智慧城市操作系统——AI与大数据技术“集大成者”

张佳颖¹，吴艳琴²，邹承锦³，诸云*

（¹²³南京理工大学，21004）

* 诸云，南京理工大学副研究员，中国自动化学会“智向未来”自动化与人工智能百人科普团专家

摘要：在智慧城市的建设当中，AI 与大数据、化学化工作为智慧城市操作系统的基础，将成为新一轮产业变革的核心驱动力，在实体经济中寻找应用场景，赋能生产力升级， 即作为重大应用基础设施，推动各行业完成智能化转型，实现新旧动能的转换，推动着智慧城市的可持续发展。本文对AI 、大数据与化学化工在智慧城市建设中的应用及进行了讨论，包括在智慧交通和能源领域、智慧医疗领域中的应用，分析了在人工智能和大数据技术支持下的化学化工发展方向，并探索了AI与大数据技术驱动智慧城市创新升级中存在的问题及发展趋势。

关键词：人工智能；智慧城市；基础设施；节能减排；智慧建筑

自2008年正式推出以来，“智慧城市”已经引起了全世界的广泛关注。通过新兴技术聚合城市智慧形成可持续的城市竞争力，引入、打通和集成信息化基础设施、数据管理和控制系统提供智能服务，“智慧城市”希望解决城市面临的困难和问题，进一步提高人民的生活质量，城市的竞争力和可持续发展潜力。作为《欧洲绿色新政》的一部分，欧盟委员会在2020年9月提高了欧盟2030年温室气体减排目标，与1990年的水平相比至少减少55%。中国亦布局智慧城市建设，全面实施创新驱动发展，引领中国特色城镇化新道路。经过十年的探索，我国智慧城市的建设不断深化，未来的发展将密切关注“碳峰”和“碳中和”的目标，根据城市条件进行可持续发展，智慧城市将更加“智能化”、更加有温度。

智慧城市经过多年的建设取得了阶段性的成果，解决了一部分城市中存在的问题，但在技术创新、商业模式和体制改革等方面仍然有很多难点需要攻克。其中，在技术相关领域的智慧城市建设正面临着多方面的挑战，总体来说存在建设投入大，智慧城市建设存在重硬轻软现象；基础能力重复建设，系统烟囱现象严重，数据难以互通；应用场景分散，整体深度较浅，智能成色不足；行业和地域存在建设差异， 整体落地有难度等突出问题。细化来说，如：建设出的成果不合理，做出来的东西和现有的东西不合理融合，或者无法满足根本上的需求，只能被废掉；部门之间矛盾严重、阶级分明，数据和应用缺少整理，系统就无法建立向外的通道来共享；领导换人，政府换届，推倒重来，重复投资。外部环境变化，政府财政压力增加，预算缩小，又没能吸引到社会融资和资本投入，只能半途而废。维护责任不明确，建成之后没有人维护、没人管理；落地培训不到位，相关人员不会使用，就等于做了一堆浪费资源的废品；项目回报小于收益，维护成本高，维护难度大，也就无法再继续了。最终用户体验不明显，不认可，不使用。另外，一个城市中的各种数据数量很大且更新很快，且在一个智能城市的应用中往往要使用多类数据。因此，在城市状态感知之后，如何治理和管理好这些繁冗复杂的数据并有效地支持到应用上是一大挑战；在数据的分享上也存在许多纠纷，当今大家都开始意识到数据的重要性，但也越来越不愿意自己的数据被人向外分享。此外，一些保密性高或者涉及到个人私密信息的数据不能共享，政府部门之间、政府和企业之间，以及各企业之间的数据障碍是很难被完全打破的，数据不太可能在某个数据库中得到完整、统一的存放。虽然一些城市的政府建立了政府部门之间的数据共享交换平台，但很多秘密机关的数据也根本无法做到实现完全的共享，更无法有效地利用来自互联网的数据。如何在确保数据安全的前提下做到知识的安全分享，而非直接将各种数据混杂在一起是一大难题^[1]。

