阿里ET城市大脑（交通）白皮书

2018 年 7 月 3 日 未来产业促进会

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本文转自：智慧城市行业动态

导语

早在2016年，习近平主席就在中共中央政治局第三十六次集体学习时明确提出：“我们要深刻认识互联网在国家管理和社会治理中的作用，以推行电子政务、建设新型智慧城市等为抓手，以数据集中和共享为途径，建设全国一体化的国家大数据中心，推进技术融合、业务融合、数据融合，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。”时至今日，敢吃人工智能“螃蟹”的第一批“数字孪生城市”已经借助阿里云ET城市大脑实现数据共享、数据共创、数据自动控制的互联网模式，苏州、杭州、萧山、衢州、上海、吉隆坡等创新名城踏上了“人工智能高速公路”。

一、科技浪潮重构城市经济体

“中国的城市化与美国的高科技发展将是深刻影响21世纪人类发展的两大主题。”——诺贝尔经济学奖获得者约瑟夫·斯蒂格利茨

人类文明历史上，每一次科技大爆发都会重新决定全球城市的经济排名。工业革命时，河流沿线的人类城市演变为工业资源聚集地，世界中心是英国的曼彻斯特、利物浦、格拉斯哥等十万人口的城市；电力革命时，输电网沿线的人类城市形成电气资源聚集地，世界中心迁往美国的纽约、芝加哥、费城、底特律、洛杉矶、波士顿、匹兹堡等百万人口大都市；当今的信息革命，互联网骨干网沿线的人类城市是数据资源聚集地，约瑟夫·斯蒂格利茨说对了一半，世界中心正在向中国的北京、上海、杭州、深圳等千万人口超大城市转移，城市拥有的计算力总量决定了数字经济发展的排名与潜力，反之经济衰退则会引发“城市收缩”现象（麦肯锡预测2015到2025年，发达国家约17%的大城市和全球约8%的城市其人口会收缩下降）。

城市即是“资源高地”，又存在“效率洼地”。十九大报告中指出，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。亚里士多德说：“人们来到城市是为了生活，人们居住在城市是为了生活得更快乐”，但历经数千年的发展，国人深切感受到交通拥堵、生活不便、环境恶化等城市之“痛”。人口高度集中进一步加剧了城市公共资源的供需矛盾，为城市治理者带来日趋严峻的种种挑战。我们的城市“生病”了，交通拥堵、环境污染、治安违法等问题饱受市民诟病，其中交通成为所有城市的通病，浪费了大量市民时间与石油能源，面对就业与居住空间分离、超大规模路网、复杂车流变化，以人力为主的交通管理效率成为制约整个城市发展的短板，因为我们如何塑造城市，城市就如何塑造我们。

二、智慧城市的“智商”不足

“人类用了5000多年的时间，才对城市的本质和演变过程有了一个局部的认识，也许要更长的时间才能完全弄清那些尚未被认识的潜在特性。”——美国社会哲学家刘易斯·芒福德

硬件过度建设，全局数据智能不足

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”（Cloud Native）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”。

城市加密：北京建筑密度

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”。

三、“城市大脑”浪潮的去伪存真

“一座城市就像一棵花、一株草或一个动物，它应该在成长的每一个阶段保持统一、和谐、完整。而且发展的结果决不应该损害统一，而要使之更完美；决不应该损害和谐，而要使之更协调。”——埃比尼泽·霍华德《明日的田园城市》

最和谐的城市是次优的设计加上全局最优的运营。

一个城市最具战略价值的资源，不是房地产、不是税收，不是人口，而是数据。在互联网时代，数据是政府的治理依据，更是政府与每一位市民之间的感情纽带。正如习近平书记所说，城镇化是一个自然历史过程，涉及面很广，“越是复杂的工作越要抓到点子上，突破一点，带动全局”，而数据会告诉我们哪一点是关键突破口。

