不要盲目崇拜别人而忽略了自己的美。
—— 莎士比亚
本文以下内容取自阿里云2019杭州云栖大会《奇点云数智商业专场》、《银杏谷资本数据大脑孕育产业变革专场》。
首先是《数智商业专场》
奇点云是一家大数据领域的初创企业，投资人包括阿里巴巴集团前CEO陆兆禧，公司的创始人主要来自阿里巴巴，在上次聊的《数据中台专场》中，阿里云数据中台团队宣布了阿里数据中台合作伙伴扩展计划，包括奇点、云徙、袋鼠、浩鲸都是这一计划中的“课代表”。
奇点云创始人CEO开场演讲的题目叫做《“数据+算法” 定义新世界》。面对这个充满变数的世界，通过数据+算法可以将不确定转变为确定。
奇点云认为数字经济的本质是由数据、算法、智能服务构成。
其中智能服务的目标在于优化资源的配置效率，通过智能服务可以：
- 描述发生了什么
- 诊断为什么会发生
- 预测将会发生什么
- 最终决策应该发生什么
为了实现这样的智能服务，奇点云提出了“云（智能）+端（感知）”解决方案。这个端包括人脸摄像头、安防摄像头、3D摄像头、声波传感器、重力传感器等其他传感器。这其中机器视觉技术占有很大的比例，说到机器视觉技术，阿里云有一个神秘的A组一直在研发相关的黑科技，这个A组的负责人就是过去的阿里云安全业务负责人道哥吴翰清。这次道哥来参加阿里云A组和奇点云的联合发布，阿里云A组的零售超级视觉计算平台和奇点云的识客3.0宣布战略合作。
阿里云视觉计算服务（Visual Computing Service，简称VCS），是一款弹性可伸缩的视觉智能计算服务，具备成熟的视觉数据接入、AI算法训练、计算资源调度能力。阿里云VCS平台支持视频采集、存储、分析全过程，能为企业、开发商和个人提供数据服务；同时支持视觉数据接入、视觉AI算法训练、计算资源调度，为算法开发者提供训练服务，帮助开发者提升视觉AI创新效率。
奇点识客不同于大多数“客流统计”技术产品，还具备衣着、体态、脸型、发型、情绪等精细视觉维度标签；同时还具备“场”内的消费习惯、会员记录、逛店偏好、商品偏好、价格偏好、功能偏好等动态标签。
接下来是《数据大脑孕育产业变革专场》
银杏谷资本是一家链接新经济的投资平台，投资的企业包括：
- 城市大脑：数梦工场、云仰科技、半云科技、叙间科技、视在数科
- 工业大脑：学浪数制、英集动力、中控技术、依柯力
- 零售工程：云徙科技、凌笛科技、深绘智能
- AI技术、海天瑞声、数之联、火奴科技、飞致云、数字冰雹
银杏谷本请到了阿里巴巴前数据委员会会长车品觉来做大数据与城市精细化治理的演讲。
在城市精细化管理过程中存在的主要困难与挑战包括：
- 各自为战难联动
- 数据竖井林立
- 数据体量爆照
- 社会参与度低
数据中台的思想正好可以应对这些挑战：
- 柔性小前端：敏捷反应、多样化创新
- 强大中后台：通过共创、复用、沉淀的平台和机制促进效率、协同、创新。
车品觉在智慧城市的建设过程中有以下建议：
（一）建立智慧城市数据文化，响应型*的权威会备受尊重
- 领导力驱动、打造以数据驱动的精细化治理智慧城市首先是建立智慧*，而领导力是智慧城市最重要的驱动力，需要通过管理创新，引导公务员办事处理模式以数据作为驱动，从以往刻板流程驱动转变为以解决问题为导向，适当赋予公务员基于数据决策的*裁量权，释放公务员的创造力与主动性；
- 全员数据赋能、数据赋能不仅是针对科学家以及数据分析师，而是对*内每一位公务员和广大市民进行数据赋能，从而形成全社会数据驱动文化的优渥环境。开放透明的数据资讯让市民了解*为其所做的服务与贡献，成为响应型的*，从而获得市民对响应型*权威更多的支持与尊重。
- 目标明确打破偏见、战略目标越清晰，转型资源力量分配就会越聚焦集中，并且根据战略方向制定阶段性的关键绩效指标。数据驱动最大的挑战是打破人们经常怀有的认知偏见。虽然这些原则显而易见，但必须首先在组织内部做出思维和行为上的改变，再加上良好的数据化部署，才能在这场新的智能革命中取得胜利。
（二）数据驱动的城市治理驾驶舱，提高城市精细化治理水平
- 利用社会数据生态，支撑城市治理决策、移动互联网及物联网产生的大数据积累了每一位市民在城市中的生活轨迹，包括他/她的身份、在哪儿、什么时候、做过什么等。公共数据与政务数据相互配合将会是人类历史上第一次拥有如此庞大完整的城市全景数据。当数据化决策与行动后的反馈形成紧密的数字闭环时（因果），城市管理才真正进入数字科学的时代。
- 搭建敏捷的指标体系，助力城市精细化治理、城市管理指标体系应从顶层设计出发，需要从抽象的目标落实分解到具体的执行指标，从而指导规划目标落实推进，为了过程中的修正最好能加入跟踪指标。数据网络、实时数据处理及机器学习等技术让传统的数据分析能力更进一步，增强了多维度的相关性分析及预测的能力，让决策者除了了解为什么发生外，还能获得如何改进的建议。