而“智能城市操作系统”的提出，将推动各行各业的数据在安全情况下进行成功共享，提升系统的操作性和功能的兼容性，并提升大数据和AI人工智能技术在城市改进中的应用，推动行业形成更好的生态。该操作系统将为国家智慧城市提供各方面技术上的支持，解决智慧城市目前存在的知识、布局体系不完善、能力和技术人才缺陷严重等各种难点，提升我国城市的管理治理能力。

智慧城市操作系统结合了当下技术热点的人工智能AI与大数据技术。大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据库，但也可以是极其复杂多样的数据。人工智能是一种计算形式，它允许机器像人类一样执行认知功能，例如对收到的信号做出动作并响应输出。传统的计算机应用程序也会响应数据，但注释和回应必须人类手动处理和编码。如果出现问题、错误，对于这些突然发生的情况，应用程序将会无法做出反应。而AI系统可以不断改变其行为，以适应调查结果的变化和对不同变化做出相应反应。AI制造的机器旨在分析和分析数据，并根据这些分析解决问题。通过机器学习，计算机会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应，并在未来知道采取相同的行动。

人工智能需要大数据所提供的数据来建立其智能，人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。因此人工智能和大数据能够很好地协同合作，而智慧城市操作系统很成功地结合这两者来运用。它使操作系统具有理解、分析、发现数据和对数据做出决策的能力，从而能够从数据中获得更精确、更深刻的知识，挖出数据背后的价值，并产生新的知识。整个操作系统聚焦智慧城市计算系统，可自主进行算法变更，打破市场上各行业需求与模型制造的闭环，配合AI的大数据处理能力，满足智慧城市应用在不同场景的技术需求。

智慧城市还能“更智能”。AI 与大数据将成为新一轮产业变革的核心驱动力，在实体经济中寻找应用场景，赋能生产力升级， 即作为重大应用基础设施，推动各行业完成智能化转型，实现新旧动能的转换。通过人工智能将重构生产、分配、 交换、消费等经济活动各环节，催生新技术、新产品、新产业，最终通过人机协同的方式，改善城市的运行效率， 提升城市资源的利用率，真正实现城市智慧。通过 AI 技术为智慧城市赋能，是主动适应社会经济发展，顺应城市 发展趋势，探索城市创新治理手段的重要举措和可行道路。未来的智慧城市，将以 AI 带动创新，以创新驱动城市 发展，实现“绿水青山”向“金山银山”的转化，更有温度更幸福。

1 AI与大数据技术驱动智慧城市操作系统创新发展

1.1  AI 、大数据为智慧城市赋能

1.1.1 AI 、大数据聚焦城市升级

AI与大数据可从知识、数据、算法与算力的角度瞄准实现“双碳”的长远目标，关注可持续发展，寻求智慧城市的创新升级，协助政府制定方针政策，服务民生。

（1）数据：打破以往因为技术壁垒和管理壁垒形成的数据孤岛，实现多源异构数据的共享与交换，通过构建易于人类组织、管理和利用的仓库服务为城市服务。

（2）算力：AI 底层技术如机器学习深度学习框架、图计算引擎、自然语言处理框架、内容识别与搜索框架等能够实现不同技术的互相支持、调用、按需调度和按量供应， 通过基础原子能力的有机组合统一呈现给智慧城市上层运营者。

（3）算法：在底层技术融合基础上，结合垂直领域场景需求能够开发出特定应用算法，尽可能地发挥底层技术的价值潜力，使其更好地服务于现实场景。

（4）知识：通过知识计算结构化地分析和挖掘城市数据，有效支撑城市资源配置与精准服务。

赋能城市升级可分为三个阶段：一阶段打造价值场景应用，树立标杆；二阶段拉通数据、整合算力、构建算法、学习知识，实现复杂跨域场景； 三阶段全面智能覆盖，实现全领域智能感知，跨场景智能计算和全流程智能操作。

