人工智能在城市云脑建设中的地位与作用

城市云脑就是基于互联网云脑模型的智慧城市建设新架构。城市在城市中枢神经系统（云计算），城市感觉神经系统（物联网），城市运动神经系统（工业4.0、工业互联网），城市神经末梢（边缘计算）的支撑下，实现城市神经网络（城市大社交网络）和城市云反射弧的建设与运转，同时，推动一个城市各组成部分的有机结合，并通过城市大社交网络实现城市居民、企业、政府以及物理设施的信息连接和交互，通过城市云反射弧实现城市服务的快速智能反应，从而实现城市建设的不断进步。这样的类脑智慧城市架构称之为城市云脑（city cloud brain）。

城市云脑的正常工作依赖于各个组成部分的联合运转，包括：城市云脑的物联网建设是建设一个城市的躯体感觉神经系统和运动神经系统；城市云脑的云计算建设是一个城市的中枢神经系统建设，城市云脑的大数据建设本质上是汇聚和整合城市云脑各神经系统在运转过程中传输和积累的有价值信息；城市云脑的工业4.0和工业互联网是一个城市的运动神经系统发育；城市云脑的边缘计算建设是城市云脑神经末梢的发育和成长；城市云脑的移动互联网建设是城市云脑神经纤维种类的丰富；城市云脑的大社交网络建设是城市云脑的神经网络发育；城市云脑的云反射弧建设是一个城市提供各种城市配套服务，解决动态城市问题的智能机制。
 

国际上人工智能研究作为一门科学的前沿和交叉学科，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。要给人工智能下个准确的定义是困难的。人类的许多活动，如解算题、猜谜语、进行讨论、编制计划和编写计算机程序，甚至驾驶汽车和骑自行车等等，都需要"智能"。如果机器能够执行这种任务，就可以认为机器已具有某种性质的"人工智能"。

不同科学或学科背景的学者对人工智能有不同的理解，提出不同的观点，人们称这些观点为符号主义(Symbolism)、连接主义(Connectionism)和行为主义(Actionism)等，或者叫做逻辑学派(Logicism)、仿生学派(Bionicsism)和生理学派(Physiologism)。此外还有计算机学派、心理学派和语言学派等。

通俗的说"人工智能是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。凡是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。"。

作为一个学术领域，人工智能是在1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题时首次提出的。

事实上，人工智能的发展充满了坎坷，在过去的60年里，人工智能经历了多次从乐观到悲观，从高潮到低潮的阶段。最近一次低潮发生在1992年日本第五代计算机计划的无果而终，随后人工神经网络热在20世纪90年代初退烧，人工智能领域再次进入“AI之冬”。这个冬季如此的寒冷与漫长，直到2006年加拿大多伦多大学教授Geoffrey Hinton提出“深度学习”算法，情况才发生转变。

这个算法是对20世纪40年代诞生的人工神经网络理论的一次巧妙的升级，它最大的革新是可以有效处理庞大的数据。这一特点幸运的与互联网结合，由此引发了2010年以来新的一股人工智能热潮。2011年，一位NCAP研究员和斯坦福的Andrew Ng在Google建立了以深度学习为基础的谷歌大脑，Andrew Ng也就是后来百度大脑的首席科学家吴恩达。2013年，Geoffrey Hinton加入Google公司，其目的是进一步把谷歌大脑的工作做的更为深入。

人工智能从此进入一个新的时代--互联网人工智能时代，基于互联网海量的“大数据”和每时每刻与现实世界的信息交互，包括亚马逊、Facebook、百度、腾讯、阿里巴巴、微软、英特尔、IBM等巨头纷纷进入AI领域，不断产生新的成果和创造新的记录。

应该说这一轮的人工智能热潮本质上依然是互联网进化过程中的又一次波浪式高潮。它的产生离不开互联网之前应用和技术为人工智能新爆发奠定的基础，而且从AI的领导者看，主要也是互联网巨头公司。

从整个互联网尺度看，人工智能与互联网中枢神经系统相结合产生了谷歌大脑、百度大脑、阿里云、亚马逊云、腾讯云等云人工智能巨系统；与互联网听觉神经系统结合产生诸如科大讯飞、云知声等新声音识别产品；人工智能特别是深度学习与互联网视觉觉神经系统结合，产生如格林深瞳、Face++等新图像识别产品；与互联网运动神经系统结合产生了智能制造、智能驾驶、云机器人等新应用领域；与互联网神经网络(大社交网络）结合产生了度秘、小冰等智能虚拟助理产品；与互联网感觉神经系统结合，就出现了边缘计算的创新应用。

