目前“城市大腦”發展如火如荼，公眾對于“城市大腦”的期待首先是立竿見影地改善交通、疏堵提效，尤其是在個別城市已經出現成功案例的情況下。但是，“城市大腦”的推進，其實仍面臨著眾多現實難題，也絕非可以快速復制、遍地開花。

據南方都市報報道，2017年8月4日，澳門特別行政區政府與阿里巴巴簽署《構建智慧城市戰略合作框架協議》，引進阿里云人工智能ET“城市大腦”。據悉，ET“城市大腦”在澳門落地的場景包括交通、旅游、醫療服務、電子政務、環保、海關通關、人才培養、經濟預測等。

這是繼自去年云棲大會上發布杭州“城市大腦”智慧城市建設計劃后，ET“城市大腦”登錄的第二站。據阿里云人工智能科學家閔萬里博士透露，阿里云正在內地長三角等區域快速復制城市大腦。可見ET“城市大腦”正在國內的輿論熱潮中，快速進行著擴張。

城市大腦的那些治堵“秘籍”

實際上，在2016年的杭州云棲大會期間，杭州市政府就聯合阿里巴巴推出了“城市大腦”智慧城市建設計劃，并首戰交通擁堵。至此“智慧城市大腦”的話題在互聯網一炮而紅。許多輿論寄望“城市大腦”能切實解決城市交通擁堵問題，不過“城市大腦”的AI真如輿論所說，是治療城市擁堵時立竿見影的一劑猛藥嗎？

懂懂筆記經過最近一段時間的了解和走訪，發現這條道路仍然充滿了挑戰和困阻，我們慢慢描述和分析一下其中的緣由。

城市作為人類社會的政治、經濟中心，其職能之一就是促進經濟發展。近些年來，很多國家的經濟發展實現了前所未有的突破，但城市擴張、人口流動給很多地區帶來了更多難題，這一過程讓城市不堪重負，堵車等問題在城市間快速傳染，讓城市管理者無所適從。

而在此之前，很多科技巨頭就預先一步料想到事態的發展，IBM就是其中之一。2008年11月IBM在全球提出“智慧地球”概念，并希望成為智慧城市的設計師。2009年1月，時任美國總統奧巴馬公開肯定了IBM“智慧地球”思路，2009年8月，IBM又發布了《智慧地球贏在中國》計劃書，正式揭開 IBM“智慧地球”中國戰略的序幕。

這本來是一項壯舉，但脫離實際以及業務模式的錯誤最終讓IBM功敗垂成，智慧城市的思路逐漸被各政府部門摒棄。而今，阿里巴巴、百度、滴滴出行等都紛紛拿出了“城市數據大腦”的人工智能方案，雖然所針對領域、名稱不盡相同，但在原理上卻是大同小異。

“城市數據大腦”的目標是通過收集城市的各項數據，對整個城市進行全局實時分析，自動調配公共資源，優化城市管理，最終使城市運行更加高效。

當一套完善的“城市數據大腦”落地后，將是一套完整的信息收集、整理、反饋、計算、輸出系統，而AI的應用使得城市大腦不僅在信息收集上更加高效、全面，計算處理上也更加快速。

以交通領域的應用為例，如果通過人力來預判交通流量，僅僅是一周的視頻數據分析，都需要數萬交警三班倒地去看，花費的時間可能是幾天甚至更長時間。而城市大腦則可以在十分短暫的時間內分析完畢，并且能夠精確到多少車輛往什么方向走，哪些車輛存在違章……這方面，機器比人更具優勢。

綜上所述，我們不難看到，這一套“城市數據大腦”治堵方案，將前兩年所說的火熱的“人工智能”治堵、“大數據”治堵融合在了一起，并加以實施。以數據大腦為核心，實時監控分析道路車流量，依據動態的交通數據，自動切換和調配信號燈時間，甚至在車流巨大的路段，全程綠燈不停車。而從駕駛者這一方面，則可以很清晰的根據“大腦”所分析出來的數據，選擇推薦車流量較為合理的道路行駛。從而調節交通流量，以解決堵車的問題。

從諸多“城市大腦”治堵的原理上來看，似乎“沒毛病”，但其實再仔細思考下，懂懂筆記認為，我國的堵車問題遠不止交通流量大、車輛類型復雜那么簡單，這是一個多維度、多因素導致的城市交通“打結”難題。AI要面對的，恐怕是一個人為因素更復雜的困局。

