7月19日，《財富》公布了2018年度世界500強企業名單，通觀整個榜單，可以看出科技企業有了大幅度的躍升。谷歌、亞馬遜、Facebook等北美科技巨頭依舊表現強力。科技巨頭們的產業布局和業務優勢各有不同，但在科技平臺化的今天，大家交叉重疊的領域也是不少。

好奇寶寶們可能會有這樣一個問題：有沒有什么業務，是500強里的科技公司都在布局的?

還別說，這種神問題居然有兩個答案。無論是“北美列強”，還是中國的BAT和京東，亦或移動聯通兩大運營商，以及平安等金融科技公司，在今天都有一個共同押注的技術，叫做AI;還有一個共同發力的市場，叫做城市。

智慧城市的波濤正在愈發洶涌。我們知道，PC時代與移動時代，互聯網企業與金融企業往往是通過不同的業務與市場積累起了技術優勢。而在AI驅動智慧時代到來之際，城市與居民生活卻成了只有“大玩家”能夠瞄準，并且必須瞄準的賽道。這背后似乎隱藏著智能技術發展的某種歷史必然。

在相同的技術動因與時代責任驅動下，科技公司正在把AI等前沿技術下放到民眾生活中，成為普羅大眾能夠觸感的存在。而基于巨頭不同的布局與優勢，城市這個硬邦邦的實體正在被技術勢能捏成不同的形狀。

讓我們來回望一下500強中科技公司與智慧城市間的難舍難分。其中的情緣因果，或許關乎于未來十年包括你我、每一個城市居民的生活。

城市是最好的模具：科技巨頭需要在這個時代進行AI固態化

城市是什么?從蘇格拉底到薩義德，從兩河流域到北美海岸，無數城市的定義、理念與主張在這顆星球上演過。但到AI等智能技術到來時，我們卻悚然發現：對鋼筋水泥和千萬民眾組成的怪物，人類還所知甚少。

想要了解智慧城市的背后真相，我們先要探知作為智慧城市驅動力的AI，為什么一定要在這個時代選擇城市作為舞臺。

不同于PC和移動硬件，AI的本質是算法模型，甚至是一種統計學與認知學上的邏輯推演。換句話說，AI的一切存在形式都是務虛的，是相對遠離大眾市場的。但在AI的識別、感知、理解與推理能力確實爆發的情況下，AI要如何在大眾市場發揮價值呢?

第一步就是要把“氣態”的，看不到摸不著的AI算法變成液態，讓水流去沖刷市場。也就是我們所說的AI應用。人臉識別、語音交互等技術，確實帶來了市場動力和人機協作模式的改變。

但AI應用是多領域，泛在化的，如果想讓普通人感受到AI，發揮AI的最大價值，就需要再將液態的，流動的AI進行固態化——讓AI在相對穩定的時空關系中發揮效益，創造市場。

這個時空關系，可以是工廠、學校、園區，而能發揮AI價值最大化的模具與舞臺，就是城市。因為城市匯集了海量的數據，有龐大的需求與運轉，有各種各樣的服務端口和文書工作，這都是AI能夠發揮價值的優質土壤。

而需要注意的是，AI驅動智慧城市的概念，今天已經需要龐大的業務體系、服務能力和平臺架構來支撐，因此能夠全力押注智慧城市布局，驅動AI進入大眾生活的，只有在資金、技術體系與業務體系、市場架構上都具有優勢的科技巨頭。

于是我們可以看到，500強科技公司紛紛選擇了智慧城市作為主賽道。這是因為智慧城市是一個符合技術發展趨勢與AI需求的巨大市場，也是因為驅動城市生活迭代，是今天只能由科技巨頭來完成的社會責任。而作為擁有海量細分場景和難以估算發展潛力的巨型市場的智慧城市，也是巨頭押注下一個時代時的首選之地。

兩相結合，我們看到了AI技術+城市舞臺成為了科技巨頭的必經之路。最新世界500強企業中，科技類企業近乎都有自己的智慧城市產業布局與技術優勢。

這場讓AI在城市中成為固態的盛宴中，科技企業正在各自用力，把城市捏成了不同的形狀……

北美科技巨頭的城市之夢

上世紀70年代，高速發展中的底特律嘗試采用數理方式來為城市規劃提供依據，這被廣泛看做智慧城市的“上古模型”。在當時連電子計算機都沒有的條件下，計算一座城市的難度可想而知。但這星星之火至少帶給后人以啟迪和思索。

智慧城市的正式起源，被廣泛認定為上世紀80年代IBM開啟的智慧星球計劃，該計劃希望基于對城市模型的計算，來達到更好配置城市交通、能源與建設方案的目的，但很快發現現實并沒有那么美好。對于經典計算來說，城市的數據量和變化速度都過快了。而此后在waston的幫助下，認知智能給IBM帶來了新的智慧城市可能，但其成功普遍被認為太過籠統。

在IBM之外，北美新興科技巨頭也都開始基于AI與云計算進行智慧城市的布局。早期有微軟開啟了與IBM對標的“城市計算”體系。20年發展中，城市計算技術帶來了很多驚人的成果。值得一提的是，京東在2017年開始吸納微軟亞洲研究院的城市計算人才與技術，應用于智慧物流、無界零售布局等領域，可以看做城市計算技術在中國的再次發展。

