中国智慧城市已经进入“超级智能城市”阶段！

在人工智能、物联网等先进技术加持下，城市正变得越来越智慧。但随着疫情等挑战接踵而至，仅仅“聪明”已不能满足城市管理者和市民的需求。

德勤中国副主席施能自在第二届消博会期间接受记者专访时表示，中国智慧城市建设正转型升级迈入“超级智能城市”阶段，“以人为本”成为这一时期的主要标志之一。

德勤在消博会上发布的《打造可持续的超级智能城市》报告指出，2020年全球智慧城市投资规模达1144亿美元，受疫情影响增速有所放缓，预计2023年将有所回升，中长期投资规模增速将保持在15%左右。

报告认为，“超级智能城市”代表了未来城市发展趋势和方向。但与一般智慧城市相比，“超级”二字体现在何处?

施能自给出了他的畅想：未来“超级智能城市”的打造建设将不再仅限于用先进技术与数据融合实现城市智能化，而是以服务公众为宗旨，从公众诉求功能设计为出发点，通过诸如“城市AI大脑”城市智能中枢等超领先智能技术，智能感知城市运行状况，以数据为导向向城市服务及管理作出快速智能反应，实现从预测到决策制定的智能化。

简而言之，让科技真正做到以人为本，是智慧城市转型升级的核心所在。

施能自说，为此，管理者需要统筹推进城市空间、城市制度、城市生活、城市文化四方面协调发展，以“人”的需求为出发点，从包容、联系、黏性、魅力、创新、参与等角度，形成一种有价值、有温度的城市发展体系，让市民体会到实实在在的城市服务改善。

但一个城市能否被冠上“超级智能”的名号，还无法简单地用“从0到1”的硬性门槛和标准衡量。

落地路径的进化：建大脑到建智脑

毕竟城市是一个生态系统，不仅需要“四肢灵活、经络通畅”，还需要“能感知、会思考、可执行、能进化”。在深圳龙岗的智慧城市建设过程中有着重要作用的“城市智能中枢”，其实充当的就是“大脑”的角色。

确切地说，“城市智慧中枢”解决方案可以拆解为三层：

最底层的基础软硬件层，包括昇腾AI的训练集群和推理集群，可以提供中心和边缘的算力资源，并适配了欧拉操作系统、异构计算架构CANN、AI框架昇思MindSpore等软件;

中间层是业务使能层，通过AI训练平台和AI推理平台进行算法更新和增量训练，构筑了具备自主演进能力的训推一体平台;

最上层是算法应用层，通过全域感知、知识计算、机器人等引擎实现算法的全域智能，实现城市的高效治理。

厘清了“城市智能中枢”的技术架构，也就不难回答它为何能够解决AI全场景落地时面临的一系列挑战。

首先是算随数建的思路，云边协同的算力部署能够将模型下发到边缘节点进行推理，可以在保障数据安全的情况下进行部署，有利于孵化适合本地场景的AI应用;

其次是昇腾AI基础软硬件平台提供的训推一体化能力，结合本地数据不断反哺算法，以持续迭代的方式促进算法的自主演进;

同时还提供了多样化的AI算力，比如感知、知识计算、机器人PRA等等，可以融入事件发现到处置的全流程，利用业务的高效闭环做到全域智能。

" 城市 AI 中枢 " 凭借自身优势，为城市治理和服务提供高效决策新引擎。

在部署方式上，平台支持 " 云、边、端 " 各类硬件，可进行多形态部署。

在数据采集上，平台可采集城市监控、政府信息、政务 APP 等多渠道来源的数据，进行分析挖掘应用。

此外，平台针对紧急事件进行智能告警，各部门及时闭环处置，实现跨部门协同，打破智慧城市各委办局之间的感知壁垒，让感知能力与感知结果共用共享。

为更好地调配算力，城市 AI 中枢可以根据时间、天气、突发事件、算力资源等设置相对应的算法模板。平台不仅能够自动设置运行策略，高效分配算力，也支持自主调配算力资源，保证负载均衡。如此一来，算力资源可节省 5 倍以上，总接入视频路数可达百万级。