- 洞悉城市变化沉淀解决方案，建设互动式的城市驾驶舱、智慧是一个群体的行为，智能决策是根据各维度数据输入之后，再根据以往经验做出的行动方案，是城市管理者用数据去解决实际问题的群体行为，这是一个从数据采集、分析、判断到行动的过程。数据科学让人们找到相关关系，从而让城市管理者可以找到解决这个问题的各类方案及途径，而并非以往智能看到一些表象而无法找到解决问题的根本方法。
车品觉介绍，彭博社的老板，前纽约市市长彭博有一个关于大数据的原则：
“如果要将一个数据放入大屏，那么这个数据必须告诉我应该立刻去改变哪些东西，以避免悔之晚矣？”
后面，阿里云智能-城市大脑方案中心 副总经理 张琪伟做了《城市大脑的探索与实践》的分享。
阿里云推荐的*数字化转型技术路径是：系统上云、数据在线、数据驱动。在业务数据在线的基础上通过双中台建设推动智能应用建设，从而实现*决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。
在阿里云推动*数字化转型过程中发现如下挑战：
- 首先是数据汇聚难
- 其次是数据治理难
- 最后是数据应用难
大家都想知道阿里云是怎么解决这些问题的，阿里云在推动城市大脑建设过程中是从交通入手的，为什么是交通？阿里云的秘密叫做：
“自带干粮”
当时，高德导航被阿里巴巴集团收入麾下，正是依托高德精确的出行数据收集机制，阿里才能够围绕交通这个垂直领域，构建立体化的数据体系，让每个数据提供者又是数据受益者。
交通数据体系包括：
- 态势类：*流速度、通行效率指数、拥堵延迟指数、排队长度、停车次数。
- 控制类：饱和度、信号周期、信号控制时间段、限行时段、限行区域。
- 路网类：路口等级、道路等级、O/D点位、O/D线路、潮汐车道信息。
- 车辆类：车辆日闯禁次数、最常经过路口、最常出现区域。
- 事件类：日接警数、日视频发现事件数、日高德事件数、路段日事件总数、区域日事件总数。
- 出行类：区域驶出流量、区域驶入流量、路口实时流量、车道实时流量、车道实时流量。
- 设备类：设备状态、设备位置、设备故障、设备类型、设备厂家。
- 用户类：警员信息、排班信息、警员状态、用户权限、警员最近GPS点。
进一步的，从交通领域将城市的主题数据领域扩展到十大领域：
- 自然人：基础信息、工作经历、教育经历、职业技能、社会关系、信用、教育信息、医疗信息、存活信息等。
- 法人组织：企业类型、医疗机构、社会团体、公益组织、个体户、组织信用。
- 公共服务、医疗服务、交通服务、事项办理服务、气象预报服务等。
- 行为事件、医疗行为、舆情、处罚、公示、投诉等。
- 宏观经济、行业经济报告、旅游人数统计、从业人员统计、项目建设、投资规划等。
- 城市资产、公共设施、医疗资源、旅游资源、交通资源等。
- 城市感知、物联网各类传感器、摄像头、检测站、GPS轨迹等。
- 自然资源、森林、江河湖海、风雨雷电、矿产、山川等。
- 地理空间、基础地图、各行业图层、地址、建筑、桥梁等固定点位、网络信息。
- 电子证照、行政审批产生的各类资质、许可证照的结构化信息和电子证件。
在城市大脑的感知层面，包括视频、NLP、图像等以下技术手段：
- 视频感知：道路视频、工地视频、社区视频、背景小巷视频、其他视频。
- 物联感知：智能井盖、智能烟感、智能电表、智能水表、智能路灯、RFID、压力传感器、气体监测、燃气传感、水质传感、粉尘传感。
- 人工感知：街巷吹哨、随手拍、网格员、河湖长、监督员、街巷长、社工上报、走访民情。
- 热线感知：12345、12341、96310、区长信箱、领导留言板。
- 专业数据：手机信令、执法法规、人口法人、人房数据、工地信息、水电热气、历史案卷、交通流量、知识经验、车辆信息。
阿里在城市大脑——*数字化转型的创新和实践包括：
- 杭州：第一次将互联网能力用于城市治理。交通起步，扩展到旅游、城管、医疗、综治多个领域。
- 衢州：以城市大脑架构构建“雪亮工程”，形成社会治理衢州样板。
- 苏州：深化交通应用。公交优化规划及事故预测。自动生成公交车辆调度策略，极大提升了公交调度工作的效率。
- 澳门：交通、医疗、旅游、政务四大领域，助推澳门*管理服务精细化水平。
- 吉隆坡：城市大脑广泛应用于吉隆坡交通治理、城市规划领域。
- 德清：城市大脑，提升德清市城市管理精度，支撑德清智慧城市建设。
- 天津津南：以区域经济治理为切入点，助力地方经济产业结构调整。
- 海口：“城市大脑”成为海口数字化转型的基础设施，一期覆盖交通、医疗、旅游、政务、城管。
- 上海：赋能*与交通行业，助力智慧*转型，提升交通出行效率。