“砰”的一声，车门被从外面打开了，诺兰拿枪指着车箱内，最先有反应的是游戏中阵亡的几人，他们脸上瞬时一片惊慌，而最中间的韦德还沉浸在虚拟世界里，为拿到游戏通关的最后一把钥匙而奋战……

今年4月份，《头号玩家》上映之后，票房和口碑一路走高，有很多人二刷、三刷。观影结束后，大家仍旧对诺兰拿枪指着男主韦德，却始终没开枪的事争论不休。但作为GISer更关注的却是，最后混战的紧急关头，诺兰是怎样在茫茫车海里找到韦德的？

简言之，靠GIS。

不知道影迷们是否还记着这些剧情：早在韦德拿到第二把钥匙时，诺兰就已经放出无人机全城搜查他，并扫描到韦德及其游戏伙伴上车（为躲避诺兰追杀，韦德和他的游戏伙伴在车上移动着打游戏）的情景。在韦德即将拿到最后一把钥匙时，派诺通过智能影像识别和定位系统找到了他们。

所以，你以为斯皮尔伯格要提醒我们别忽视朴素的现实生活，其实老爷子一影道破未来智慧城市的市场蓝海：AI+视频大数据！

中国智慧城市现状：平均得分58（满分100）

关于智慧城市的概念，大多数人都可以从字面意思会意，即用智慧化手段解决城市发展问题，让人们的生活更智慧。专（bai）业（du）解（bai）释（ke）是：运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。

虽然大家对智慧城市的理念不陌生，但是，智慧城市在国内的发展并不及格。中国工程院院士倪光南说，“根据相关部门对现有智慧城市做的定量评价工作，按满分100分算，中国所有地级以上城市平均分只有58分，70%的城市都处在智慧城市建设的起步区和准备区。因此，中国目前仍没有一个标杆智慧城市。”

智慧城市的发展障碍

阿里巴巴集团首席技术官王坚在接受采访时说到：“城市大脑最大的发展壁垒是，如何让相关行业既能各自定义，又能有机融合成一个整体。”

智慧城市的运转机制是：物联网+数据开放。近年来，为推进智慧城市建设，国内很多城市也都加大物联网建设力度，以推进市政基础设施的智能化。根据高德纳（Gartner）统计，2016年全球物联网设备数量64亿台，其中用于智慧城市中的物联网设备数量达到了16.41亿台，占比超过25%。

但是，像城市推进交通智能设备铺设一样，各领域都在朝着智能化努力，各自之间却无法智能互通，大部分数据不能共享，甚至同一个路口的摄像头和红绿灯都不联网，根本无法根据实时交通流量自动调节红绿灯。各部委之间的数据壁垒成了智慧城市推动的一大障碍。

对这样的问题，2017年5月，国务院印发《政务信息系统整合共享实施方案》，提出了政务信息系统整合共享的“十件大事”，要求在2018年6月底前，实现各部门政务数据基于全国政务信息共享网站的共享服务。并且选了80个试点城市，要求在2017年12月底之前实现“跨地区、跨部门、跨层级的政务服务”。

政策之外，早有互联网巨头着手技术层面的寻求解决方案。阿里云的智慧大脑就是其中之一。在2017年年底，科技部宣布成立四大新一代人工智能开放创新平台，新一代人工智能战略咨询委员会成立。阿里云人工智能首席科学家闵万里成为咨询会委员，由他负责的阿里云ET城市大脑也成为四大平台之一。

当前国内智慧城市的推动模式和推进城市智慧化进程的关键

目前国内智慧城市推行模式可归结为两类，一类是由政府主导自上而下推动的智慧城市发展，另一类则是由互联网巨头入住，依据自有产品链条自下而上推动的城市智慧变革。

而以阿里云的ET城市大脑为代表的第二类推进模式，从某种意义上来说要在智慧城市之上，综合智慧城市发展所需的各个领域，统筹规划，实现智能化调配。互联网巨头选择直面公众，根据大众的实际需求来布局发展。

视觉识别和搜索领域的国际级权威学者、阿里巴巴机器智能实验室副主任华先胜说，城市大脑只有对人、车、物、事全部都要了如指掌才能进行决策和优化，比如实时事故的报警、交通信号灯的优化，整个城市将变得可以被检索。目前这个阶段，城市每天都会产生大量的数据，但是如何将不同领域的数据聚合起来，并通过这一聚合数据综合分析成优化方案，这是解决智慧城市发展壁垒的关键。而视频数据恰好可以做到各类数据的统一，它是数据中潜在价值最大的，但也是最难用的数据：数据视频虽然大而全，但是也存在杂而乱的问题。

杭州城市大脑，实际上就是智能调节红绿灯，提升车辆的通行速度。同时对城市的安全管理有一定帮助作用。在阿里云官方公开的一些数据显示，目前，在试点区域杭州城市大脑已接管了249路监控球机，覆盖700多个道路断面，释放巡逻警力约200余名，并能实现人工巡逻无法做到的365天24小时无休。此外，2018年，杭州城市大脑项目预计将接入1700路视频，覆盖全城43%的道路范围，上线后，监控覆盖区域将无需人工巡逻。

监控球机可以带来大量视频数据，但是能够全面、全量、全时地感知、搜索和挖掘视频数据的价值才是城市大脑高效运转所需要的。华先胜介绍，为实现全面感知，阿里云做了一个高效全尺寸多目标检测的人工智能算法，在车辆检测和行人检测方面效果极佳。如此，AI+视频数据便有效解决了智慧城市推行的难题。

“城市大脑”利用机器视觉技术处理视频数据自动识别交通拥堵情况，利用大数据计算能力和人工智能算法，自动调节交通灯时长，从而提高重点路段的通行效率、优化公共交通。

得视频数据者得天下

王坚表示，当前的交通控制系统，在可预见的未来会被替代；摄像头将被重新定义，从而优化城市的空间和时间资源。

未来城市摄像头可以为城市优化5%的土地资源。此外，王坚强调，城市大脑运用可获得的视觉数据，将道路上的空间资源、时间资源、人和车组合成一个整体，统一调配，这也是自动驾驶的重要基础保障。如此来看，视频数据资源蕴藏着巨大的商业空间。

德勤最新发布的一份《超级智慧城市报告》表示，目前全球已启动或在建的智慧城市已达1000多个，中国在建500个，远超排名第二的欧洲(90个)。此前，有机构统计截至2017年3月，中国95%的副省级城市、83%的地级城市，在十三五期间预计总投资规模到5000亿。

无独有偶，前不久国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，为我国人工智能发展设定了明确的时间表和线路图：到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，预计人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。而单就视频数据之一的机器视觉领域的风险投资，在过去两年就增长了137%。

阿里并非因为已经站在视频数据的探索前沿，提出视频数据的重要性和关键性。而是视频数据在市场蓝海的重要比重，才让阿里选择深入探索，继而走向领域前沿。

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