城市是人類最偉大(dà)的發明之一(yī)，城中(zhōng)的每一(yī)條街道，每一(yī)棟樓宇都容納着生(shēng)活在城中(zhōng)的人們的一(yī)切生(shēng)活軌迹。人類社會的發展、進展，本質是技術的進步，随着第四次工(gōng)業革命浪潮的到來，城市也向智能化不斷叠代升級。人工(gōng)智能将對于城市功能優化、幫助産業轉型升級，同時在生(shēng)活便捷安全方面發揮更大(dà)的作用。
8月31日，由上海浦東智慧城市發展研究院、上海第一(yī)财經傳媒有限公司、中(zhōng)國聯合網絡通信集團有限公司共同承辦的2019國際智能城市峰會在上海開(kāi)幕。上海市人民政府副秘書(shū)長，浦東新區區委副書(shū)記、區長杭迎偉、意大(dà)利米蘭市副市長羅伯特·科科、韓國首爾市經濟政策室室長曹仁棟、中(zhōng)國工(gōng)程院院士、同濟大(dà)學副校長吳志(zhì)強、上海市經濟和信息化委員(yuán)會副主任戎之勤、聯合國工(gōng)業發展組織貿易投資(zī)創新司司長貝爾納多·卡薩斯·薩米安托、上海市浦東新區人民政府副區長徐惠麗、上海浦東智慧城市發展研究院執行院長盛雪鋒、第一(yī)财經總編輯楊宇東、中(zhōng)國聯合網絡通信有限公司政企客戶事業部總經理李廣聚均出席上述會議。
“近年來，人工(gōng)智能作爲經濟社會發展的新一(yī)代技術引擎，正在推動各領域從數字化、網絡化向智能化加速躍升。上海和浦東全面推進互聯網、大(dà)數據、人工(gōng)智能和實體(tǐ)經濟的深度融合，大(dà)力發展數字經濟、共享經濟，增強、培育新的增長點，形成新動能，全力打造國家人工(gōng)智能發展的新高地。”杭迎偉表示，當前，城市之間的相互借鑒、相互協同，已經成爲全球智能城市建設的重要力量。
“米蘭和上海相比是一(yī)個小(xiǎo)城市，居民人口是180萬，每年我(wǒ)們有差不多1000萬的旅客，超過20萬的學生(shēng)，其中(zhōng)有1萬4千是留學生(shēng)。”羅伯特·科科表示，打算從5G等基礎設施入手，建立起數據之間的聯系，把所有的數據連接起來，從而能夠得以利用，讓它們能夠用于各種服務。
據悉，智慧城市基于信息交流的技術、通信的技術，除了爲人們提供更爲便捷的服務之外(wài)，也給企業提供更多機會，讓城市變的更加可持續。城市正在大(dà)力建設智慧城市的基礎設施，通過一(yī)些智慧的服務來實現。
城市在智慧城市發展方向上處在不同的階段，一(yī)個智慧的城市可以有不同的階段。如果說把智慧城市作爲一(yī)個網絡來看的話(huà)，裏面各個參與方會有一(yī)些有效的互動，它是一(yī)個網絡。這個網絡需要分(fēn)享，改善人民的生(shēng)活，讓企業也變的更加有競争力。
當前5G對于智慧城市建設的重要性不言而喻。
5G有三大(dà)重要的特點：大(dà)帶寬、大(dà)連接、低時延。李廣聚表示，預計在今年三季度，中(zhōng)國就會把5G的服務開(kāi)始全面商(shāng)業開(kāi)放(fàng)，主要是把大(dà)帶寬的性能在網絡服務上提供；預計明年一(yī)季度，服務就能夠延伸到低時延和大(dà)連接，這兩個場景。而低時延和大(dà)連接這兩個場景對于智慧城市非常關鍵。
智慧城市中(zhōng)核心部件之一(yī)是感知(zhī)。以消防栓爲例，如果把城市裏面所有的消防拴通過布上傳感器之後，可以精準地知(zhī)道每一(yī)個消防拴裏面的水壓是什麽樣的狀況，通過NBIoT的技術，可以很方便地去(qù)布放(fàng)煙感的傳感器，這樣使得每一(yī)個區域有沒有火(huǒ)災的隐患、有沒有火(huǒ)災的風險發生(shēng)，能夠很清楚地知(zhī)道。
除了感知(zhī)，信息的處理也很重要。比如中(zhōng)國聯通傳統的是提供網絡傳輸的，傳輸回來的數據利用雲計算的能力對數據進行處理，數據的處理過程是需要AI的能力。對于數據處理之後，人們可以把對城市運行指揮的指令通過網絡把它傳遞出去(qù)。
不過，智慧城市是一(yī)個非常廣泛，一(yī)個内涵非常豐富的概念。智慧城市的核心是以人爲本，能夠與各種先進信息技術，把各種資(zī)源整合起來提升管理水平服務能力。這個概念行業非常廣，包括基礎設施、油氣、水電(diàn)、交通、物(wù)流、政務、安全、工(gōng)業制造。
“從技術角度來說，它有四個核心技術支柱。首先是如何獲取數據，如何讓這些數據能夠互相互通互聯，如何用算法分(fēn)析出數據中(zhōng)包含的内容，以及如何用軟件和硬件基礎架構來支持這些應用。”上海芯翌智能科技有限公司首席科學家楊銘認爲，在這些技術的基礎之上，還需要分(fēn)析場景需求，能夠獲得統計、展示、識别、應用的功能，在應用中(zhōng)存在對場景需求的理解有限、智能算法本身有些不夠智能等困難。
