目錄

• 智慧城市的發展歷程

• 城市大腦的發展局限

• 城市大腦的發展規律

• 類腦巨系統的發展形式

• 泛在城市智能操作系統的核心需求

• 城市大腦的幾個典型的具象問題

1.智慧城市建設經歷了阿里城市大腦的開拓時代，百花齊放的建設時代，以及到現階段數字孿生趨勢下的深化建設時代。

在阿里的城市大腦的開拓時代，業內普遍存在基礎建設薄弱、管理理念落后，因此阿里城市大腦是一個開創性的樣板工程，為業內樹立了標桿和榜樣。

在隨后的建設時代，由于城市建設業務的復雜性和業務管理單位的眾多，以及技術樣本的建立和部署尺度的可調，形成了市域、縣域的行政管理建設、交通、公安、綜治等治理管理建設和安監、消防等的專業管理建設需求，以及眾多的大型集成商和中小型本地集成商的競爭參與，城市大腦類型的業務進入百花齊放的建設時代。

隨著雪亮工程的階段性成果確立，傳統的建設模式難以為繼，智慧城市建設在2020年底進入到了更高的規劃層次；雪亮工程的發展一直有一個邏輯問題，即早期階段像攝像頭這樣的基礎設施都在以獨立的項目需求進行散點建設，然后通過雪亮工程進行互聯互通，但在雪亮工程一期二期之后，是否仍然進行散點建設、然后再通過四期五期去連？聽起來就不太理想對吧！因此提升規劃能力及標準建設成為不可回避的主題。

因此，近年來一直有一個討論是“數據即資產”、“城市數據也是政府的重要資產”，因此數據的管理、治理和安全性也被納入政府的規劃范疇，以出現像大數據局這樣的專職行政單位為典型代表，并且多數大數據局都在主導城市運營中心的建設，這個趨勢以習近平總書記在十四五規劃前后提出的智慧城市治理的“全周期、全要素”管理理念后被確立。

與此同時，由于5G及人工智能技術的發展，物聯網AIoT的建設興起，城市級的智慧管理建設需要有一個易于理解且易于執行的指導思想，因此，在2020年底，由工信部主導，推廣城市數字孿生這個理念，并迅速被業內接受。由此，智慧城市建設發展到現階段以數字孿生為趨勢的深化建設時代。

2.城市大腦的發展局限是尚未形成趨同的具有指導性的應用、架構、標準以及支撐體系。

城市大腦的設計目標是支撐未來城市可持續發展的全新基礎設施,其核心是利用實時全量的城市數據資源全局優化城市公共資源，即時修正城市運行缺陷，實現城市治理模式突破、城市服務模式突破、城市產業發展的三個突破：

城市治理模式突破:提升政府管理能力，解決城市治理突出問題，實現城市治理智能化、集約化、人性化；
城市服務模式突破：更精準地隨時隨地服務企業和個人，城市的公共服務更加高效，公共資源更加節約；
城市產業發展突破：開放的城市數據資源是重要的基礎資源，對產業發展發揮催生帶動作用，促進傳統產業轉型升級。[1]

但其實施模式是單點——單一政府(或區域)主導、單一企業(或企業聯合體)推動、單一應用(或整合應用)為牽引——突破的模式，也即需求的提出、實施的標準、已有的基礎均為個性化主題，最終形成標桿項目，尚未形成趨同的具有指導性的應用、架構、標準以及支撐體系。

據工信部相關白皮書指出：智慧城市建設發展已近十年，至今卻無一個城市自我標榜已建成了智慧城市。事實上，智慧城市面臨技術和非技術兩大瓶頸難以突破，可謂舉步維艱。
所謂技術瓶頸，是指基于云計算和互聯網的聚合式的模式創新比較成功，而基于物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈、量子通信等技術的原始創新極度缺乏，未出現殺手級應用，各功能模塊有機融合的ONEICT 架構未能實現，造成創新只停留在表面，城市運行和治理的水平有量的提升，但沒有質的改變。
所謂非技術瓶頸，表現在智慧城市建設所需的龐大資金問題一直沒有找到解決之道，政府和市場邊界不好劃分，工程周期長投入大充滿變數，企業盈利和資本回報前景模糊，觀望躑躅之下，推進效果可想而知。此外，彰顯智慧所必須的資源共享與業務協同機制也一直沒有建立起來，信息打通仍然困難，協同共治難實現。兩大瓶頸懸而未決導致智慧城市疲態盡顯停滯不前，現有的建設發展模式亟待突破。[2]

因此，結合城市智能領域的萬物互聯與決策響應技術，以及結合公共治理理念及民生服務發展，更為深入思考其客觀規律是非常有價值的事情。

3.影響智慧城市建設的發展因素由復雜的多維度因素構成，總體而言有3個方面比較大的因素，包括：公共治理理念及需求、技術趨勢及成熟現狀、廠商競爭及利益訴求三個方面的綜合因素。

