都在谈城市治理，后起的百度能成为那个率先破局者吗？

文 | 李永华

来源 | 智能相对论（ID：aixdlun）

随着城市化规模的进一步上升，摆在市长们眼前的城市治理摊子也越来越棘手。一方面，公共资源的增加速度远远无法解决人口增长带来的复杂问题，另一方面，普通老百姓也在日复一日的拥堵、有些不太齐整的市容市貌、偶尔捉襟见肘的能源供应（例如：高温停电）这些身边的问题面前颇有怨言。

这时候，解决问题的智能化方案成为科技公司，尤其是云服务平台热衷进入的领域，或也成为市长们缓解焦虑的有效路径。

诸如百度、腾讯、阿里以及亚马逊、微软、谷歌等企业纷纷入局，众多巨头们看准了市长们每年在城市治理的智能化上的巨额投入，在ABC（人工智能、大数据、云计算）等方面各出“新招”。而谁能解决市长的焦虑，谁或能首先实现市场突破。

对城市治理的“智能化”理解，过去也许跑偏了

新技术应用到传统领域，其在应用过程中也不免存在着对概念的误读以及对应用的曲解。

1、政府不能唱“独角戏”

许多人认为城市治理的智能化应该由政府全权负责。然而事实并非如此，拿共享单车来说，之前政府做的公共自行车无一例外都没有成功，而企业方同样是做共享单车，用的却是极其市场化的方式，把站点建设和用户对服务到家需求兼顾，从而跑出了新天地。

所以，新技术应用到建设也需要充分发挥市场的主动权。技术的应用本身也不仅仅是要求政府管理水平需要大幅提高，更加重要的是让市民懂得如何通过市场化手段满足自身需求，企业清楚如何在适当的时机采取各种方法达成目标。

也就是说，技术应用落地从来都不是政府一个人的游戏，其建设是一条市场主导、政府引导的路子，要求的是政府和企业一起通过市场化服务、社会化服务来推动公共服务，最终实现社会效益和市场收益最优。

2、技术全面落地不只是“拼图游戏”

最终，智能化的城市应该长什么样子？这个问题不亚于回答“什么是好人？”

随着城市综合治理理念的不断成熟，人们开始意识到目前个别企业标榜的“智慧应用”仅仅只是耍小聪明式的玩法，与真正的全局智能化还相差甚远，尽管量级（即拥有多项“智慧应用”）上已经接近，但依然是支离破碎的。

如今城市治理智能化建设需要面临最大的难题，就是需要跨界整合不同的技术和应用，并形成统一的系统，从而在生活的各个方面实现落地。

许多企业都力图把自己说成是所谓“智慧城市”的代表，而它们只是在做“碎片化”的智慧。对于入局的玩家来说，智能化城市治理需要充分利用每个业务线的“优势拼图”，才能真正拼出不一样的“智慧城市”，从全局动态运营层面让市长放心，而不是头痛医头脚痛医脚，新问题层出不穷。

解决安防、环保、交通三大难，或是缓解市长焦虑的开始

随着“互联网+”和城镇化浪潮的风起云涌，智能化被寄望了广阔前景和无限潜力。其中，最让市长们头痛的安防、环保、交通三个城市建设难题，也一度被当做核心发展领域。而这三个部分在城建财政支出上一般都占有很大比例，从现实角度讲，谁能缓解市长焦虑，谁可能就算有了技术落地+商业化成功的开始。

不过，城市治理智能化构建并不能一蹴而就，它至少需要分为“三步走”。

第一步：应用AI数据感知，从终端层面获取数据并转化成有价值数据。感知数据是智能化的奠基工作，比如，百度云为各领域数据提供了丰富的感知方式。包括，百度云与银川交通合作，应用路网硬件数据采集及交通工具数据采集；其又与首都机场签署战略合作协议，实现机场闸机人脸识别收集用户信息以及与苏州公安合作，实现安防快速取证；与宁波智慧城管项目合作，利用“百度大脑”的数据感知、收集、加工以及人工智能分析基础平台，构建最完整的AI技术开放生态，为宁波创造了一个完整的“智慧城管”全过程。

第二步：大数据分析。从终端AI数据感知，到通过对有价值数据综合分析得出有价值决策信息，每一步都是智能化构建的重要组成部分。比如在智能楼宇领域，百度云自曝AI黑科技，通过百度在能源管理、物联网、人脸识别等方面能力，可实现系统节能20%以上，可为企业年节省电费100万元。同时，百度云与首都机场、美兰机场合作，综合运营数据，共通推进智慧机场建设。阿里则通过蚂蚁金服宣布上线“城市服务”，通过支付宝这个强粘性的产品，充分了解并分析用户需求，并为参与到智能化城市治理建设中来的机构开放更多的移动与数据能力。

第三步：落地多元化的行业服务。智能化落地场景除了城市/机构公共服务，并利用AI数据感知和大数据分析最终的行业应用落地。比如腾讯与西安市政府合作，将其第一款产品“腾讯觅影”落地西安智慧医疗领域，并发布的智慧医院3.0解决方案，提升了患者的就医体验。百度云则在各领域多点开花，其先后与山西市政府、美兰机场、宁波市政府等多方面合作，打造了一个涉及银行、保险行业、车联网、智能家居、钢铁、煤炭等多个领域的应用链条，保障了百度在智能化城市治理构建中各环节的完整性，更进一步推出天工平台，聚焦工业物联网，对多个领域进行产能升级和应用赋能。

