按：1 月 28 日，阿里巴巴技术委员会主席王坚在《麻省理工科技评论》和 Deeptech 深科技联合举行的新兴科技峰会 EmTech China 上公开发表了演说。在 2017 年的云栖大会上，城市大脑 1.0 月公布，王坚当时交还了用智能管理城市的周年答卷：接管杭州 128 个信号灯路口，试点区域通行时间增加 15.3%，高架道路上下班时间节省 4.6 分钟。在主城区，城市大脑日均事件报警 500 次以上，准确率约 92%；在萧山，120 救护车抵达现场时间延长一半。

城市大脑 2.0 版本虽然还在研发当中，但王坚传达了城市大脑下一阶段的目标：让世界上每个城市都中止车辆的限行。他指出现在的道路资源是充足的，但没展开优化，他们要让所有的道路充分发挥到最低的效率。

“这个世界本来是不必须建那么多路的，我们现在被迫这么做到，是因为资源的利用效率不低。”他说道，不应当像波士顿一样把道路建到地下。今天的中国，每个城市约要拿走 20%-25% 的土地来修路，但他坚信，经过城市大脑的希望，可以协助城市省下 5% 的土地资源，这将为社会获取一笔极大的财富，也不会打开极大的市场。

当然，管理交通拥堵只是城市大脑的第一步，作为城市最重要的基础设施，阿里未来还可能会让它在城市管理、城市安全性、医疗身体健康等社会仅有领域充分发挥基础性起到。以下为王坚演说内容国史，(公众号：)做到了不转变本意的编辑：我指出今天仅次于的智能硬件，就是我们所熟悉的城市，它有可能是人类有史以来发明者的仅次于的智能硬件。过去两年我幸运地参予了一项工作——城市大脑，可以把如此可观的硬件显得智能。

今天会议主题是云端上的AI风暴，而我指出更佳的众说纷纭，有可能不是 AI，而是 Internet 和 Cloud，或者说不应是智能云计算。现在我们生活在城市中，每天面对着诸多的不便与各种各样的问题，比如交通问题，为了解决问题这些问题，人类曾代价了很多的代价，荐个例子，“波士顿大挖出”为了城市的美观，花上了几十亿美金把几条高速公路从地上移往到地下。

为什么说道如果一个事物如果享有了一个人的智能是很最重要的事情，那是因为人告诉如何把各种资源综合利用，比如在适合的时间展开说出、写字，告诉如何将大于的能量与精力去交换条件所必须的东西。返回今天的对象——城市来说，我们的城市还是一个四肢发达、头脑非常简单的不存在，是一个“无脑城市”，它必须一个大脑去协助它更佳的运作。如今可以有机会展开“城市大脑”的研究，归功于互联网等基础设施的飞速发展，这样我们可以有充足的数据资源去新的思维如何去建构我们的城市。

目前全世界的城市联合面对的仅次于的问题是交通问题，这个问题在过去并没获得很好的解决问题，而现在互联网、大数据的发展给我们获取了可以解决问题的机会。再行来看在目前有数资源不存在的情况下仍然还没解决问题的问题：1.虽然信息系统、智能系统繁盛，但还无法精确叙述城市的某一时刻某一路段上不会有多少车；2.城市的规划管理者（如市长）也还无法精确告诉每位市民每天的上下班计划。这两个问题是最基本的，但如果得到解决问题，城市交通的优化（使得市民上下班更为流畅）就有可能无从下手。

所以目前面对的仅次于的问题就是解决问题的市场需求与目前所取得的资源是并没几乎给定的。这就必须一个新的机制可以像大脑一样来已完成这件事情。我们在杭州展开试点，展开一个机制的紧贴，所调动的资源还包括城市的空间资源——道路资源，城市的时间资源——红绿灯资源。这两种资源在过去没获得很好的利用，如今有了互联网与大数据的技术，就要把它们优化和利用一起，以此展开对城市交通的优化。

