阿里巴巴达摩院城市大脑「阿里云达摩院」

来源： 2023-05-08 18:16:33

去年10月，阿里巴巴宣布成立“达摩院”，实行院长负责制，由阿里巴巴集团 CTO 张建锋（花名行癫）担任首任院长，3年投入1000亿元探索前沿科技。

它倡导进行“产学研”开放协作，将进行人工智能、智联网、金融科技等前沿科技的研究和探索。首批公布的研究流域主要有：量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、下一代人机交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等。

据悉，“达摩院”的成立也将成为阿里巴巴一直以来寄予厚望的“NASA 计划”的核心组成部分。

早在去年 3 月，阿里巴巴就已启动针对核心技术研究的“NASA 计划”，称其未来二十年的目标是要打造世界第五大经济体，为世界解决 1 亿就业机会，服务跨国界的 20 亿人口，为 1000 万家企业创造盈利的平台。

“达摩院”这一名称来自 DAMO 的音译，全称为 The Academy for Discovery, Adventure, Momentum and Outlook（探索、冒险、动力和远景研究院），而取“达摩”一词，也有借鉴武侠小说中达摩代表武学最高修为境界之意。

在金庸的武侠小说里，少林寺达摩院是菩提达摩祖师修禅练武的地方，这里是少林寺最高等级的武学研究机构，和方丈玄慈同辈的玄字辈僧人有30多人，只有8个人有资格进入达摩院。

武艺最强、悟道最深是硬性指标；同理，阿里成立的“达摩院”希望汇聚全球顶尖的科学力量，潜心研究面向未来的核心科技，真正做到‘侠之大者、利国利民’。

目前，达摩院官网已经正式上线，在上面可以看到关于达摩院的最新、最全介绍，覆盖达摩院五大研究领域、两大合作生态以及人才储备和需求。

在这其中，由北京大学应用数学博士，IEEE Fellow华先胜领导的城市大脑实验室也随之浮出水面，全面展示在从业者面前。

阿里城市大脑实验室致力于通过互联网和人工智能，打通城市数据管道，发掘数据价值，构建城市新的基础设施。

目前已在杭州、苏州、上海、衢州、澳门、马来西亚等城市和国家落地，覆盖交通、平安、市政建设、城市规划等领域。是首批国家人工智能开放创新平台之一，也是目前全球最大规模的人工智能公共系统之一。

它的研究方向包括：

多模态大数据感知：通过多视角学习方式融合多源异构数据，实现对城市参与者的全面多维感知；

城市交通预测与干预：基于大规模路网结构，针对交通拥堵治理问题，进行分析预测和智能干预；

城市大规模并行异构计算：通过并行异构计算来加速在海量实时异构数据网络上的计算和处理过程；

城市复杂环境感知与理解：对城市环境进行有效的感知建模，并设计对于环境鲁棒的自适应计算机视觉算法；

城市视觉搜索引擎：利用视频的动态特征信息进行行人与行为的特征建模，进一步完成搜索识别；

城市市政规划和公共资源分析：基于大数据智能分析，结合城市发展规律，对城市的基础设施布局和公共资源分配进行智能分析和决策；

它所涵盖的产品及应用包括：

天机：车流人流预测系统。通过区域内的历史和实时视频数据，实时准确地预测全区域未来的车流、人流情况，为道路疏导、管控决策提供参考，规避拥堵和踩踏等安全隐患问题。目前，在预测未来1小时内车流、人流方面，准确率达90%以上；

天镜：市政建设与管理系统。为城管、安监、消防、住建、公安等政府各职能部门提供市政事件的视频自动巡逻告警服务，辅助人工巡查，消除市政建设的隐患点，提高市政管理的智能化水平；

天鹰：渐进式视频搜索引擎。基于对全局视频资源的实时搜索，快速定位特定对象，如查找失踪人口、追踪肇事逃逸车辆等，只需1-2秒的处理时间，且行人识别准确率达到96%以上；

天曜：全时全域交通自动巡逻报警系统。能够对城市里面的交通事件、事故进行全方位的实时感知，自动发现人、车、物、事件全要素的异常，自动识别交通事故、违章行为并在20秒内推送给指挥中心，准确率达95%以上。能够实现对城市交通进行7*24小时不间断巡检，减少交警路面巡逻工作量，降低交警安全风险，并将交警从查看监控的任务中解放出来，提高执法效率；

天擎：城市大脑的大规模视觉计算平台。包含视频接入系统、实时／离线计算系统与视觉搜索系统三大组件，对外提供完备的大规模视觉计算解决方案。“天擎”已实现云端快速弹性部署，是面向安防的创新产物，为客户按需提供智能分析能力，有效提升智能分析效率。“天擎”可实现视频分析千倍加速，处理16小时视频仅用1分钟。

此前，华先胜就曾表示，城市大脑中的“城市之眼”是商业化落地的重要项目之一。

一级城市中大概布置了几十万个摄像头，单个摄像头每天产生非常大的视频数据，但是这些数据发挥的价值其实比较有限。

因此，阿里通过城市之眼观察车、人、非机动车，利用视觉计算统计出车量、车型、车牌、车长、速度、行驶路径、行人等信息。做好城市数据收集后会建立一个索引，具体落实到实际应用上，可寻找走丢的儿童、肇事车查找等。

过去在视觉技术较弱的情况下，只能通过笨重的手段获得一些粗略的车辆信息：如通过GPS获取采样数据；在路下掩埋地感线圈，根据车身压力进行计数。无论GPS还是地感线圈其实对车辆的信息收集有限，而且地感线圈经常会出故障。

城市大脑要做的事情是把整个城市数据汇集，完成对城市事故、事件的认知：知道哪里堵车，哪里有车祸，分析后迅速发出红绿灯控制和关闭路口的指令，以及预估事故、事件对交通接下来产生的影响。

在实际运行过程中，城市大脑利用实时全量的城市数据资源全局优化城市公共资源，即时修正城市运行缺陷，实现城市治理模式、服务模式和产业发展的三重突破。

它能够更好地提升政府管理能力，解决城市治理突出问题，实现城市治理智能化、集约化、人性化；更精准地随时随地服务企业和个人，节约公共资源，对产业发展发挥催生带动作用，促进传统产业转型升级。