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張鈞波:《時空深度學習在智慧城市中的應用》的精彩演講

MqC7_CAAI_1981 ? 來源:lq ? 2018-12-13 16:33 ? 次閱讀

由中國人工智能學會主辦,廣州易間網絡科技有限公司承辦的2018第八屆中國智能產業高峰論壇11 月17-18日在成都完美收官,論壇在兩天的會議里帶來了多場精彩報告。

此次小編為大家整理的是來自京東城市事業部AI平臺部總監、京東智能城市研究院資深研究員張鈞波先生主題為《時空深度學習在智慧城市中的應用》的精彩演講。

張鈞波

京東城市事業部AI平臺部總監、京東智能城市研究院資深研究員

以下內容根據速記進行整理

經過張鈞波老師本人校對

京東城市是京東集團一大新興的業務板塊,包括京東集團一級事業部——城市計算事業部、集團頂級研究院-京東智能城市研究院,以及在北京、南京、成都等多地設立的區域總部和研發中心。我們擁有數百人的大數據和人工智能領域高、精、尖的研發團隊,團隊成員不僅發表了國際頂尖論文百余篇,具有深厚的學術和科研功底,也落地了眾多大數據和人工智能項目,具備豐富的實戰經驗。

城市計算對數據不斷收集、管理、分析和挖掘,并用挖掘出來的知識解決行業里的痛點,是大數據、云計算和人工智能在城市場景里的有機融合。京東城市的理念包括兩個方面,第一個提供點、線、面結合的頂層總體設計;第二個,城市在不斷發展和變化,方案不能是靜態的,一定隨著城市的發展在規劃、運維和預測中不斷的迭代,通過預測進一步指導未來的規劃,可以從規劃到運維到預測的閉環實現可持續發展。

京東城市打造的城市計算平臺,是在云計算能力基礎之上,由時空數據管理層、面向時空數據的AI層、應用層等多個板塊構成的一款產品。城市計算平臺通過將數據標準化、算法模塊化,可以高效支撐跨多個領域的垂直應用,涵蓋城市經濟、智能交通、城市規劃、環境與能耗、公共安全和智能政務等領域,并精準勾勒出城市里人口、消費、出行等多方位城市畫像。值得一提的是為了打通用戶間的數據壁壘,打造了一個叫做數字網關的特殊模塊,此模塊基于隱私保護,具備很強的跨越數據建模能力。

下面分享了幾個基于城市計算平臺的實際案例。

案例一 城市區域人流量及流轉預測

通過大數據和算法,我們能夠預測整個城市里每個區塊的人流量情況。比如踩踏事件,如果能夠提前幾小時知道這個區域里未來有多少人進、出,就可以提前管控做分流,保證人身安全。以前的算法很難實現這種非規則區域的人流量預測,大家知道如果做深度學習,只能做規則網格的計算機運算,京東城市做的是在非規則區域里做人流量預測。另外還能夠做到不同區域之間,人流量之間的轉移,在源頭上進行分流。這樣既能保證公共安全,也能幫助我們做很多的智能的調度和管控。

案例二 用大數據和AI做空氣質量的預測

隨著城市化的快速發展,中國的大多數城市正經歷著嚴重的空氣污染問題。預測未來空氣質量不僅可以幫助政府更好地做出決策,也可以幫助人們規劃未來出行計劃。基于空氣質量數據、氣象數據和天氣預報數據,借助大氣科學領域的專業知識,我們提出了一種基于深度學習的預測方法DeepAir,來預測未來48小時細粒度空氣質量。其采用深度分布式架構融合異構數據,對所有影響空氣質量的直接和間接因素進行建模。基于中國9個城市的3年數據,實驗結果驗證了該方法的有效性。

案例三 利用城市大數據做管網水質量預測

水質的預測涉及很多因素,包括管道本身的年齡和壽命、周邊的情況、氣象、人們用水的模式等因素,是一個很復雜的過程。基于人工智能算法,京東城市部署了管網水質預測系統來實時預測未來的管網水質,指導自來水工廠更科學地進行投氯消毒,保證居民飲用水質;及時發現水管健康狀態,第一時間進行維護、修理,保證城市高效運轉,進而給政府各項城市建設決策提供參考。

案例四 聯通營業廳智能選址

第一對聯通線下營業廳進行選擇,拿出哪些營業廳進行改造,實現服務最大化,未來收益最大化,我們把京東和聯通的數據一起使用,在保證用戶隱私和安全前提下,選出合理的營業廳進行改造,配置合適產品,把用戶吸引到營業廳,從而轉化流量促進營業廳的業務增長;同時這也是一個商業模式的合作,聯通是線下模式,目的不是賣手機,是線下流量的入口,通過線下轉為線上的流量。這是我們商業模式的融合,是無界零售很好的例子。智能城市特別需要后端的商業模式作為支撐,不能靠政府補貼。我們提出了一種基于人口覆蓋率和學習排序選址方法,能為未來建新的營業廳提供選址方案,進而進行門店效能優化升級。

案例五 信用城市

建設社會信用體系是完善我國社會主義市場體制的客觀需要。但目前覆蓋全社會的征信系統尚未形成,信用標準規范模糊;同時,激勵和懲戒機制尚不健全,居民的誠信意識薄弱,為整頓和規范市場經濟秩序帶來了諸多挑戰。京東城市突破傳統的僅針對個體的獨立信用模式,為個人、企業、城市管理部門三大城市信用主體提供頂層信用城市解決方案,打通各主體之間的數據壁壘,并針對不同信用場景設計獨特的機器學習算法,實現對城市信用肖像完整的刻畫。在信用地圖用了5組數據,20多個維度的特征來計算這個信用,但是這5組數據的權重是通過人工智能自動算出來。不是人定的,每個數據的權重都不一樣。人工智能不是一個簡單可視化,而是用數據、用算法去決定它的權重。

總之,智能城市需要用大數據和人工智能一起打造,需要產學研一體化的培養人才。京東城市采用了引領世界的智能理念,研發了國際前沿的智能技術,運用了世界先進的智能展示的方法,開啟了全球首創的智能管控,最終要達到的是城市效能的全面提升。

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原文標題:CIIS2018 演講實錄丨張鈞波 時空深度學習在智慧城市中的應用

文章出處:【微信號:CAAI-1981,微信公眾號:中國人工智能學會】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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