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数智洞察丨和死神赛跑,那些不得不“闯”的红灯……

简介: 近日,出租车司机为救婴儿连闯三个红灯的新闻让人揪心,如果城市不那么拥堵,这种紧急时刻是不是能来得少一些? 靠好心人只能解决个例,在交通数字化转型中,城市大脑致力于从全局提升交通治理问题。相较于人脑,城市大脑的优势在哪里?让我们来一探究竟。
来源 | 阿里云研究
编辑 | 阿里云研究中心 张楠

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编者按:
近日,出租车司机为救婴儿连闯三个红灯的新闻让人揪心,如果城市不那么拥堵,这种紧急时刻是不是能来得少一些?
靠好心人只能解决个例,在交通数字化转型中,城市大脑致力于从全局提升交通治理问题。相较于人脑,城市大脑的优势在哪里?让我们来一探究竟。

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导语

根据高德地图实时发布的中国主要城市交通健康榜,43%的城市处于交通亚健康状态。随着城镇化的发展,交通问题已经成为普遍的城市病,传统的治理方式在面对交通问题的规模和复杂性上显得捉襟见肘。
城市大脑的出现,给出了新的解题思路。在交通数字化转型中,城市大脑具备四大能力,五大应用场景,本文将简要介绍。

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“城市大脑” 的四种超能力

城市是巨大的自然现象,超过了我们改变事物的能力,也超过了我们所能了解的惯有应该如何去改变城市的知识。
——美国人本主义城市规划理论家凯文·林奇

城市数据远远超过人类的认知能力,拥有全面、全量、实时的多源大数据,阿里云ET城市大脑成为人类认知城市、改造城市、运营城市的强大助手,拥有超越人类的四种 “超能力”:

超能力一:看得清、看得全

ET城市大脑拥有机器视觉认知能力,能够提升城市视频数据价值与感知能力。

第一,全面识别路况,“百事通”全景认知。

城市中很多路面下埋藏的地磁线圈年久失修,部分区域故障率高达50%, 这些 “传感盲区”,路面摄像头获得的视频数据就成为重要的感知手段。有别于业界产品只能识别行人(或车牌),不需新增路面设备,城市大脑通过接入所有主流厂商的摄像头、传感设备,在不同视频质量、光照天气、夜晚等实战场景中,能够根据细节差异快速有效识别出人、车、事(故)、物,这项超能力让没有智能芯片的传统球状摄像机具有了云端读懂“万物”的能力。

第二,全景视频激活,“算无遗策”全局视野。

一个城市数万路摄像头传输的视频流在阿里云弹性计算平台上,全量分析而无遗漏,突破人力巡查无法覆盖的全城“盲点”、“沉睡数据”,以算法自动监控全量数据,是对警力资源最大的释放,是雪亮工程的神助攻。

第三,实时分析事件,“秒懂”安防闪电战。

依靠阿里云强大的流计算技术、视觉计算加速等独门秘籍,实时分析全城视频数据流,一旦发生交通事故、治安事件,城市大脑向交警总队“秒级报警”,红绿灯策略动态制定、车流诱导(高德导航),城市大脑保障每位市民安心出行。

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超能力二:聚数据、管数据

一朵城市云极大降低了数据资源共享流通的成本,建立起统一共享的“数据中台”(城市数据资源平台)、一体化“数据语言”(城市数据定义与标准),帮助政府主管部门向公共服务产业生态圈开放。

城市大脑首次实现了上百PB数据的在线存储以及每日PB级别的计算吞吐能力,计算请求响应时间控制在3秒以内,实时数据接入延时低于200ms, 以超高密度数据平台支撑城市精准运营。

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第一,共享平台打通数据孤岛。

目前杭州城市大脑已经打通9个网络、50多个业务系统,快速整合了互联网交通数据、交通设备检测数据、政府部门数据和摄像头视频等近1000PB的数据,日新增约12PB, 80%以上都是实时数据。