城市治理本质上是网络协同。人类有史以来最大的产业协同网络不是诞生在二战，而是“双11购物节”中实战进化而生。2017年，零售业的“最强大脑”为全球225个国家地区的数亿剁手党，协同177家各国物流企业，精准交付了8.12亿个物流订单。由此孕育出的大计算、大数据、大智能的“科技红利”，从互联网产业溢出，致力于彻底解决有限人力条件下的交通运输难题。在十多年互联网科技实战基础上，针对现代城市中复杂挑战，阿里巴巴集团整合阿里云大数据与智能计算团队、达摩院视觉计算团队、高德出行的三大核心科学家团队，研发出具有全球领先水平的阿里云ET城市大脑。

为什么说城市大脑是世界领先的中国原创黑科技？

城市大脑是阿里巴巴集团普惠科技群的“制高点”，以阿里云的弹性计算与大数据处理平台为基础，结合机器视觉、大规模拓扑网络计算、交通流分析等跨学科领域的顶尖能力，在互联网级开放平台上实现城市海量多源数据收集、实时处理与智能计算系统。什么样的AI才能称为真正的“城市大脑”？衡量标准有三条，能够实时处理人所不能理解的超大规模全量多源数据（整体认知），能够洞悉人所没有发现的复杂隐藏规律（机器学习），能够制定超越人类局部次优决策的全局最优策略（全局协同）。与之相反，局限于单一数据来源、只卖设备不懂业务场景、数据实时处理规模存在上限的“伪城市大脑”则会给城市带来更多复杂性风险。

当城市发展遇到数据科学家，改变世界的科技产品诞生了。在城市大脑的背后，聚集着众多全球顶级的阿里巴巴数据科学家团队。例如IEEE Fellow华先胜老师领导的视觉计算团队，获得行人检测、车辆检测、行人再识别三项世界纪录。三篇城市大脑视觉计算的技术论文同时入选国际顶级学术会议——国际计算机学会主办的第25届国际多媒体会议ACM Multimedia，包括交通实时状态制定和预警算法、人工智能识别及信号控制系统、跨摄像头搜索技术。阿里云首席机器智能科学家闵万里2011年在顶级交通期刊Transportation Research Part C上发表关于在动态拓扑网络下进行速度预测的文章，成为该领域引用次数最多的文章之一（388次），奠定了阿里云ET城市大脑交通网络计算的基础。

四、“城市大脑”的四种超能力

“城市是巨大的自然现象，超过了我们改变事物的能力，也超过了我们所能了解的关于应该如何去改变城市的知识。”——美国人本主义城市规划理论家凯文·林奇

城市数据远远超过人类的认知能力，ET城市大脑成为人类认知城市、改造城市、运营城市的强大助手，拥有超越人类的四种“超能力”。

拥有全面、全量、实时的多源大数据，所以阿里云ET城市大脑具有四大超能力：

超能力一：机器视觉认知能力，提升城市视频数据价值与感知能力。

第一，全面识别路况，“百事通”全景认知。城市中很多路面下埋藏的地磁线圈年久失修，部分区域故障率高达50%，这些“传感盲区”，路面摄像头获得的视频数据就成为重要的感知手段。有别于业界产品只能识别行人（或车牌），不需新增路面设备，城市大脑通过接入所有主流厂商的摄像头、传感设备，在不同视频质量、光照、天气、夜晚等实战场景中，能够根据细节差异快速有效识别出人、车、事（故）、物，此项技术名列KITTI全球视觉计算排行榜第一名。这项超能力让没有智能芯片的传统球状摄像机具有了云端读懂“万物”的能力。

城市大脑天曜产品：下雨等特殊天气路上人车事物识别

第二，全量视频激活，“算无遗策”全局视野。一个城市数万路摄像头传输的视频流，在阿里云弹性计算平台上，全量分析而无遗漏，突破人力巡查无法覆盖的全城“盲点”、“沉睡数据”，以算法自动监控全量数据，是对警力资源最大的释放，是雪亮工程的神助攻。第三，实时分析事件，“秒懂”安防闪电战。依靠阿里云强大的流计算技术、视觉计算加速等独门秘籍，实时分析全城视频数据流，一旦发生交通事故、治安事件，城市大脑向交警总队“秒级报警”、红绿灯策略动态制定、车流诱导（高德导航），城市大脑保障每位市民安心出行。

