首頁熱門文章
AI＋IoT在智慧城市建設中應用
發布時間：2019-02-25 分類：趨勢研究
建筑學家梁思成曾說過：“城市是一門科學，它像人體一樣有經絡、脈搏、肌理，如果你不科學地對待它，它會生病的”。 “城市病”帶來的危機后患無窮，如何解決城市環境、城市資源及城市管理等方面面臨的問題？
“智慧城市”成了一劑良方，憑借人工智能與物聯網的結合，在城市化推進過程中，通過對城市各類信息資源進行收集、跟蹤、集成、共享以及分析，有效規劃和管理城市資源、公共服務、各類活動及其帶來的經濟、社會或環境變化，最大限度地優化和利用有限資源支撐城市的經濟增長和可持續發展。
1.AI+IoT+交通
目前，全球范圍內各大城市爭相發展智慧城市已成潮流，而在該領域，智能交通表現最火熱。
2016年10月13日，杭州市政府公布了“城市大腦”計劃，通過杭州5萬多路道路攝像頭做信息采集，相關數據匯集到后臺進行交換與處理，由人工智能系統做出算法決策，然后再傳回到交通設施上執行。
2016年11月底，百度云與中國海事局、太原鐵路局、南方航空公司、福田汽車達成合作，成立覆蓋陸海空車的智能交通生態聯盟。
2017年2月，深圳交警在留仙小學附近的留仙大道某紅綠燈路口開始試點“智能行人過街系統”。
高德地圖采用人工智能技術為用戶提供公共交通的實時位置和智能導航。這些技術將能大幅度改善公共交通狀況，避免擁堵，并且減少廢氣排放。
2.AI+IoT+物流
各種運輸方式融合發展是未來重點，大力發展多式聯運、打通交通物流信息“孤島”十分關鍵。AI技術已不斷滲透在配載線路優化當中，集貨線路優化、貨物配裝及送貨線路優化等，是配送系統優化的關鍵。
國外將配送車輛調度問題歸結為車輛路徑問題、車輛調度問題和多路旅行商問題。解決相關問題會運用到AI背后的運籌學、應用數學、組合從不同執行角度支持和實現配送路線。
除此之外，以硬件機器人為AI落地的產品也逐漸應用在物流的倉儲和裝卸環節當中。這些機器人具備感知、判斷和自行解決物流中某些問題的能力，主要技術創新包括三大方向：KIVA式“貨到人”揀選，高效分揀抓取和無人貨物配送。
3.AI+IoT+環境
2016年，許多國家的政府正逐步采用人工智能程序Terra-i，該程序利用實時的雨量數據來預測某一棲息地的植被覆蓋情況，再把預測內容與地球監測衛星拍攝的棲息地圖像相匹配。預測情況和實際情況之間的差異體現了人類活動對棲息地的影響。
2015年，IBM和北京市環保局合作推出“綠色地平線”項目，利用IBM認知計算、大數據分析以及物聯網技術，分析空氣監測站和氣象衛星傳送的實時數據流，提供未來3-5天的高精度空氣質量預報，實現對北京地區的污染物來源和分布狀況的實時監測。
在節能減排方面，IBM研究院開發了一套新能源功率和天氣模型預測解決方案，結合天氣預報和優化分析技術預測風能和太陽能的發電功率，能夠幫助能源電力公司提高新能源發電并網的可靠性。
“智慧城市”成了一劑良方，憑借人工智能與物聯網的結合，在城市化推進過程中，通過對城市各類信息資源進行收集、跟蹤、集成、共享以及分析，有效規劃和管理城市資源、公共服務、各類活動及其帶來的經濟、社會或環境變化，最大限度地優化和利用有限資源支撐城市的經濟增長和可持續發展。
1.AI+IoT+交通
目前，全球范圍內各大城市爭相發展智慧城市已成潮流，而在該領域，智能交通表現最火熱。
2016年10月13日，杭州市政府公布了“城市大腦”計劃，通過杭州5萬多路道路攝像頭做信息采集，相關數據匯集到后臺進行交換與處理，由人工智能系統做出算法決策，然后再傳回到交通設施上執行。
2016年11月底，百度云與中國海事局、太原鐵路局、南方航空公司、福田汽車達成合作，成立覆蓋陸海空車的智能交通生態聯盟。
2017年2月，深圳交警在留仙小學附近的留仙大道某紅綠燈路口開始試點“智能行人過街系統”。
高德地圖采用人工智能技術為用戶提供公共交通的實時位置和智能導航。這些技術將能大幅度改善公共交通狀況，避免擁堵，并且減少廢氣排放。
2.AI+IoT+物流
各種運輸方式融合發展是未來重點，大力發展多式聯運、打通交通物流信息“孤島”十分關鍵。AI技術已不斷滲透在配載線路優化當中，集貨線路優化、貨物配裝及送貨線路優化等，是配送系統優化的關鍵。
國外將配送車輛調度問題歸結為車輛路徑問題、車輛調度問題和多路旅行商問題。解決相關問題會運用到AI背后的運籌學、應用數學、組合從不同執行角度支持和實現配送路線。
除此之外，以硬件機器人為AI落地的產品也逐漸應用在物流的倉儲和裝卸環節當中。這些機器人具備感知、判斷和自行解決物流中某些問題的能力，主要技術創新包括三大方向：KIVA式“貨到人”揀選，高效分揀抓取和無人貨物配送。
3.AI+IoT+環境
2016年，許多國家的政府正逐步采用人工智能程序Terra-i，該程序利用實時的雨量數據來預測某一棲息地的植被覆蓋情況，再把預測內容與地球監測衛星拍攝的棲息地圖像相匹配。預測情況和實際情況之間的差異體現了人類活動對棲息地的影響。
2015年，IBM和北京市環保局合作推出“綠色地平線”項目，利用IBM認知計算、大數據分析以及物聯網技術，分析空氣監測站和氣象衛星傳送的實時數據流，提供未來3-5天的高精度空氣質量預報，實現對北京地區的污染物來源和分布狀況的實時監測。
在節能減排方面，IBM研究院開發了一套新能源功率和天氣模型預測解決方案，結合天氣預報和優化分析技術預測風能和太陽能的發電功率，能夠幫助能源電力公司提高新能源發電并網的可靠性。