第二,数据标准汇聚生态渠道。

包括数据汇聚、数据模型、质量评价、数据应用等一系列城市大数据建设标准规范的建立,为城市大脑生态中的跨渠道的多源数据融合分析奠定前提基础。

第三,数据模型建立指标体系。

将汇聚后的数据按5个层次、6大主题、8大中心进行了信息整合和融合分析,构建了一套包含500多个指标的城市大脑指标体系,既能实时刻画城市交通全局态势,又能支持车道级别的精准管控,并为城市交通的历史规律分析提供数据基础。

第四,数据工具配套数据治理。

数据资源平台提供历经互联网实战检验的一整套大数据服务组合,包括数据集成、数据开发、数据质量监控、数据资产管理、数据血缘分析、数据服务等全球领先的大数据技术产品为海量数据开发和全城协同治理提供强有力的工具支持。

超能力三:预言家、协调员

第一,城市动态路网的“蝴蝶效应”分析能力。

拥堵路口的某个方向加大或者减小放行,会对交通网络的其他环节产生什么连锁反应与潜在影响?交警制定交通干预措施后,城市大脑能够根据实时路况构建大规模城市交通网络扰动模型,准确预测未来网络状态的演化过程,帮助城市管理者获得更优决策支撑与效果。

第二,紧急车辆的“聪明导航”。

在城市应急避险场景中,紧急救助车辆(消防车、救护车等)对路线规划、全城调度的时间要求极为苛刻,例如在紧急救助响应时间方面,英国8分钟、纽约10分钟、新加坡11分钟,目前根据交通信息避开拥堵路段的简单路径导航方法,无法保证超大规模复杂路况下响应时间的稳定性与可靠性。

城市大脑可以在充满不确定性的动态交通网络上实现精确路线规划。计算过程本身复杂度非常高,几十万路面节点(路口,红绿灯灯设施)组成的城市交通网络,网络规划算法的深度优化、阿里云的弹性计算能力必不可少,在萧山城市大脑实战中,实现了精准路线规划服务秒级响应

第三,全城AloT实时协同,车辆调度与信号灯系统实现网络协同。
交通信号的调解对实时交通状态的影响具有一定的滞后性。与信号系统的协同计算,目的是让控制系统能够提前对交通流状况做好准备,逐步的对交通状况进行调节以平稳过度。

以紧急车辆调度为例,如何让紧急车辆顺利优先通过,并最小化对现有交通流的影响,是一个混合优化问题。首先是数据的获取和预测,视频数据和轨迹数据经过融合之后用来获取交通排队参数和未来趋势预测。在计算上,综合考虑连续多个信号路口的运行状况和参数,推荐最佳的信号配时方案。经过在萧山的测试,绿灯通过率高达95%以上的情况下,经过数据统计,对交通流基本没有影响。

超能力四:引人才,筑生态

以城市的数据、城市的智慧解决城市的顽疾,事实证明,平台上的数据资源、城市的海量需求能够有效吸引全球高端技术人才“空降”本地,长期培育数据科技人才,加速孵化数字经济生态。

城市大脑的开放生态会带动和培育更多厂商深度挖掘数据价值,促进当地AI产业升级。目前全国各地投身数字孪生城市建设的“Al独角兽”厂商已达几十家,“数字城市综合体”包括万象,仅靠一家公司不能推动,举生态之力,技术组合、软硬协同服务丰富形成覆盖视频智能、数据智能、应用智能多层次的 “城市大脑应用超市”。

“城市大脑” 的五大应用场景

在每一个城市计划中必须将各种情况下所存在的每种自然的、社会的、经济的、文化的因素配合起来。
——国际现代建筑协会《雅典宪章》

阿里云ET城市大脑是按照城市交通体检、城市警情监控、城市交通微控、城市特种车辆、城市战略规划5大应用场景部署实施。依托于“1134”基础设施,统一城市数据资源平台,一体化信号灯控制,三大数据源(高德互联网数据,路面物联网数据,路面视频数据),四种视频服务(天曜、天鹰、天机、天擎)。目前已经帮助国内外多个城市地区(苏州,杭州、萧山、衢州,上海、吉隆坡)完成向新一代数字孪生城市的转型升级,各地交管部门因“数”制宜,在城市数据资源平台上,与机器智能并肩作战,日日夜夜运营着一张有温度的城市交通协同网。