阶段一：场景应用突破

针对以往智慧城市建设的局部性问题，以顶层设计为指导，落地场景为抓手， 识别高频次、大流量、价值提升明显的场景，如交通信号灯优化、采暖优化、 市民热线感知、河道巡检、基层治理优化、智能审批等场景应用，建立标杆和 榜样，积累能力和经验，探索场景建设模式。选择单部门、单场景项目， 运用成熟技术，控制实施风险，并借由价值场景拉动，构筑基础能力。

阶段二：跨域场景协同

通过技术融合和创新带动数据融合和场景创新，真正在智慧城市中从概念走向落地，为政府、市民和社会带来价值。建设城市 AI 智能体平台，建立全面可复用的 AI 基础能力，以平台支撑更复杂的跨域场景；以 AI 平台拉通跨域智能场景，覆盖感知、认知、决策多层次 AI 需求；在城市政务、交通、金融、工业、医疗、应急、资源、工业等领域落地跨域场景；构建 AI 全生命周期管控能力。

阶段三：全面智能覆盖

提升智能感知与决策能力，多场景齐头并进，多场景全面覆盖；基于成熟的AI 智能体平台，有序推进各行业、各场景 AI 价值落地；基于完整的 AI 反馈闭环，积累数据，实现 AI 能力自迭代，自进化；锤炼智能决策能力，逐步实现系统自驱决策。

1.1.2 AI 、大数据引领创新变革

据 IDC 统计，预计到 2024 年，中国人工智能市场规模将达到 119 亿美金，2019-2024 年复合增长率达 23.0%。2020 年 3 月 4 日，中共中央政治局常务委员会召开会议，正式提出要发力于科技端的基础设施建设， 将人工智能列为“新基建”七大板块中的重要一项。这标志着 AI 将在信息基础设施、融合基础设施、创新基础设 施方面发挥更为关键的作用，AI 将为国家发展注入新活力，增添新优势，构建新型国家竞争力。目前，全国各省 陆续发行“民生服务”、“市政建设”、“社会事业”、“生态环保和城镇基础设施”、“交通基础设施”、“交 通能源与市政产业园基础设施”、“新型基础设施建设”、“城乡基础设施建设”等领域智慧城市建设项目专项债， 加强新基建方向的建设，为打造智慧城市奠定良好基础。

AI的感知智能已能够实现图像、视频、声音、文字等多源异构数据的提取、处理和模式识别，在诸多单一任务上的表现已经接近或者超越人类水平。 例如，在超大规模视觉数据集 ( 标签超过 2.2 万个类别、数据规模超过1500 万 ) 上的识别错误率已经降至2% 以下，远超人类水平 (5.1%)；语音识别在中文输入应用中的准确率已经达到了98%。 目前，相关技术成果已在政务、交通、金融、工业、医疗、应急、资源等相关领域成功落地，为多源数据统一分析、内容质量评价以及内容创作生成等任务提供了极大支持。

AI的认知智能实现了像人脑一样对外部信息的加工、 理解及知识推理，填补了人类在数据处理能力的不足，极大地减少了基础性的繁琐工作，同时，通过对行业知识的学习，大量繁琐却重要的工作变得更加高效精准，相关应用更人性化。且能够挖掘隐形关系，洞察仅通过感知能力无法发现的关系和逻辑，用于最终的业务决策，实现更深层次的业务场景落地。认知智能相关技术，如语义理解、知识表达、联想推理、智能问答、自主学习等，已逐渐在各行各业中发挥起重要作用。

AI 的行动智能构建于感知智能和认知智能基础之上，能够在复杂的环境下进行数据推理，使人类智能、人工智能和组织智能有效结合，实现人机协同。目前，行动智能相关技术如虚拟机器人等已在重要行业应用落地，通过自动化编排和人工智能结合的手段，能够模拟人工在各类系统中的操作，完成大量“规则固定、重复性高”的工作， 实现解放人力和提升效率；还能够理解人类的意图并及时反馈执行。

