人工智能城市是指形成以数据为驱动的城市决策机制，根据实时数据和各类型信息，综合调配和调控城市的公共资源，最终实现自动智能化，达到运作效率的最优化的城市。从无人驾驶汽车到VR，从线上课程到协助医生做微创手术的机器人，人工智能已经逐渐融入并改变着人们的生活。那么人工智能到底是在什么样的背景下得以快速发展的，又获得了哪些政策支持？本报告将基于中国城市发展的现状，分析讨论人工智能技术在城市建设发展当中的场景落地，并对中国城市发展的未来发展方向作出了畅想。艾瑞认为，科技蕴藏着无限的生产创造力，但用户更需要的是通过技术确切改善生活，因此，技术落地才是科学改变生活的实践证明。

一、中国人工智能城市发展概况

在有限的城市空间里，打造无限智能化城市效用

中国的城市建设经历20世纪90年代至今的高速发展，逐步进入城市转型发展的新常态。城市建设目标从追求规模和经济效益为主开始转向对生态、人文、社会公平和可持续性等立体的价值追求，尤其强调以人为本发展目标，城市向着“智慧化”建设发展；随着人工智能技术条件越来越成熟条件，城市管理形成以数据为驱动的城市决策机制，从顶层设计着手，自上而下的”AI化”使城市功能和产业转型更加显著，为城市创造以技术为驱动的商业价值，最终形成一个多元化的有机生态城市系统。

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以人工智能为首的智联网发展是智慧城市下一阶段的关键

早在90年代，IBM首次提出“智慧城市”概念后，中国也在1995年启动数字城市建设，这是中国智慧城市的1.0版本；随着2008年“智慧地球”概念的提出，中国智慧城市建设再次进入到3.0感知智慧城市时代；在2013年，WiFi、3G/4G的网络传输与云计算、大数据的后端数据存储、处理与分析的技术进步下，开启了4.0认知智慧城市时代；在不久的将来，数据积累以及传输带宽和速度的再次腾飞，使得智慧城市达到整体架构协同管理，“人工智能城市”的时代也将到来。

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政府鼓励人工智能发展，将大力辅助未来城市建设

政府在近三年时间密集出台鼓励人工智能技术发展的政策，说明十分重视此次技术发展的机遇，从大力促成中国到2030年成为世界人工智能创新中心的决心可见，希望中国能够“赶得上”这一次的技术革命，而不再仅仅是“不掉队”的要求。而中国城市的政策方向则回归以人为本的的核心，城市的发展都围绕着“高效、惠民、可持续发展”理念，让城市建设迎来转型升级的重大机遇。

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未来，城市经济结构升级依赖科技创新带来经济动力

中国的GDP十年来成倍增长，而国家中心城市的整体创新效率提升水平并不显著。北京、武汉、郑州较十年前的创新效率水平有明显提升，其他城市则维持不变甚至有所下滑。可见各大城市目前创新投入和产出都未能跟上经济发展的步伐，说明经济结构当中科学技术提升带来的收益占比低，未来应该重视提高创新效率的投入（人才、资金、技术……），以及重点考察创新带来的经济效益。

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迫在眉睫：解决有限城市空间的效率最优化问题

中国城镇人口在2011年首次超过乡村人口，未来区域城镇化将会是国家发展战略的重要部署；2015年全国城市建设与2008年相比，不足十年时间，城市建成区面积增长43.5%，道路长度增长40.4%，而这一切都发生在城区面积仅增长7.7%，公共交通系统运营车辆增长了21.7%的基础上。在人口进一步密集（城市人口密度增长15.3%）的情况下，“大城市病”——交通拥堵、空气污染、基础设施不足等问题日益严峻，如何在有限的空间下创造更高的城市效率、更优的城市运作、更适合居住的城市环境……成为了国内城市管理迫切解决的难题。

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中国监控摄像头覆盖面不足，密度远低于英美

2017年国家官方数据公布“中国天网”摄像头达2000万个，但对于将近20万平方公里的城区面积来说，摄像头的覆盖面与数量是凤毛麟角；从摄像头数量/千人的维度来看，中国城市摄像头密度平均水平仅达英美的20%-30%，而完善的监控系统是保障城市治安的有力手段，因此，监控摄像头建设工程任重道远；未来，尤其是二线及以下城市的监控摄像头布防发展潜力巨大。