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应用场景一 :城市交通体征检测

通过全量、全网、跨领域多源数据的汇聚与融合,完整量化城市“生命体征”,避免因为单一数据来源造成针对城市病“头痛医头,脚痛医脚”。

杭州城市大脑对遍布全城的交通传感器、视频感知参数,公交车出租车,互联网导航数据进行多源融合,构成围绕交通量、拥堵指数、主干道速度、快速路速度、安全指数的五大“生命体征指标体系”,让交通管理部门在详实可靠的实时数据基础上,实时监测预警,快速执行“手术刀式”精准治理,避免牵一发而动全身的连锁反应。

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应用场景二:城市警情自动监控

机器视觉让数据多跑腿,警员少跑腿,ET城市大脑中的“天曜”如同虚拟交警,用全城路网上24小时在线、360°观测的球机监控替代一线警力巡逻。可以20秒内识别出汽车走应急车道、摩托车上高架、行人横穿马路等交通违法行为。

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天鹰”如同在线福尔摩斯,具有世界第一的行人识别准确率,甚至超过了人类识别能力,阿里云在惠兴、衢州的雪亮工程中,“天鹰”依靠行人车辆、物体的全方位细节识别,首次在警务实战中实现“精准搜人”,对中国两亿老年人群体和老龄化社会具有巨大的公益价值。

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在苏州,城市大脑 “天机”产品如同在线交通顾问,凭借城市交通历史数据,预判某个区域未来10分钟至1小时的交通态势,帮助交通管理在交通堵点出现前制定应急预案、提前实施交通疏导措施。

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承载天曜、天鹰、天机和第三方生态应用,作为城市大脑的“加速器”,天擎处理16小时视频仅用1分钟,实现“千倍加速”。

应用场景三:城市交通微控闭环

城市大脑可以打通 ”大脑”、“眼睛”、"手脚"间的反馈控制系统,从多源数据出发,全局智能算法对全城大规模信号灯的精细化控制。大脑 “自动巡检”率先发现警情,立刻与 “最快双手”信号(红绿灯)优化配时平台联动,“最快双腿”TPTU现场处置系统自动对接,自动推送警情下发至离现场最近的可用警力终端, 与传统的指挥中心人工通知交警相比,效率大幅提升。

在拥堵、夜间场景下,城市大脑可以提升车辆与行人通行效率,做到“人车双赢”。

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应用场景四:城市紧急车辆优先通行

在杭州市萧山区,城市大脑为需要急救的城市居民实时开辟一条“生命快捷通道”,城市大脑为救护车规划最优导航路径 对车辆到达下一个路口时间实现秒级精准预测,“零时差”自动调控红绿灯,在“弹性绿波带”实际测试中,救护车从医院到病人事发地通勤时间缩短50%,同时对城市正常交通流的影响非常小。

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应用场景五:城市布局规划验证

城市大脑主动学习历史数据后得出“千城千面”的改造经验与社会规律,在云计算开放平台上通过数字孪生城市进行大规模仿真、推演、预测,定位分析未来城市运行中可能遇到的瓶颈问题与社会风险,帮助城市规划师迭代升级全局设计方案,真正实现ODO (Online Driven Offline)的数字新城。

阿里云与中国城市规划设计研究院的合作充分体现了大数据和人工智能在城市规划方面的作用。借助数字城市规划平台,城市的建筑形态、道路、商业、企业、学校等等数据被融合到— 起,结合动态的交通出行、商业活动、人群密度等活数据,实时分析城市规划和管理对于城市整体发展参数系统的影响,人机互动模拟城市政策、愿景、效能等场景。结合城市的未来定位,实践面向城市日常运营的动态数字城市规划,推动多方合作共赢和公众参与,让城市发展目标更清晰,让城市生活更宜人,让城市生态更美丽。

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