“實際上，即便部門開一些重要會議的時候，也會有一半研究人員不在場。”華先勝稍作停頓，隨即解釋道：“我們內部開玩笑的說法是他們都在局子里呢，因為只有在警員身邊，才能知道數據的價值，應用場景的價值。”

在ET大腦拿下世界互聯網大會領先成果獎的第二天，懂懂筆記采訪到了阿里巴巴集團副總裁華先勝。他是ET城市大腦的視覺技術的負責人，國際機器視覺權威學者，背后的榮譽包括IEEE Fellow、MIT TR35獲獎者、ACM Multimedia程序委員會主席等。

正如華先勝在交流開始提到的，城市大腦在交通行業的落地，首先要解決的是讓城市數據產生價值的問題。因此，技術人員流連于交管局的交通指揮中心，是讓算法與場景產生化學反應的舉措之一。

實際上，讓AI在智能交通應用場景中落地，每一步都面臨這挑戰，而終極目標是：如何把城市大腦打造成整個城市的基礎設施。

那些海量數據背后的價值在哪兒？

如果真的給一座城市安裝一個“大腦”，計算整個城市，會面臨怎樣的技術挑戰呢？

項目之初，華先勝一度認為這是不可能的。“在我看來，這可能是要十年之后才會發生的事情。”但真的深入之后，城市大腦展現的巨大價值令華先勝著迷。

阿里巴巴集團副總裁華先勝

“從上帝視角俯瞰一個城市，可以看到各種各樣的數據，最大的數據是視覺數據，視頻、圖像數據每天在積累，那么價值究竟在哪里？”華先勝拋出這個問題，也給出了自己的觀點，他舉了一個例子，國內一級城市中會有十幾萬甚至上百萬的攝象頭，這就像城市的眼睛一樣，其價值是難以想象的。但面對如此海量的數據，如何才能發掘出來呢？

華先勝團隊面臨三大挑戰。“總結起來就是投入、價值和技術這三個方面。”華先勝坦言，首先是在人力物力上的巨大投入：要對包括視頻、圖像在內的數據進行計算，計算量很大，投入資源要多少；其次就是產出價值：投入期要多久，是不是可以把數據價值發掘出來？價值有多大？投入那么多人力物力，投入產出比是不是可以接受；最后，也是最關鍵的，是技術問題。城市大腦面臨的技術挑戰是前所未有的，可以說是AI領域的圣杯，能否真正的觸碰到這個圣杯，大家心里都沒數。

“幸好，阿里巴巴愿意做的事情，都是比較有挑戰的。” 華先勝笑稱，他們內部把這種精神狀態稱為“經常被挑戰，從未被否定，一直在進展”。

也正是因為有了主心骨，這兩年華先勝帶著團隊才會對未知的難度有了挑戰的底氣。以城市大腦在杭州、蕭山、蘇州等落地交通出行方面的情況來看，其在整個城市出行全局的實時分析、自動調配公共資源和修正城市運行問題方面都有著良好提現。

華先勝指出，以交通事故、人流軌跡等交通場景中的關鍵問題來看，團隊成員依靠深度學習、圖像識別方面的技術突破，建立了完善的算法和數據模型，例如通過視頻中的物體運動趨勢分析比對，可準確判斷交通事故等異常事件；對特定情況下擁堵路段的紅綠燈設置、路線規劃還可作出實時迅速的反應。

“城市大腦的基礎是因為有了全面的感知能力，所有城市的視頻監控、GPS、道路線圈記錄形成了全面感知，才讓后面的分析、決策和管理有了更好的依據。”華先勝形容，城市大腦是在一個數字城市中構建出算法模型，再通過機器學習反復優化和迭代，向交通管理者提出了更好的建議。“比如對每個路口紅綠燈的時間設置，要優化出最佳通行效率；對交通卡口的監控進行實施調配，保障有效運轉；對公交車輛和線路進行合理調度，甚至道路施工維修進行良好規劃等等。”

也正是因為不斷地迭代和優化，如今杭州的城市大腦在與交通數據連接的試點區域，通行時間減少15.3%。在主城區，城市大腦日均事件報警500次以上，準確率達92%；蕭山區通過對特種車輛的優先調度試點，實現了救護車到達現場的時效增幅50%。

