出一個類似的應用。

      我們也是一邊做理論,一邊做實踐。我們一直強調“頂天立地”,給學生說論文的題目一定是來自于實際的工程項目,所以是從實際的工程中抽練抽象題目,完成之后落地應用,有了結果之后再去發表論文,其實這本是論文的本質。發表論文無非是跟同行去分享我們的經驗,推動整個行業的進步,所以我希望未來各位同學也能夠按照這個理念去做研究,就一定能越做越好。 

      關于聯邦數字網關,楊強老師的團隊在國際上面是非常領先的,在政府應用場景里面也是非常有需求的。 

      政府有很多部門的數據,像公安、財稅的都是垂直匯報,你想完全把它集中到一個物理機房,不太可行,也沒有必要。政府有時候想跟企業之間建立關系,利用企業和政府的數據來聯合做一件事情。 

      大眾如何理解聯邦學習? 

      我們如果把不同的機構表示成不同的麥田,這個機構里的數據就是這個麥田里的小麥。那么首先把兩個聯邦數字網關分別放在兩個麥田的內部,用這個磨麥機把小麥進行粗加工,變成了面粉,這個面粉是不能回溯出你小麥本身的品質的,因為這是個不可逆的過程,它不是加密,不是可以解密的。 

      然后我們把這個小麥的面粉拿出來,加上水和成面做成那個包子,這個包子就是我們想要的應用數據,但是我們從包子里面看不到小麥的任何信息,原始數據是沒有離開這個場景的各自的機房的,這就是我們一個簡單的聯邦學習的示意,但其實比它要更加嚴謹。 

      我們第一個案例是跟聯通智慧足跡做的。 

      大家知道,聯通有很多線下的營業網點,位置都特別好,往往都在市中心,但是現在大家很少去營業廳辦理業務了,基本上手機辦理,那些資源就閑置了,所以聯通會覺得這么好的資源怎么重新利用呢? 

      他們想的辦法是拿出一些營業廳出來改造成一些智能的網點,什么叫智能網點呢?加入一些先進的電子化設備讓大家體驗,但是這個區域的人到底喜歡什么樣的電子化設備呢?其實聯通是不知道的,如果你在一個學生聚集的區域,假設學生比較喜歡小米的產品,我們去放了很多蘋果的設備,就沒有人去體驗,只要有人去體驗它就可以轉化。

      那問題又來了,怎么樣考慮用戶的購買行為和興趣,以及結合聯通用戶本身的分布情況,既考慮存量用戶也考慮增量用戶,來選出有限的網點進行改造?并使得改造之后的收益獲客率最大化?這就變成一個問題了。 

      基于京東多年的知識庫的沉淀,所以把兩個數據庫進行聯合建模,兩邊各自算,算完之后得到一個值,做一些排名算法或者預測算法,就可能得到一個結果,這就是一個典型的案例。 

      楊強老師這兩年帶領我們去做整個國際的標準,這也是咱們華人的驕傲。另外,現在我們的聯邦數字網關也通過了信創和公安部的認證,我想未來中國也會走自主研發、自主可控的道路。 

      莫奈視窗是非常大的亮點,這個就相當于Windows視窗,如果Windows沒有視窗,就是Dos,這里面我們的莫奈視窗可以支持非常高效地通過拖拉拽的方法構建我們各種各樣的展示和應用,但它不只是個簡單展示,它一方面要展現結果,另一方面要接受反饋,還要去對下層的這種設備和系統進行指導。 

      大家都聽過一個數字孿生的概念,其實莫奈就是支持數字孿生的一個最好的工具,但數字孿生可能不同的人有不同的理解,我們也做了很多年,最后我也分享下我們的觀點。數字孿生有三個境界,三個層級。 

      第一個層級就是把物理世界在虛擬世界進行1:1的建模,比如說這邊有一棟樓、一個大廳,這個大廳有多大、多少把椅子、椅子材質、廠家是誰、哪個年代,全部數字化,但這只是第一層的,大家說這不就是3D地圖嗎?我也不認為這是數字孿生。 

      第二層,物理世界里面已經有大量的動態信息,比如說人流、車流信息,這種動態信息如何疊加過來,這就難了,因為這個量很大。如果把信息加載到我們的數字孿生體系里面來,你下面沒有強大的處理引擎、管理引擎,你連接都接不住,就更不要說看了,所以第二層就是要把大量的動態信息接入。 

      第三,對這些信息進行分析和挖掘,產生決議,這個知識一定要去指導我們的行為,反控物理世界,指導物理世界人的真實的行為,比如說改變我們的出行軌跡、改變閘機開放狀態、改變紅綠燈信號、改變道路規劃的線路等等,這樣才形成了閉環, 

