10月13日2016杭州·云棲大會上，杭州市政府正式對外公布了一項聽起來有些“瘋狂”的計劃：他們要為城市交通安裝一個人工智能中樞——杭州城市數據大腦，通過大數據采集和分析，來處理、解決城市交通擁堵問題。
杭州市政府這項瘋狂的計劃其實可以說是完全被逼出來的。據荷蘭交通導航服務商TOMTOM在2015年發布的全球擁堵城市排名中，杭州擁堵程度全球排名第30位，全國排名第5位。杭州這座美麗的江南城市，也不可能避免地犯上了交通擁堵的中國式城市通病。
隨著城市規模的快速發展，近年來各大城市的市內交通擁堵問題日益嚴重。最直觀的感受就是市民上下班路上時間越來越長，早在2014年北京市民以97分鐘的平均通勤時間位列全國之首，廣州、上海、深圳等其他城市也超過了1.5小時。據2014年的一項調研，僅北京一地因交通擁堵每年帶來的包括時間損失、燃料損失和環境成本在內的綜合損失高達700億元，相當于當年北京市地方財政收入的17.4%，造成的損失金額非常驚人。目前杭州市區人口和規模約為北京的三分之一，以此粗略推算，杭州市每年因為交通擁堵造成的各種損失也當在200億元以上，同樣是一筆大損失。
以往針對城市交通擁堵的處理方式，各個城市通常是采用優化市內交通體系、公共交通優先發展等傳統的硬件解決方案。最明顯的一個例子，各地紛紛開展地鐵和高架路橋的大規模建設。北京和上海都在近來短短十年間建成了數百公里長的地鐵網絡，為緩解市民出行作出了積極的貢獻。而據說中國城市的地鐵熱有向三線城市發展的趨勢，這些都是傳統解決方案的集中反映。
當然，國內各城市的規劃落后、交通體系老舊，這些都是歷史遺留問題，的確需要在城市發展過程中不斷優化和完善。但由于改造工程需要較長的時間，同時城市發展速度非常快，以致于交通規劃建設一直落后于現狀需求，有時甚至是剛剛建成便落伍了。指望硬件環境一步到位得到徹底改善，并不現實。因此，在既有的交通環境現狀下，怎樣實現提高通行速度成為城市管理者的新研究課題。
杭州城市數據大腦正是在這種情況下產生的解決方案。以城市交通為例，它的大概思路是，全面監控和采集城市交通的大數據，通過先進的算法自動優化調整交通資源，從而達到提高城市交通通行速度和效率的可能。
杭州城市數據大腦聽起來好像不是很難，但操作起來卻極不簡單。首先是整個數據量非常龐大，僅視頻攝像頭就有5萬多路，這些攝像頭采集的動態信息需要第一時間上傳到系統中。其次是運算難度大，即時采集數據之后，要在即時運算出最佳處理方式并迅速下發指令執行，對于系統的運算能力和算法要求非常高。此外，系統必須保持良好的穩定性，以保障城市交通體系的正常運作。
因此，城市大腦需要五大系統才能高效運轉——超大規模計算平臺、數據采集系統、數據交換中心、開放算法平臺、數據應用平臺。其中，城市大腦計算平臺采用飛天操作系統。飛天（Apsara）是由阿里云自主研發的超大規模通用計算操作系統，它可以將百萬級的服務器連成一臺超級計算機，提供源源不斷的計算能力，以保證大腦能夠“眼疾手快”、“當機立斷”。同時，阿里云12306級別的良好穩定性，也成為城市數據大腦穩定運作的保障。
據悉，在杭州蕭山區的部分路段試點中，城市大腦通過智能調節紅綠燈，初步將車輛通行速度提升了3%至11%。這相當于把高峰期平均時速提高到21.8-23.5公里，試點的成效還是非常不錯的。也就是說，在現有的交通環境狀況之下，通過大數據優化交通秩序、疏導擁堵節點是完全可能實現的。
城市數據大腦的未來還不僅限于現有的5萬路視頻攝像頭。它還將結合手機地圖、道路線圈記錄的車輛行駛速度和數量，公交車、出租車等運行數據，真正成為城市交通的大數據中心。城市大腦即可在一個虛擬的數字城市中構建多種算法模型，通過機器學習不斷迭代優化，計算出更“聰明”更有效率的方案：
每個路口紅綠燈設置為多長時間通行效率最高？哪些路口應該禁止左轉，或者設置為單行線？公交車輛和線路如何調度更為合理，運行時間和發車區隔怎樣才能更滿足乘客出行？哪些路段實行潮汐設置更加合理？今后的道路修建和交通整體規劃是否有更好的選擇？
改善交通擁堵問題，只是城市大腦參與杭州城市治理的第一步。城市大腦的目標，是將交通、能源、供水等基礎設施全部數據化，連接散落在城市各個單元的數據資源，打通“神經網絡”。讓數據幫助城市來做思考和決策，將杭州打造成一座能夠自我調節、與人類良性互動的城市。利用阿里云ET人工智能技術，城市大腦可以對整個城市進行全局實時分析，自動調配公共資源，修正城市運行中的Bug。
杭州城市數據大腦，作為大數據時代下城市管理的新嘗試，已經開始為杭州這座現代化進程中的美麗古城發揮應有的作用。大數據或許不能告訴我們為什么，但卻清楚顯示出問題出現在哪里，如何優化更加有利。現在我們或許還不能稱之為完美解決方案，但的確可以為其他城市解決市內交通擁堵提供了新的可參考性思路，即用大數據技術來提高城市交通體系的綜合能效。
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