（1）公共治理理念及需求

進入2020年以來，由于新冠疫情的意外出現，讓全社會都措手不及，在抗疫的過程中，也充分暴露出了社會體系層面應對此類疫情的能力缺失，對政府在醫療保障、公共衛生、應急安監、治安防控等方面提出了新的更高標準的要求。

新基建的概念也在此時應運而生，未來的城市新基建體系應當是基于基礎設施與管理理念同步提升，相互契合的指導思想進行建設。

一方面技術體系不能是孤島，另一方面，如何讓技術體系更好地符合公共治理思想、為城市的發展和支持提供更高效的支撐。

（2）技術趨勢及成熟現狀

由技術迭代導致的應用競爭和應用升級，仍然是現階段人工智能應用的主旋律，由于現階段人工智能的基本屬性，其面向具體應用領域是無限細分的，并且在越細分的情況下，其處理單個原子問題的精度就越高，但是對于總體架構的趨勢和可延展性要求就越高，否則就要么無法升級使用，要么就因為一些小的特性改善而對整體架構提出挑戰。

并且由于客觀世界的復雜性和現階段AI的統計學基本屬性，任何一個單一團隊均無法對復雜世界的每個原子問題都去追求高精度，因此，未來AI問題的解決需要充分挖掘和利用開源及生態社區，那么同樣對系統整合、一致性標準和共享及復用提出了很高的要求。

（3）廠商競爭及利益訴求

由于廠商是商業經營的利益實體，因此廠商之間形成了平臺體系的競爭和隔離、應用體系的競爭和隔離、基建體系的競爭和隔離，因此導致系統整合困難、缺乏一致性標準、重復建設等問題。

例如在城市大腦AI應用這個主題上，不同項目的算力設備不能兼容、算法不能復用、數據不能復用等一系列問題，導致設施重復投資、實施成本高、計算效率低等現象。

4.城市大腦的有2個典型以及必然的發展規律，一個是趨向啟動摩擦力逐漸降低的技術方向，另一個是符合熵增定律的腦群數量級增加趨向。

（1）趨向啟動摩擦力逐漸降低的技術方向

從孤島階段開始，到應用上云、業務重構，需要克服強大的啟動摩擦力，包括實施成本、項目風險、管理體系配套等方方面面的因素。

在第一階段的基礎上，項目的參與方開始傾向于不重構所有系統，僅按照項目需要，從原有體系獲得必要的支撐數據，據此來衍生新的業務或服務，由于這樣的模式基本不影響原有的管理體系，只需要產生新的技術系統即可，因此啟動摩擦力大大減低。

在更靈活的未來，所有應用和數據均可以以服務的形態存在網絡上，因此，在滿足新需求時，僅需要通過服務獲取所需要的數據和功能服務，并且可以便捷地通過服務的組合而滿足新的業務，同時，新開發的功能也可以基于統一的服務體系存在，使得整個系統具有持久的可自我迭代的生命力。

要達到這樣的目標需要對系統整合應用規范、一致性標準和共享及復用準則進行高層次的設計和抽象，以滿足城市大腦對各個領域的橫向支撐及滿足未來隨著時間發展由于技術和業務迭代而需要的升級或縱向迭代。

（2）符合熵增定律的腦群數量級增加趨向

由于最初的階段，基礎設施普遍不夠完善，管理理念也不夠完善，如何規劃統籌城市大腦，是一個新課題，因此，業內需要創新者，進行示范性的突破，因此，第一階段的城市大腦必然是由管理者強力推動、原始業務上云、而后在云端重構、并選擇如智能交通類的應用進行單點突破，所以，可以將此階段視作集約建設階段，代表性的表現就是一把手工程、基礎建設集約化、業務整合集約化。

但第一階段的示范成功后，即由于管理理念被廣泛接受，同時技術體系也被初步驗證，且技術體系可以用不同尺度部署，因此，對于各個政府的各個委辦局和管理部門來講，這時候可以充分利用自身對專業的理解，和對本單位資源的合理利用，必然會出現區域大腦、行業大腦、企業大腦等不同尺度、不同用途的專業大腦。

由此腦群的數量級將不可避免地增加，形成由不同橫向分級、不同垂直功能的類腦巨系統。

腦群概念圖引用（圖示右側）

5.類腦巨系統的發展仍需要解決一系列的城市級信息規范化、標準化的問題，其對應的載體將以泛在城市智能操作系統的形式體現。

由于前述兩個趨勢原因，共同導致了城市大腦向城市類腦巨系統的演進，總結城市大腦的發展規律，可以用計算機產業的發展階段來做參考對比：

在事物發展的早期階段，由于核心需求（驅動力）客觀技術（瓶頸）的矛盾，會首先產生集約化的模式，即由強有力的廠商推動封閉模式，該階段既是驅動因素（快速發展），也是限制因素（壟斷），隨著技術的發展，瓶頸被打破，業內開始向技術節點普遍增強，生態初步繁榮的方向發展；直至后面形成具備統一規則的標準化生態。