      三點都做到了,才叫真正的數字孿生。 

      江蘇南通之前有105個指揮中心,我們在當地幫助建好市域治理現代化指揮中心后,把105個指揮中心全部打通,實現了四級聯動指揮,數據全部共享,然后做了大量的應用,包括他們的消費、經濟、人流,全部都可以數字化,這樣的治理就會非常高效。 

      南通的輕紡業是最大的支柱產業,但輕紡業的產業怎么發展?怎么布局?政府的資金怎么下撥?可能并不完全清楚,政府的數據也不全,光靠經信委、發改委、財政的數據也只是一個維度,我們還要結合一些互聯網的數據,這個時候就需要用到聯邦學習了,建完之后我們還要加什么呢?還要加行業專家的知識。 

      做數據科學的人可能并不那么懂經濟。懂宏觀經濟的人可能不太懂大數據、人工智能,所以我們是把這個平臺做好之后,給我們的行業專家提供一套非常便利的工具,快速提煉他想要的各種指標,再結合專業知識寫出這個報告。我們并不是用AI去寫報告,而是用AI輔助經濟學家來寫出高質量的報告,這就是我們創新。 

      在南通,危化品車輛是一個大問題,南通有兩千多家危化品企業,但應急管理的工作人員遠遠不足,根本管不過來,一旦危化品發生爆炸,對整個城市的隱患是極大的,那怎么辦呢? 

      我們有很多智能分析的方法,比如通過分析這些危化品車輛的軌跡,找到它的駐留點,再把駐留點去跟周邊的危化品企業進行匹配,如果在一些沒有危化品企業的地方停靠了,要不是吃飯和加油的話,很可能是在非法的去拉一些黑工廠的危化品,這就是人工智能分析。通過數據結合,每一個禮拜南通都靠這個技術抓到5-6家非法復工的危化品企業或者是黑工廠,有大量的實戰成果。這也是中國第一個市域治理現代化指揮中心。 

      目前,智能城市操作系統其實在雄安、南通、北京很多地方都在落地,20多個城市在使用,除了這些落地場景之外,我們也在學術上去推進。比如說京東智能城市牽頭承擔“國家物聯網與智慧城市重大專項”,是互聯網公司第一家做牽頭單位的,同時,我們正在牽頭制定國際的智能城市操作系統標準。 

      過去兩年,我也有兩本書出版,一本是有關軌跡計算,據說是Springer旗下華人面最暢銷的十本計算機圖書;另外一個就是我們《城市計算》這本書,我也是寫完這本書才來業界工作。當時我在想什么事情對我來說最重要,這個方法也跟大家去分享,如果你不知道什么對你最重要,你假設明天是你最后一天,你還有什么事情沒做完,你會感覺特別遺憾。 

      2017年的時候,我當時想如果這本書沒寫完,我會特別遺憾,可能對我個人損失沒有太大,更多是我能不能把十幾年的知識沉淀下來,分享給這個社會。 

      我遇到很多同行專家,也有幾個院士跟我提到,希望我把智能城市操作系統寫出來,這是對行業有幫助的。從我寫完這文章之后,大家再搜一下城市操作系統,現在已經有很多家也推出來了各自的城市操作系統。我覺得能夠幫到行業、大家共同進步、也是一個對社會的貢獻。 (雷鋒網雷鋒網)

      鄭宇博士

      京東集團副總裁、IEEE Fellow、美國計算機學會杰出科學家,具有超15年中美領先科技公司的管理和產品研發經驗,是城市計算領域的先驅和奠基人,也是大數據、人工智能領域的領軍人物和實踐者。

      他還是上海交通大學講座教授、南京大學、香港科技大學等多所知名高校的客座教授。他擔任人工智能頂尖國際期刊ACM TIST的主編、IEEE智能城市操作系統國際標準組主席、國家重點研發計劃-智慧城市與物聯網重大專項首席科學家、總負責人。

      加入京東后,他開創了京東智能城市業務板塊,從0到1搭建了業務體系,為全國60多個城市提供了技術服務。他帶領團隊設計和研發的城市操作系統成為雄安智能城市建設的數字基石;他作為總負責人在南通建設了中國第一個市域治理指揮中心,成為市域社會治理現代化的國家級標桿。

      2013年,他被MIT科技評論評為全球杰出青年創新者(TR35);2014年,被美國《財富》評選為中國40位40歲以下商界精英。2019年,作為大陸首位受邀學者,他在國際人工智能頂尖會議AAAI上發表主旨演講。2021年,根據AI2000的權威排名,鄭宇博士在數據挖掘領域的學術影響力位列中國第一。同年5月,因在智能城市領域作出杰出貢獻,鄭宇博士被授予首都勞動獎章。

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