阿里云城市大脑“视觉计算加速”技术

超能力二：全量数据平台建设能力，提升城市“数据密度”与“微粒管理”水平。

一朵城市云极大降低了数据资源共享流通的成本，在“十一五”、“十二五”多年建设基础上，终于建立起统一共享的“数据中台”（城市数据资源平台）、一体化“数据语言”（城市数据定义与标准），帮助政府主管部门向公共服务产业生态圈开放。借助经过“双11”实战检验的EB级数据实时计算能力，城市大脑首次实现了上百PB数据的在线存储以及每日PB级别的计算吞吐能力，计算请求响应时间控制在3秒以内，实时数据接入延时低于200ms，以超高密度数据平台支撑城市精准运营。

第一，共享平台打通数据孤岛。目前杭州城市大脑已经打通9个网络、50多个业务系统，快速整合了互联网交通数据、交通设备检测数据、政府部门数据和摄像头视频等近1000PB的数据，日新增约12PB，80%以上都是实时数据。

第二，数据标准汇聚生态渠道，包括数据汇聚、数据模型、质量评价、数据应用等一系列城市大数据建设标准规范的建立，为城市大脑生态中的跨渠道的多源数据融合分析奠定前提基础。

第三，数据模型建立指标体系，将汇聚后的数据按5个层次，6大主题、8大中心进行了信息整合和融合分析，构建了一套包含500多个指标的城市大脑指标体系，既能实时刻画城市交通全局态势，又能支持车道级别的精准管控，并为城市交通的历史规律分析提供数据基础。

第四，数据工具配套数据治理。数据资源平台提供历经互联网实战检验的一整套大数据服务组合，包括数据集成、数据开发、数据质量监控、数据资产管理、血缘分析、数据服务等全球领先的大数据技术产品，为海量数据开发和全城协同治理提供强有力的工具支持。

超能力三：交通网络协同与交通博弈预测能力，大规模动态拓扑网络下的实时计算。

第一，城市动态路网的“蝴蝶效应”分析能力。构建大规模城市交通网络扰动模型是很多交通干预手段的先决条件，比如在拥堵路口的某个方向加大或者减小放行，会对交通网络的其它环节产生什么连锁反应与潜在影响，例如交警制定交通干预措施后，城市大脑能够根据实时路况准确预测未来网络状态的演化过程，帮助城市管理者获得更优决策支撑与效果。这种超能力的技术挑战是由于全城路况瞬息万变、交通关系错综复杂，模型必须在很短时间内计算出全局影响结果，而城市大脑在网络传播结构设计、网络扰动快速收敛两方面均有技术突破。

第二，紧急车辆的“聪明导航”，充满不确定性的动态交通网络上实现精确路线规划。在城市应急避险场景中，紧急救助车辆（消防车、救护车等）对路线规划、全城调度的时间要求极为苛刻，例如在紧急救助响应时间方面，英国8分钟、纽约10分钟、新加坡11分钟，目前根据交通信息避开拥堵路段的简单路径导航方法，无法保证超大规模复杂路况下响应时间的稳定性与可靠性。计算过程本身复杂度非常高，几十万路面节点（路口，红绿灯灯设施）组成的城市交通网络，网络规划算法的深度优化、阿里云的弹性计算能力必不可少，萧山城市大脑的实战效果很好，精准路线规划服务秒级响应，保障准时到达的成功率。

第三，全城AIoT实时协同，车辆调度与信号灯系统实现网络协同。交通信号的调解对实时交通状态的影响具有一定的滞后性。与信号系统的协同计算，目的是让控制系统能够提前对交通流状况做好准备，逐步的对交通状况进行调节以平稳过度。以紧急车辆调度为例，如何让紧急车辆顺利优先通过，并最小化对现有交通流的影响，是一个混合优化问题。首先是数据的获取和预测，视频数据和轨迹数据经过融合之后用来获取交通排队参数和未来趋势预测。在计算上，综合考虑连续多个信号路口的运行状况和参数，推荐最佳的信号配时方案。经过在萧山的测试，绿灯通过率高达95%以上的情况下，经过数据统计，对交通流基本没有影响。

