2021年12月11日,由雷峰網(wǎng) & AI 掘金志主辦的第四屆中國人工智能安防峰會,,在深圳正式召開,。
本屆峰會以「數(shù)字城市的時代突圍」為主題,,會上代表城市AIoT的14家標桿企業(yè),,為現(xiàn)場和線上觀眾,分享迎接數(shù)字城市的經(jīng)營理念與技術(shù)應用方法論,。
在下午場的演講環(huán)節(jié)上,,灼識咨詢合伙人趙曉馬為峰會帶來了精彩演講
趙曉馬指出,從中國,、美國,、日本城市化發(fā)展歷程和特點看,改革開放40年以來,,中國城市化進程速度世界領(lǐng)先,。
各類智慧城市建設(shè)方案憑借其技術(shù)先進性、強感知能力,、數(shù)據(jù)資源高效應用等特點可以解決大量城市現(xiàn)存問題,。
與此同時,智慧城市以其數(shù)字化,、綠色化的特點為“碳中和”目標實現(xiàn)助力,。
但同樣不可忽視的是,在智慧社區(qū),、智慧商業(yè)等場景中,,仍存在系統(tǒng)割裂、數(shù)據(jù)孤島,、信息綜合利用程度低等問題,。比如,割裂的單點解決方案,,數(shù)據(jù)不打通,,形成數(shù)據(jù)孤島。
這就要求智慧城市割裂的單點解決方案要逐步轉(zhuǎn)變?yōu)槿珗鼍?,一站式的完整解決方案,。
未來的城市將遵循以下規(guī)律:
從信息城市(以信息化為中心,互聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動,,強調(diào)各業(yè)務,、各部門內(nèi)部的數(shù)字化、信息化)到智慧城市( 以應用場景為中心,,AI,、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)驅(qū)動,強調(diào)各系統(tǒng),、各場景內(nèi)部的智能化)到人本城市(以人為中心 ,,城市新型需求驅(qū)動,,強調(diào)全系統(tǒng)、全場景的融合協(xié)同),。
以下是趙曉馬演講全文,,雷峰網(wǎng)AI掘金志作了不改變原意的整理與編輯:
中國智慧城市突破四萬億規(guī)模
談到城市一定對中國和美國進行對比,在城市層面中美最大的區(qū)別,,是美國的城市化腳步已經(jīng)持續(xù)近一百年,,而中國只是在最近二三十年進入快速城市化,這個差別非常重要,。
最近二三十年中國人口增長,,技術(shù)大爆發(fā),同時處于城市化快速推進階段,,三個現(xiàn)象疊加后,,對于整個城市的管理、如何成為服務型的城市以及城市如何變得更加智能,,都是巨大的挑戰(zhàn),,也是巨大的機遇。
從投資或公司發(fā)展,、融資的角度,,挑戰(zhàn)和機遇并存,。
中國的城市存在幾個特點,。第一,集多功能在一身,,比如中國特大的城市既是經(jīng)濟中心,,又是教育中心,又是科技中心,,又是文化中心,。在美國,有些城市是政治中心,,有些城市是科技中心,,有些城市是經(jīng)濟金融中心,中國的城市是綜合性城市,,人口遠多于美國任何單個超大型城市,。
綜合性、超大型城市,,在城市發(fā)展管理中面臨著流動人口管理,、城市交通擁堵、消防安全隱患,、居民健康挑戰(zhàn),、城市污染嚴重等問題,。
其中最近熱門話題ESG,其概念是指,,用數(shù)字賦能讓城市變得更加綠色和低碳,,人類節(jié)能減排是勢在必行,ESG方向上有很多機遇,。
其實梳理政策你們會發(fā)現(xiàn),,政策的頂層設(shè)計只講了一件事:如何把城市看成一個人。頂層設(shè)計中的城市大腦,,相當于人的大腦,。
數(shù)字化讓城市的數(shù)據(jù)得到沉淀。在過去10-20年沉淀的海量數(shù)據(jù)如何數(shù)字化,,是城市智慧化的第一要素,。應對場景是數(shù)字化之后的第二步,場景會帶來實際的需求,。
第三是加強網(wǎng)絡的建設(shè),,需要建設(shè)一個人的神經(jīng)或者血管般的網(wǎng)絡,進行數(shù)據(jù),、信息的傳達,。
經(jīng)過估算,智慧城市生態(tài)有4-5萬億市場規(guī)模,。ESG的核心是低碳化,、節(jié)能減排、數(shù)字化,。ESG存在于各個賽道,。
智能汽車、機器人等智能終端,,智慧城市迎來更大風口
物聯(lián)網(wǎng)的時代到來已經(jīng)是必然趨勢,,智能汽車、機器人是兩個非常重要的物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點,,智能汽車是交通工具,,也是人類新的工作、生活場景,,是城市物聯(lián)網(wǎng)場景,。機器人相較于汽車,更多具備服務功能或作業(yè)功能,,它在收集場景數(shù)據(jù),、地理信息數(shù)據(jù)或者自學習能力上是不斷進化的。
智能汽車方向,,自動駕駛是必然的趨勢,。不管是要十年或者二十年實現(xiàn),,最終駕駛員不再有。
前期從L1到L3階段需要人不斷關(guān)注和干預,,這個階段要投入大量技術(shù)研發(fā),、保證駕駛員在位,L4的時間節(jié)點到來的時間各說紛紜,。
這個趨勢下面有兩個細分賽道,,一個是新能源汽車,一個是Robotaxi,,后者需要強大的運營能力和服務能力,,到來的時間肯定晚于智能化或者有自動駕駛功能的新能源汽車。
