AI城市發展報告：創新效率跟不上GDP增長，二線以下城市潛力巨大

人工智慧技術之所以如此「吸金」，很大程度上是因為它能夠為我們的生活帶來極大的便利。就城市來說，在有限的城市空間里，打造無限的智能化城市效用，這不僅是科學技術的進步，更是城市轉型發展的新常態。艾瑞諮詢在《2017中國人工智慧城市展望研究報告》中提出：以人工智慧為首的智聯網發展是智慧城市下一階段的關鍵，在先後經歷過數字城市、無線城市、感知智慧城市以及認知智慧城市後，我國將迎來人工智慧城市。

一、中國人工智慧城市發展概況

2017年是人工智慧的應用元年，各項技術逐漸從概念落地為產業。在AI+安防領域，得益於人臉識別和視頻結構化的技術進步，商湯、曠視等初創公司野心勃勃要與老牌廠商分一杯羹，市場競爭的同時，也加快了我國平安城市的建設；在AI+交通領域，以阿里ET大腦為代表的城市大腦正在優化著城市的交通網路，智能化不僅僅降低了勞動成本，更是加強了安全保障；在AI+醫療領域，海量醫學數據正是人工智慧演算法模型得以訓練的基礎，影像檢測、疾病預防、診斷平台，每一細分領域都誕生了不少創業者，我國智慧醫療的水平迅猛發展。

根據艾瑞報告的分析，影響人工智慧城市發展的環境因素主要有以下幾點：

1、政策

我國政府在近三年中出台了大量鼓勵人工智慧技術發展的政策，大力促成中國到2030年成為世界人工智慧創新中心。而中國城市的政策方向，則是回歸到以人為本的核心，圍繞「高效、惠民、可持續發展」的理念，讓城市建設能夠積極擁抱轉型升級的重大機遇。

2、經濟

報告顯示，未來，城市經濟結構升級需要依賴的，是科技創新帶來的經濟動力。然而，我國中心城市整體創新效率的提升，並沒有跟上中國GDP增長的步伐。從上表可見，除北京、武漢、鄭州較10年前的創新效率水平有明顯提升，其他城市則維持不變甚至下滑。城市的創新投入和產出不能跟上經濟發展的速度，說明在經濟結構中，科學技術提升帶來的收益佔比較低，政府在未來發展中應該更加註重對創新技術的投入，以及重點考察創新帶來的經濟效益。

3、社會

關鍵：解決有限城市空間的效率最優化問題

從上圖可以看出，中國城鎮人口在2011年首次超過鄉村人口，未來區域城鎮化將會是國家發展戰略的重要部署；2015年的全國城市建設與2008年相比，城市建成區面積增長43.5%，道路長度增長40.4%，而這一切都發生在城區面積僅增長7.7%，公共交通系統運營車輛增長了21.7%的基礎上。在人口進一步密集（城市人口密度增長15.3%）的情況下，「大城市病」——交通擁堵、空氣污染、基礎設施不足等問題日益嚴峻，如何在有限的空間下創造更高的城市效率、更優的城市運作、以及更適合居住的城市環境……成為了國內城市管理迫切需要解決的難題。

4、城市治安

中國監控攝像頭覆蓋面不足，密度遠低於英美

2017年國家官方數據公布「中國天網」攝像頭達2000萬個，這個數據對於將近20萬平方公里的城區面積來說，簡直是鳳毛麟角。從攝像頭數量/千人的維度來看，中國城市攝像頭密度平均水平僅達英美的20%-30%，而完善的監控系統是保障城市治安的有力手段，因此，監控攝像頭建設工程任重道遠。這裡要對安防廠商說一句：未來，尤其是二線及以下城市的監控攝像頭布防發展潛力巨大。

二、人工智慧在城市發展的應用及場景

智能化城市的開發目標從原來的單個需要，轉向對整個生活形態或生態鏈的「全應用場景」模式，也就是說，不再是簡單地提供當下的需要，而是去創造新的或升級現有的應用場景。城市創新性場景化是通過智能化城市功能的實施而逐步構建起新的「新城市場景」，未來將會朝著綜合化城市生態系統方向發展。