作为智慧城市与互联网类脑架构结合的模型，城市云脑人工智能建设是智慧城市提升智慧的催化剂和灵魂，不但与城市建设中城市云脑各神经系统结合，也将进一步驱动城市云脑各组成部分，形成云反射弧，从而使城市云脑的智慧水平不断提高。

人工智能不仅仅通过算法如深度学习、机器学习与大数据结合，也运用到城市云脑的神经末梢、神经网络和智能终端中，譬如AI传感器、AI手机、AI智能生产设备、AI用户助理等等等等。人工智能与智慧城市的结合，将使得城市云脑各个神经系统同时提升能力。我们可以分别看一下人工智能如何与城市的各个组成部分相结合。

1.人工智能与城市云脑的听觉神经系统范例（3个举例）

科大讯飞是从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究，软件及芯片产品开发，语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业，其重要产品讯飞开放平台希望为开发者打造一站式智能人机交互解决方案。用户可通过互联网、移动互联网使用任何设备、在任何时间、任何地点，随时随地使用讯飞开放平台提供的“听、说、读、写……”等多方位人工智能服务。目前，开放平台以“云+端”的形式向开发者提供语音合成、语音识别、语音唤醒、语义理解、人脸识别、个性化彩铃、移动应用分析等多项服务。

云知声是一家专注物联网人工智能服务，拥有完全自主知识产权智能语音识别技术的高新技术企业。云知声利用机器学习平台（深度学习、增强学习、贝叶斯学习），在语音技术、语言技术、知识计算、大数据分析等领域建立了领先的核心技术体系，这些技术共同构成了云知声完整的人工智能技术图谱。在应用层面， AI芯、AIUI、AI Service三大解决方案支撑起云知声核心技术的落地和实现，目前已经在家居、汽车、医疗和教育等领域有广泛应用，形成了完整的“云端芯”生态闭环。

声智科技是一家专注声学前沿技术和人工智能交互的科技创新公司，致力于引领真实环境下更自由的人工智能交互体验，实现“听你所言，知你所想”的人机交互愿景。声智科技提供从软硬件到云服务的远场语音交互技术方案，以及从芯片模组、PCBA到工业设计的Turnkey产品方案，其回声抵消、噪声抑制、声源定位、混响消除、波束形成、远场语音唤醒、远场语音识别等技术在业界遥遥领先；同时，声智科技与ARM、nVidia、Xilinx、Cypress、Knowles、百度、腾讯等著名企业深度合作，深耕智能家居、智能汽车、智能安防、智能金融、智能教育和机器人等行业，服务于小米、360、京东、联想、海尔、创维等著名品牌，共同提升远场语音交互的用户体验。

2.人工智能与城市云脑的视觉神经系统（3个举例）

SenseTime （商汤科技）是中国一家致力于计算机视觉和深度学习原创技术的创新型科技公司。在机器视觉底层技术打包解决方案的标准化定制上，商汤能够深入不同行业并把产品不断细化，也由此获得了一批如英伟达、中国移动、银联、华为、小米、OPPO、vivo、微博、科大讯飞等知名战略合作伙伴和大客户。

旷世科技旗下的第一个产品Face++现已成长为著名的人脸识别技术平台，并以最简单易用的云服务方式将最好的人脸识别技术提供给广大开发者和企业级伙伴，其中包括阿里巴巴、联想、世纪佳缘和美图秀秀等，API总调用量超过60亿次；并且在金融、安防、零售领域分别开始了商业化探索，成功发育出Face++Financial，Face++Security，Face++BI等垂直人脸验证解决方案产品。

依图科技从事人工智能创新性研究，致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合，建设更加安全、健康、便利的世界。参与人工智能领域的基础性科学研究，致力于全面解决机器看、听、理解的根本问题，相信能在计算机视觉、自然语言理解、知识推理、智能硬件、机器人等技术领域作出突破性贡献。依图的技术已经服务于安防、金融、交通、医疗等多个行业。

