数据科学和人工智能如何推动智慧城市目标

简介: 数据科学和人工智能(DSAI)正在改变数字领域。且随着DSAI能力变得越来越先进,组织需要重新思考其运营,并为自己配备相关的数字敏锐度。

智慧城市的主要特征是智能使用数据来改善生活方式及社区的生计。
image.png
数据科学和人工智能(DSAI)正在改变数字领域。我们看到各行各业都在快速转型,机器学习和数据科学已经引起了全世界的关注。

随着DSAI能力变得越来越先进,组织需要重新思考其运营,并为自己配备相关的数字敏锐度。

在了解客户意图的同时,将数据转化为决策的业务洞察的能力,将使组织保持最新状态并跟上技术趋势,所有这些都使组织更高效并提高商业智能。

DSAI已经渗透到我们日常生活的方方面面,从使用面部识别解锁手机,到消费的娱乐活动,再到无休止的互联网搜索。很明显,DSAI对企业和政府的优先级只会继续增加。

新加坡已经认识到利用这项技术的重要性,并宣布了10年435亿美元的投资计划,为未来创建可持续的基础设施。

DSAI和智慧城市
智慧城市必须是智慧城市。智慧城市不仅指的是将更智能的技术融入传统基础设施,且还知道如何使用收集到的数据来制定更好的决策,为城市居民提供更好的服务。

智慧城市的主要特征是能够智能地使用数据,从中学习并与居民合作,以改善其生活方式、改善社区的生计。

在Aboitiz Data Innovation(ADI),运营DSAI以开发和部署新产品和解决方案,旨在在快速变化的环境中推动企业和社区的发展。

Republic Cement是菲律宾领先的建筑材料企业之一,与ADI合作开发了一种基于历史数据预测水泥质量的人工智能工具。

通过这种人工智能驱动的解决方案,Republic Cement能够优化其水泥制造工艺,从而更好地管理资源,提高原材料使用效率。最重要的是,在确保产品质量稳定的同时,有效地减少水泥制造过程中的碳排放,每年减少约35,000吨二氧化碳。

这一创新表明ADI有能力将DSAI转化为有效的解决方案,从而推动更好的业务和环境成果。

鼓励公民行动,创造更智慧的未来
智慧城市的最终目标是创建一个立足于提高生活质量、改善服务和可持续发展的城市地区。人们要求更好的生活和更安全的未来环境。

要使智慧城市成为更加切实可行的现实,一个重要的部分是公民的积极参与。这就是为什么让下一代人熟悉智慧城市的理念并鼓励参与进步,这点很重要。

ADI的研究生奖学金计划与新加坡经济发展局的工业研究生计划II(IPP-II)合作,建立了一个具有关键研发技能的研究生人才库,为在行业中发挥作用做准备。

ADI与新加坡国立大学的合作也为城市设计、电力公用事业、制造业和金融部门等领域的人工智能可持续系统的研究创造了机会。这使新加坡人能够更多地了解DSAI技术及其对社区内外的积极影响。

建立公共和私营部门的伙伴关系
建设智慧城市需要规划,而这正是政府在实施和确定建设支持性基础设施和生态系统的步骤方面发挥关键作用的地方。

根据《2020/2021年度50强智慧城市政府报告》,新加坡在其政府发展、促进或跟踪智慧城市计划的准备程度方面排名第一。

“智慧国家计划”也于2014年启动,以推动国家努力将新加坡转变为智慧国家。

迈向数据驱动的未来
部门之间的数据交换是加速技术进步的最佳方式之一。公共部门和私营部门都需要共同努力,了解各自在城市转型中所扮演的角色。

数据的世界是复杂的,ADI的方法是帮助政府和企业重新思考如何通过经过验证和测试的框架来利用数据的力量。

当然了,数据和人工智能是宝贵的资源,不仅可以帮助企业实现数字化,创造新的可持续产品和服务,并带来利润;还可以让人们的生活更美好、更轻松。

通过ADI的咨询解决方案,企业和政府可以掌握相关信息和战略方向,开发和部署DSAI解决方案,以改善其所在社区的生活方式和生计。

新加坡的DSAI之旅旨在实现有影响力的变革,从而提高生产力。数字优先新加坡的愿景是有效地转变数字政府、数字经济和数字社会。

领导者需要拥抱数据驱动的心态,而了解如何解锁数据将是一项核心技能,这应该是创建智慧城市的DNA。我们正在朝着这样的一个时代不断前进,而可持续的数据驱动创新是更智能、更光明未来的关键。

相关文章
|
人工智能 自然语言处理 安全
马斯克为xAI定目标:2029年实现通用人工智能,这是最后期限
马斯克为xAI定目标:2029年实现通用人工智能,这是最后期限
154 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
人工智能平台PAI产品使用合集之在使用ARIMA模型预测时,目标是预测输出12个值,但只打印了5个值,是什么原因
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
数据科学在人工智能发展中的桥梁作用
本文深入探讨了数据科学在推动人工智能(AI)技术发展中的核心角色。通过分析数据科学与AI之间的相互依赖关系,本文揭示了如何通过高质量的数据分析和处理提升AI算法的效率和准确性。文章进一步讨论了数据科学在AI伦理、可解释性以及跨领域应用中的重要性,强调了数据科学不仅仅是AI发展的催化剂,更是其道德和社会责任的守护者。通过引用最新的科研研究和实验证据,本文旨在为读者提供一个关于数据科学在AI技术创新和应用中不可或缺的角色的全面视角。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能平台PAI产品使用合集之多目标模型eval比较耗时间,该如何优化
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能(2)
基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能(1)
基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能
|
人工智能 自动驾驶 安全
人工智能的最终目标:超越人类智能的未来
人工智能(AI)已经成为当今世界最引人注目的技术领域之一,其应用范围涵盖了从医疗保健到自动驾驶汽车的各个领域。然而,尽管AI在许多任务上已经表现出惊人的能力,但其最终目标是什么?这是一个备受争议的问题,但大多数研究人员和科技领袖都同意,人工智能的最终目标是超越人类智能。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
人工智能平台PAI 操作报错合集之在PAI-DSW(平台上的AI数据科学工作站)上尝试修改实例名时,收到"实例不存在"的错误信息如何解决
阿里云人工智能平台PAI (Platform for Artificial Intelligence) 是阿里云推出的一套全面、易用的机器学习和深度学习平台,旨在帮助企业、开发者和数据科学家快速构建、训练、部署和管理人工智能模型。在使用阿里云人工智能平台PAI进行操作时,可能会遇到各种类型的错误。以下列举了一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
|
机器学习/深度学习 SQL 人工智能
机器学习,数据科学,人工智能,深度学习和统计有何异同
机器学习,数据科学,人工智能,深度学习和统计有何异同
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
花旗银行创建基于人工智能和数据科学的实用分析系统的实战经验
花旗银行创建基于人工智能和数据科学的实用分析系统的实战经验
199 0