二、智能化城市治理现三套体系，巨头要打造城市治理“新基建”范式

智能化的城市运营，不同的巨头有不同的策略表达，但在根本上都离不开与算力、算法紧密相连的三套体系。如果它们能够做好，大城市建设的许多问题无疑将得到更好地解决，而巨头参与打造的这三套体系，某种程度上亦可以看做AI参与城市治理的“新基建”范式，为行业树立样本。

1、云计算让算力、算法无处不在，再造城市建设的底层体系

一个架设在云端的政府数字化系统能够更有效率和弹性地融合各种新技术、新的管理理念，效率大大提升，大城市建设过程中的遭遇的规划问题、交通问题、低效政务服务等问题都有了协作的平台；产业通过云计算能够获得便捷的算力、算法，研发创新大幅提速……

最典型的，是这些年来如火如荼的智慧政务，提供高效实时的政务服务，也改变政府自身的工作方式和工作效率。

以疫情为例来看，谣言滋生的温床是信息的空窗期造成，由于官方传统信息体系往往需要层层审批，基本的事实在发布前，民间各路信源混乱产生大量谣言。云计算平台上，联动的智慧政务体系或可解决这个问题，统一、联动、准确的数字化信息可以实现实时发布。

这种服务体系在其他城市建设层面也有体现，例如金融产业里，智能化的数字人服务，从金融机构的云端直接服务到个体客户，通过充实的算力、算法提升客户体验和业务效率。尤其在面临紧急且大量的标准化信息服务方面，具备专业知识的数字人将能发挥即时、有效的作用，做好人类“得力的AI助手”。

（如百度智能云向各行各业开放的数字人平台，已面世的有浦发银行小浦，中国联通数字人，澎湃AI主播小菲、中移在线移娃）

当然，云计算对那些当下急需要算力、算法的科研机构也有直接的价值。

以疫苗为例，其研发在毒株培育、交叉数据分析、流程修改、结果检测等方面需要大量时间，而AI正擅长于此，2019年7月，澳大利亚弗林德斯大学的一个研究团队利用人工智能技术进行疫苗研发比传统方法研制周期缩短了60％。百度成立的基金，作用就是提供AI背后的算力、算法支持，而它们都通过云计算实现，把科研搬到了带有AI能力的云端，提升疫苗研发的进程。

又例如，此次疫情初期民间明明看到医院蜂拥很多病人，为什么确诊人数却不高，其原因在于过去确诊用的核酸检测每天只可检测样本200多份，确诊的“出口”受限，成为瓶颈，大众看到的和官方认定的之间存在较大差距，滋生疑问和谣言。

原本从病人样本送到实验室到出检测报告差不多需要8个小时，AI介入后，或可改造荧光PCR测试，大大压缩确诊时间。

云计算改变了城市运行的方式，当算力、算法涌入，原本零星的信息化、数字化就进行了整合，大城市的建设就有了统一的底层基础体系。

2、大数据结合AI，为城市治理提供更完善高效的预警、分析体系

通过各种物联网终端实时采集城市一线数据，汇集在云端是智能城市等概念的主要“工作”，它们的最终价值是通过大数据和AI能力形成各种帮助城市建设的判断。

最典型的，是智能交通“治堵”，终端采集路况汇集到平台进行AI实时分析，得出处置方式推送到红绿灯或者交警终端，实时优化交通。

在城市治理过程中，到处都有类似的数据统计、分析和跟踪需求。

例如，疫情刚刚爆发时，在科技媒体上很火的武汉外出500万居民去向分析，大多数都利用的是百度地图大数据技术成果：

而如果跳出百度地图单个产品，在城市治理层面，结合AI、大数据以及更多城市管理部门联动，更详细的迁徙、流动以及疫病数据跟踪或可以展现出来。例如，更精确定位确诊病例的活动轨迹（而不是靠自述），更精细化描述个体在城市间如何流动，这些数据跟踪可以帮助剖析疫情路径和演变，帮助城市更好地应对。

此外，除了对“已有行为”的分析，这类时空大数据能力还可以进行趋势预测，例如，在疫情中预测发展走向，像武汉肺炎这类通过飞沫／接触传播的呼吸道疾病的人群传播能力更强，比只通过血液、母婴、性传播而“稳定发展”的艾滋病等疾病更值得警惕，设置好对应的算法参数，与医疗体系、气候体系、交通体系联动，能够更好地发现潜在的疫情风险。

这离不开AI的协作，善于找到那些人力并不敏感但实际已经出现的趋势苗头，是AI的专长之一。

当然，这类时空大数据能力还可以应用在治安、商业区价值分析等诸多方面，例如通过人群流向分析和预测区域发展的商业潜力，判断城市规划，或者预测潜在的治安问题等。

3、智能终端＋物联网构建城市治理“一线”联动体系

通过加装探头、传感器来识别街道不卫生、不文明等现象，这种“智能城管”是近来AI领域的热门。

事实上，它的本质是把城市治理的智能化推进到一线、社区层面，触角伸及民众的日常生活，例如，在上述智能城管领域，还配套有实体机器人，直接上街代替人巡逻，发现不文明行为由机器人提醒和劝阻，并在后台通过云计算联动汇总信息。

这种“一线”做法在疫情控制上就有体现。疫情发生不久，北京市中关村就向海淀区科技公司征集与“红外测温产品”有关的人工智能技术方案，来提高以“大规模人群”为基础的测温精度，这对防控疫情有直接的价值。

（百度AI测温系统落地北京清河站助力疫情防控）

或者，针对此次疫情排查与防控工作，包括百度在内的诸多科技公司最近宣布向各级政府、卫健委机构、基层社区、疾控中心等相关疫情防控机构开放的智能外呼平台，通过智能语音对话系统逐一“打电话”，能够避免工作人员排查时的传染风险，并强化问询覆盖和疫情跟踪能力，本质也是一种“一线”城市治理应用；

又或者，百度Apollo携手新石器在北京市海淀医院投放无人车，负责海淀医院隔离点的无接触送餐工作，做好服务、减轻人力需求同时降低风险；网络流传的通过无人机提醒未戴口罩的老奶奶……

这些，都可以归于城市治理的“一线”联动体系，而无论是智能外呼、无人机、机器人等，它们的用处也都不止于疫情防控，在城市治理的更多方面都有应用，例如同样“危险”的灾难性事故面前，机器人、无人机就可以代替人，避免牺牲同时提升效率，其中消防领域的灭火机器人已经进入实验阶段。

总而言之，人工智能等技术能够为大城市建设构建新型基础设施，提供超前的城市治理方式和治理思维，百度等巨头的参与，客观上正在尝试打造一个“新基建”范式，而它们手里更多有应用潜力的AI技术，后期还需要加入到这三个体系当中。