12月18日,华为在2018(第七届)国际智慧城市峰会上首次介绍了城管智能体解决方案,让城市实现更加精细化的管理。华为认为,智慧城市是“巨系统”,涉及智慧城市建设方方面面。除了城管智能体,华为此前还发布了交通、政务服务、公共安全、智能制造、物流等城市智能体解决方案,大幅降低智慧城市建设的难度,有力促进智慧城市发展。
城市智能体是城市物理世界与数字世界相互映射、协同交互的融合系统,基于感知智能、平台智能、应用智能等技术手段,实现城市全要素数字化、城市运行实时状态可视化、城市管理决策协同化和智能化,助力城市“科学化、精细化、智能化”管理,是未来城市的新形态,是数字中国的基石。
城管智能体,
让城市管理实现细管、智管、慧管
智慧城管是智慧城市的重要组成部分。智慧城管是新一代信息技术支撑、知识社会创新2.0环境下的城市管理新模式,通过新一代信息技术支撑实现全面透彻感知、宽带泛在互联、智能融合应用,推动以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特征的以人为本的可持续创新。
华为智慧城市解决方案技术总监黄小冰表示,华为基于城市物联感知,以华为云为载体,构建了“感知+平台+应用”架构的城管智能体。该智能体以城管物联网平台、大数据平台、视频云平台、地理信息平台等作为行业使能平台,支撑一体化的智慧城管应用中心,实现了“细管、智管、慧管”的精细化智慧城管。
细管:解决城市管理部件底数不清问题。要能回答出 “有什么、有多少、在哪里、谁管理”等城市管理部件数量及权责不清晰的问题,能够将城市中的各个细小单元如“民众、部件、事件”等管理对象纳入监管范畴,做到心中有数。
智管:解决海量城市管理部件管理运维难热、人力不足的问题。城市管理对象是海量的,依靠传统人工方式无法做到实时的监测管理,存在管理盲区,这时候我们需要利用物联感知和视频监控等技术,建立城市管理感知网络,实时把脉监测城市环境秩序的运行健康状态。
慧管:解决城管数据孤岛、考核难、决策难、运营难的问题。通过“细管”和“智管”的数据收集,拉通城市管理各部门的数据,通过大数据技术最终实现“城管大脑”,为城市管理问题提出科学治理方案。
华为城管智能体解决方案的优势包括:基于NB-IoT物联网技术实现海量城市部件的实时在线监测管理;基于华为视频云视频智能分析提供重点区域的自动化远程巡查核查的能力,实现机器补人、机器代替人工的目的;基于大数据和AI构建城管融合大数据湖,实现智慧考核、智慧决策、智慧运营的能力,形成城管大脑。
在山东潍坊,华为已经帮助市政府打造了城管智能体——基于NB-IoT技术对城市部件进行精准化智能控制,每一个城市部件例如路灯、井盖、内涝点、桥梁等均具备了状态智能感知能力,成为了城市智慧管理网络的网元,当一个井盖发生位移或丢失时,将引起路灯、交通信号灯等联动,让城市管理更加精细化智能化。
打造城市智能体,构筑数字中国基石
华为EBG中国区智慧城市总工姚健奎分享了华为对智慧城市的理解。基于帮助全球40多个国家160多个城市建设智慧城市的实践经验,华为总结了4点经验:1种新的城市范式:ICT成为城市的使能器;2种建设维度:共性+个性;3个建设要点:统筹、融合、安全;4个成功要素:一把手工程、专业的团队、扎实的投资、数字化转型伙伴。
在智慧城市的实现路径上,华为坚持“平台+生态”的战略,携手生态伙伴共同打造城市智能体。作为能同时提供“云、管、端”协同的ICT产品与解决方案供应商,华为为智慧城市建设提供的数字平台,是一个能够实现云、物联网、视频、边缘计算等技术与AI协同,打通城市要素感知、数据传送、分析决策、行动闭环的数字化平台。这个数字化平台将成为支持城市运行的操作系统,向下兼容各种城市传感器,向上支撑各类应用合作伙伴方便的调用底层技术,实现应用层的百花齐放。华为已经聚合了30家业界领先的生态合作伙伴和1100多家解决方案合作伙伴,能够为智慧城市建设提供整体解决方案。
在2018年,华为在中国参与了吉林、北京、上海、深圳、苏州、益阳、高青等60多个智慧城市项目,与合作伙伴一起落地实施的城市智能体解决方案覆盖了智慧政务、智慧警务、智慧交通、智慧医疗、智慧教育、智慧旅游、智慧环水、智慧农业、智慧园区等多个领域。华为致力于打造城市智能体,推动城市智慧协同、生态创新。
此次大会由中国城市科学研究会和海口市人民政府共同举办,围绕人工智能、云计算、大数据、物联网等新技术给城市发展带来的机遇和挑战进行探讨,以推动智慧城市生态创新和国际智慧城市标杆建设。华为以“打造城市智能体,构筑数字中国基石”为主题参加了峰会的主论坛和智慧城市管理分论坛。
好文章,需要你的鼓励
YouTube开始推出肖像检测工具,帮助创作者识别和举报使用其面部特征的AI生成视频。该系统类似于版权检测机制,目前处于测试阶段,仅向部分创作者开放。用户需要提供政府身份证件照片和面部视频来验证身份。系统会标记疑似包含用户肖像的视频,但无法保证100%准确识别AI内容。YouTube将根据多项因素决定是否移除举报的视频。
华中科技大学研究团队发现,通过让AI模型学习解决几何问题,能够显著提升其空间理解能力。他们构建了包含约30000个几何题目的Euclid30K数据集,使用强化学习方法训练多个AI模型。实验结果显示,几何训练在四个空间智能测试基准上都带来显著提升,其中最佳模型达到49.6%准确率,超越此前最好成绩。这项研究揭示了基础几何知识对培养AI空间智能的重要价值。
谷歌宣布在AI Studio平台中引入"氛围编程"体验,让编程和非编程用户都能更轻松地开发应用程序。用户可通过简单提示生成可运行的应用,新功能包括应用画廊、模型选择器、安全变量存储等。平台还添加了模块化"超能力"功能和"手气不错"按钮来激发创意。完成的原型应用可一键部署到谷歌云运行平台。此次更新正值业界期待谷歌即将发布Gemini 3.0大语言模型。
中国人民大学研究团队开发了Tool-Light框架,通过信息熵理论解决AI工具使用中的过度调用、调用不足和过度思考问题。该框架采用熵引导采样和两阶段自演化训练,让AI学会合理使用外部工具。在10个推理任务测试中,Tool-Light显著提升了AI的效率和准确性,为AI工具集成推理提供了新的解决方案。