当然这三步并没有绝对的先后顺序，具体还需要看每个企业自己的优势和执行进度。回过头来看，百度云之所以能够以后起姿态获得一定的案例领先优势，也正是因为通过三步走，在着重解决市长的焦虑：

安防方面：宁波智慧城管项目解决城市治理无法实时监控的难题，通过终端图像数据收集、云端分析处理更好地治理市容市貌、预控隐形风险；苏州人脸识别卡口系统大大提升安防数据的来源和准确性，为预防犯罪、提升城市治安水平和市民安全感提供了保障。

环保方面：在工用、民用能源日益紧张的今天，节约而又不伤及正常使用成了重要课题，百度的智能楼宇不仅仅是个体节约电费支出的问题，更重要的是能够帮助市长们避免面对处处告急的能源负荷境况，只不过这种方案可能还需要从百度单一项目向所有楼宇推广。

交通方面：经济的快速发展导致城市日益拥堵，与百度云合作的银川市在2018年Q1出其不意成为了全中国最堵的城市，百度云推出的静态智慧交通系统刚好卡在了交通形势最为严峻的点上，通过上文所说的多端数据采集来试图缓解处处停车场的交通状况，智能化城市治理案例布局到了关键点上。

点对点落地，最终都要解决这两个问题

想要更好落地智能化应用，尤其是像百度云这样从全局安排但是又点对点破局安防、环保、交通智能化问题的平台，面临两个亟需解决的问题。

1、解决信息孤岛问题

如今世面上，城市治理智能化的项目越来越多，但在推进过程中，面临包括“千城一面”、“重建设、轻应用”、标准规范缺失等问题，尤其是政府数据资源的不够开放和共享，“信息孤岛”等现象，已经逐步成为制约各地新型城市治理的突出问题。

智能相对论认为，正如中国科学院院士、北京理工大学副校长梅宏所说，未来智能化的城市，应是一个软件定义的城市，在万物互联的基础之上，所有的信息基础设施、各种传感器、数据资源、能源、交通及其构成的网络和新型应用等，都需要基于数字化、虚拟化来构建。因此打破信息孤岛，实现数据的开放共享极为重要。

但这其中，还需清楚的是，“信息孤岛”只是目前第一阶段需要克服的难题，在打破信息闭塞实现开放共享之后，下一阶段就是运用数据做决策，而不论交通、养老、教育、安全、出行哪个方面，信息永远都是第一位的。

目前看，几个玩得溜的大企业在信息整合方面已有了自己的方案，比如百度云将自身信息整合归纳为两个方面。一方面为“小整合”，如百度云银川静态交通管理系统，路网端与交通工具端数据整合，以单个项目、单类信息进行整合、处理；另一方面为“大整合”，如百度云阳泉市城市大脑综合方案，政务、产业全整合，这则是针对整个行业和城市的宏观信息处理。不过具体执行效果如何，还需等待时间验证。

2、将智慧生态系统作为行业“破局之道”

城市治理，本来就是一个智能且能够自我成长的生态系统。只有形成一个元素间相互影响相互促进的生态体系，城市治理才能拥有很强的良性循环能力。

在构建“生态系统”方面，国内各企业也不断盘算着自己的“一出好戏”。比如，华为提出了解决方案的整体架构，即“一云二网三平台”， 并发布以“智慧城市”定义的生态圈行动计划，构建一个具有领先性、成熟型、安全性的生态圈。

除了华为、腾讯等企业外，百度云也动作频频。比如百度云与苏州市公安局合作，打造“AI+安防”模式，通过百度云自研深度学习的生物特征提取技术、视频图像技术、大数据检索以及处理等核心技术实现了快速在视频中查找目标人物并协助处理案件。百度云ABC已经赋能智能化城市治理进入3.0时代，融合了信息采集、大数据应用及人工智能能力，通过物联网技术将其和现实世界进行交互。

目前来看，国内巨头们也开始意识到完整的“生态系统”对于智能化城市治理的重要性，随着人工智能技术及城市认知的不断深化，更加完备的生态系统也将开始逐渐浮出水面。

技术推动城市治理变革，还是一场“无限运动”

当下，许多城市在城市治理方面的智能化只是尝试之举，与许多有明确结果和目标的建设相比，正处于不断摸索和“进化”之中。从技术演进的本身而言，技术革新必然会是一场“无限运动”。

虽然许多技术应用有突破性的进展，但是，城市治理只有更优没有最优，在这场技术革新的“无限运动”中，真正的优胜者还需要时间和市场来检验。

未来，城市管理当中人类参与管理与决策将越来越少，最终达到城市自主智能化管理的效果，从而实现高效、安全、节能、可持续发展的城市发展目标。

同样，城市治理的智能化始终要有开放的心态，能够形成开放运转而不是封闭自己玩的体系。例如，百度云之所以能够成为后起的“破局者”，其布局智能化城市治理的顶层构架，正是构建了一个具有统一核心又能够自由组装的模块化玩法。这种玩法，或具备了无限延展的能力，符合“无限运动”的特征。

这也给了这个赛道更多发展不确定性，没有谁能够最终一手遮天，技术与治理总会不断演化而有新的需求。解决市长焦虑后，鹿死谁手尚未可知。

【完】

智能相对论（微信id:aixdlun）：深挖人工智能这口井，评出咸淡，讲出黑白，道出vb深浅。重点关注领域：AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。