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[导读] 随着数字化转型成为国策,数字政府被打造为“一号工程”,各类智慧城市解决方案像雨后春笋般冒了出来。虽然最早这个概念由IBM提出并延伸,但似乎西方不亮东方亮,中国的各类应用和方案跑的更快。

随着数字化转型成为国策,数字政府被打造为“一号工程”,各类智慧城市解决方案像雨后春笋般冒了出来。虽然最早这个概念由IBM提出并延伸,但似乎西方不亮东方亮,中国的各类应用和方案跑的更快。

大企业带资入场,依靠集团财务实力和政府资源,能迅速拿下地方政府项目,但小厂商依托垂直技术只能单点突破,甚至最后不得不站队抱上大腿,因为城市级解决方案的天性决定了单点突破不是最终的需求。

也因此,“平台化”成为了智慧城市各大玩家的首选,也成为当前智慧城市领域最明显的趋势,当然,滴滴、UBER的成功也都是这种玩法。这其间,中小厂商在短期内是各大平台型厂商争夺资源的对象,但后期资源饱和,势必也会面临转型的思考。

平台的竞赛

城市是一个固定的地理区域,但更多的是服务的综合,比如医疗、教育、金融、交通、民生、环保、能源、安防、地产等,这些单独的领域实际上大都出现过巨头公司,他们提供的方案让城市管理者们欣喜:终于,城市病得到了缓解,智慧交通让路况好转,能源监测让流失减少,金融科技提高安全系数。..。..

但是,在经历过城市信息化进程并正式步入新兴智慧城市阶段,各种单点应用之间的关联系数在快速提升,彼此不能孤立存在。

因此,城市管理者从治理、营商、民生三个角度综合来看,需要能“一下子搞定”的方案,一步到位,一劳永逸。这就是目前智慧城市千帆竞渡的独特景象,谁冲到最前面,就能领先,而我们知道,大船的马力足以支撑他们最先抵达。

研究机构和标准化组织在智慧城市领域起到的是“顶层设计”的作用,但真正的将技术沉淀到每一寸土地,主力还是各大互联网科技公司,以阿里、腾讯、百度、平安、京东、华为、浪潮、商汤、云从等公司的“平台化”趋势最为明显。

阿里打造的平台是“ET城市大脑”,技术架构上分布着4个平台:一体化计算平台、数据资源平台、智能平台、应用支撑平台。其背后,是强势的云计算和AI技术做支撑。

腾讯推出的最新战略是“WeCity未来城市解决方案”,相比之前版本的“城市超级大脑”做了升阶,用微信、小程序等应用进行数字政务、城市治理等方案的落地。大部分技术来源自建,行业应用部分对方开放。

百度则倡导的是“AI City”智能城市的概念,利用最擅长的交通优势切入,推动自动驾驶的落地。车路协同+自动驾驶是百度的打法基础。

华为提出的平台方案是“数字平台”,对云、大数据、GIS、视频云等实现统筹。毕竟,华为智慧城市的优势在底层基础设施,安防也是一大亮点业务,多年ICT的积累正在释放这种优势。

平安从金融这种壁垒性的优势切入,提出“1+N”平台体系,不做硬件,只做技术支持,一朵智慧城市云+N个行业板块,把数据治理列为重点。

京东在打造“城市操作系统”上狠下决心,推出“城市计算平台”,对城市数据的流动性设置了4个梯次,将时空数据作为面向未来的良药。

而AI独角兽领域的商汤科技和云从科技,都是从“视觉中枢”这个领域切入。商汤在近期推出的智能城市能力开放平台方舟2.0,也在构建平台之路上渐行渐深。

细分资源争夺

平台是最基础的事情,巨头们依靠自有业务积累,完全可以在短时间内搭建好,但是打通上下游却不是一件简单的事。

这就需要提到小米公司。

有人说,小米的成功在于他的生态链形成了壁垒,加上小米的市值与财力超过了生态链企业几十甚至数百倍,平台不可能被颠覆,所以小米能在IoT领域做大。而类比到智慧城市,大家都在强调一种“生态”的玩法,其实根本目的就是把中小厂商的资源全部“圈进来”。

