人工智能赋能智慧城市智能化升级

简介: 人工智能在城市智能化中发挥着关键作用。许多城市开始在其治理中采用智慧城市的概念。这涉及数据收集和处理,以通过实验和创新帮助改善城市和提高效率。

人工智能算法通过对交通出行所产生的信息进行分析和预测,协助城市交通管理者更好的决策;未来,智能化交通解决方法,人参与的部分将会越来越少,甚至达到自动化运行的水平。那么,人工智能在智慧城市有哪些应用路径呢?
36f1c6c56956138e083870a8a118777db9263c.jpg
1.算力电力重构网
随着5G建设的深化发展,智慧城市云网融合出现新趋势,一是超算联网,实现算力和算法及工具的跨地域、跨城市群的共享,二是边缘数据中心联网,实现闲置算力资源的全网统一调度和再利用,三是算力共享共筑安全新体系。

算力和电力重构网络的关键之一是解决了5G基站耗电的问题,为杆塔共享建设提供新机遇。

算力就是生产力的时代来临。

2.智慧交通系统
智慧交通系统的最大帮手来源于自动驾驶系统。当自动驾驶汽车成为城市交通主力时,不仅交通安全可以得到保证,而且结合了大数据和路线规划算法之后,自动驾驶汽车可以自动避开拥堵区域、选择最优路线。

在自动驾驶汽车真正可以完全代替人类司机之前,一些辅助驾驶技术和道路控制技术已经进入了日常生活,如基于传感器、摄像头和控制技术的自动倒车入库功能、行人碰撞预警、前后车碰撞预警、变道预警等等。计算机通过对车速、车距、影像的综合分析,提前几秒对汽车行驶进行干预,可以提升交通安全性。在道路上,人工智能算法已经可以被用来控制交通灯。2016年,杭州“城市数据大脑”在萧山区部分路段进行了测试,通过人工智能算法分析车辆数据、道路监控摄像头来智能调节红绿灯,使车辆通行速度平均提升3%至5%,部分路段提升了11

图片3.构建平台
建设智慧城市是一项庞大、复杂的系统工程,需要互联网、物联网、人工智能、大数据、云计算、移动互联网等现代信息技术的有力支撑,人工智能需要结合各类技术成为城市基础平台设施。通过建设人工智能基础平台,可以为未来智慧城市的建设提供智能分析支撑,更可以为区域内的人工智能研发企业提供充沛的算力、算法和数据资源。

人工智能基础平台的作用主要是连接了两方,一方面它连接了开发者和一些研究机构,另一方面可以连接许多下游的企业,可以将相关技术能力开放给希望在相应领域开辟业务的创业团队。

通过建立大数据人工智能开源软件基础平台、终端与云端协同的人工智能云服务平台、新型多元智能传感器件与集成平台、基于人工智能硬件的新产品设计平台、未来网络中的大数据智能化服务平台等基础平台,实现平台模式广泛应用,多边生态构建初步成型。
4.AI+娱乐与生活
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。

5.人工智能普惠化
人工智能已经有了许多的落地实例。随着人工智能芯片和新技术的普惠应用,越来越多的场景被纳入人工智能应用之中,以科技提质增效来得实实在在。

看得见的实例:通过食品识别取代收银员,解决人工成本高昂的问题;再如,远程影像识别助力解决边缘地区医生资源不足的问题。

正在发生的巨变:人工智能的普惠化应用正在改变人类社会,一是在人机回路当中由智能系统取代部分繁复的人工操作,二是人机融合如机器助力、助残等解决养老照料、残疾人等的需求,三是脑机接口解决感知人的意念、意识、对外部智能系统的控制的问题。

