城市大脑“眼疾”未愈,智能城市究竟离我们多远?

智能建筑
发布日期
2019-05-23 13:58
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近几年来,城市大脑概念可谓如火如荼。

相比于前两年大家对这一概念比较陌生,如今相信大部分读者应该都已经知道,所谓城市大脑的基本内涵,是指用公路上的大量摄像头,来识别车流、车牌和车辆,以及一些路段广场上机遇摄像头执行人脸识别和人流判断。

这些“城市之眼”收集的数据,一方面可以帮助提升城市安防的智能化水准,比如预判人群拥堵、识别交通事故与可疑车辆等等;另一方面,城市大脑的作用主要体现在和交通灯、高架桥准入闸口的互动上。通过对车辆数据的识别和判断,进而用城市大脑进行交通指挥,被广泛相信是治理城市拥堵的有效方式。

这些技术逻辑近两年被反复讨论,加之科技巨头的不断加注与宣传,很可能让大众觉得城市大脑已经非常完善,可以真正承担一座城市的“AI交通指挥官”。然而事实上并非如此,从一种产业构思到实际落地,城市大脑,或者称作智慧城市系统,还面临着非常多物理世界中客观存在的困难与障碍。尤其是城市摄像头体系本身,与后加入的AI大脑,二者其实存在着无法忽视的“代沟”。

这个问题应该如何解决,近两年也有相当多的学术讨论。比如中国工程院院士、中国计算机学会理事长,北京大学教授、博导高文提出的“数字视网膜”理念,就广为产学各界重视。在这一问题中构成了一种代表性的解题方案。

我们似乎可以从数字视网膜应运而生的现实问题,以及其发展思路中,共同探讨这样两个问题:城市的智能,距离我们究竟多远?而如果希望拉进这个距离,目前有哪些急需开展的工作?

从这个角度思考,我们或许会发现数字视网膜既是一种学术创新,也是一个新的产业机遇。

“眼疾”未愈,城市大脑依旧幼稚

城市大脑概念,在现实执行中面临的第一个问题,也可能是最根源的问题之一,就是原本并不用于智能计算的城市摄像头,如何与AI带来的识别,甚至智能分析能力连接在一起?

这个问题涉及一个基本矛盾,就是智能发生在哪里。

今天一般的城市大脑与智慧城市项目,主要是将摄像头收集来的视频数据进行存储,从而在云端用算法就行识别和分析。

而这里就有很多矛盾滋生了出来,比如传统摄像头收集的视频数据过于庞大,清晰度也欠佳,AI算法很难识别。

即使摄像头能够提供高清数据,但由于拍摄的视频没有进行特征提取,于是从提取到识别、检索,再到推理的全链计算都必须发生在云端。这带来的数据量非常庞大,云端将承受难以负载的数据压力,从而影响识别精度与数据处理准确度。同时,把基础视频数据堆积到云端,客观上也会造成过大的延迟,很难满足交通场景里实时反应的刚性需求。

同时,城市综合体每天产生的视频数据,其本质上堪称一个“数据包袱”。这些数据存在哪?存多久?谁来看?如何检索?在海量数据面前,这些问题一一成为了城市数据管理体系的重担。

那么如果让摄像头自己具备识别能力呢?这是如今智慧城市的主要解决方案,但是由于此前的原版摄像头不便拆卸,想要加入新的识别能力就要加装一个新的摄像头。于是我们看到了拍照摄像头、人脸识别摄像头、车牌识别摄像头、车辆识别摄像头等等;在路口抬头一看,简直能激发密集恐惧症。

这些“智能摄像头”识别出的数据,本质上无法做到汇融与底层打通,而是只能各自为政。后端的AI也就只能偏听偏信,无法进行完整的交通场景分析,给出真正的“智能建议”。

那么如果让识别和推理的全套AI能力都发生在摄像头里呢?这带来的最大问题就是端侧算力不够充沛,无法支撑复杂的计算。如果在每个摄像头都加载大量AI算力和专用硬件模组,那将是一笔无法负担的成本。而且想要让AI全局化理解城市,各摄像头也必须进行全局汇总。

这样左右为难的问题,就是今天城市智能从理想到现实的差距。高文院士将之总结成“存储难,检索难,识别难和功能多样化”四个问题,并且形象地比喻为城市的“自闭症”和“弱视”。

那么如何破解城市的种种“眼疾”呢?如果也用仿生学来比喻,那就是今天城市有了云计算和AI作为大脑,也有了摄像头作为眼睛,但是二者之间缺少一样东西:视网膜。

未来城市,

需要一场“数字视网膜”安装手术

哺乳动物的视网膜,可称得上一件造物主的奇瑰之作。

责编:春林
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