【AI名利场·人物】京东金融副总裁郑宇：未来智慧城市的面貌清晰可见
作者｜震霆
出品｜遇见人工智能 公众号｜GOwithAI
你知道未来智慧城市张什么样？
可以说很多人对此充满了期待，但很少人能给出一个比较清晰的答案。
但好在就在这两天，我们得到了这样一个鲜活的答案。
在智慧城市之下，以救护车车站的调度和选址为例，利用大量的120的呼叫数据和救护车的路线抢救数据，在不增加任何投入的情况下面，只是对救护车站的位置做稍微的偏移跟挪动，就能够把抢救时间缩短30%。
也就是说以前可以救一百个人需要花一百个小时，现在只要花70个小时，留下30个小时就可以在手术台上面挽救更多人的生命。
此外通过智能算法对救护车做动态的调度，在不增加任何救护车的情况下面，把运力再提高30%，所以通过人工智能算法，一方面可以把抢救时间缩短30%，一方面把抢救人数增加30%，这一切没有增加任何的资源投入。
看得出，这正是未来智慧城市美好图景的惊鸿一瞥和人工智能发挥威力的经典印证，给人留下足够的想象空间。
这个答案的贡献者来自京东金融副总裁、首席数据科学家、城市计算事业部总经理郑宇。
分享的场合就是在昨天5月17日举行的第二届世界智能大会上，郑宇就如何利用大数据和人工智能打造未来城市发表了主旨演讲，分享了京东金融在做城市计算方面的观点和实际案例。
关于城市计算是个什么概念？ 可以说郑宇给出了一个近乎标准的答案，那就是用大数据和人工智能打造未来城市。
更具体一点，可以说是通过对城市大数据的不断采集、管理、整合、分析、挖掘，然后利用挖掘出来的知识，来解决城市里面的交通环境能耗的问题，它是大数据人工智能和云计算在城市里的有机结合。而京东能做的，首先能够提出点线面结合的顶层设计加上跨领域的城市应用。
智慧城市建设和城市升级，一个蕴藏着巨大潜力和市场的大产业，也成为多家巨头公司盯上的足够有诱惑的蛋糕，纷纷跑步入场的姿态。如何凭借自身的行业积累、技术储备和数据资源来抢占市场是每个入场者都要权衡的要素。
在郑宇看来，智慧城市建设的整体布局中，有一个现实是必须面对的，那就是缺的不是一个做点的人，如果很多点的孤立系统存在的话，会对城市的智能城市管理带来很多复杂的状态和压力。
城市是在不断的发展，做的方案一定不能是静态的，一个城市是在不断的规划、运维和预算中迭代的，合理的洞察历史才能有效的规划资源，高效的掌控现状，才能平稳运维城市，只有真正的精准预算未来，才能进一步知道更合理的规划，而更合理的规划，反过头来又能帮助我们去做更好的运维，所以它是一个闭环的螺旋式的发展。
京东又是如何利用自身的优势来切入和深耕智慧城市的？我们从下面几个案例，也看的出不限于京东，一个关于未来智慧城市部分面貌。
300家联通营业厅的京东式改造
无界零售是京东近期很长一段时间主打的战略，而如何在这个路线图下征战智慧城市的建设呢？
比如给联通改造营业厅。
联通有大量的线下资源，他们开了很多门店，很多营业厅，但是随着很多现在业务转成互联网，网络化之后，其实很多人并不需要到营业厅来办理业务，那么营业厅的资源就没有得到充分的利用。
现在联通希望把营业厅拿出来作改造，通过一些新型的电子产品的体验和销售把客户重新拉回到营业厅，然后带来一些新的客户和转化，这就需要考虑到在哪里选址，或者是改造哪些营业厅，以及怎样配置里面的3C产品，使得你的转化率最高。
联通只有他自己一个运营商的数据，而京东恰好是拥有强大的电商的数据、金融数据等。
正是这样，京东和联通合作，给300多家联通运营商做门店选址、改造，用人工智能算法，带来高效的回报率，这个是无界零售里面一个现实的用人工智能大数据来做的案例，它也是智能城市在商业板块的一个应用。
预测城市区块人流量，做智能的调度
如果我们能够提前几个小时知道这个区域里面未来有多少人进，有多少人出，我们又可以提前管控做分流，从而保证人身安全，避免踩踏发生。
以前的算法很难实现这种非规则区域的人流量预测，如果做深度学习的话，只能做规则网格的计算机运算，而现在做的巨大的突破，可以在非规则的区域里面做人流量预测，而真正的城市里面，它的区域的边界是不规则的，这种算法突破是国际上领先的创举。
另外，京东还能够做到不同区域之间，人流量之间的转移，这样可以在源头上面进行分流，而不是说到了目的地之后再去管控和分流，所以这个工作既能保证公共安全，也能帮助系统做很多的智能的调度，大大优化性能。
智慧下的水质预测
还有一个比较直观的应用，那就是水质监测。
京东在深圳市做水质的预测，因为我们饮用的水都有水质的指标，包括余氯、PH值和浊度，这个水质完全体现到人的健康，而现在可以通过靠一些有效的传感器在官网里面去监测这个水质的情况。
如果能够提前预测这个水质的变化，就能够提早发现问题，调整出厂设置，甚至派人去检修这个管道，这个是与我们生活息息相关。
水质的预测涉及到很多的因素，包括管道本身的年龄和寿命，包括周边的情况，包括气象以及人们用水的模式，所以这是一个很复杂的系统。
我们也了解到，这项水质应用，刚刚还在人工智能顶尖会议上被录取了，当然他最大的价值在于在城市落地，普惠民生。
用更少的煤发更多的电，排更少的污染
在中国的能源行业里的电力行业，火电占了60%发电量，这个在短期之内很难改变。用煤发电是能源的消耗，而且会产生污染排放。
而现在用大数据的方法，人工智能的方法，就能够用更少的煤发更多的电，并且产生更少的污染排放。
算一笔账，假设只提高0.5个百分点的发电效率的话，在全国两千多台发电机组推广，能够给国家一年节约一百个亿，这只是0.5个电，就是一百个亿的节约，而且不光是钱的问题，这是一个产能升级的问题，这是一个对环境保护的问题，这是一个关系到国家可持续发展命运的问题。
这里面是一个非常非常复杂的算法，它的算法比阿尔法狗还要难，因为发电机组它的状态是连续空间，变量非常非常多。
而且它是一个不是完全封闭的空间，如何通过人工智能算法动态的去做各种阀门调控、送水、送风，用更少的煤发更多的电，产生更少的污染排放，这是一个世界性的难题，如果突破将是人工智能发展史的一个巨大里程碑。
▌In The End
以上正是这位京东城市计算事业部总经理郑宇关于智慧城市、城市计算的分享，涉及到很多的场景，如环境、交通、公共安全、信用、商业等等。
而我们也了解到京东在智慧城市的解决方案上，解决的是一个总体方案，跨领域的垂直应用和点线面的解决方案结合，以及从规划到运维到预测的可持续发展模式，而不是静态模式。
通过计算力有绝对优势、城市大数据平台的优势、行业的经验优势、产学研一体化的经验以及京东自身强大的数据优势，加上很多合作伙伴的数据，其实基本上覆盖了整个城市的各个方面。这也正是京东在智慧城市建设上的底气。
正如郑宇最后所说，通过用大数据和人工智能打造未来城市，跟政府、学界、产业界联合培养人才，推动中国的大数据和人工智能与智慧城市的可持续发展。
通过以上，未来智慧城市或有了一个清晰可见的面貌。
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