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安博会观察:智慧城市正在进入“可视化”时代

深圳安博会可以说是洞察中国城市智慧化进程的风向标。

以往对安防龙头或大厂的了解,常常是财报、发布会等相对单一的媒介,缺少直观的横向对比,所能掌握的信息也相对匮乏。

安博会提供了一个独特的观察视角:行业龙头有哪些新动作,人工智能独角兽有哪些新战略,以及跨界者们有哪些新理念,无不暗藏了智慧城市潜在的演变轨迹,同时也是一场智慧城市路线图的“较量”,特别是一些新势力带来的新思路。

比如曾在2019年安博会上推出城市级全栈解决方案的旷视,在2021年的安博会上再次交出了新的答卷。

01 城市治理难在哪

按照中国智慧城市工作委员会的数据,2020年中国智慧城市市场规模达到14.9万亿元,预计2022年市场规模有望达到25万亿元。

市场规模的高速增长,既印证了智慧城市的生机和活力,也折射出了这样一个事实:如果说两年前还是智慧城市的概念普及期,当前已然进入到了快速落地的阶段,势必存在一些新问题和新挑战。

比如国内很多城市的城镇化进程仍在加速,由于一些城市的规划和建设过程缺少与时俱进的科学方法,出现了人口膨胀、交通拥堵、公共服务不足等一系列无法回避的问题。也就预示着,“智慧城市”不单单是后期的改造升级,应该被纳入到城市的规划工作中,所涉及的职能部门越来越多。

再比如随着智慧城市项目的逐步落地,产生了庞大的数据场,加上不同部门间的数据互不相同,形成了碎片化的数据孤岛。在缺少数据治理的局面下,很多城市的“智慧化”只是表面的“智慧”,主要解决了政府办事难的问题,对通勤时间长、环境污染、下雨积水等影响市民获得感的问题鲜有触及。

同时需要警惕的还有人为因素导致的一连串弊病。就像城市治理被细分为智慧社区、智慧医疗、智慧教育、智慧监管等多个单元,优势在于有利于智慧城市的落地速度,让不同的解决方案厂商专注于自身擅长的领域。然而不同势力的各自为战,让智慧治理成了盲人摸象的游戏,缺少高度的统筹规划。

这些现象级问题的背后,预示着智慧城市已经走过了早期的试水期,进入到了全面布局的阶段,只是所揭示出的问题也很直接:早期的智慧城市或多或少是为了智慧而智慧,市民的感知度和参与度普遍不高,只有想办法解决城市中和普罗大众息息相关的痛点,得到普通市民的认可,才符合智慧城市的题中之意。

乐观的是,不少安防企业在安博会上给出了自己的回答。有人想要从底层打通数据孤岛,帮助建立城市级的数据中心;有人想要复制互联网的生态理念,希望智慧城市的参与者们从竞争走向竞合;也有人计划弥补顶层设计的空白,让智慧城市的建设有规可依、有迹可寻,不再是走一步看一步……

一些专家学者也尝试给出了自己的见解,譬如《数据驱动的智能城市》一书的作者史蒂芬・戈德史密斯,曾在中国的一次演讲中直言:“未来政府应该把自己当做零售商而不是批发商。批发商的工作模式是以任务为导向,缺乏零售商的服务意识。最有效的服务就是为市民解决问题,提高市民对于政府的信任感。”

02 旷视的三条主线

和其他玩家最大的不同,旷视在智慧城市中的角色不是擅长造概念的学院派,而是以AIoT软硬件产品为基础的实践派。

作为一家聚焦物联网场景的人工智能企业,旷视给出的解题思路就是以AIoT产品体系为核心的城市空间数字化方案,着力点在于实体产业和人工智能的融合创新。

旷视副总裁、城市业务事业部产品总经理那正平表示:“我们把城市分为大空间和微单元,把城市的大空间互联起来,把微单元也互联起来,再把大空间和微单元互联互通,做到更智能的全息感知和全域感知,进而帮助城市进行更好的秩序治理,帮助城市做服务升级,为老百姓带来更多的获得感。”

不过在“城市大空间”的选择上,旷视并未急于求进,而是选择从公共安全、城市治理和交通管理三条主线出发,试图在探索中不断沉淀实践经验和行业理解,聚焦城市的大空间场景,进而打通“城市”的泛在数据。

可以给出的解释是,旷视最初选择的赛道是计算机视觉,在计算机视觉和深度学习领域有着深厚的积累,并在城市安全、交通、治理等场景中打磨出了一整套智能化、可视化的算法和产品体系。而公共安全、城市治理和交通管理的特征在于治理场景复杂、长尾且碎片化,旷视自研的人工智能生产力平台Brain++,可以用相对更低的成本进行研发,为智慧城市的成本问题给出了新解。

