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...“軟迭代”—智慧城市的工程化升級 | WISE 2021企業服務創新峰會

2021年12月13日,36氪

「WISE2021新經濟之王——企業服務創新峰會」

成功在上海舉辦。

本次企業服務峰會聚合了深耕多年的企服行業專家,以及關注企服賽道的知名投資人、行業代表企業,探討話題從企服行業興起、轉型分析到企業可持續發展戰略,從行業發展洞察到企業管理創新升級,作為中國商業市場上炙手可熱的新賽道,我們在幫助更多企業找到可靠的企服廠商們,也致力於讓企服市場迴歸一條可持續的發展路線,同時也能尋找到第二增長曲線,在這裡,我們共同見證企服市場的創新與升級。

在WISE 2021企業服務創新峰會,

閃馬智慧創始人兼CEO彭垚以《“軟迭代”—智慧城市的工程化升級》為主題

,分享了閃馬智慧在智慧城市建設的探索與應用,他提到,閃馬智慧透過AI的演算法和能力已經把城市裡面幾乎所有的相機都利用了起來,進行交通事件的感知、流量的感知和交通違法行為的感知。

閃馬智慧創始人兼CEO彭垚

以下為嘉賓演講實錄,經36氪編輯整理

以下為嘉賓演講實錄,經36氪編輯整理

大家好,我今天講的是《“軟迭代”——智慧城市的工程化升級》。

先講講公司,我本身是一個搖滾迷,取“閃馬”這個名字是因為一個叫Sparklehorse的樂隊,而且“閃馬”這個名字本身跟我們做的事情也高度相關。我們做智慧交通,希望交通變得越來越便利、通行速度越來越快、車路協同越來越好。我們的閃馬精神是“Move Fast, Live Consciously”,在高速發展的狀態下“Live Consciously”,非常清晰地做事。

我們這群喜歡搖滾的人創辦了一個人工智慧公司,在我看來,搖滾總結下來有兩點,一個是勇氣,是自我認知與迭代,另外是一個愛與和平,也就是地球主義。綜合這兩件事情,我們去做了閃馬智慧。

WISE 2021企業服務創新峰會

“智慧城市”這件事情已經幹了很多年了,之前有很多公司都在幹這個事情。當年倫敦爆炸後,中國從2006年開始全形度、無死角地推進裝攝像頭這件事情,也開始建設平安城市。

我們上一個五年計劃中做了“雪亮工程”,開始在小區鋪設支援人臉識別功能的相機,幾乎所有的小區都裝了攝像頭,所有人進出小區和各種場所都能知道,逃犯幾乎無處遁形。

現在相機隨處可見,但我們的城市是不是真的智慧?我一直認為這是安防城市,並不是智慧城市。我們一直致力於做真正的智慧城市,把城市裡面已有的雷達、攝像頭的感知能力用到極限,把城市變得更智慧。

彭垚:

我們能知道現在所有的車在哪裡、下一個時點它會出現在哪裡以及會怎麼運營,這裡面可以做很多事情,因為這是一個最簡單的交通工程。

有一個問題不知道大家有沒有注意到,為什麼有些路程有左轉燈而有的沒有?傳統交透過程中設計左轉燈是非常辛苦的,要連續做兩三個月清點才能定下來到底是有左轉燈更最佳化還是沒有左轉燈更最佳化。

還有,我們的道路是如何規劃設計的?這條路左轉幾條道?右轉幾條道?設計方式是非常傳統的,設計方跟運營商買資料,看周邊小區有多少人、有多少學校,調研一下居民都住在哪裡,透過一部分調研以後再決定這條路應該怎麼設計。但是設計方從來不知道真實的執行狀況是怎樣的,我們透過人工智慧賦能現在城市裡所有的相機,實時感知每一個路口的貨車、大型車以及家用車等所有的車輛以及道路的狀況。在上海的徐匯、浦東等地,每一條路我們都能感知到現在路口左轉有幾輛車、前行有幾輛車、右轉有幾輛車、排隊時間有多長,再去最佳化決定到底左轉還是右轉,而最佳化的過程可以大大提升我們的出行效率。

從傳統的交通工程到全路程智慧感知,我們正在做智慧交通的應用。

我們閃馬智慧有救援APP,很多的救援車都在使用我們的APP,我們能夠比報警更早一步地發現這些事件、更早地挽救生命,而且可以防止二次事故,因為惡劣天氣中有很多車輛剎不住,特別是高速公路上,發生了很多二次事故。

我們持續透過智慧感知降低事故的發生率,及早拯救隱性事故。我們也會透過全程智慧發現減少違法行為,實時發現更多危險情況,比如大車右轉不讓直行等。在這些安全事故發生的過程中,透過全路感知我們可以更好地維持整個交通秩序。