1.1.3 AI 与大数据助力构筑城市智能体

建设全场景智慧社会，是智慧城市发展的更高形态。构建城市智能体，正是加速城市迈向全场景智慧的最佳解决方案。城市智能体，以超越城市大脑的架构，把城市与 ICT 技术当成一个整体来看待，通过建设城市数字底座，打造城市智能中枢，推进业务一体化融合，实现全域感知、全网协同和全场景智慧，让城市能感知、会思考、可进化、有温度，提升城市综合治理水平，让居民的幸福感更强、企业生产效率更高、行业更具创造力。

AI向全场景智慧迈进，全场景智慧城市是智慧城市发展的新阶段。让智慧可以呈现在城市的每个角落，实现对城市全域的精准分析、系统预测、协同指挥、科学 治理和场景化服务；让企业能够拥有更开放的创新土壤，不断催生新产业和新生态；让市民可以享有更便捷的城市服务，获得更多幸福感； 让大家以共创、共享、共赢的方式实现创新型智慧生态城市。

在智慧城市操作系统处理完善了很多智慧城市发展中出现的问题的同时，它也面临着许多问题。智慧城市是否能完全依靠其他更好的软件，通过搜索数据、预判来建立未来智慧城市发展的走向和趋势？在一些人的眼中认为通过不断发展的技术，未来将是明确可知的、可掌控预知的、什么都可以推断。但事实并非如此，即使最精准的预测模型也只是在无限接近于现实，并不完全等同于现实。未来的变化和不确定性太多，在建设发展过程中的许多步骤仍然需要更多的人为操作和干预。

智慧城市操作系统不会是无错误的。智慧城市也可以自己崩溃，因为它们已经存在错误、弱点和被监控以及窃听问题。在许多地方，智慧城市几乎已经成为脆弱性的代名词，从无法控制的智能马桶和水龙头到新闻中的商场通过监控来对客人划分三六九等的实例。但是，如果没有该系统不存在编码或者硬件上的问题，智慧城市是由非常复杂的结构所构成的，这导致或小或大的各种事故是不可避免的。因此，现在唯一的问题是智能城市何时会完全停止工作，以及系统崩溃的后果会多恐怖。目前操作系统所拥有的防御抵抗系统或者在这方面的应对处理方式是不足够的，在危难来临时极易面临超载的危险以及麻烦，且无法防御抵抗其他的危险和破坏，最终导致支撑整个智慧城市运转的操作系统本身就像多米诺骨牌一样一击即碎、引起连锁反应从而导致出大问题。[2]

智慧城市的不同建设方面的目标及方案存在的严重矛盾。目前急着解决的挑战是：如何将这些目标分门别类的整理和解决方案来缓解争议。智慧城市必须是高质量和高效的，但它们也必须保护操作系统免受随机和未知的影响。一旦排除了所有的随机的情况，它们就会从复杂多样的生物体转变为无聊而乏味压抑的自动化机器设备。而且智慧城市应该是安全的，但它们不能是监控室。智慧城市必须是开放、能让市民参与的，最重要的是，智慧城市必须具备包容性。

优先考虑城市居民的需求不仅是发展智慧城市的充分理由，也是寻找更简便、更有效率、更适应的技术来解决问题的一种方式。让市民充分加人到建设过程中，不仅可以更有效地解决城市建设中遇到的各种麻烦，还可以让智慧城市的处理方式更容易被市民接受。市民也需要一套新的智慧城市公民原则，这套原则不仅必须基于我们对城市的理解和促进城市的科学技术的发展，而且还必须基于当前的形势。 换句话说，我们需要通过科技，也需要文化来迈向更好的智慧城市。

未来，它将成为智能城市建设中的准则。智能城市的各位建设者将基于这个标准，进行数据的安全共享、保存设计和合理使用，促进智慧城市有着更广阔的发展未来。

另一方面，AI 与大数据、化学化工作为智慧城市建设的基础，推动着智慧城市的可持续发展。在智慧交通和能源领域、智慧医疗领域及智慧建筑领域中，AI 与大数据、化学化工发挥着重要作用。