3.人工智能与城市云脑的感觉神经系统（3个举例）

Mobilogix成立于2011年，是物联网(IoT)和机器对机器通信(M2M)等技术融合领域的系统集成商。通过创新性运用技术来提供业务价值，简化人们日常生活及全球企业中的通信。利用核心的遥测技术、Web和移动平台来创建智能解决方案，实现人机连接，进而提高过程效率，减少失误。

TempoIQ:利用传感器分析的后端技术，建立实时的传感器数据监控，并且会根据环境情况向使用者报警。2013年完成400万美元的A轮融资。

听云提供真实用户体验视角下移动客户端、服务端与网络的性能监控与管理。听云拥有30万个遍布全国的真实用户节点，平台每日帮助监控超200亿次真实用户请求，每天发现用户性能问题超过30万个，每天可为开发者留住用户300万，挽回损失2000万元。

4.人工智能与城市云脑的运动神经系统（3个举例）

大疆(DJI-Innovations，简称DJI)，成立于2006年，是全球领先的无人飞行器控制系统及无人机解决方案的研发和生产商，以大量的用户为基础，大疆联手阿里云将这些精彩的无人机航拍作品都聚集起来，通过大疆APP一键推送内容的渠道变成了天空之城。互联网内容的全球化传播需要全球化云计算的大力支持，目前大疆使用阿里云在全球的数据中心来支持这个无人机社区的内容存储和分发。

驭势科技（北京）有限公司，用人工智能和大数据重构人和物的交通，用无人驾驶解决十亿级别人群的交通和物流问题。驭势科技致力于打造未来的自动驾驶系统和全新的交通方式，驭势科技的低速自动驾驶解决方案，基于Tegra X1搭建的控制器，包含激光SLAM和视觉SLAM在内的多传感器融合的感知定位系统，可以说这些在2016年的秋天已经逐步成型。

达闼科技是云端智能机器人运营商，目标是实现云端智能机器人运营级别的安全云计算网络、大型混合云端智能机器学习平台、以及安全智能终端和机器人控制器技术研究。在应用层面，达闼科技启动了云端导盲机器人META项目。据介绍，META以头盔的形态，为视力障碍人群提供人脸识别、物体识别、路径规划、避障等服务。“用户戴上云端智能机器人架构的导盲头盔，闭上眼睛，也能够安全地规避障碍物以及正常行。

5.人工智能与城市云脑的神经末梢系统（3个举例）

寒武纪：宗旨是打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。2016年推出的寒武纪1A处理器（Cambricon-1A）是世界首款商用深度学习专用处理器，面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备。2017年9月，华为正式发布麒麟970处理器——全球首颗内置神经元网络单元（NPU）的人工智能处理器，技术方面主要由国内AI芯片创业公司寒武纪负责。

BOSCH：该公司至今已经出售了超过40亿个MEMS传感器。BOSCH的传感器应用包括：3轴式加速(3-axisacceleration)、陀螺仪和地磁传感器。该公司还开发了6轴式(6-axis)传感器用在电子罗盘，同时9轴传感器用在绝对定向传感器。他们的产品广泛应用在手机、平板等设备中。

德国EnOcean在2001年从西门子分离出来，致力于能量采集技术，使得无线传感器所需要的能量来源于周围环境中采集的能量，其中包括：机械能、光能以及温差能。他们的技术包括微能量转换器、微功耗电路以及可靠地无线链路。目前主要应用在建筑自动化系统，产品主要有无线无源门卡、无线无源门窗磁以及无线无源人体存在传感器。

6.人工智能与城市云脑的中枢神经系统-大数据方向（3个举例）

Palant：收集互联网上的大量数据，其中包括为数众多的财务数据、DNA样本、语音资料、录像片段以及世界各地的地图，在这些数据之间建立联系快速找出有价值的线索，建立一个数据分析库，整合相互分离的数据库来进行搜索和分析，以提升数据分析效率，帮助非科技用户发现关键联系，并最终找到复杂问题的答案。

九索数据：通过人工智能技术为公共安全防务工作提供大数据技术的数据挖掘分析公司，在海量的互联网数据中，对城市公共安全大数据进行可视化分析、对犯罪模式进行智能识别和研究，为客户提供智能化决策辅助以及研判支撑。

