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张钧波:《时空深度学习在智慧城市中的应用》的精彩演讲

MqC7_CAAI_1981 来源:lq 2018-12-13 16:33 次阅读

由中国人工智能学会主办,广州易间网络科技有限公司承办的2018第八届中国智能产业高峰论坛11 月17-18日在成都完美收官,论坛在两天的会议里带来了多场精彩报告。

此次小编为大家整理的是来自京东城市事业部AI平台部总监、京东智能城市研究院资深研究员张钧波先生主题为《时空深度学习在智慧城市中的应用》的精彩演讲。

张钧波

京东城市事业部AI平台部总监、京东智能城市研究院资深研究员

以下内容根据速记进行整理

经过张钧波老师本人校对

京东城市是京东集团一大新兴的业务板块,包括京东集团一级事业部——城市计算事业部、集团顶级研究院-京东智能城市研究院,以及在北京、南京、成都等多地设立的区域总部和研发中心。我们拥有数百人的大数据和人工智能领域高、精、尖的研发团队,团队成员不仅发表了国际顶尖论文百余篇,具有深厚的学术和科研功底,也落地了众多大数据和人工智能项目,具备丰富的实战经验。

城市计算对数据不断收集、管理、分析和挖掘,并用挖掘出来的知识解决行业里的痛点,是大数据、云计算和人工智能在城市场景里的有机融合。京东城市的理念包括两个方面,第一个提供点、线、面结合的顶层总体设计;第二个,城市在不断发展和变化,方案不能是静态的,一定随着城市的发展在规划、运维和预测中不断的迭代,通过预测进一步指导未来的规划,可以从规划到运维到预测的闭环实现可持续发展。

京东城市打造的城市计算平台,是在云计算能力基础之上,由时空数据管理层、面向时空数据的AI层、应用层等多个板块构成的一款产品。城市计算平台通过将数据标准化、算法模块化,可以高效支撑跨多个领域的垂直应用,涵盖城市经济、智能交通、城市规划、环境与能耗、公共安全和智能政务等领域,并精准勾勒出城市里人口、消费、出行等多方位城市画像。值得一提的是为了打通用户间的数据壁垒,打造了一个叫做数字网关的特殊模块,此模块基于隐私保护,具备很强的跨越数据建模能力。

下面分享了几个基于城市计算平台的实际案例。

案例一 城市区域人流量及流转预测

通过大数据和算法,我们能够预测整个城市里每个区块的人流量情况。比如踩踏事件,如果能够提前几小时知道这个区域里未来有多少人进、出,就可以提前管控做分流,保证人身安全。以前的算法很难实现这种非规则区域的人流量预测,大家知道如果做深度学习,只能做规则网格的计算机运算,京东城市做的是在非规则区域里做人流量预测。另外还能够做到不同区域之间,人流量之间的转移,在源头上进行分流。这样既能保证公共安全,也能帮助我们做很多的智能的调度和管控。

案例二 用大数据和AI做空气质量的预测

随着城市化的快速发展,中国的大多数城市正经历着严重的空气污染问题。预测未来空气质量不仅可以帮助政府更好地做出决策,也可以帮助人们规划未来出行计划。基于空气质量数据、气象数据和天气预报数据,借助大气科学领域的专业知识,我们提出了一种基于深度学习的预测方法DeepAir,来预测未来48小时细粒度空气质量。其采用深度分布式架构融合异构数据,对所有影响空气质量的直接和间接因素进行建模。基于中国9个城市的3年数据,实验结果验证了该方法的有效性。

案例三 利用城市大数据做管网水质量预测

水质的预测涉及很多因素,包括管道本身的年龄和寿命、周边的情况、气象、人们用水的模式等因素,是一个很复杂的过程。基于人工智能算法,京东城市部署了管网水质预测系统来实时预测未来的管网水质,指导自来水工厂更科学地进行投氯消毒,保证居民饮用水质;及时发现水管健康状态,第一时间进行维护、修理,保证城市高效运转,进而给政府各项城市建设决策提供参考。

案例四 联通营业厅智能选址

第一对联通线下营业厅进行选择,拿出哪些营业厅进行改造,实现服务最大化,未来收益最大化,我们把京东和联通的数据一起使用,在保证用户隐私和安全前提下,选出合理的营业厅进行改造,配置合适产品,把用户吸引到营业厅,从而转化流量促进营业厅的业务增长;同时这也是一个商业模式的合作,联通是线下模式,目的不是卖手机,是线下流量的入口,通过线下转为线上的流量。这是我们商业模式的融合,是无界零售很好的例子。智能城市特别需要后端的商业模式作为支撑,不能靠政府补贴。我们提出了一种基于人口覆盖率和学习排序选址方法,能为未来建新的营业厅提供选址方案,进而进行门店效能优化升级。

案例五 信用城市

建设社会信用体系是完善我国社会主义市场体制的客观需要。但目前覆盖全社会的征信系统尚未形成,信用标准规范模糊;同时,激励和惩戒机制尚不健全,居民的诚信意识薄弱,为整顿和规范市场经济秩序带来了诸多挑战。京东城市突破传统的仅针对个体的独立信用模式,为个人、企业、城市管理部门三大城市信用主体提供顶层信用城市解决方案,打通各主体之间的数据壁垒,并针对不同信用场景设计独特的机器学习算法,实现对城市信用肖像完整的刻画。在信用地图用了5组数据,20多个维度的特征来计算这个信用,但是这5组数据的权重是通过人工智能自动算出来。不是人定的,每个数据的权重都不一样。人工智能不是一个简单可视化,而是用数据、用算法去决定它的权重。

总之,智能城市需要用大数据和人工智能一起打造,需要产学研一体化的培养人才。京东城市采用了引领世界的智能理念,研发了国际前沿的智能技术,运用了世界先进的智能展示的方法,开启了全球首创的智能管控,最终要达到的是城市效能的全面提升。

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原文标题:CIIS2018 演讲实录丨张钧波 时空深度学习在智慧城市中的应用

文章出处:【微信号:CAAI-1981,微信公众号:中国人工智能学会】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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