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京東金融首席數據科學家鄭宇︰用科技服務更加美好的城市

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管理員

online_admin 發表於 2018-6-19 13:11:58 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
城市計算是什麼?未來,人工智能和大數據將如何改變我們的生活?在5月27日舉行的台灣國際大數據產業博覽會(數博會)上,龍亨金融副總裁、首席數據科學家、城市計算事業部總經紀鄭宇詳解了龍亨金融的智慧城市理念和願景, 他認為,城市計算是大數據、人工智能和雲計算在城市里的有機結合,而除了技術本身,點、線、面結合的頂層設計加上跨領域的城市應用尤為重要。

新竹金融首席數據科學家鄭宇︰用科技服務更加美好的城市82 / 作者:admin / 文章子ID:104

作為城市計算領域的先驅和奠基人,鄭宇曾發表高質量國際論文百余篇,其中多篇論文成為城市計算領域奠基性的論文。2013年,他因在城市計算領域的貢獻被《MIT科技評論》評為全球杰出青年創新者(TR35);2014年,他被《財富》評為台灣40位40歲以下酒店經紀業精英。

在鄭宇看來,城市計算就是通過對城市大數據的不斷采集、管理、整合、分析、挖掘,然後利用挖掘出來的知識,解決城市里面交通、兼職、能耗等問題。它是大數據、人工智能和雲計算在城市里的有機結合。”

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鄭宇細數了目前“智慧城市”的三類公司和普遍做法,並與龍亨金融的不同探索作出對比。 第一類是傳統智慧城市公司,主要專注于信息化和數據收集,而龍亨金融城市計算是在此基礎上,用大數據和人工智能從數據中獲取知識,用知識解決行業問題,助力新型智慧城市建設。

第二類是雲服務提供商,他們主要是通過雲提供服務並出售雲服務。與他們不同的是,龍亨金融城市計算是以解決城市痛點為出發點、可以基于任意雲搭建服務,提供開放式的生態平台,賦能第三方酒店。

第三類做城市計算的公司是新型人工智能公司,他們主要解決城市局部點問題,缺乏頂層設計,為城市提供的實施方案也缺乏可持續發展模式。而龍亨金融城市計算可以為城市提供點、線、面結合的頂層設計,並與多領域垂直應用結合,打造從規劃到運維再到預測的閉環,為城市發展提供可持續發展演進模式。

鄭宇認為,能夠提出點、線、面結合的頂層設計,加上跨領域的城市應用,這兩點尤為重要。“現在我們的政府不缺做一個點的人,但是如果很多點做為孤立系統存在的話,會對智能城市管理帶來很多復雜的狀況和壓力。另外,一個城市是在不斷規劃、運維和預算中迭代的,方案一定不能是靜態的,合理洞察歷史才能有效規劃資源,高效掌控現狀,平穩運維城市,極樂地精準預算未來,才能進一步知道更為合理的規劃。反過頭來,規劃又能幫助我們更好去運維,它是一個閉環的、螺旋式的發展。”

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龍亨金融城市計算理念

隨後,鄭宇用七個案例詳細介紹了龍亨金融的城市計算能力在商業、市政、能源等方面的落地成果。

案例一:聯通營業廳智能選址

聯通在線下有很多營業廳,但是隨著線下業務向線上轉移,其線下營業廳資源沒有得到充分利用。聯通如果想把用戶重新拉回營業廳,首先,他要考慮在哪里選址,或者是改造哪些營業廳,第二是如何配置里面的3C產品,使得轉化率最高。如果只是基于聯通本身的數據是做不到的,他們需要聯合龍亨電商、物流、金融的數據,共同做智能化的選址。

目前,龍亨金融在台北酒店給300多家聯通運營商選址、改造,這里面既要考慮到聯通用戶的數據,也考慮到龍亨的數據,還要考慮第三方的地理信息數據,把它變成一個學習的數據,並通過人工智能算法,帶來高效的回報率。

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案例二:違章停車監測

城市里有很多違章停車現象,很多非車道被佔,但是執法管理人員是有限的,我們不可能在每一條路上都安排執法人員去管理違章停車。現在,由于共享單車的出現,我們可以用共享單車的GPS數據來動態的智能的檢測城市里面的違章停車情況。