“大腦”治不了駕駛員素質

今年7月24日，高德地圖聯合交通運輸部科學研究院、清華大學-戴姆勒可持續交通研究中心、阿里云等權威數據機構，正式發布了《2017年第二季度中國主要城市交通分析報告》。

從報告中懂懂筆記了解到，第二季度里百城中近八成的城市擁堵同比得到緩解，但仍有23%的城市出現擁堵加重趨勢，擁堵加重的城市多是三線、四線的小型城市。其中，珠三角區的部分城市擁堵紛紛出現了上漲趨勢。全國漲幅最大的TOP3城市分別是清遠、肇慶、香港，其中清遠擁堵漲幅達12.9%，漲幅最大。

那是什么原因導致了這些城市的擁堵問題加劇的呢。不久前，南方都市報發布了一則“道路“腸梗阻”罪魁”的新聞，在交警微信公眾平臺發起的一項關于交通阻塞原因投票中，票選比例最高的前四分別為：非機動車在機動車道逆行、穿插、隨意變線，占總票數的17%；堵車時加塞占總票數的16%；違法停車、堵車時借道或占用對面車道超車兩類均占總票數的13%。其余分別為：行人隨意橫穿馬路占11%，掉頭、轉彎不讓直行車和開車打手機兩類均占10%，發生輕微交通事故不“快處快賠”占8%。

通過投票的結果，懂懂筆記發現這一類的交通違規都屬于駕駛人員素質不高所導致的主觀行為，而恰恰這些主觀行為，“城市數據大腦”是無能為力的，或許還不如交警同志手中的一張罰單來得更加奏效。

在一次有關交管部門的會議上，一位北京市交通管理方面的專家這樣說，智能化交通管理的問題，需要懂業務的技術專家，和了解技術的業務骨干（交警）共同來完成。AI再聰明，也不能完全解決管理的問題，“有時候，人工智能加上有效的行政手段才是最好的解決辦法。”

“大腦”應對舊規劃，成果成迷

在治堵的問題上，另一個阻礙“城市大腦”發揮的焦點，便是早期城市交通的規劃弊端。

汽車發展的歷史很長，但中國家庭汽車的歷史卻很短。懂懂筆記發現國內開始出現比較清晰的家庭汽車概念，大概是在2008年奧運會前后。長期的家庭汽車市場的空白，使得很多人在有能力購買汽車之后，全面激發購買欲望，造成了家用車輛爆發性的增長。而我國早期規劃建設的道路，卻無法滿足爆發性增長的家庭汽車通勤需求。

在交通問題向來突出的廣州，2016年9月9日曾宣布，“互聯網+信號燈”控制優化平臺試點完成，首次引入了人工智能技術——阿里云ET，希望緩解廣州嚴峻的高峰交通問題。

廣州大橋新舊橋合二為一

自從廣州的經濟中心逐步轉移到了天河區之后，位于廣州天河區與海珠區交接的廣州大橋一到上下班高峰期就是一副水泄不通的場景。無奈之下，廣州政府規劃了在廣州大橋旁建設了廣州大橋新橋。如今，廣州大橋新橋修建完畢，32歲的廣州大橋舊橋修復完畢。隨著新舊橋“合二為一”，本以為這樣就可以大大緩解堵車問題。但我們仍舊能聽到不少“老廣”抱怨，上下班高峰期，廣州大橋依舊有較為緩行現象發生。

廣州大橋依舊緩行，是因為大橋兩側米蘭苑、匯美商務大廈等建筑林立，再無拓展的空間。那么如果寄望于“城市大腦”的人工智能來解決這一問題，是否有望？

根據“大腦”人工智能的原理，調節沿線交通燈的時長，以及引到車流分流到其他較為暢通的道路通行兩大功能。我們進一步分析，從五羊邨開始到廣州大橋，再到客村立交中間是并沒有紅綠信號燈的，從二沙島匯入的車流也并沒有信號燈的干預。所以從某種角度上來說，人工智能在這一個地方幾乎無法發揮應有的調節作用。