超能力四：城市大脑开放平台能力，赋能全球互联网人才与城市数字经济产业带。

第一，城市大脑平台上举办数据大赛“筑巢引凤”。互联网时代，城市数据是一种越用越多、越用越准、越用价值越高的战略资源，城市大脑天然具有“开放、共享、共创“的平台基因，拥有取之不尽的“弹性计算”、即接即用的“数据底盘”、领先成熟的“公共服务百宝箱”，为可持续发展城市的数字治理、数字经济奠基。最近几年，阿里云与多地省市政企基于脱敏的公共数据集，共同举办“天池算法大赛”，包括中国“云上贵州”智慧交通大数据应用创新大赛、广东政务数据创新大赛、深圳医疗双高疾病天池AI大赛、苏州智能制造天池AI大赛、南京电力调度AI大赛等活动。

第二，开放生态能够真正解决城市全局治理问题。以城市的数据、城市的智慧解决城市的顽疾，事实证明，平台上的数据资源、城市的海量需求能够有效吸引全球高端技术人才“空降”本地，长期培育数据科技人才，加速孵化数字经济生态。杭州城市大脑开放平台上，银江科技与浙大中控合作，实时计算视频、线圈、微波、互联网的全景数据，让交警的交通管控经验与城市大脑的红绿灯配时策略优势叠加，在杭州市城区、萧山区、余杭区的实践中效果显著，信号灯配时全局优化、自动下发是领先产业的AI杀手锏。

第三，城市大脑生态圈持续孵化出“AI领头羊”。城市大脑的开放生态会带动和培育更多厂商深度挖掘数据价值，促进当地AI产业升级。目前全国各地投身数字孪生城市建设的“AI独角兽”厂商已达几十家，例如浙大中控、银江、易华录、上海电科、图盟、商汤、东方网力、中兴软创、大华、浙大网新、泰瑞等。“数字城市综合体”包括万象，仅靠一家公司不能推动，举生态之力，技术组合、软硬协同、服务丰富形成覆盖视频智能、数据智能、应用智能多层次的“城市大脑应用超市”。

五、“城市大脑”的五大应用场景

“在每一个城市计划中必须将各种情况下所存在的每种自然的、社会的、经济的、文化的因素配合起来。”——国际现代建筑协会《雅典宪章》

阿里云ET城市大脑是按照城市交通体检、城市警情监控、城市交通微控、城市特种车辆、城市战略规划5大应用场景部署实施。依托于“1134”基础设施，统一城市数据资源平台，一体化信号灯控制，三大数据源（高德互联网数据，路面物联网数据，路面视频数据），四种视频服务（天耀、天鹰、天机、天擎）。目前已经帮助国内外多个城市地区（苏州、杭州、萧山、衢州、上海、吉隆坡）完成向新一代数字孪生城市的转型升级，各地交管部门因“数”制宜，在城市数据资源平台上，与机器智能并肩作战，日日夜夜运营着一张有温度的城市交通协同网。

城市交通体征大屏

应用场景一：城市交通体征检测，通过全量、全网、跨领域多源数据的汇聚与融合，完整量化城市“生命体征”，避免因为单一数据来源造成针对城市病“头痛医头，脚痛医脚”。

城市就像人体，交通流量如同血液，如果人生病了，医生会为患者做全面检查获得各项健康指标，根据指标值定位病灶、药到病除。杭州城市大脑对遍布全城的交通传感器、视频感知参数、公交车出租车、互联网导航数据进行多源融合，构成围绕交通量、拥堵指数、主干道速度、快速路速度、安全指数的五大“生命体征指标体系”，不同类别数据间取长补短、交叉验证，帮助交管部门摆脱“雾里看花”、“盲人摸象”的困境，交通管理部门在详实可靠的实时数据基础上，实时监测预警，快速执行“手术刀式”精准治理，避免牵一发动全身的连锁反应。另外，在丰富的历史数据基础上，城市大脑能够帮助交管部门透过数据洞悉早晚高峰期的市民主要通勤线路，从而优先保障“通勤大动脉”的出行效率，并通过城市大脑“公众服务板块”向各种公开渠道（例如高德）发布拥堵、引导消息，吸引市民选择效率更高的通勤线路，减少大面积交通冲突，提高全区域综合效率。