沃民高科：定位是全球领先的互联网情绪大数据公司，通过人工智能和深度学习技术，在大数据的获取、整理、分析、应用等领域开展应用，为政府、企业和个人用户提供基于互联网公开信息源的多种数据产品，包括沃德股市气象站、沃德社会气象台、沃德品牌气象站等，其中沃德股市气象站以大数据为依托，核心技术就是把市场复杂多变的情绪表达用量化的方式计算出来，以此帮助投资者决策。

7.人工智能与城市云脑的中枢神经系统-神经网络或大社交方向（3个举例）

微信：是腾讯公司于2011年1月21日推出的一款即时通信软件，其面对智能手机用户。用户可以通过客户端与好友分享文字、图片以及贴图，并支持分组聊天和语音、视频对讲功能、广播（一对多）消息、照片/视频共享、位置共享、信息交流联系、微信支付等服务，市场研究公司On Device调查显示，微信在中国大陆的市场渗透率达93%。截至2017年5月，微信于全球拥有超过约9.38亿活跃用户。

环信：环信品牌成立于2013年4月，北京易掌云峰科技有限公司旗下产品，是以IM即时通讯及移动在线客服为主要研发对象的专业型高科技的品牌，为开发者提供基于移动互联网的即时通讯能力，如单聊、群聊、发语音、发图片、发位置、实时音频、实时视频等，现已覆盖包括电商、O2O、互联网金融、在线教育、在线旅游、移动医疗、智能硬件、游戏等20大领域的Top10客户。

脉脉：职场实名社交平台。利用科学算法为职场人拓展人脉、降低商务社交门槛、实现各行各业交流合作。自2013年10月上线至今，脉脉注册用户已超 3000万，用户主体为职场高阶精英人群。 

8.人工智能与城市云脑的中枢神经系统-基础硬件或云计算方向（3个举例）

阿里云创立于2009年，致力于通过云计算及人工智能以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。2017年1月，阿里云发布异构计算解决方案：弹性GPU实例和FPGA解决方案，它们能为客户提供高效率、低延迟的实时计算。在数据安全性有保障的前提下，提供灵活弹性的异构计算资源。弹性GPU产品2016年底开放邀测以来，视频、渲染和计算等领域众多用户已在使用。

腾讯云：有着多年对海量互联网服务的经验，腾讯在云端完成重要部署，为开发者及企业提供云服务、云数据、云运营等整体一站式服务方案。具体包括云服务器、云存储、云数据库和弹性web引擎等基础云服务；腾讯云分析（MTA）、腾讯云推送（信鸽）等腾讯整体大数据能力；以及 QQ互联、QQ空间、微云、微社区等云端链接社交体系。这些正是腾讯云可以提供给这个行业的差异化优势，造就了可支持各种互联网使用场景的腾讯云技术平台。

Amazon Web Services(AWS)： 2006年开始以Web服务的形式向企业提供IT基础设施服务，现在通常称为云计算。如今，AWS在云中提供高度可靠、可扩展、低成本的基础设施平台，2016年AWS推出了完整的深度学习AI产品线，包括AI服务、AI平台、AI框架和AI基础设施。其中AI服务处于最顶层，主要包括了用于图像和人脸分析的 Amazon Rekognition、用于文本转语音的 Amazon Polly 以及用于创建自动语音识别和自然语音理解功能的对话式聊天机器服务Amazon Lex。

9.人工智能与城市云脑的云反射弧

上面介绍人工智能在城市云脑各神经系统中的应用范例，但人工智能的发展不会停步于此，基于互联网云脑架构的AI进一步发展，打通互联网云脑各神经系统之间的关系也就成为趋势和必然，云反射弧（Cloud reflex arcs）因此将成为人工智能应用的下一个发展重点。

城市云脑的云神经反射弧（Cloud reflex arcs）其实在今天已经广泛的出现在我们的周围，几乎每时每刻，从世界各地发起的互联网神经反射现象都在不断的产生和消失。例如汽车传感器发现有盗贼，发短信给车主，车主赶到将盗贼抓住；湿度传感器发现空气湿度加大，有下雨迹象，通知野外挖掘设备打开防雨设备等。

与人体的神经反射弧相对应，从前文可以看出：云反射弧的感受器主要由联网的传感器（包括摄像头）组成，云反射弧的效应器主要由联网的办公设备、智能制造、智能驾驶、智能医疗等组成。云反射弧的中枢神经是互联网云脑的中枢神经系统（云计算+大数据+人工智能）,边缘计算将加强云反射弧感受器和效应器的智能程度和反应速度。