眼下前裝趨勢非常明確,,不管是做激光雷達還是做攝像頭,,前裝市場是必然選擇。
昨天有一位嘉賓說到他和車廠的合作不斷被車廠,、主機廠按在地上摩擦,,后裝慢慢會被替代掉,走得更前,,和主流主機廠合作是未來的趨勢,。
智能單車對于自動駕駛遠遠不夠,要做到人,、車,、路協(xié)同,就是需要一張網(wǎng),,最終實現(xiàn)自主駕駛,,人成為相對自由的人,,不能時時刻刻關(guān)注車和路上的狀態(tài),。
不只是通信網(wǎng)絡,自動駕駛現(xiàn)在還需要一張計算網(wǎng)絡,,計算網(wǎng)絡能實現(xiàn)對智能汽車毫秒級的智能駕駛的支撐,。
聰明的單車遠遠不夠,需要有智慧的路,,未來在路端,、在邊緣端會布置大量的激光雷達或者節(jié)點,用來存儲行駛過的車或者路況的信息,。
要確保L4級別的自動駕駛毫秒級的運算操作,,對芯片的算力要求非常高。
商用車行業(yè)的自動駕駛更加追求經(jīng)濟回報,。典型的物流場景,,我們尋找優(yōu)秀公司的方法論在于,,是不是解決了行業(yè)中的痛點,或者能夠大的趨勢下堅持做好一件事情,。
商用車的自動駕駛司機的成本在不斷提升,,司機在駕駛過程中會產(chǎn)生失誤、疲勞等,,物流行業(yè)競爭嚴重,,司機超載或超時駕駛是常態(tài),存在很多安全隱患,。其次物流行業(yè)的內(nèi)卷嚴重,,運營成本一直居高不下,在長途的干線運輸場景,,電動化,、自動駕駛的卡車存在很大的潛力,市區(qū)內(nèi)的快遞,、物流配送,,也會產(chǎn)生大量低速場景下的需求。
再談談機器人,,今年很多機器人成長,、融資步伐都非常快,,很重要的原因是人工智能技術(shù)成熟之后,,算法、感知到?jīng)Q策都有了諸多結(jié)果,。
對于服務型城市,,最終要實現(xiàn)執(zhí)行和服務的閉環(huán),機器人作為能夠讓AI能力具體化的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,,是被AI,、人工智能、云端的人工智能的技術(shù)賦能的,。
機器人賽道,,有些企業(yè)分三個階段走,第一階段是自己做機器人,,把設(shè)備做好,,交付給甲方或者工程商,這是必經(jīng)階段,,企業(yè)需要考慮機器人類型和賽道,,比如是服務型機器人、工業(yè)型機器人、協(xié)作機器人,、醫(yī)療機器人等,。
第二階段機器人在場景中收集到大量數(shù)據(jù)(用戶數(shù)據(jù)、地圖或者場景的數(shù)據(jù),、運算操作的數(shù)據(jù)),,這些數(shù)據(jù)沉淀后,成為AI更加智能化的重要數(shù)據(jù)來源和依據(jù),。第二階段是有一段很長的路,,企業(yè)優(yōu)秀與否也可以在第二階段見分曉。
第三階段與特斯拉發(fā)展的邏輯相似,,在大眾認知里,,特斯拉不僅僅是新能源車企業(yè),更多是大數(shù)據(jù)企業(yè),,機器人企業(yè)也有這個現(xiàn)象,,機器人最終將成長為具備自學習、自優(yōu)化的物聯(lián)網(wǎng)的終端,。
其實機器人企業(yè)可以幫助新生的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備公司變得更加聰明,,以特斯拉提供的自動駕駛服務為例,某種意義上它可以開源賦能其他的企業(yè),。
打通城市底座,,實現(xiàn)“人本城市”
城市的需求中,有大量設(shè)備,、企業(yè),、物聯(lián)網(wǎng)終端,對于一個城市管理者來說,,一個極大的挑戰(zhàn)是,,面對海量應用、海量企業(yè),、海量服務,、海量數(shù)據(jù),到底要建多少網(wǎng),、多少中臺,、多少平臺才能做好,?這是目前很多智慧城市會面臨的問題,。
將來在某些城市會逐步出現(xiàn)數(shù)據(jù)底座或者操作系統(tǒng)。
長期看,,上一個時代是移動互聯(lián)網(wǎng)時代,,現(xiàn)在正處于移動互聯(lián)網(wǎng)時代紅利頂峰的時期,手機的所有應用都生長在iOS平臺或者安卓平臺上。
下一個時代如果是物聯(lián)網(wǎng)時代,,會不會出行類似iOS或者安卓的操作系統(tǒng),,能夠賦能基于開發(fā)IoT設(shè)備的企業(yè),或者基于開發(fā)環(huán)境,、應用環(huán)境,、迭代升級環(huán)境以及沉淀的數(shù)據(jù),提高企業(yè)的效率,。
過去的智慧城市建設(shè)大多以信息為中心,,或者以場景為中心,我們認為下一階段是以人為中心,,以人為中心要考慮到作為服務型城市,,需要有強大的中樞和底座。
未來的城市將遵循以下規(guī)律:
從信息城市(以信息化為中心,,互聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動,,強調(diào)各業(yè)務、各部門內(nèi)部的數(shù)字化,、信息化)到智慧城市( 以應用場景為中心,,AI、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)驅(qū)動,,強調(diào)各系統(tǒng),、各場景內(nèi)部的智能化)到人本城市(以人為中心 ,城市新型需求驅(qū)動,,強調(diào)全系統(tǒng),、全場景的融合協(xié)同)。