阿里云ET城市大脑：全局智能

应用场景二：城市警情自动监控，机器视觉让数据多跑腿，警员少跑腿。

第一，“全城感知”升级：以机器视觉、互联网/物联网数据分析代替交警巡逻，检测交通事件。以杭州交警建设的城市大脑为例，交通数据中台广泛连接、共享分析四类城市大数据源：

(1)高德等互联网实时交通数据，作为决策基础；

(2)路面视频数据，汇聚不同厂商摄像头全量视频；

(3)路口地下线圈数据；

(4)交警机构的卡口等数据。打穿政府部门间的数据孤岛、系统孤岛、决策孤岛，实现从“单点感知”到“全面感知”，从识别车牌到识别路面万物的智能进化，ET城市大脑中的“天曜”产品如同一个“眼观六路，耳听八方，运筹帷幄于千里之外”的虚拟交警，用全城路网上24小时在线、360º观测的球机监控替代一线警力巡逻，实时报警全城交通事故，20秒内识别出汽车走快车道、摩托车上高架、行人横穿马路等全部交通违法行为，甚至发现案例多发路口的不合理交通规则进行优化，不增加任何外场设备，在复杂社会环境中实现精准布警、警力资源的可再生式发展。另一方面，全局感知带来全局智能，萧山城市大脑为赶赴伤病患者地点的999急救车开设一路绿灯的“生命快速通道”，恰到好处的动态路权精准分配，即是城市对交通正义的最佳体现，又是政府对挽救生命的极致追求。

天曜：全天候在线巡警

第二，“全城检索”升级：天曜服务以视觉搜索代替警力去挖掘海量视频，让涉案目标“主动现出原形”。对于每天发生的儿童走失、肇事车辆逃逸等报案，传统手段是投入大量警力的人海战术来查看各路口的监控视频数据，而ET城市大脑中的“天鹰”产品如一位“过目不忘，明察秋毫，全城寻踪”的在线福尔摩斯，具有世界第一的行人识别准确率（行人Re-ID on Market1501比赛），“天鹰”（96%）甚至超过了人类识别能力（94%），业界智能安防产品部署在6到12米高的路面摄像头上，根本无法看清人脸，只能看到头顶发际线，加上天气环境多变、摄像头分辨率较低，追踪行人误差很大，而阿里云在嘉兴、衢州的雪亮工程中，“天鹰”产品依靠行人、车辆、物体的全方位细节识别，首次在警务实战中实现“精准搜人”，对中国两亿老年人群体和老龄化社会具有巨大的公益价值。

城市大脑“天鹰”服务：走失人员全域视频追踪

第三，“全城预警”升级：以数据流预测车流和人流，精准预知交通拥堵并防患于未然。在苏州，城市大脑“天机”产品如同一位“以古推今，洞悉未来”的在线交通顾问，凭借城市交通历史数据，预判某个区域未来10分钟至1小时的交通态势，帮助交通管理在交通堵点出现前制定应急预案、提前实施交通疏导措施，根据社会性赛事演出活动、城市出行历史数据、天气数据预判特定时间段的交通状况，这项阿里云的独家绝技正在苏州落地。

城市大脑“天机”服务：实时车流精准预测

第四，“全城创新”升级：提供大规模、高并发的视觉计算开放平台，承载天曜、天鹰、天机和第三方生态应用，汇聚大众智慧，解决百姓问题。作为城市大脑的“加速器”，天擎处理16小时视频仅用1分钟，实现“千倍加速”。平台包含视频接入系统、实时／离线计算系统与视觉搜索系统三大组件，以开放服务平台共享大规模视觉计算解决方案，交管机构能够使用多摄像头联动研判、跨摄像头合作分析、百万亿级图片以图搜图、高精度全覆盖抽取图像特征等丰富治理功能。

动态区域划分

应用场景三：城市交通微控闭环，打通“大脑”、“眼睛”、“手脚”间的反馈控制系统，从多源数据出发，全局智能算法对全城大规模信号灯的精细化控制，是中国人工智能的又一创新。