云神经反射弧作为互联网系统与人工智能结合的产物，在互联网的未来发展中将起到非常重要的作用。从实践上看，总共有9种不同种类的云反射弧，这些云反射弧的成熟依赖与互联网与人工智能技术的进一步结合。

第一种是传感器到智能设备的云反射弧（图中A->F）：例如，在大楼里，温度传感器检测到室内温度升高超过一定温度时，同时气敏传感器检测到室内二氧化碳浓度升高，于是报警信息通过互联网线路传送到服务器中心，服务器发送指令给大楼灭火机器人，由该楼层灭火机器人操控水枪进行灭火。

第二种是传感器到人的云反射弧（图中A->B）：例如，在大楼里，温度传感器检测到室内温度升高超过100度，同时气敏传感器检测到室内二氧化碳浓度升高，于是报警信息通过互联网线路传送到服务器中心，服务器发送信息给附近的消防队，消防队出动消防人员来大楼实施灭火。

第三种是传感器到智能程序的云反射弧（图中A->D）：例如，在大楼里，温度传感器检测到室内温度升高超过100度，同时气敏传感器检测到室内二氧化碳浓度升高，于是报警信息通过互联网线路传送到服务器中心，服务器发送信息给互联网神经网络中的AI神经元，也就是大社交网络中的智能程序，由智能程序判断是否属于危险级别和是否上报。

第四种是智能程序到智能设备的云反射弧（云反射架构图D->F）：例如，互联网服务器中运行的自动监测程序，检测城市郊区云计算机房的服务器数据空间的容量变化，当程序发现数据空间已满时，发送报警信息给互联网中心服务器，由中心服务器发布指令，启动云计算机房的备用机器，扩充数据空间。

第五种是智能程序到人的云反射弧（图中C->E）：例如，互联网服务器中运行的自动监测程序，检测郊区云计算机房的服务器数据空间的容量变化，当程序发现数据空间已满时，发送报警信息给互联网中心服务器，由中心服务器发布短信或电子邮件，提醒机房值班人员，启动云计算机房的备用机器，扩充数据空间。

第六种是智能程序到智能程序的云反射弧（图中C->D）：这种类型的神经反射弧可以看做是云端人工智能系统的对话。例如，互联网服务器中运行的自动监测程序，检测郊区云计算机房的服务器数据空间的容量变化，当程序发现数据空间已满时，发送报警信息给互联网中心服务器，由中心服务器发布指令给云计算机房的维护程序，停止向数据空间写入数据，避免数据空间过载。

第七种是人到智能设备的云反射弧（图中B->F）：例如，在大楼里，大楼监控机房的值班人员发现某办公室出现火苗和烟雾，于是按下报警按钮，将报警信息通过互联网线路传送到服务器中心，服务器发送指令给大楼灭火机器人，由该楼层灭火机器人操控水枪进行灭火。

第八种是人到人的云反射弧（云反射架构图B->E）：例如，在大楼里，大楼监控机房的值班人员发现某办公室出现火苗和烟雾，于是按下报警按钮，将报警信息通过互联网线路传送到服务器中心，服务器发送信息给附近的消防队，消防队出动消防人员来大大楼实施灭火。

第九种是人到智能程序的云反射弧（云反射架构图B->D）：例如，在大楼里，大楼监控机房的值班人员发现某办公室出现火苗和烟雾，于是按下报警按钮，将报警信息通过互联网线路传送到服务器中心，服务器发送信息给互联网神经网络中的AI神经元，也就是大社交网络中的智能程序，由智能程序判断是否危险级别和是否上报。

在现实应用中，城市云脑的云神经反射弧已经逐步出现在人们的面前，例如无锡消防部门开始利用家庭火灾远程监控和救助系统，帮助农村留守老人和留守儿童家庭进行防火预警与快速反应。这套系统由无线终端、业务平台和传感探测设备（烟感、紧急救助按钮等）组成。它的工作过程就是一个典型的云神经反射弧。

城市云反射弧的发展是互联网+AI深度结合后的必然产物，它的发展会对对基于互联网的人工智能技术，互联网新商业模式，智慧城市建设等领域产生深刻和广泛的影响。

文章原载于  人工智能学家