2.AI 与大数据、化学化工在智慧城市建设中的应用

2.1智慧交通与能源领域

智慧交通主要是利用物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，来实现交通基础设施、运输工具与交通参与者的实时互联和智能协同，为智慧城市提供高效的交通管理服务，打造智慧、绿色的新型交通系统。化学化工在智慧交通领域中的应用主要体现在智能汽车、道路基础设施、交通安全等方面。智能汽车是未来汽车技术发展的主要方向，也是智慧城市发展的重要基础，车身各个部件使用适合的材料和电池改进都是值得进一步研究的。道路基础设施是城市道路系统中最基本、最重要的部分,道路建设的好坏将直接关系到城市整体的交通运营效率与居民的出行安全，而智慧化的交通路径能够极大地减少交通事故发生、缓解交通拥堵、提升交通效率。随着我国城市化进程的持续加速，我国城市道路面临着日益严峻的交通压力，导致交通事故频发。为减少交通事故，保证居民的出行安全，需要采用先进技术、智能设施等手段，对交通进行改造。

我国是一个能源消费大国。伴随可再生能源、储能、智能电网等技术的迅速发展，加速建立低碳清洁、高效安全的智慧能源体系。化学工业在智慧能源领域的应用有两大特点：一是提高可再生能源发电比例，降低化石燃料消耗，例如：随着特斯拉等新能源智能汽车不断发展，对用所用电池的使用寿命、工作效率等要求愈加苛刻，在电化学中通过对新能源汽车电池的容量、体积、功率等问题不断深入研究，可以实现电池体积小、容量大、效率高的优良改进。二是推进智能电网建设，提高系统灵活性。同样在电化学领域可以实现对大型智能电网的控制，比如离子或气体传感器、光传感器等。这些方面在我们学校的化学与化工学院中就我所了解到的就有许多有关电池方面的科研项目的研究，并且取得了多项成果。

2.2智慧医疗领域

智慧医疗是一种理念，一种以5G、大数据、 AR、 VR、人工智能等技术与医疗行业进行深度融合，为医疗行业的发展提供新动能的全新理念，是互联网医疗的演进。

利用无线网络连接各类诊断设备，使医护人员能够及时了解每一位患者的病历资料及最新诊断结果，并在任何时间、任何地点，迅速作出诊断与治疗方案。在医院中的任意一个位置，医务人员都可以登陆离他们最近的系统，查询到他们的医学影像资料等，病人的转诊信息和病历也可以在各个医院通过医疗网络进行调阅。5 G远距离超声机械臂、中医智慧屏、手术机器人等，在2021年服贸会首次设立的健康卫生服务专题展上，众多医疗机构、国内外知名医药、医疗设备公司等展示了智慧医疗高科技，吸引了众多观众的目光。人工智能和大数据等技术在持续地发展，并持续地提升着卫生保健的水平。从可穿戴设备辅助的居家健康管理，到智慧医院的出现，极大地改善了病人的就医体验，极大地提高了医疗服务的质量。

在智慧医疗领域，化学化工行业在医疗设备的生产和制造中也发挥着重要作用。一方面，对于一些有特殊用途的医疗设备，如可用于血液透析、心脏起搏器植入等，对其进行生产和制造可以有效提高医疗设备的使用效率，避免资源浪费。另一方面，化学化工行业在医疗设备的生产和制造中，对其进行生产和制造也可以促进相关技术的发展。

2.3智慧建筑领域

建筑需要水、电、气三种能源，三者之间互相影响，为大楼的正常运行提供着所需的的能源。如今，还存在着一张看不见的大网，那就是数据。大数据已经成为建筑最重要的资源，通过对数据的合理利用，能够实现从规划到运营的全业务、全过程的信息化管理，为智慧建筑的建设提供基础信息。智能建筑是随着人们对建筑的舒适性、安全性、便利性和节能性的要求而出现的。最令我们印象深刻的智慧建筑应该是在科幻电影当中。我们经常会看到这样的场景，从一个颜色变成另外一个颜色，甚至还可以变换形状。这些建筑是有着高度智能的产物，有着很多先进的技术和设备。在我们国家，其实一直都非常重视智慧建筑行业的发展。现在很多地方都已经开始进行试点和应用，而且未来也将会是一个大趋势。

