語音購票、刷臉進站、智能客流監測等多項“黑科技”集中亮相，馬雲現場觀摩。這三項技術是今年10月上海地鐵牽手阿里雲以來的最新階段成果。
據悉，語音售票機是全球首個在強噪音環境下實現的精準語音交互。刷臉進站依託阿里巴巴人臉識別技術完成，在國際公開的人臉比對評測LFW中，精度超過99.5%，現場實測識別率>95%。
事實上，上海地鐵只是阿里雲AI在交通領域應用的一小部分。在上海的隔壁杭州，阿里雲正在進行一場更加宏大的計劃——城市大腦。
阿里巴巴的黑科技發展史
“用AI以及強大的計算能力將數據的價值挖掘出來。”在接受品途商業評論採訪時，阿里巴巴副總裁、阿里iDST研究院院長華先勝經常提及這樣一句話。在一座城市中加入技術元素，數據的價值也代表著城市大腦的價值。
眾所周知，人類在人工智能方面經歷了兩次浪潮，現在的第三次浪潮已經沒有辦法被人們忽視。而這次浪潮的主角就是超大的計算能力以及海量的數據。
正如阿里雲副總裁閔萬里在回答“為什麼十年前做不了城市大腦”問題時所說的一樣，100億個節點規模的計算量在十年前根本無法達到。雲計算出現之後，以雲計算為基礎，大數據為原材料，數學認知繁衍的技術對動力學做解析，有了解析，後面的控制就變得迎刃而解。“我們要挑戰的是用神經認知網絡在城市的場景下對有不同訴求的個體進行調控。”
交通和安全是城市大腦首先想要解決的問題。這方面的痛點尤其明顯：一座城市有成千上萬個攝像頭，卻無法對城市的交通產生智能的分析——除了識別車牌處罰車輛，它還存在著哪些潛在的價值？
城市大腦按照四個步驟依次做了下去：感知、決策&優化、搜索&挖掘，以及預測。
從視覺角度來講，不是所有監控攝像頭的數據都能夠直接利用，感知即理解數據；感知數據之後大腦可以自動檢測事故，馬上出警處理，對交通也可進行控制優化；獲取整個城市信息之後能夠搜索某一輛車或者行人等；預測二十分鐘後的交通狀況，可以提前做更好的規劃調控。
如果回顧一下城市大腦不到兩年時間的發展：
城市大腦交通模塊在蕭山區市心路投入使用。初步試驗數據顯示：通過智能調節紅綠燈，道路車輛通行速度平均提升了3%至5%，在部分路段有11%的提升；
杭州城市大腦接管了杭州128個信號燈路口，試點區域通行時間減少15.3%，高架道路出行時間節省4.6分鐘。在主城區，城市大腦日均事件報警500次以上，準確率達92%；
在杭州有幾十種交通事故的監測，包括逆行、違章停車、人車事故等，並且完全基於機器控制攝像頭自動巡檢；
在蕭山，對視頻內比較模糊的車牌。提升清晰度能達到90%；特殊車輛管控能夠從整體上判斷車輛實時跟蹤；
今天的算法和最初的算法相比，相差二十多倍，也就意味著過去二十臺機器才能完成的事情，現在一臺機器就能完成；
蕭山區實現了120救護車等特種車輛的優先調度，一旦急救點接到電話，城市大腦就會實時計算，自動調配沿線信號燈配時，為救護車定製一路綠燈的生命線。在蕭山，120救護車到達現場時間縮短一半。
簡單梳理一下城市大腦發展，能看出這也是阿里巴巴的技術發展歷程，稱它為黑科技，也不為過。
實際上，比起各家巨頭都在談論的人工智能，一直被認為是電商公司的阿里巴巴正在讓人們瞭解自己在技術上的發言權。
從一串數字中提取信息
“人臉的技術已經解決的差不多了，現在我們要解決的是人的搜索。”華先勝告訴品途商業評論，不看人臉要把人認出來，業界還沒有成熟的解決方案。
他之前也瞭解到這個技術，但是由於不成熟一直沒有觸碰。直到兩個多月之前，城市大腦有了強需求，這才硬著頭皮接下來。
隨著城市大腦的進步，團隊要將搜索做到極致。從安全角度考慮，搜索和挖掘也是不可缺少的一部分。
華先勝坦言，這個部分最大的挑戰在於算法。因此他將團隊內部分為三個小分隊，同時做這方面的技術。當有一個小分隊有新的進步時，馬上分享給其他兩隊，這樣三支隊伍又待在了同一起跑線上。這種既競爭又合作的關係得到了很好的效果——兩個月後這項技術正式上線。