而在云計算成為科技巨頭的兵家必爭之地后，云+AI構建城市智能的思路開始興起。比如谷歌在多倫多布局的智能社區方案。在云計算的加持下，谷歌在多倫多建設了具有示范意味的智能社區。在交通、公共安防等領域加入AI解決方案。

而谷歌的老對手亞馬遜，則基于AWS的強大市場份額與平臺化優勢，推出了未來城市解決方案，主要也是致力于交通等領域的智能化。

有意思的是，北美科技巨頭的智慧城市方案雖然推出很早，但在中國市場的進展速度并不快。由于中國城市普遍人口眾多、服務體系復雜，加之移動互聯網催生了城市人口生活方式的快速迭代，所以急切需要本土科技企業更符合需求的智慧城市解決方案。對于中國來說，北美科技巨頭的城市之舞更像是一個原點。通過這個點狀體，城市的智能之夢開始在東方點燃。

智慧生活開啟長線型發展

2010年之后，智慧城市概念逐漸火爆，各種IT企業、創業公司開始紛紛進駐智慧城市市場。截至2017年，全國已經立項超過3000個智慧城市相關項目。

而在這龐大的市場基數當中，BAT代表的互聯網科技公司十分耀眼。而基于BAT本身業務優勢與技術體系，對傳統云計算+數據可視化的智慧城市模型造成了快速突破，也在近幾年把智慧城市賽道拉升到了新的高度。

這方面比較有代表性的，是騰訊在智慧政務以及智慧醫療方面達成了突破。

在智慧政務方面，騰訊依靠強大的社交應用基因，以及海量的互聯網數據處理能力。在微信這個超級平臺中完成了智慧政務的集成。截至目前為止，國內已經有超過5000個政務項目被集中到了微信上。尤其在東南地區城市，很多政府服務已經可以在微信上遠程完成。

騰訊的另一個圖譜，來自于其主攻的醫療影像領域。通過騰訊覓影等AI應用，騰訊建立起了可以為智慧城市醫療服務的技術體系。科技部也宣布將依托騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺

這種重點領域突破，在泛在城市智能體系中形成自身優勢的布局，可以看做智慧城市中的線形體。以某些長足領域進步帶動整體智慧城市布局。。

而顯然在騰訊忙碌的過程中，它的老朋友阿里也沒閑著。

城市大腦上線

AI解決城市問題的重要瓶頸之一，在于海量的數據和城市端口，難以被分別識取與處理。為了應對這個問題，阿里率先提出了給城市交通安裝大腦的構想：通過架設大量城市傳感系統，利用超算平臺全局化處理數據，讓AI主動判斷和干預城市運行，從而提升城市效率。

王堅博士的這一構想，最終成為了在杭州蕭山區成功布局的ET城市大腦。而城市大腦概念，也先后推廣到了蘇州、澳門等地，并與雄安新區進行了深度合作。成為了城市智能領域的“AI國家隊”成員。

給城市交通、安防等海量數據圖景，安裝人機協同的處理中樞，可以看做是把城市復雜的神經線進行了織網。之后類似技術還將從交通領域出發，繼續釋放到城市安防、城市物流、城市環境與水文等領域。組成多領域共同釋放的城市大腦，這也將讓城市智能有機會在鋼鐵叢林中織網，組成中心控制全局的網狀智能體。

基于已有業態的城市解決方案

智慧城市發展到如今，同時也面臨著各種各樣的問題。其中最嚴重的一種就是所謂的“空中建樓”。

大部分參與到智慧城市市場份額中的企業，都是依托于某一種技術創新，或者商業模式進場。隨之而來的問題是他們的解決方案可能有效，但卻沒有與此前的產業實際相聯系。造成城市生活中的重要部分要另起爐灶。這樣“大拆大建”智慧城市模式，顯然在成本與效益上并不符合居民對智慧城市的期許。

而這類科技公司的另一個問題，是他們的技術創新往往聚焦于某一方面。但城市生活卻是復雜的，把城市拆成零零散散的碎片，最終結果就是智能技術變得空有噱頭。

比如一家醫院，如果智能門禁是一家公司提供的，門診系統來自另一家公司、智能診斷系統來自又一家……凡此種種，醫療人員自己就會先被搞暈，反而不敢勞動所謂“智慧醫療”的大架。而這種情況在今天卻并不是個案。

所以另一種對智慧城市的差異化認識，認為應該由實體業態積累較強，可以實際黏合城市服務與智能技術的公司來執行智慧化過度。

這一類的思路下的智慧城市，引發出金融科技企業、電信運營商、銀行與保險平臺、物流企業的進場。這類企業提供的智慧城市解決方案往往更貼近實用化，相對容易根據自身實際產業抓控力，給出能夠延伸到各行各業，城市各個區域的智慧城市解決能力。

比如平安等金融與保險公司，就通過已有業務體系：比如金融服務、保險、醫療，來展開智慧化業務，漸進式達成所謂城市的智慧。傳統金融服務與通訊運營商，在進駐智慧城市時的能量不可小覷。生活中快速貼近新的智能技術，往往是從它們開始。

不管是哪一家科技巨頭，把城市又捏成了什么形狀。AI等技術帶來的交互迭代、城市效率提升，確實正在改變我們的城市，甚至我們習以為常的生活。

或許我們回顧整個中國城市的智慧化歷史后，會發現能夠解決實戰問題、能夠應對城市的多元與復雜，始終是我們面臨的最大瓶頸。當平安集團這樣的線下巨艦投入智慧城市海洋中，最后的堅冰也開始融化。