随着智慧城市的推进，是否可以通过化学化工的手段来达到一些智慧建筑的效果呢？通过观察我们日常生活中戴的感光墨镜，在光照下可以由普通的近视眼镜镜片颜色加深从而达到墨镜的效果。那进一步，可以在房屋的墙壁，用一种随温度变化而改变自身颜色的物质作为墙面的成分之一，这样就可以在不同温度下看到不同的墙面颜色，只要变化的范围够大、足够精细，甚至可以将其看作室内的温度计。

2.3   AI与大数据技术对化学领域的影响

正因为人工智能在这方面的优异性能，它才会被越来越多的人所采用，并被运用到了化学等众多学科中。

目前，在化学领域中，人工智能的研究主要包括：化学数据中的智能检索方法，化学实验室的自动化与机器人，神经网络方法在化学应用，化工过程系统综合，故障诊断，过程控制中的人工智能方法等。在这些方法中，最有活力和最有成效的方法就是研发一种分析方法，它可以用电脑来迅速地推测出一种未知化合物的化学结构。谱图数据主要包括红外，质谱， NMR（核磁谱图）尤其是在二维和高纬度等。

人工智能在化工生产中也起到了关键的作用。由于自然界中存在着数以百万计的化学反应，因此，从这些反应中寻找到新的、切实可行的方法成为了一个非常有挑战性的问题。以前，研究人员都要绞尽脑汁才能设计出一条化学合成道路，这是因为，在不同的条件下，化学反应是无穷无尽的。但是，如果能够利用大数据与人工智能的计算机程序，来帮助研究人员进行化学合成道路的设计，那么就能够极大地提高科研人员研发新药以及其他化合物的效率。

在当下，已经有很多研究团队利用 AI算法来规划化学合成路线了。通过AI算法也就需要几秒钟就可以完成，但如果是人工设计路线，那么几秒钟只能画出一个分子结构式。如果再加上人工智能的配合，那么这条合成路线是可以提前的规划出来的，也就是说即使你不知道这个合成路线要合成什么东西，只要有化学相关的知识在里面，它就能提前预测出来产品。第二点也可以让机器通过大数据的学习，开发出预测化学反应的功能。也就是说在面对未知的合成路线时，可以通过它来预测它在里面可能会发生什么反应。

从城市发展的角度来看，化学化工作为基础设施建设发挥着重要作用，为智慧城市建设提供了重要保障。从化学化工的发展角度来看，智慧城市的发展也必将与化学化工在人工智能与大数据方向上的发展息息相关，二者相辅相成，同时又互相促进。

结语

当前，云计算的成熟与普及，让算力、AI 、大数据触手可及，业务上云与运营运维更敏捷；AI 使得海量的数据、算力和行业知识充分结合 , 创造出新的业务体验、新的场景应用和新的产业形态；多技术融合与协同创新，使得全场景智慧成为可能。随着智慧城市的快速发展，人工智能与大数据和化学化工相辅相成，也将不断丰富智慧城市的应用场景，促进智慧城市的可持续发展。未来的智慧城市建设将迈入全场景智慧的时代，智慧城市将坐落于数字底座之上，通过城市智能中枢为人们提供无处不在的智能服务。在政策、人文等多方面的共同支持下，新型智慧城市建设的各参与方将共同参与基本框架构建和顶层设计，并将个性化的需求纳入规划，使人们能够快速接纳吸收智慧城市服务并真正从中受益。

参考文献：

[1] 郑宇《中国计算机学会通讯》第16卷第12期，2020年12月。WWW.CCF.ORG.CN.

[2] [美]安东尼·汤森（Anthony Townsend）《智慧城市：大数据、互联网时代的城市未来》2015年1月https://fuwu.12371.cn/2014/12/23/ARTI1419310798696566.shtml