更大的挑戰不僅是算法和技術門檻

一個更為智慧的城市大腦，不僅僅要實現目前公眾能夠看到的成效，還要實現更多的潛在價值，這方面，華先勝坦言挑戰還有很多。

以平安城市的需求為例，因為攝像頭受到限制，無法對嫌疑人的臉部進行清晰拍攝，如何做到有效地人臉識別？可能會因為光線、角度、遮擋甚至衣服的更換導致數據“模糊”，城市大腦如何有效甄別？

“這項技術對于我們團隊來說也是一個大挑戰，雖然一年多前團隊成員在這種人的形體識別上就展開了研發，但很多課題還都沒有達到最優解。” 華先勝告訴懂懂筆記，與一般人臉識別不同，這種極度“模糊”和不斷產生變量的情況，對于團隊在技術能力的挑戰是巨大的。

在這個場景中，華先勝帶領團隊成員做了這樣的調配，就是從不同的技術路徑，把研究人員分為幾組，每組成員針對研究目標展開了競爭和協作，交替進行創新研究。“今天這個小組的解決方法ok了，就把對這個方法進行優化向前推進；明天另一個小組領先了，就把那邊的經驗汲取過來。”

從系統試運行后的兩個月時間里，經過快速迭代，將人體識別的等級一下子沖到了最好的結果。華先勝指著一段錄像中的分析對象表示，“這個嫌疑對象的面部是模糊不清的，外衣也曾脫下來搭在手上，書包在左右肩膀都掛過，還經常低頭，走在樹蔭底下……所以AI要抓住他的主要共性特征，準確地從無數路人的視頻影像中分析出他的唯一特征，同時呈現他的行走軌跡，并且預判出他的下一個位置。”

這些技術方面的挑戰，華先勝和iDST的團隊成員在實踐中不斷會遇到，包括在城市交通管理中真正做到對未來可能發生的情況進行預測。

“我們看到現在的GPS導航和線路規劃，是無法做到對未來一段時間的道路狀況進行預判的。而城市大腦通過實時路況感知，以及以往數據的積累，可以做出短期內交通管控、路況疏堵等動作，甚至可以基于未來天氣的變化、會議演出等活動的時間，提前進行分析。”但華先勝坦言，交通路線規劃如何再向前邁一步，對無數車輛進行路線規劃后新產生的交通狀態變化，也就是變量中的變量進行分析預判，仍是巨大的挑戰。

另外，華先勝強調，城市大腦目前主要體現在交通安全領域，而隨著城市中各種各樣的數據開始匯聚到城市大腦里面，諸如生態環境、工業生產、衛生健康、服務業等等都會成為其中一部分，這對城市大腦的能力又會提出更多的要求。

在指揮交通實踐過程中，不僅需要懂技術的交管，還需要懂交管的技術員。“所以我們的研究人員會泡在交管中心，會站在烏鎮的街頭巷尾，會從基層人員那里去了解他們的痛點。”華先勝舉例，包括“自動智能巡檢”等功能的實現，就是研究人員和一線交警在一起工作的過程中，不斷交流和碰撞產生的火花，“如果只從技術角度出發，或者只從業務角度出發，很多應用是不可能完成或者構想出來的。”（注：智能巡檢是指城市大腦可以自主操控球形攝像頭轉動角度，觀察城市情況）

從這一點來看，華先勝和團隊成員在解析AI+算力+數據=價值這個公式時，不僅要考慮了自身的能力，也要考量行業對于AI價值取向的需求。

城市大腦對于城市未來的發展有著重要的意義，但是在落地過程中，究竟哪種思路或者方式才是最為正確的，目前并沒有最終答案。關于發展方向，華先勝笑稱，“我們常說的一句話是‘算法不是萬能的，當然沒有算法也是萬萬不能的’，那么對于城市大腦的發展，除了技術，還要關注應用場景和生態的打造。”

如他所言，在大量城市數據中，用不斷發展的AI技術去挖掘巨大的價值，會讓城市大腦演進為城市的基礎設施，就像自來水和電力一樣。但是這個“大腦”面對城市復雜的需求、巨大的計算規模、多維度的數據形式，也需要向AI研發平臺的方向去努力。

從底層數據平臺，到上層各種各樣的應用，一個平臺不但要能提供算法和應用，還要具備開放創新的功能，讓更多的合作伙伴加入到城市的智能管理體系中。這一點，或許才是城市大腦未來更有價值的地方。

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