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人工智能的发展历程

二十世纪五十年代到七十年代初，那时人们以为只要能赋予机器逻辑推理能力，机器就能具有智能，人工智能研究处于“推理期”。接着，人们意识到人类之所以能够判断、决策，除了推理能力以外，还需要知识，因此人工智能研究在二十世纪七十年代进入了“知识期”，大量专家系统在此时诞生。随着研究向前进展，专家发现人类知识无穷无尽，并且有些知识本身难以总结再交给计算机，于是一些学者诞生了将知识学习能力赋予计算机本身的想法。发展到二十世纪八十年代，机器学习真正成为一个独立的学科领域、相关技术层出不穷。进入2010年后相继在语音识别、计算机视觉领域取得重大进展。2016年让人工智能在学术界、工业界、媒体界等社会各界引起广泛关注的AlphaGo 的背后，也是深度强化学习和蒙特卡洛树搜索的结合。

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机智过人还是技不如人？

经过海量数据训练，人工智能可在边界清晰的领域内游刃有余，只是与可在开放环境下对变化中的事物不断学习进而适应的人类智能相比，机器在面对超过固定规则设置的罕见场景时，往往不知所措，鲁棒性有待提高。尽管如此，城市发展建设的方方面面都有大量的潜在的可供现有技术能力来升级改造的空间，比如机器的感知、认知、大数据处理以及运动控制等方面取得的能力突破来融合。

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二、人工智能在城市发展的应用及场景

2017年是人工智能的应用元年，未来将有更多城市场景落地

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AI+安防：计算机视觉+深度学习技术是智能化视频升级的必要条件

上千万的摄像头和庞大的监控网络，瞬间就会产生海量监控视频数据，从海量视频数据中高效提取出有效信息，就成为智能视频监控技术的关键。以一个一万路视频规模的城市为例，每月产生12PB 的视频数据量，在这样量级资源中找到目标人员、车辆宛如大海捞针，然而通过人工智能算法，则可自动抓取视频中的目标图片，并提取其语义化的属性数据以及可用来比对检索的特征数据，每月数据大概为仅15亿条，而存储容量下降到300TB左右，即可实现秒级检索，并刻画目标的轨迹、进行行为分析。

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AI+交通：人类对车辆的控制最终会接近零，实现无人驾驶场景

驾驶的进化过程正是自动智能化交通的演变踪迹：现阶段，辅助驾驶的各项功能相对比较成熟，无论是测试还是实际开放环境表现都比较稳定；而自动驾驶的限定场景也有望在未来三年落地，主要落地的是环境相对简单、封闭或乘车人安全有保障的场景，未来，无人驾驶形态还需要通过大量数据积累、校对和测试，以及技术的突破与零部件量产而带来成本下降。

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AI+身份验证：AI身份验证已显著超越人力身份验证效率

由政府组建的政务云平台，为城市管理打通了信息与数据的“孤岛”状态；在智能政务多个场景中，由于而人力验证有效时间是半小时轮岗，因此，身份验证广泛应用于各类识别身份的节点。例如：基于人脸特征信息进行身份识别的生物识别技术，随着深度学习带来的突破，让机器根据训练数据集达到拥有自我学习的能力，最终掌握“人脸”的概念。

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AI+零售：实体零售智能化是对抗电商零售的唯一出路

实体零售需要抓住“新零售”转型升级的机遇，打造信息化的实体店并建立立体数据库，从而达到在更好服务顾客的情况下控制或缩减成本，提升实体零售的竞争力。实体零售可以从各类访问数据入手，在店铺中实时监控、快速捕获消费者的喜恶并进行精准分析，实现智能化运营与管理。

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AI+娱乐与生活：增强现实技术在图像视频等泛娱乐场景中不断创造价值

娱乐与生活市场空间较大，我国智能手机用户对新鲜事物的接受程度较高，并且乐意使用新技术来提升现有产品的体验，短视频与美颜滤镜的瞬间火爆印证了这个观点。目前，增强现实技术主要应用在个人移动设备上的图像视频泛娱乐场景，未来，在硬件设备的升级迭代下，增强现实技术将带来更广阔的商业价值。

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三、中国人工智能城市未来发展展望

随着城市的不断升级转型，对人工智能技术需求越来越大

在第四次信息革命的推动下，城市-智慧城市-人工智能城市的不断迭代升级，人工智能技术在城市建设当中越来越重要；从信息化-联网+感知-自主智能化，越来越重视技术革新带来的升级体验；艾瑞认为：未来，城市管理当中人类参与管理与决策将越来越少，最终达到城市自主智能化管理的效果，从而实现高效、安全、节能、可持续发展的城市发展目标。

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日益完善的ICT架构将加速城市迭代发展

技术升级也为城市治理提供了“智慧”决策支撑，从数字城市到人工智能城市，ICT（Information Communication Technology）的完善推动着城市的迭代发展，以云计算、大数据、物联网、通讯为基础设施，人工智能技术在城市发展当中提供了分析、调配、管理、预判的功能；艾瑞认为：在技术和基础设施不断升级的 ICT架构下，提高城市运作效率、更好的居住体验将会是科技改变生活的显著效果；而在这个过程中的每一个环节都将蕴藏极大的商业价值。

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