站在普通市民的立场上,可能并不关心自己所在的城市有多少智慧化的应用,但公共安全、城市治理和交通管理的成效,却和普通市民的安全感、幸福感、获得感直接相关。就像很多人并不在意交管部门安装了多少摄像机,引入了什么样的算法平台,可如果平时很拥堵的路段慢慢通畅了起来,每天的通勤时间少了几十分钟,对智慧城市的理解和态度自然会和过去有着质的不同。

对于旷视的切入逻辑,旷视合伙人兼总裁付英波曾在媒体采访中提到过“靶向性策略”,即以场景需求和问题求解为牵引。由此或许可以得到另一种解释:旷视选择沿着三条主线深耕,而非一味扩张赛道,正是“靶向性策略”的体现,从中找到共性的应用需求,沉淀出通用的解决方案,无疑可以在其他场景或城市中进行乐高积木组合式的复制和创新。

目前旷视AIoT的相关产品和方案已经在100多个城市落地,覆盖了30个国家与地区,并且在不断通过软硬件迭代传统场景中的系统构成,将AI能力注入到城市的生活、生产、生态空间中,潜移默化地驱动着城市的智慧化转型。

03 城市走向“可视化”

当城市从物理的名词进化为智慧的动词,当智慧化逐渐定格为城市的升级版和必选项,同时也在刷新人们对城市未来的想象。

那正平在采访时表示:无论是智慧城市、城市大脑还是数字孪生概念,核心思想都是先通过物联网、人工智能等技术形成具象的数字孪生城市,而后抽象出城市运行的内在规律,再通过物联网体系对实体世界进行动态优化调节,解决城市面临的安全、出行、环境、产业升级等诸多问题。

至于“智”理怎么深入到城市的毛细血管,怎么让城市治理可视化,抽象出内在规律并进行动态调节,对应的是旷视的两个AIoT产品平台。

一个是旷视昆仑,定位是以人为核心的AIoT全域视图大数据平台,也可以理解为着眼于城市全局数字化的智慧城市操作系统。作用是接入和管理城市里的传感器和边缘设备,对视图为核心的数据进行统一存储、管理和分析,然后在结构化数据的基础上,协助政府机构改善公共安全、优化交通管理、改进城市资源规划。

另一个是旷视万象,确切的定位是AIoT视频分析识别平台。简单来说就是依托存量的视频监控网络,或者全新部署的智能化设备,通过图像识别、视频结构化等图像感知技术,帮助城管部门对辖区内的对象进行特征检测,并打通了识别、预警、研判、转发的业务闭环,弥补城市综合治理过于依赖人力的短板。

正如前面所提到的,旷视选择了公共安全、城市治理和交通管理三条主线,旷视万象的解决思路有着明显的“条”线逻辑,可以识别店外经营、机动车乱停放、暴露垃圾、违规户外广告、渣土车未密闭运输、私搭乱建、公用设施损坏等一连串城市管理问题并自动报警,在很大程度上消除了场景碎片化的效率制约。

可以找到的落地样本是北京市海淀区。

作为海淀城市大脑科技产业联盟的成员,旷视深度参与了海淀城市大脑的建设,目前已经赋能了27个城市管理场景,并对这些场景下的数据进行全面解析、按需管理,连通了城市的物理空间和数字孪生空间:只需要轻击大屏幕,就可以看到城市各处的实时路况、知晓河流水质的监测数据、查看居民小区有没有乱丢垃圾现象以及渣土车是否合规运行……

或许上述的一幕并非是智慧城市的最终归宿,但“可视化”注定是城市升级的必要过程。如果没有施乐发明的“图形界面”,就没有后来的Mac电脑和Windows,互联网的繁荣生态也就无从谈起。

04 被写在最后

在旷视交出的答卷里:城市治理正在向“智”理升级,城市病正在被“智”疗,城市治理和公共服务也不再是盲人摸象。

这样的结果似乎并不让人意外,旷视可能不是国内最早扎根智慧城市的人工智能企业,却是步伐最坚实的玩家之一,按照自己的节奏唱响了“三部曲”:

外界纷纷抢夺智慧城市的蛋糕时,旷视在围绕算力、算法、数据下功夫,打造了Brain++代表的新一代AI生产力平台,被证实是智慧城市不可或缺的底座;外界普遍在场景上广撒网时,旷视克制地守住了三个主线,目的是沉淀出有场景特性的“超级应用”;外界被迫止步于智慧城市的核心痛点时,旷视的城市级操作系统已经渐渐成型,并将在越来越多的城市落地、赋能、造福大众。

可以预见的是,城市的智慧化进程还有很长的一段路要走,旷视代表的务实派还有很大的成长空间。