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京东金融AI技术+摩拜单车骑行数据,让治理违停更高效

发布时间:2018-05-17 18:10:51  来源:互联网    采编:张宏伟  背景:

  随着人工智能和大数据的发展及应用,智慧城市的“面孔”正变得逐渐清晰。5月17日,京东金融副总裁、首席数据科学家、城市计算事业部总经理郑宇在2018世界智能大会上阐述京东金融的智慧城市理念和愿景,并通过联通营业厅智能选址、违章停车监测、区域人流预测、救护车智能调度和选址、水质预测、AI+火力发电、信用城市体系建设七个案例,详细介绍了京东金融城市计算取得的前沿科技成果。

京东金融副总裁、首席数据科学家、城市计算事业部总经理郑宇

  在郑宇看来, 城市是一个特殊的存在,它的每一个现象都受到空间和时间的双重影响,对于预测城市中的各项指标的变化,传统的人工智能算法不能做出精准指令。京东金融城市计算正在打造贯穿城市规划、运维和预测阶段,汇集各种各样数据的城市大数据平台,支撑这个平台的是特殊的时空数据管理和针对时空数据的人工智能算法以及多元数据算法。

  基于此,京东金融城市计算事业部正在服务政府和大型国有企业,帮助他们解决城市里的交通、规划、环境、能耗、商业和城市安全等痛点,提高大型企业产能和业务效率。

京东金融城市计算理念

  随后,郑宇用七个案例详细介绍了京东金融的城市计算能力在商业、市政、能源等方面的落地案例。

  案例一:联通营业厅智能选址

  联通在线下有很多营业厅,但是随着线下业务向线上转移,其线下营业厅资源没有得到充分利用。联通如果想把用户重新拉回营业厅,首先,他要考虑在哪里选址,或者是改造哪些营业厅,第二是如何配置里面的3C产品,使得转化率最高。如果只是基于联通本身的数据是做不到的,他们需要联合京东电商、物流、金融的数据,共同做智能化的选址。

  目前,京东金融在上海给300多家联通运营商选址、改造,这里面既要考虑到联通用户的数据,也考虑到京东的数据,还要考虑第三方的地理信息数据,把它变成一个学习的数据,并通过人工智能算法,带来高效的回报率。

  案例二:违章停车监测

  城市里有很多违章停车现象,很多非车道被占,但是执法管理人员是有限的,我们不可能在每一条路上都安排执法人员去管理违章停车。现在,由于共享单车的出现,我们可以用共享单车的GPS数据来动态的智能的检测城市里面的违章停车情况。

  比如有车违章停在路边,人们骑自行车的时候就不得不绕到机动车道里面去,他的骑行轨迹就会发生变化。现在我们跟摩拜合作,基于摩拜大量的数据,能够实时检测整个城市里面什么地方出现了违章停车,不需要派管理员去看就能够自动识别,然后把有限的人力精准地投放到那些违章的路段,快速地去捕获违章停车,这大大提升了政府的效率,可以在一定程度上去帮助政府治理违章停车的现象。

  案例三:区域人流预测

  通过大数据和算法,我们能够预测整个城市里面每个区块的人流量情况。比如踩踏事件,如果能够提前几小时知道这个区域里面未来有多少人进,有多少人出,我们就可以提前管控做分流,做管控,保证人身安全。以前的算法很难实现这种非规则区域的人流量预测,大家知道如果做深度学习的话,只能做规则网格的计算机运算,而京东金融在做的,是在非规则区域里面做人流量预测。另外,我们还能够做到不同区域之间,人流量之间的转移,在源头上进行分流,而不是说到了目的地之后再去管控和分流。这样既能保证公共安全,也能帮助我们做很多的智能的调度和管控。

  案例四:救护车智能调度和选址

  救护车智能调度和选址是利用大量的120呼叫数据和救护车路线抢救数据,在不增加任何投入的情况下面,只要对救护车站的位置做稍微的偏移跟挪动,就能够把抢救时间缩短30%。比如,以前我们救一百个人需要花一百个小时,现在我们只要花70个小时,留下30个小时可以在手术台上挽救更多人的生命。另外,通过智能算法我们可以对救护车做动态的调度,在不增加任何救护车的情况下,把运力再提高30%。前提是我们没有增加任何的资源投入,这就是人工智能的威力。

  案例五:水质的预测

  水质的预测涉及很多因素,包括管道本身的年龄和寿命、周边的情况、气象、人们用水的模式等因素,是一个很复杂的过程。基于人工智能算法,京东金融部署了管网水质预测系统来实时预测未来的管网水质,从而指导自来水工厂更科学地进行投氯消毒,保证居民饮用水质,还能及时发现水管健康状态,第一时间进行维护、修理,保证城市高效运转,进而给政府各项城市建设决策提供参考。

  案例六:AI+火力发电

  在中国,火力发电占据60%发电量,产生的能源消耗和污染排放很严重。京东金融城市计算通过大数据和人工智能,能够用更少的煤发更多的电,并且产生更少的污染排放。该算法非常复杂,比阿尔法狗还要难,因为发电机组的状态是连续空间,变量非常多,而且它不是完全封闭的空间,如何通过人工智能算法动态的去做各种阀门调控、送水、送风,这是一个世界性的难题。如果京东金融的算法能在全国两千多台发电机组推广,可以提高0.5%的发电效率,一年给国家节约一百亿元。

  案例七:信用城市体系建设

  京东金融正在跟新华社合作,在福州打造信用城市试点,构建中国的信用城市标准体系。它包括了居民、企业和政府三个主体的信用。居民信用即个人的出行,租用,借贷等行为产生的信用。企业的信用则与股市评价、招投标、融资等动作相关。政府信用关系到政府的考核,涉及经济、环境、能耗等多方面指标。

  6月10日,京东金融承办的中国城市信用建设高峰论坛2018将在福州举办。京东金融打造了一个全生态的信用城市体验,可以感受各种信用城市的应用。信用地图即是其中的一个小场景。在个地图里,可以看到各个区域、各个企业、各个居民的信用。企业可以看到信用排名和变化,通过税收、违规、投诉、舆情等数据反应信用变化的原因。而政府可以基于此进行治理和管制。

  郑宇最后表示,未来,依靠计算能力、行业背景知识、产学研一体化经验和海量数据等优势,京东金融城市计算将持续发力,让技术真正服务于现实生活,提高效率,降低损耗,为智慧城市描画更美好的蓝图。

  郑宇是城市计算领域的先驱和奠基人,他曾发表高质量国际论文百余篇,其中多篇论文成为城市计算领域奠基性的论文。2013年,他因在城市计算领域的贡献被《MIT科技评论》评为全球杰出青年创新者(TR35);2014年,他被《财富》评为中国40位40岁以下商界精英。




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