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智慧城市走得太快，靈魂已經跟不上身體的步伐。

據統計，全球在建的智慧城市有800多個，中國就占了一半以上——大多數一、二線城市已雛形初現，還有89％的地級市、47％的縣級市正厲兵秣馬。

大干快上的建設節奏，掩飾不了智慧城市發展進程中的尷尬。被寄予厚望的城市大腦經常出現梗阻，而與智慧同等重要的“勇敢的內心”和“靈活的四肢”，大多還只是停留在設想中。

其實，城市是一個復雜系統，天生擁有自組織能力。根據著名學者梅拉妮?米歇爾的定義，復雜系統是由大量組分構成的網絡，通過簡單運作規則產生復雜的集體行為，并借助學習和進化產生適應性。

對復雜系統而言，局部的改變有望帶來“混沌的繁榮”，但也可能導致“無序的崩潰”。這就是為什么智慧城市很多看似漂亮的單點突破，最終落個中看不中用的結果。

顯而易見，以政務、交通等典型場景的賦能為切入點，逐步向金融、工業、醫療、能源等領域滲透，推動跨域場景的互動與協作，進而催生全面智能覆蓋、整網能力協同的“新物種”，是智慧城市進化的主要方向。

金風將至，未來已來。在11月26日舉辦的“智變?質變 深圳?進而有為華為云城市峰會2021”上，產業專家、城市管理者和企業家們齊聚一堂，推進科技創新與行業智能升級，鑄就城市和產業發展新格局。

從2020年起，華為就首次提出并積極踐行城市智能體理念，以云為基礎，以數據為要素，以AI為核心，建設立體感知、全域協同、持續進化的智能系統；今年6月，華為云城市智能中樞正式發布，基于“一平臺三引擎”構建城市智能升級核心樞紐，實現“感知－認知－行動”深度協同，助力智能化城市治理和精準服務。

在新興技術的加持與各方力量的推動下，更高效、善創新、有溫度、可持續的智慧城市“新物種”正破殼而出。它的樣子算不上完美，但其邁出的每一步，都彰顯著進化的力量。

老問題的新方案：政務更高效×治理更精準×交通更通暢

政務服務與社會治理是智慧城市運營中常見的老問題，而面對不斷涌現的新情況，需要以新思路應對。

上海12345熱線平均一個月要處理60多萬單市民訴求，熱線平臺遇到諸多挑戰。

首先，投訴分布不均衡，處置被動滯后。例如，暴雨天氣造成部分路段突發內澇，大量市民集中投訴造成平臺處理壓力增大，主動感知、提前預警的能力長期缺位。

其次，工單分撥量大、效率低，投訴主體不明，無法精準識別并進行相似案件分析。

再次，處置環節過分依賴工作人員的個人經驗，缺少知識共享機制，處理效果千差萬別，市民滿意率不高。

針對各個階段的痛點，華為云城市智能中樞提供了量身定制的解決方案：

在問題發現環節，基于全域感知引擎智能發現市民熱線、政務網站、微信公眾號等多渠道來源事件，通過聲音、文字、圖像等多源異構數據的提取、處理和多模態分析，借助千億級參數NLP預訓練大模型，面向不同場景蒸餾出小模型。這種跨模態、跨部門、全場景智能感知，有助于及時發現問題，從被動響應到主動預警、無感辦結。

在分撥環節，基于知識計算引擎的智能分撥，從時間、空間和人群多個維度，對業務工單進行訓練和推理。匯聚過去5年的20多萬條工單，形成上千個熱點話題，通過智能動態關聯分析以及強大的GES能力，充分挖掘隱形關系。

比如：A在某小區投訴鄰居噪音擾民，B在同一小區投訴垃圾比較多。看似沒有關聯的兩個問題，用知識計算引擎去分析，能推論出此小區哪個地方可能存在群租現象，并自動關聯負責處置的部門。由此，熱線工單分撥準確率從60％提升至95％，一些復雜工單的處理時長從平均5天縮短至3小時。

在處置環節，基于機器人引擎的智能處置，“24小時工作”的AI熱線輔助坐席不僅解放了人力，而且將智能自動化帶入更多組織與流程。內置1萬＋條問答兜底話術、200個對話場景預集成，實現全類型知識問答、多模態對話與情緒感知分析，讓市民享有全天候、有溫度的政務服務，回訪滿意度從58％提升到87％。