利用人工智能技术,所有的人机回路都值得研究要不要、能不能重新做一遍。

除此之外,数字域的人工智能应用前景无限,如新药研制。

总之,智慧城市给城市居民描绘了一幅方便快捷、智能高效、令人憧憬的生活图景,而这些场景几乎都需要人工智能的参与。智慧城市的建设不能一蹴而就。在把人工智能技术一步一步嵌入智慧城市的过程中,城市居民慢慢地接受着新观念、新生活方式的洗礼,人类社会进而会迎来一次伟大的变革。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 供应链
决策智能是新的人工智能平台吗?
决策智能融合数据、决策与行动,通过AI与自动化技术提升企业决策质量与效率,支持从辅助到自动化的多级决策模式,推动业务敏捷性与价值转化。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能:有多少人工,才能有多少智能?
当下AI大模型的能力,特别是Agent领域,到底离不开多少“人工”的加持?本文将结合我的实际经验,深入探讨高质量数据与有效评价体系在Agent发展中的决定性作用,并通过编码Agent、Web Agent和GUI Agent的成熟度分析,揭示AI智能体发展面临的挑战与机遇。
294 89
|
7月前
|
人工智能 架构师 算法
人工智能+:职业价值的重构与技能升级
当“人工智能+”成为产业升级标配,职业价值正被重新定义。这并非简单岗位替代,而是人机协作新模式的诞生。AI接管重复性任务后,从业者可专注创造性活动,职业“含人量”不降反升。未来高价值岗位集中在技术赋能、场景创新与价值监督三层面,需跨界人才、流程架构师及伦理师等新角色。把握机遇需重构学习逻辑,强化人机协作实训与伦理素养,发展放大人类独特性的能力,构建不可替代的“人类+”优势。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
人机融合智能 | 以人为中心的人工智能伦理体系
本章探讨“以人为中心”的人工智能伦理体系,分析人工智能伦理与传统伦理学的关系、主要分支内容及核心原则。随着人工智能技术快速发展,其在推动社会进步的同时也引发了隐私、公平、责任等伦理问题。文章指出,人工智能伦理需融入传统伦理框架,并构建适应智能技术发展的新型伦理规范体系,以确保技术发展符合人类价值观和利益。
281 4
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人机融合智能 | 以人为中心人工智能新理念
本文探讨了“以人为中心的人工智能”(HCAI)理念,强调将人的需求、价值和能力置于AI设计与开发的核心。HCAI旨在确保AI技术服务于人类,增强而非取代人类能力,避免潜在危害。文章分析了AI的双刃剑效应及其社会挑战,并提出了HCAI的设计目标与实施路径,涵盖技术、用户和伦理三大维度。通过系统化方法,HCAI可推动AI的安全与可持续发展,为国内外相关研究提供重要参考。
446 3
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人机融合智能 | 数据与知识双驱动式人工智能
本章系统介绍了数据驱动、知识驱动及双驱动人工智能的理论与应用。数据驱动方法依赖大数据和深度学习,在图像识别、自然语言处理等领域取得突破,但面临标注成本高、可解释性差等问题。知识驱动方法通过知识表示与推理提升系统理解能力,却在泛化性和适应性上受限。为弥补单一范式的不足,数据与知识双驱动融合两者优势,致力于构建更智能、可解释且安全可靠的AI系统,兼顾伦理与隐私保护。文章还回顾了AI发展历程,从早期神经网络到当前大规模语言模型(如GPT、BERT)的技术演进,深入解析了各类机器学习与深度学习模型的核心原理与应用场景,展望未来AI发展的潜力与挑战。
374 0
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
人工智能赋能:从认知到行动,重塑个人与时代的共生之路
人工智能正深刻重塑社会,生成式人工智能认证(GAI认证)为个体赋能提供关键路径。它不仅传授技术原理,更强调伦理应用与实战能力,帮助学习者从工具使用者成长为技术驾驭者。通过系统化学习,GAI认证助力职场升迁、规避风险并拥抱未来,让每个人在AI时代实现自我觉醒与价值跃迁。
|
8月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
数据驱动智能,智能优化数据——大数据与人工智能的双向赋能
数据驱动智能,智能优化数据——大数据与人工智能的双向赋能
569 4
|
监控
政法重点人员联防联控管理平台建设,智慧城市治安防控系统开发
政法重点人员联防联控管理平台实现了把基层人员纳入进来进行管理,整合全市现有的各领域、各部门、各条线的网格员队伍,使基层社会治理从粗放式﹑单一式向精细化、数据化转变,通过多网融合、一平台通管、“街乡吹哨,部门报到”、接诉即办、主动出击,从而推进社会治理创新、健全保障机制实现社会长效治理、提高管理和服务水平、打造更加和谐有序的小康社会。
328 1