根據報告的分析，2017年中國人工智慧技術在城市應用場景包含安防、交通、能源、醫療、政務、服務機器人、農業、樓宇、零售、娛樂、教育以及移動設備，億歐在本篇文章將挑選其中部分場景進行說明。

1、AI+安防

升級安防場景有助於搭建更高效的城市治安系統：隨著技術的革新和發展，AI+安防系統取代了傳統的安防措施。大型安全防範系統結合技術手段，具有探測、監控、報警、管理等基本功能，用於預防、制止違法犯罪行為和重大治安事件，是維護社會治安穩定的基礎設施。

計算機視覺+深度學習技術是智能化視頻升級的必要條件：上千萬的攝像頭和龐大的監控網路，瞬間就會產生海量監控視頻數據，從海量視頻數據中高效提取出有效信息，是智能視頻監控技術的關鍵。以一個一萬路視頻規模的城市為例，每月產生12PB的視頻數據量，在這樣量級資源中找到目標人員、車輛宛如大海撈針，然而通過人工智慧演算法，則可自動抓取視頻中的目標圖片，並提取其語義化的屬性數據以及可用來比對檢索的特徵數據，每月數據大概為僅15億條，而存儲容量下降到300TB左右，即可實現秒級檢索，並刻畫目標的軌跡、進行行為分析。

2、AI+交通

立體的智能調度有利於提升交通運作：交通網路大規模聯網需要「城市大腦」來實時分析城市交通流量，調整紅綠燈間隔，縮短車輛等待時間，提升城市道路的通行效率；實時掌握著城市道路上通行車輛的軌跡信息、停車場的車輛信息、小區的停車信息，提前預測交通流量變化和停車位數量變化，合理調配資源、疏導交通；實現機場、火車站、汽車站、商圈的多維度交通聯動調度，提升整個城市的運行效率，為居民的出行暢通提供保障。

AI+交通案例1：

AI+交通案例2：

3、AI+醫療

數據整合與信息化是發展智能化醫療的首要條件：現階段智能醫療的發展出現了基礎建設與創新探索同步發展的局面。一方面是各地政府和醫療機構在智慧醫療信息系統和醫療資料庫建設上持續發力，另一方面是商業組織和科研機構在精準醫療、智能臨床診斷系統、智能醫學影像診斷系統、醫療機器人、智能監測硬體等方面均進行研發和探索。

4、AI+教育

打破教育資源不均現狀，達到智能化的因材施教：一方面能夠解決教育資源稀缺問題，讓更多的學生享受到均等且優質的教學；另一方面改善了傳統教育效率的問題，通過深度學習檢測出學生的知識盲點，為學生提供最佳的學習路徑並制定專屬的學習方案。目前，人工智慧在教育領域已實現的應用主要體現在對教學環境、教學方式、學習方式的改變上，主要包括智能考試閱卷、智能作業批改、個性化教學及虛擬場景教學等方面。

5、AI+零售

實體零售智能化是對抗電商零售的唯一出路：實體零售需要抓住「新零售」轉型升級的機遇，打造信息化的實體店並建立立體資料庫，從而達到在更好服務顧客的情況下，控制或縮減成本，提升實體零售的競爭力。實體零售可以從各類訪問數據入手，在店鋪中實時監控、快速捕獲消費者的喜惡並進行精準分析，實現智能化運營與管理。

三、中國人工智慧城市未來發展展望

需求+硬體+演算法是人工智慧在城市應用的三個未來發展關鍵。人工智慧城市需要利用人工智慧技術形成以數據為驅動的城市決策機制，根據實時數據和各類型的信息，對城市的公共資源進行調配，最終實現自動智能化，達到城市運作效率的最優化。報告認為：人工智慧城市未來的發展離不開不斷升級的硬體以及演算法的加速迭代，但終究還是要回歸到城市應用場景升級的核心需求。

艾瑞諮詢《2017中國人工智慧城市展望研究報告》下載地址：http://report.iresearch.cn/wx/report.aspx?id=3121