如果說12345熱線是社會運轉的潤滑劑，那么交通出行則是城市運營的“脈絡通”。提升公交的出行占比，是緩解城市交通問題的重要途徑——城市地面公交軌交化，營造準時、舒適、安全的乘車體驗，才有機會改變人們的出行習慣。

基于華為云智能中樞的協同式智慧公交解決方案在深圳巴士集團的落地，為城市綠色出行打造了值得借鑒的樣板。

方案實施前，深圳巴士的痛點非常明顯：人工編制發車調度計劃效率低，每條線路排班平均30分鐘以上；運力和運量匹配不精準，客流分布差異大，匹配度僅60％；發車計劃動態調整難，異常狀況人工處理平均需10分鐘；司機排班難，單線路最長耗費6小時。

華為云運籌優化算法賦能智能化排班調度，在6000＋車輛、300＋公交線路、20＋業務變量約束條件下，實現城市級規模公交車輛自動化調度；匯集多年運營數據，基于GBDT模型挖掘車輛運行多維時空特征，精準預測到站時間；發揮車路協同系統與邊云結合優勢，促進公交精準運行，乘客出行可預期；借助超視距盲區沖突軌跡預測，達成主動安全。

據《IT創事記》了解，深圳巴士集團實施智慧公交方案后，公交準點率提升至90％以上，發車與客流匹配度達85％，人力成本節省60％。

新物種的大未來：企業善創新×生活有溫度×發展可持續

企業是價值創造最活躍的因子，也是智慧城市健康成長的物質基座。為企業創新全面賦能，是城市智能中樞的新使命。

醫藥行業是很多城市轉型升級的重要抓手。一款創新藥從研發到上市，平均投入逾10億美元、研發周期大于10年；與此同時，藥物結構設計高度依賴專家經驗，新藥篩選失敗率高。如何通過大數據、人工智能等技術加速研發進程，成為醫藥企業亟待解決的難題。

為大幅提升新藥研發效率，華為云和上海藥物所合作發布盤古藥物分子大模型。該大模型學習17億個小分子的化學結構，可以高效計算蛋白質靶點匹配、預測新分子生物化學屬性，實現全流程的AI輔助藥物設計。西安交通大學第一附屬醫院就利用盤古藥物分子大模型，研發出全新的廣譜抗菌藥物，先導藥研發周期從數年縮短到一個月。

經濟發展的高度決定城市向上的天花板，日常生活的質量則構成城市生息的底色，而這也是智能中樞大展身手的舞臺。

在疫情常態化的背景下，人們對室內環境質量的要求越來越高，通風換氣的重要性不言而喻。提高空調和新風系統的使用頻率，肯定有助于降低有害氣體含量；但節能減排同樣是硬約束，對能耗影響權重高達40％的空氣調節系統，必須在改善空氣質量與降低能耗之間找到合理平衡點。

全球知名空調企業攜手華為云團隊，通過大數據分析和AI算法，實現TVOC、甲醛、CO2的精準預測。除了溫度控制，還能準確界定新風開關的時間點，預測精度達85％～95％。

守住風險底線，是城市可持續發展的重要保障。在諸多潛在沖擊中，金融風險可能演變為最大的“灰犀牛”，擅長進攻的智能中樞也要扮演好守門員的角色。

金融業是知識密集型行業，專家知識在業務發展中的作用舉足輕重，但其往往因過于離散而無法沉淀。華為云知識計算解決方案能整合分散于不同介質、不同形態的行業數據，通過一系列AI技術進行抽取、表征、協同計算，生成建議性的新知識，再賦能給機器和人。

伴隨業務創新的加速，金融業需要提高風險管理能力，知識計算引擎在金融風控業務中得到廣泛應用，如銀行資金分析、證券股權穿透、保險防騙保等。在貸款回流檢測的業務場景中，華為云GES支持近百種成熟算法與百億節點萬億邊的超大規模計算，相比傳統的關系型數據庫，查詢和分析性能分別提升5倍、10倍。

智能中樞激活城市這個復雜系統，催生的智慧城市“新物種”將持續進化。雖然成長的煩惱不可避免，但未來的美好圖景值得期待。