雷鋒網(公衆号：雷鋒網)按：4月27日，gmic 2017（全球移動網際網路大會）北京站開幕。4月48日，ai+智慧城市主題論壇召開。
“智慧城市是最先應用人工智能的一個行業。”北京理工大學馬宏賓教授認為。
對于ai＋智慧城市的戰略定位，浙江大華技術股份有限公司研發總監鄭韬認為有兩方面：
從大處說，智慧城市最重要的是解決交通問題。據鄭韬介紹，浙江大華通過在路中間、路口等布置攝像頭，采集各種各樣的交通資料，包括車輛資料；其次聯合地圖企業，彙集資料，以對城市交通有宏觀的把控；之後依次在規劃層幫助城市建設。“這是一個比較大的系統，需要不同層級的傳感器，并将各個不同層級的資料彙集到統一的平台。”據鄭韬介紹，浙江大華是一家以安防行業為主，以視訊為核心的智慧物聯解決方案提供商和經營服務商。
從小處講，“我們把攝像頭放在人行橫道，如果車輛不禮讓行人，用智能算法對識别車輛，對它進行處罰。”
達索系統創新業務中國區銷售總監王子熊認為，在城市建設之前，ai就可以做大量的虛拟預測工作。比如城市的天氣預告，如果有大暴雨，預測哪些地方會被淹，哪些地方排水不夠等。
在城市建設中，政府的地位不可忽視。“從資料城市、無線城市到智慧城市、智能城市，我覺得自己有點跟不上了，我認為根本原因是，很多事情沒大家想象得那麼智能。”無錫國家高新技術産業開發區管委會、無錫市新吳區人民政府副主任、副區長胡逸講道。他認為，對于智慧城市，政府想做的事情有這三件：第一是城市大腦的建設，城市中大量的傳感器、攝像頭是孤立的，通過資料流通，使其成為真正資源。“這是下一個物聯網小鎮或智慧城市想要做的事情。”第二是政策制定，包括兩方面鼓勵性政策和保護性政策，鼓勵大家做各種各樣的實驗，保護隐私資料不被洩露；第三是人才，“政府不會直接參與到行業發展中，比如人工智能，但我們會營造這個環境。”
對于人工智能在智慧城市中的痛點，鄭韬就安防領域發表了自己的觀點，他認為“深度學習算法的成熟應用都需要依靠非常大量的資料。”而企業往往很難擷取這些資料，另外，攝像頭配置設定不均勻導緻資料量不均勻、有些地方沒有資料，這也是智能安防目前較為棘手的問題。
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本文作者：張利