当城市大脑走入实战，为每个城市的警务、政务机制带来了一次数据思维的革新浪潮。很多地方的传统流程是，坐在交警指挥中心的指挥员，发现警情后“喊麦”现场派警处置；而当杭州“城市大脑V2.0”上线后，人机协同作战模式建立，大脑“自动巡检“率先发现警情，立刻与“最快双手”信号（红绿灯）优化配时平台联动，“最快双腿”TPTU现场处置系统自动对接，自动推送警情下发至离现场最近的可用警力终端，“快感、快知、快处”的数据飞轮运转效率大幅提升。另一方面，基于多源数据深度融合，提升数据可靠性和丰富度，避免单一来源数据的认知盲区和感知误差，实现“手脚脑”协同模式。在上海城市大脑项目中落地区域路口红绿灯自动优化控制，为机动车、非机动车、行人各方动态分配交通道路资源，保证全局最优交通效率。例如，2018年上海实施阿里云ET城市大脑后，浦西世博区的区域信号灯协调优化控制效果显著，使该区域的拥堵指数下降了15%，出行时间减少了8%。人车路权争夺也得到缓解，上海黄埔泛外滩区域在车辆与行人通行效率极不均衡，路口人车密集、不同时段行人过街时间差异很大，通过视频数据分析与信号灯优化方案，使行人路口等待时间缩短8.2%，车辆路口等待时间缩短9.1%，做到“人车双赢”。在夜间场景中也存在效率浪费问题，南京路-四川路交叉路口，夜间车流极少，等红灯时间过长，实施动态信号周期压缩方案后，将夜间车辆等待时间缩短14%。在早高峰场景中，西藏南路、河南中路等主干道，信号灯策略动态优化后早高峰车速提升3.7%，晚高峰车速提升8.6%。

权衡行人、车辆路权的信号配时优化方案

应用场景四：城市紧急车辆优先通行，将路权实时调配给最急迫需要的市民。人车路的全路径网络协同，意味着从业界常见的局部智能升级到城市大脑领先的全局智能，数据驱动的精准交通治理最终目标是服务于每一位出行市民，提升一座城市的安全感。

萧山应急车辆“绿波带”监控

在杭州市萧山区，城市大脑为需要急救的城市居民实时开辟一条“生命快捷通道”，城市大脑为救护车规划最优导航路径，对车辆到达下一个路口时间实现秒级精准预测，“零时差”自动调控红绿灯，在“弹性绿波带”实际测试中，救护车从医院到病人事发地通勤时间缩短50%，同时对城市正常交通流的影响非常小。今年即将上线的杭州城市大脑v2.0中，将会结合高德终端，为发起优先通行要求的紧急出行市民提供“一路护航”服务，交警审批通过，红绿灯配时方案同步高德导航，为每一位孕妇、每一位高考学生、每一位紧急通勤的市民保驾护航。这一受到市民广泛欢迎的生命直通车服务，正在从杭州萧山、马来西亚吉隆坡两座城市走出来，不久的将来普及到全国300多个城市，让智能交通真正成为“生命直通车”。

应用场景五：城市布局规划验证，以仿真数据模型在云端验证城市蓝图规划效果。

城市加密：北京创新企业密度

中国城市的基础设施建设日新月异，大量老城改造与新城同期建设，当前原住民的居住需求、未来城区发展重点、城市经济转型定位等等需要面面俱到、审慎权衡、周到计划，城市大脑主动学习历史数据后得出“千城千面”的改造经验与社会规律，在云计算开放平台上通过数字孪生城市进行大规模仿真、推演、预测，定位分析未来城市运行中可能遇到的瓶颈问题与社会风险，帮助城市规划师迭代升级全局设计方案，真正实现ODO（Online Driven Offline）的数字新城。

阿里云与中国城市规划设计研究院的合作充分体现了大数据和人工智能在城市规划方面的作用。借助数字城市规划平台，城市的建筑形态、道路、商业、企业、学校等等数据被融合到一起，结合动态的交通出行、商业活动、人群密度等活数据，实时分析城市规划和管理对于城市整体发展参数系统的影响，人机互动模拟城市政策、愿景、效能等场景。结合城市的未来定位，实践面向城市日常运营的动态数字城市规划，推动多方合作共赢和公众参与，让城市发展目标更清晰，让城市生活更宜人，让城市生态更美丽。