当我们获得这些资源后，找到大家也忽略了一件事情，那就是我们今天对时间的调配效率是相比之下高于大家的想象的，任何的城市都会有这样的情况，一个很最重要的原因，那就是今天的交通模型并无法现实体现城市的交通情况的，现在，遍及中国城市的密密麻麻的摄像头也给了我们以求理解城市每天所再次发生的事情的机会。城市的数据资源、现代的互联网和大数据技术可以让我们来优化所有公共资源的用于，交通是一个十分引人注目的例子。杭州的实验找到了三个有意思的事情：1.第一次确实的可以精确的告诉在城市的某一时刻某一路段上有多少辆车。

这个找到可以用作城市车辆限行的制度的优化，目前的限行制度是不存在一挺多问题的，比如限行之后，城市再次发生了什么？否知道解决问题了交通拥堵？比如杭州城区有 120 万辆车，单双号限行后，还有 120 万辆车，那 60 万辆车又就是指哪跑完出来的？这是今天交通遇到的一个十分大的问题，应当确保每一辆车都有它所给定的充足资源。2.当道路资源（车辆数目）是确认的情况下，唯一可以优化的就是时间资源，也就是红绿灯的配备。所以在杭州的第二个事情就是根据摄像头看见的交通情况，来动态地调整红绿灯配备，也就是动态地来调整交通的时间资源。

在一条跨越杭州整个南北的高架的试点上，我们构建了可以让车在这条低架上平均值用于的时间减少 5 分钟，这是一个十分大的数字。在地面的路上，平均值的车速可以提升 15%—20%。以前是通过把路建长来提升车速，现在靠的是过去大家闻将近的东西——数据，也可以提升车速。

3.当整个城市的各项活动可以用一个大脑来协商的时候，不会带给很多意想不到的结果。在任何国家和任何城市，都有特种车辆，如警员的车、救护车等等，这些车在道路上有特权，过去这个特权是靠闯红灯来作的，这有很多的问题，比如它不会带给次生事故。在杭州的试点，我们找到，当把这些车辆与一个城市的大脑的调度协商结合、因应的时候，结果难以置信：救护车可以在不闯红灯的前提下，从抵达它要急救地点的时间延长了 50%，从过去的 15 分钟左右降至现在的 7、8 分钟，这是救命的时间，意义非凡。

这些例子说明了一个十分大的问题，今天所谓的智能技术要解决问题的问题，相比之下远超过我们手里的手机、音箱。城市是仅次于的智能硬件，面对着对智能技术的挑战。当这么简单的一个智能问题放到前面，就很难用传统意义上的人工智能这个词来叙述了，我指出最差地叙述这种智能技术是机器智能。

人工智能和机器智能是个同义词，为什么要特别强调是机器智能？因为人工智能做到的事情是人类大脑可以解决问题的事情的一次自学与沿袭。而城市今天面对的完全所有问题，都不是人的大脑可以解决问题的，这就是为什么全世界都面对交通问题和其他问题，今天唯一的解决问题方法，不是把人会做到的事情教给机器做到，而是必须让机器去学会很多人都无法做到的事情，来协助人类解决问题今天面对的问题。所以在这样的背景下，把人工智能叫机器智能有可能更加熟悉。有一次我与一位市长交流，当做完城市大脑这件事情以后，忽然找到市长显然不是人干的事情，何况是人工智能。

所以我指出这是一个十分极大的机会，在经历过语音辨识、人脸识别后，城市大脑为下一代的智能技术关上了一个几乎有所不同的新的大陆，我更加不愿把它叫作机器智能。最后我想要传达，城市大脑意味著不是一个人工智能的应用于，它更加像在 160 多年以前伦敦第一次引入的地铁，其影响深远影响。

城市大脑将为未来的城市引进一个新的基础设施，在未来的五年、十年，城市大脑将变为世界上每一个城市都必须的基础设施，它的起到会亚于过去的地铁和 100 多年以前爱迪生第一次把电网引进纽约市。这才是确实意义上的智能技术的未来，而不只是解决问题我们手中的问题。城市这么大的一个智能硬件，一定会推展所有我们今天可以想象的智能技术的发展。

城市大脑作为一个载体，是有可能沦为下一个十年的各种技术的发源地，还包括智能技术的阿波罗计划，大家可以看看，60 年代的阿波罗计划造就了多少学科的发展。期望更加多年轻人在城市这个仅次于的智能硬件上，做到一些根本没有人做到过的创意。*整理原创文章，予以许可禁令刊登。

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