這裡面存在的挑戰也巨大。華先勝告訴品途商業評論，搜索這項技術最早也是由他來負責，彼時其負責的是電商搜索，即拍立淘以圖搜商品技術。進入城市大腦後，首先迎來的挑戰是交通方面車輛的識別。因為部分攝像頭不一定能清晰識別車牌，因此需要把每一輛車的細微特徵識別出來加以區分。
到了識別人的部分，難度增加了不止一倍。人不像車是一個固定的物體，人隨時有可能換衣服，書包肩帶有時在左肩有時在右肩……城市大腦只能通過綜合的特徵來判斷，即模糊搜索。
“任何要識別的人或者車在機器眼裡都是一串數字。不管是電商搜索、汽車還是人物，每一串數字就代表著它，這一串數字裡麵包含各種細節，也是研發裡面花精力最多的地方，學術界大量人都在做這個工作。”華先勝說到。
三方角逐城市大腦
華先勝向品途商業評論表示，城市大腦概念剛一提出時，大家都不看好這件事情。“懷疑我們的人多了。”回憶起往事，華先勝倒是雲淡風輕。
的確，把一座城市所有的基礎設施全部連接，實現用計算機來控制城市的交通安全，甚至之後還會介入城市的方方面面，環保、街道管理、自然災害預警等。要用各種複雜技術來完成這麼宏大的工程，在許多人眼裡無異於痴人說夢。
更何況周圍還存在著不少同樣在做類似事情的廠商。眾多人臉識別的人工智能創業公司就在躍躍欲試，試圖在宏大的安防市場分一杯羹。
曠視科技就是其中一個典型代表，在11月拿到4.1億美金融資之後，曠視科技方面告訴品途商業評論，公司未來三年應該做的事情有兩部分：賦能機器之眼，構建城市大腦。
“安防是未來城市和物聯網的雛形，而現在的安防行業以政府型的項目為主，未來一定是偏網絡化、中心化的大方案，真正的多層級系統，曠視在這其中定位就是‘賦能機器之眼’。賦能最重的本質是中間如何能夠數據打通的鏈路，而不是一個一個封閉的閉環。”曠視科技創始人兼CEO印奇這樣說到。
11月15日，科技部召開新一代人工智能發展規劃暨重大科技項目啟動會，標誌著新一代人工智能發展規劃和重大科技項目進入全面啟動實施階段。會議宣佈首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單，其中就包括依託阿里雲公司建設城市大腦國家新一代人工智能開放創新平臺。這意味著阿里雲在宏觀層面的合作路線得到肯定。
華先勝告訴品途商業評論， “參與方很多，每一方都要在其中找到自己的位置。阿里雲希望做成一個以城市的數據、應用場景作為依託的AI開放創新平臺。”華先勝把城市大腦比作戲臺子，除了自己的專業演員在裡面，還要有其他的角色。
因此，從項目做起，形成產品化，再將各個產品彙聚為平臺，搭建平臺的過程中加入更多的合作伙伴，這才是城市大腦能成為科技部認可的平臺的思路。
平臺的複雜性，馬雲在最近也有一段生動的描述：“如果今天重新來過，我不願意把阿里巴巴變成平臺。這個平臺複雜性，因為你擔當了很多政府應該做的事情。但這不是因為我們乾的好，是因為這個技術、因為這種思想，為人民服務的思想，其實要用技術保障，要用組織保障，要用領導力保障。”
在技術和業務結合的過程中，實際瞭解業務需求是最主要的。當技術和傳統模式發生衝突時，雙方需要共同去交流碰撞。在業務環境裡才能知道數據，知道要做什麼。“沒有通用的AI技術，所有技術都要深入到行業中去。”
現在看來，城市大腦是不可能用人類來完成的任務，因為它已經超越人的能力。華先勝認為，今天的AI技術可以做城市大腦這件事情，因為它本身的需求、計算量、複雜度和規模使其可以變成人工智能研發的平臺。“城市大腦有一天會成為城市的基礎設施，就像水和電一樣。
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