其次，廣州大橋連通洛溪大橋，是上班族來往越秀天河以及海珠番禺最近的道路，假設“大數據”了解到廣州大橋車流量大，那么只能盡量引導車主往海印橋、獵德橋分流，除了繞了一大圈的路程之外，海印橋與獵德橋在高峰時段也是車流較多的狀態，但是這無疑又加重了另外兩座橋的行車負荷。

我們不得不承認，“城市大腦”可以解析數據，調節交通流量，可以緩解一部分城市道路的賽車問題。但懂懂筆記認為，目前人工職智能還是無法從根本改變早期國內部分城市規劃的弊端，以及因此導致的堵車問題。與此類似的，還有天津單行線多路況復雜，以及重慶道路狹窄岔路口多等等，這一切都在阻礙“城市大腦”良好發揮其作用。

雖然ET在應用中強調了“大數據”車流監測對于廣州信號燈已在適應不斷變化的交通狀況，但在“治堵”上還需要更多的訓練進行考驗。

“大腦”安全與數據安全

除了“城市大腦”人工智能無法解決的固有問題之外，是否還有更值得我們擔憂的問題呢？答案是肯定的，那便是數據的安全問題。

先有58同城全國簡歷泄露事件，再有國外巨頭Dun＆Bradstreet 52G數據庫遭泄露，更有印度麥當勞220W用戶收據遭泄露。大眾越來越關心大數據的安全問題，越來越低的數據犯罪成本導致了互聯網社會的人心惶惶。

滴滴出行從去年宣布進軍“人工智能交通”，發布了交通云計算平臺。相應而來的，平臺的數據量也非常大，有接近一百億的路徑規劃請求，定位超過 130 億次。實際上，我們每天的出行數據大約有 70TB，都是跟交通出行息息相關的。面對這么多且不斷增長的數據量，如何確保數據的安全和不被泄露是一個非常巨大的課題。

此外，我們在交通、城市問題的解決上，過度的依賴大數據，通過大數據分析來“指揮交通”，那么如果在數據庫遭遇黑客的入侵，導致“大腦”癱瘓，那城市的正常秩序是否會受到嚴重的威脅，這也是不容我們忽視的問題。

換個角度，回看一下《速度與激情8》中那些匪夷所思的畫面，雖然幾十上百輛“僵尸車”軍團的構思有些太過科幻，但是紅綠燈系統、汽車ECU電子控制單元被黑的例子已經屢見不鮮，防微杜漸是必須的。

有隱患，有數據風險，并不意味著我們要因噎廢食，但是隨著數據泄露危機、黑客攻克數字防線的風險加大，如何有效防范，如何建立危機應對機制，也是數字化城市管理者、參與者、運營者必須重要考慮的核心問題。

“城市大腦”不只局限于“治堵”

從經濟日報的報道中，懂懂筆記了解到，現階段各地的智慧城市人工智能建設速度很快，但還存在不少困擾，其中以交通問題尤為突出。只不過，我們并不能因為人工智能在交通治理上還存在阻力就否定它。其實，“大腦”以及大數據能做的事遠遠不止交通那么簡單。

在2017中國國際大數據產業博覽會的“政務·智能”云棲政務論壇上，阿里云政府部委與電商事業部總經理程璟說：“要感知整個城市的運行狀況，需要做到全局和實時。”作為一種前瞻性的實踐，“城市大腦”應實時地看到整個城市資源以及城市治理過程中的缺陷，并作出及時調整，作出科學的決策。

上帝視角俯瞰的綜合數據

所以“城市大腦”的運用上，不應僅僅只針對交通問題。更多的要放遠眼光，利用大數據以及強大的數據分析，為城市在能源、公共服務、商業的收集并提供數據分析，以便于管理者能對城市發展做出更好的發展決策。

而在交通治理方面，滴滴出行創始人兼CEO程維曾經在博鰲亞洲論壇表示：“雖然中國的交通基礎設施建設相比歐美較為薄弱，但在互聯網時代，中國在智慧交通、互聯網出行領域應該已經領先，至少與美國并駕齊驅。”所以“城市大腦”在一定程度上雖然仍在摸索階段，但是中國在這方面探索將有助于全球更多城市獲得寶貴的經驗。

盡管“城市大腦”治療城市交通“頑疾”不能完全立竿見影，但相信通過AI和大數據的幫助，城市道路的規劃會越來越好，堵車問題能得到有效地緩解，我們的衣食住行會變得更加有序，這才是“城市大腦”最大的價值。

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