由于產業基礎設施普遍升級，生態初步繁榮，則最為基礎和關鍵的就是滿足各個類型用途的操作系統。

操作系統概念也一直在擴展和泛化中，出現了互聯網操作系統（Internet Operating System）、云計算操作系統（Cloud Operating System）、機器人操作系統（Robot Operating System）、物聯網操作系統、基于瀏覽器Web OS、智慧城市操作系統（Urban OS）、家庭操作系統（Home OS）等新概念。

如果考察操作系統幾十年來發展的重要事件及其時間節點，我們不難發現，操作系統的重大變遷似乎存在一個20年周期律，即每20年出現一次跨越式發展機遇，誕生新一代操作系統。從大型主機操作系統，到個人計算機操作系統，再到移動終端操作系統，各領風騷20年。計算機產業有一個“貝爾定律”，說的是計算設備約每10年完成一次升級換代，設備數和用戶數均增加一個數量級（10倍），催生新型應用，成為新的藍海。這也進而推動了操作系統的升級換代和新型操作系統的誕生，進而形成新的操作系統生態。當然，20年定律并不是說，原來的操作系統生態就此消亡，讓位于新型操作系統，而是新舊生態并存，但新生態在數量規模上卻是一到兩個數量級的擴張。

2018年，中國科學院梅宏院士提出了泛在操作系統(Ubiquitous operating systems, UOS) 概念，認為，新一代泛在計算模式和場景需要新的、多樣性的操作系統，面向不同的計算設備、不同的計算系統、或不同的應用模式和場景，需要構建不同的UOS；UOS是傳統操作系統概念的泛化與延伸，其形態呈現為面向單個計算節點的操作系統、或運行在節點操作系統之上的網絡層操作系統、或二者的結合；“軟件定義”將是實現UOS的基本方法學和技術途徑。[4]

6.泛在城市智能操作系統的核心需求和需要解決的問題，核心部分包括（1）城市腦群決策信息交換機制（2）邊緣感知網絡的信息上報和邊緣神經反射機制（3）智能體蜂群的邊緣神經反射互動機制

泛在城市操作系統是為未來城市場景的治理以及人居而生，面向未來解決城市發展的“大城市病”及符合未來科技發展、提升城市的人居感受。

泛在城市智能操作系統與傳統操作系統和現行的云端虛擬操作系統最大的區別就是其是為無處不在的網絡連接而生，其連接與服務的目標是未來海量的機器智能體，其連接設備數和用戶數均比目前的網絡接入設備增加不止一個數量級。

形象描述一下規模，今天全球大約有70億人口，在PC時代，差不多20億個人電腦接入網絡；進入移動時代，差不多100億手持設備，與PC時代至少形成5倍的代差；而未來，充斥人類社會的將是無處不在的機器智能體——自動駕駛汽車、聯網的冰箱、電視、洗衣機、音響、以及數量無窮的服務型機器人——在移動機器人時代，500億移動智能設備已經可以期待——而人類，只要能創（lan）新（duo），就一定會更創（lan）新（duo），所以這一切都是必然會發生的。

可以預見，服務型機器人將成為城市重要的組成部分。而移動自主機器人所需的信息化支持將依賴無處不在的環境感知和數字孿生體系。

當前移動自主服務設備的發展尚處于空白階段，但雛形已現，未來已來。

我們可以想象一下這樣的場景，比如你要安排你的家庭服務機器人把你要干洗的衣服送去500米外的馬路對面的洗衣店，你的家庭服務機器人需要知道如何攜帶物品、乘坐電梯、規劃路徑、規避障礙、門店識別、人臉識別、人機交流、電子支付，在機器人通過馬路時，路旁的攝像機會使用車路協同廣播，提醒路徑上的有人/無人駕駛汽車注意避免碰撞，這些均需要以來數字孿生和區域網絡協同來完成。

因此，未來的城市大腦的核心部分包括（1）城市腦群（決策信息交換）（2）邊緣感知網格（決策信息上報+邊緣神經反射）（3）智能體蜂群（邊緣神經反射互動）等3部分構成。

7.綜上所述，城市大腦的發展目前面臨幾個典型的具象問題在解決的路徑中，包括（1）GIS未形成標準及廣域服務能力（2）視覺計算未形成標準及資源復用規則（3）腦群之間的聯系未形成標準及業務通信原則。

上述問題正在解決的路徑上，讓我們拭目以待并期待未來的美好生活。
作者：AI青衫 (微信號: JasonLiuBook)
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