近20年来,智慧城市建设花费巨资，却没有根治“城市病”。我们以智慧交通为例剖析当今遇到的三大挑战:

1)智慧城市第一难是“数据多效果少”。大数据时代城市治理的挑战在于海量公共数据与全局管控效果之间的矛盾,城市中的环境、设备、市民日夜不停地产生活动数据、环境数据(环境传感器、城市摄像头、电磁线圈)等,在线上再造了一个镜像般的“数字孪生城市”,但人类监管者却无法一目了然,靠人力很难深入理解城市“数据海洋”水面下隐含的真实交通需求。从实时治理交通、解决社会问题的良好愿望出发，“交通人治”模式往往会陷入“硬件建设-交通拥堵”的怪圈,国内很多城市为了提升交管、治安、环保能力,每年铺设大量摄像头、线圈等硬件设施，一个城市的全部摄像头记录的视频数据量,相当于1000亿张图片,一个人要看完所有视频大约需要100多年，海量视频数据都在“沉睡”，能被监管者查阅的不到10%，而且不同监管部门的硬件重复建设导致数据孤岛越来越多，然后却无法及时保障每一位市民的出行安全与体验。

2)智慧城市第二难是“单点强而全局弱”:俗称“打地鼠”问题。在复杂多变的交通网络中,安装单点智能摄像头、智能红绿灯属于指标不治本,拥堵路口、治安事件会动态转移到附近路段，老问题产生新问题，怎么都管不完、治不好,市民的全局出行效率并没有得到整体提升。单点数据分析往往带来“近视眼”问题，幸好云计算让全量数据实时融合、大规模网络模型运算成为每个城市用得起、用得好、用得爽的互联网技术,即保证个体效率要求,又避免城市中出现整体运行效率瓶颈,在局部应急和全局最优之间找到决策平衡点。国内的交通灯“单点优化”已经遇到效能瓶颈,大规模全局交通优化是全球业界公认的发展方向。

3)智慧城市第三难是“科技新落地少”:俗称“知易行难”问题。人工智能等高新技术的城市化推广 像多米诺骨牌一样触发城市管理存量系统和现行执法流程的系列改变，单一技术厂商、单一软硬件产品正在形成新的“科技孤岛”因此数字化创新技术的“开放性”是城市转型升级的成败关键。一方面“云原生”(CloudNative)应用服务商让现有的系统平滑迁移,另外一方面互联网级数据开放平台、PB级数据治理体系让全球更多的生态伙伴、产业极客加入进来，遵守同一个开发标准实现迭代创新、融合创新、群体创新。封闭技术落地难的一个反例是，时髦的“人脸识别”技术在交通场景中适用范围小推广难,路面摄像头都安装在6到12米高的灯杆上,加上天气环境因素、摄像头分辨率不高，单一产品改造对行人识别难度很大,如采用手持设备刷脸识人,又会陷入警力紧缺、人海战术的老路上,仅解决一个单点问题无法根治错综复杂的“城市病”。

中国城市化飞速发展，为公共服务管理水平带来日益复杂的综合性挑战。过去二十年，中国城市投资超过5000亿元建设的传感网络已经领先全球,但硬件重复建设、单点功能微改良带来的“治标不治本”问题愈演愈烈。不堪重负的中国城市如同一个四肢发达、头脑简单的“植物人”。展望未来,中国的城市化发展让“城市加密”(提升密度)成为必由之路，2016年发布的《世界城市报告》指出，未来20年全球发展中国家的城市,每年都会新增近7500万人口,为了满足这些人的需求,城市的规模、密度、复杂度将持续上升,若想在如此多变的挑战中创新突破,实现广大老百姓期盼的“生活不费心,出行不费脑,城市有温度”,众多国内上一代智慧城市急需升级到“最强大脑”

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