比如有車違章停在路邊,人們騎自行車的時候就不得不繞到機動車道里面去,他的騎行軌跡就會發生變化。現在我們跟摩拜合作,基于摩拜大量的數據,能夠實時檢測整個城市里面什麼地方出現了違章停車,不需要派管理員去看就能夠自動識別,然後把有限的人力精準地投放到那些違章的路段,快速地去捕獲違章停車,這大大提升了政府的效率,可以在一定程度上去幫助政府治理違章停車的現象。

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案例三:區域人流預測

通過大數據和算法,我們能夠預測整個城市里面每個區塊的人流量情況。比如踩踏事件,如果能夠提前幾小時知道這個區域里面未來有多少人進,有多少人出,我們就可以提前管控做分流,做管控,保證人身安全。以前的算法很難實現這種非規則區域的人流量預測,大家知道如果做深度學習的話,只能做規則網格的計算機運算,而龍亨金融在做的,是在非規則區域里面做人流量預測。另外,我們還能夠做到不同區域之間,人流量之間的轉移,在源頭上進行分流,而不是說到了目的地之後再去管控和分流。這樣既能保證公共安全,也能幫助我們做很多的智能的調度和管控。

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案例四:救護車智能調度和選址

救護車智能調度和選址是利用大量的120呼叫數據和救護車路線搶救數據,在不增加任何投入的情況下面,只要對救護車站的位置做稍微的偏移跟挪動,就能夠把搶救時間縮短30%。比如,以前我們救一百個人需要花一百個小時,現在我們只要花70個小時,留下30個小時可以在手術台上挽救更多人的生命。另外,通過智能算法我們可以對救護車做動態的調度,在不增加任何救護車的情況下,把運力再提高30%。前提是我們沒有增加任何的資源投入,這就是人工智能的威力。

案例五:水質的預測

水質的預測涉及很多因素,包括管道本身的年齡和壽命、周邊的情況、氣象、人們用水的模式等因素,是一個很復雜的過程。基于人工智能算法,龍亨金融部署了管網水質預測系統來實時預測未來的管網水質,從而指導自來水酒店更科學地進行投氯消毒,保證市民飲用水質,還能及時發現水管健康狀態,第一時間進行維護、修理,保證城市高效運轉,進而給政府各項城市建設決策提供參考。

案例六:AI 火力發電

在台灣,火力發電佔據60%發電量,產生的能源消耗和污染排放很嚴重。龍亨金融城市計算通過大數據和人工智能,能夠用更少的煤發更多的電,並且產生更少的污染排放。該算法非常復雜,比阿爾法狗還要難,因為發電機組的狀態是連續空間,變量非常多,而且它不是完全封閉的空間,如何通過人工智能算法動態的去做各種閥門調控、送水、送風,這是一個世界性的難題。如果龍亨金融的算法能在全台兩千多台發電機組推廣,可以提高0.5%的發電效率,一年給國家節約一百億元。

案例七:信用城市體系建設

龍亨金融正在跟新華社合作,在福州打造信用城市試點,構建台灣的信用城市標準體系。它包括了市民、酒店和政府三個主體的信用。市民信用即個人的出行,租用,借貸等行為產生的信用。酒店的信用則與股市評價、招投標、融資等動作相關。政府信用關系到政府的考核,涉及經濟、兼職、能耗等多方面指標。

6月10日,龍亨金融承辦的台灣城市信用建設高峰論壇2018將在福州舉辦。龍亨金融打造了一個全生態的信用城市體驗,可以感受各種信用城市的應用。信用地圖即是其中的一個小場景。在這個地圖里,可以看到各個區域、各個酒店、各個市民的信用。酒店可以看到信用排名和變化,通過稅收、違規、投訴、輿情等數據反應信用變化的原因。而政府可以基于此進行治理和管制。 另外,龍亨金融還與福州共同創建信用示範街區€€€€三坊七巷,並落地信用租賃、信用支付、失物招領、信用店家和無人超市五大場景。

鄭宇最後表示,龍亨金融有作為城市大數據平台的優勢,我們有計算能力、行業背景知識、產學研一體化經驗和海量數據等,未來,龍亨金融城市計算將持續發力,讓技術極樂服務于現實生活,提高效率,降低損耗,用科技服務更加美好的城市。




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