六、城市大脑保障安全宜居城市

城市大脑不仅赋予了城市管理者全局实时交通治理能力，更带给所有市民能感受到的品质生活体验。

社会价值一：节省市民出行时间总成本。

时间是这个时代最稀缺的资源，第一时间感知路况、事故报警、拥堵分流，城市大脑看得快（机器视觉）、管得快（人机协同）、导得快（自动调控），是交警的好帮手。得益于城市大脑的实时报警、信号灯优化控制，杭州市下城区，中河-上塘路高架上车辆道路通行平均时间缩短15.3%，莫干山路部分路段缩短8.5%；萧山信号灯自动配时路段的平均道路平均通行速度提升15%，平均通行时间缩短3分钟。2018年五一小长假期间，高德APP将本地交管部门的权威车流诱导方案，精准发布到拥堵路线的过路车辆司机手机端，因此江苏高速、浙江高速等极度拥堵路段的车流量平均下降29.7%，通行速度明显上升。

社会价值二：为市民消除社会安全隐患。

城市大脑的全局视频图像能帮助警察跨摄像头追踪犯罪嫌疑人。例如，2017年初衢州市区发生一起车辆被盗案件，两位民警用时6小时调阅大量视频资料，在4公里范围内的17个点位视频发现车辆和嫌疑人。而当民警运用城市大脑对该起案件重新搜索，从检索车辆信息获取第一张盗取图片开始，仅用18分钟即锁定犯罪嫌疑人目标。另一方面，城市大脑对人流、车流的提前预测，交警能够有针对性地设计应急预案、分流策略，有效避免踩踏等群体性事故的发生。在未来，城市大脑如同一个24小时可靠在线的“智能警察”，通过全城治安事件实时监测为市民带来有温度的关怀与安全感。

社会价值三：营造更加文明的社会风气。

利用城市大脑，衢州对公共场所监控视频中出现的不文明现象进行实时检测、抓拍，对于践踏草坪、非机动车占用机动车道、非机动车逆行等行为，在线推送到城市监管部门曝光，该功能上线第一个月，曝光近万次不文明现象，实施一个月后全城不文明行为数量下降36%，通过城市大脑用极低的人力成本，有效起到警示作用，提升全民文明风气。

七、城市大脑的明天

“对于一个城市来说，最重要的不是建筑，而是规划。”——国际建筑设计大师贝聿铭

在全局、实时大数据基础上，城市大脑为设计师带来神奇的“动态规划能力”。

城市大脑“三步走”

中国自主研发的城市大脑从交通智能网络协同向城市智能网络协同、生态智能网络协同演进发展，背后正是多元数据智能、自优化网络驱动数字孪生城市的换代升级。中国为全球城市治理提供了一个高效能的实践模式，协助新一代交管机构踏入机器智能时代，城市大脑就是未来城市的基础设施与操作系统。

城市大脑陪伴城市成长。2018年5月15日，杭州城市数据大脑5年规划正式发布。截止2022年，杭州城市数据大脑持续释放数字经济潜力，在交通、平安、城管、医疗、环境、旅游、智慧亚运、移动办事等城市产业民生领域实现“全覆盖”。阿里云ET城市大脑被科技部选中成为国家首批四个人工智能开放创新平台之一，成为互联网时代中国科技对世界城市领域的重大贡献。

“未来有了大脑的城市，会拥有100万倍的数据，只消耗1/10的水和电。”阿里巴巴集团技术委员会主席王坚在描述2050年的杭州，阿里云ET城市大脑的交通治理创新只是起点，更重要的是数据第一次成为一项城市新资源，为社会源源不断地产生价值，帮助人类解决仅靠人脑无法应对的城市发展问题。

160年前伦敦第一次建设地铁，135年前曼哈顿第一次建设电网，现在杭州第一次建设城市大脑，数字城市基础设施从云端走向世界，这是中国为子孙和世界带来的最好礼物！