這是我們全路感知系統執行的過程。如果汽車拋錨了,我們可以透過感知找到最近的施救力量,進行最快的營救,整個指揮中心還可以進行全模擬模擬,我們可以透過呼叫攝像頭檢視實際情況,儘快採取營救等措施。

這是連續變道,我們可以第一時間感知壓實線變道行為,也可以看到路上實際車型發生的情況,並且進行全路的感知。現在有很多貨運集團也在用我們的資料,幫助他們400多萬輛車更好地導航、找到更好的行駛路徑,當有車異常拋錨時可以及時變道,避免一些事故。

這是夜間的場景,我們對整個場景進行了整體還原。

我們公司非常年輕,成立只有兩年多,剛開始,到底是走老路、延續原來所謂的“智慧城市”還是推陳出新是我們公司非常重要的命題。從平安城市到“雪亮工程”,我們更多地利用人工智慧的感知能力,透過更新軟體最大限度地利用業務資源做提升。

我們可以感知整個路上的非常多的異常情況,包括非機動車違法、機動車違法、異常停車、事故等等,這些情況需要第一時間被發現,發現以後,我們可以更快、更好去施救。

兩年多的時間裡,我們落地了全國兩百多個城市。透過軟迭代,我們可以非常高效地在兩百多個城市快速落地。另外,城市裡面的攝像頭有非常深刻的技術問題,不管是平安城市還是“雪亮工程”都不是做交通管理,只是這個角度有一個相機,而不是為了發現這些車輛和行為,所以我們需要更多的AI模型,我們推出了300多個模型來解決這些問題。

我們必須非常高效,如果沒有完整的深度學習平臺支撐端到端的全自動化訓練,不斷提高效能,就完全沒有辦法實現這些功能。所以,我們透過ATOM深度學習平臺自主研發了完整了AI工業化體系,更快、更好地學習,讓我們可以適配整個城市裡所有的相機。

近三年的時間裡,我們做了300多個模型去做管理交通。透過軟迭代的模式,我們不需要改變原有的城市,而是幫助城市做到智慧城市的下一個階段。另外,我們透過AI中臺賦能城市五大空間,人和資訊的流動性構成了城市的核心,影響著一個城市發展的快與慢。根據人和資訊的流動性的不同基礎規則和原理,我們把整個城市分成五個大的空間。

第一是道路交通空間,這裡面有一整套交通法規,而且流動非常迅速,各種操控者也是一個個封閉系統,我們會做熵減的工作,讓交通做得更好;第二是工作學習空間,這個空間是相對穩定的,無論是公司還是學校,人群的流動都相對穩定;第三是生活娛樂空間,這個空間裡面有非常多的瞬時流量。比如外灘、龍華寺、迪士尼、布達拉宮等等,節假日的瞬時流量非常多,這裡面就有很多未被發現的區域;第四是城市環境空間,這個空間包括大氣、土壤等等,非常靜態化,但是對城市會產生長時的影響;第五是網際網路資訊空間,每天有非常多的影片、影象和文字的流動,我們需要關注它們的內容是什麼、方向是什麼、會指向發現什麼。這些是我們對於五大空間的劃分。

我們透過AI的演算法和能力已經把城市裡面幾乎所有的相機都利用了起來,進行交通事件的感知、流量的感知和交通違法行為的感知。

第一是問題驅動。我們不像原來的AI公司等科研成果出來之後再去找落地場景,我們會先看社會的問題,我們先看到的是交通。交通中存在很多管理問題,車輛行駛中存在很多安全問題,所以我們先找到問題,再看現在已有的硬體設施,然後提出解決問題的方法,不斷地提高解決這些問題的能力。

第二是成長性思維。在公司,我們其實不在乎你原來在哪個行業、你的水平在哪裡,而更多的是看你的狀態,看你在成長的過程中是否是好的成長狀態,這是我們對公司每一個人、每一個團隊的本質要求。

第三是認知進化。這是非常重要的,要從問題出發、從成長性思維出發,最重要的是,我們要不斷地進化認知。我們看到越來越多的城市問題,未來能逐漸改進原有的交通工程、環境汙染治理等,這就是我們在不斷進化對原來這件事情的認知。AI公司本身就是大資料公司,大資料公司最本質、最核心的就是透過資料實現認知進化。這些是我們工程師文化的三個內涵。

最後我想說,工程師的工作非常枯燥,我們每天要解決非常多的問題,把非常龐大的交通問題拆解成一塊塊,在此過程中又會碰到很多新問題。現在,我們正慢慢朝著星辰大海走向未來。

謝謝大家。