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AI 聚焦城市升级
AI Thinking 的理念,期望从知识、数据、算法与算力的角度瞄准实现“双碳”的长远目标,关注可持续发展,寻求智慧城市的创新升级,协助政府制定方针政策,服务民生。
数据
打破以往因为技术壁垒和管理壁 垒形成的数据孤岛,实现多源异 构数据的共享与交换,通过构建 易于人类组织、管理和利用的仓 库服务为城市服务。
算力
AI 底层技术如机器学习 / 深度 学习框架、图计算引擎、自然语言处理框架、内容识别与搜索框 架等能够实现不同技术的互相支 持、调用、按需调度和按量供应, 通过基础原子能力的有机组合统 一呈现给智慧城市上层运营者。
算法
在底层技术融合基础上,结合垂 直领域场景需求能够开发出特定 应用算法,尽可能地发挥底层技 术的价值潜力,使其更好地服务 于现实场景。
知识
通过知识计算结构化地分析和挖 掘城市数据,有效支撑城市资源 配置与精准服务。
AI 赋能城市升级可分为三个阶段:
一阶段打造价值场景应用,树立标杆;二阶段拉通数据、整合算力、构建算法、学习知识,实现复杂跨域场景;三阶段全面智能覆盖,实现全领域智能感知,跨场景智能计算和全流程智能操作。
阶段一:场景应用突破
针对以往智慧城市建设的局部性问题,以顶层设计为指导,落地场景为抓手, 识别高频次、大流量、价值提升明显的场景,如交通信号灯优化、采暖优化、 市民热线感知、河道巡检、基层治理优化、智能审批等场景应用,建立标杆和 榜样,积累能力和经验,探索 AI 场景建设模式。选择单部门、单场景项目, 运用成熟技术,控制实施风险,并借由价值场景拉动,构筑 AI 基础能力。
阶段二:跨域场景协同
通过技术融合和创新带动数据融合和场景创新,真正在智慧城市中从概念走向 落地,为政府、市民和社会带来价值。建设城市 AI 智能体平台,建立全面可 复用的 AI 基础能力,以平台支撑更复杂的跨域场景;以 AI 平台拉通跨域智能 场景,覆盖感知、认知、决策多层次 AI 需求;在城市政务、交通、金融、工业、 医疗、应急、资源、工业等领域落地跨域场景;构建 AI 全生命周期管控能力。
阶段三:全面智能覆盖
提升智能感知与决策能力,多场景齐头并进,多场景全面覆盖;基于成熟的 AI 智能体平台,有序推进各行业、各场景 AI 价值落地;基于完整的 AI 反馈 闭环,积累数据,实现 AI 能力自迭代,自进化;锤炼智能决策能力,逐步实 现系统自驱决策。
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