大厂在中标政府项目后,一般是总包再分包下去,因为平台的能力获得了信任。而在这之后的过程中,大厂实际上承担起了管理和运营的角色,中小垂直公司就是具体的建设力量了。以交通为例,有诸多停车、车牌识别、车灯管理、路标识别、车流管控、乘车码、人脸识别、定位导航等场景,BAT无暇分身,细粒度高的工作都是应用层的合作伙伴们完成。

因为,当平台最上层的合作生态圈地成功,平台的综合实力就基本完善,复制、推广的难度系数就会下降。

复杂的阻力

“方案复制”、“平台迁移”,是大厂最终走向规模化必须跨越的关口。

因为,城市落地是政策+经济+地理环境+技术的综合表现,而技术的重要程度在这里排到了最后。也因此,我们看到,阿里在杭州、百度在北京、华为&平安在深圳、腾讯在广东、京东在福建、浪潮在济南等的落地,都是这些因素的最终体现。

当各大厂商深入到对方的腹地,施展“一城一策”的威力时,会发现政策障碍是最大的受挫原因。那些在雄安、粤港澳大湾区率先起跑的公司,或多或少在政府资源上是过硬的。

此外,一个强有力的政府能够保证相关的技术更快落地。香港、澳门政府相对弱势,或者受制衡的因素比较多,步子会稍慢一点。

此前雷锋网在专访 IEEE Fellow、澳门大学科技学院院长 & 计算与信息科学讲座教授须成忠时,他就谈到实现智慧城市的发展,一个必不可少的关注点是数据智能。他觉得,在做完顶层设计之后,具体实施阶段的阻力并不是来自于平台,并不是来自于数据中心和网络,而是来自于数据的开放共享(解决数据孤岛难题)。

当然,人才是又一个非常重要的影响因子。阿里达摩院一批交通、视觉领域大牛聚齐,基本以IEEE Fellow为标准;京东城市计算也全方位招募人才,业界首次成立智能城市研究院,清一色两院院士;百度、滴滴等都有相应的AI实验室;腾讯以产业互联网为核心,从工业、零售、医疗等具体场景扩充团队,把懂互联网和懂行业作为必备技能。

调整航向

除了大厂本身的研究力量,高端学术研究领域的新动态是不可忽视的一环,也是大厂最终实现“平台增长”的食粮。

在地理信息这一派,中国工程院院士、深圳大学智慧城市研究院院长郭仁忠认为,GIS是智慧城市的操作系统,因为智慧城市阶段,时空基准将被建立,时空大数据将爆发,时空信息云平台将是更大平台的必备能力项。

在城市计算这一派,京东智能城市研究院院长郑宇博士则提出基于AI和大数据能力的城市操作系统,向不同的云计算平台开放,利用6个时空数据模型收纳城市万千数据。

在AI学术这一派,中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤认为,大数据智能现在只是一个开始,后面还有很多新技术和模型要发展出来。大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、自主智能系统这五个方面将在今后几年的理论研究和实践中有巨大的突破。

我们因此也看到,在通往智慧城市之路上,身边一直流动着新的思考。

抵达“理想国”

综合来看,中国的城市化进程是与信息化、城镇化、农业现代化、绿色经济发展等相依相存,彼此成为抓手,互为转型动力。

大面积、大资本、大项目,势必决定着大平台的呼之欲出。

但在大平台的光鲜亮丽之下,优秀的垂直解决方案是必不可少的,也是当前解决城市问题的“钉子”与“锤子”,没有他们,城市管理者就不会为没有实质方案的“框架”买单。

2019年是建国70周年,是我国各项事业取得阶段性成果的关键节点,改革步入深水区,城市更加数据化。而智慧城市是下一个10年的重点,是典型的政产学研必须勠力同心来进行的大项目,势必需要前瞻性的观点支撑着后续的方向。

因此,2019年7月13日-14日,由中国计算机学会主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)联合承办的第四届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会,将开设「智慧城市」专场,探讨未来城市顶层设计、城市云计算、数据治理、城市AI视觉智能等解决方案的核心技术与场景实践。

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