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京东推出智能城市一级战略,以AI优化这些城市问题

当很多地区政、产、学、研界还在努力探究“智慧城市”的时候,京东集团在其基础上又提了一个更高阶的概念——“智能城市”。

  当很多地区政、产、学、研界还在努力探究“智慧城市”的时候,京东集团在其基础上又提了一个更高阶的概念——“智能城市”,并且将其作为京东集团的一级战略业务。

  据京东方面介绍,京东“智能城市”业务已经在国家能源集团AI优化火力发电、三亚智能小镇、宿迁信用城市建设等场景有了实际应用。

  “智能城市是智慧城市发展的高级阶段,智慧城市主要关注基础设施建设和信息化,技术驱动力源于计算机软件和网络通信。智能城市则是在此基础上,推出大数据、人工智能等在城市建设和运营中的应用。”京东集团副总裁、京东数字科技副总裁、京东城市事业部总裁郑宇强调。

  搭建在“云”上的城市操作系统

  作为“智能城市”的核心,京东推出的“城市操作系统”,可以管理智能城市中的各项资源,支撑各智能交通、智能规划、智能能源等垂直应用。

  与阿里、腾讯、百度不同的是,京东城市的城市操作系统既不是城市的“大脑”要去控制这个城市,也不是云的操作系统,不做基础设施;更不是系统集成,不做硬件提供商。

  “城市操作系统的核心是城市计算平台,一个城市操作系统可以包括一个或多个城市计算平台,其最大特点是开放——首先,它可以运行在各种不同的云计算平台上;其次,它支持用户(城市管理者)在城市操作系统上部署、搭建、运行各类应用;第三,向业界开放,支持行业内的开发者基于城市操作系统开发解决方案。”郑宇表示。

  “很多友商做云操作系统。但云操作系统更多是管理机器硬件,而真正智能城市的操作系统,需要大量能够解决城市问题的算法模块,特别是针对于时空大数据的人工智能模块。比如说,城市里面可能并不特别需要人脸识别算法,我可能需要是一个交通流量预测模型、空气质量预测模型,需要战略选址模型和线路规划模型。这些模型在以前的云平台上都是没有的。”

  值得一提的是,该城市操作系统为核心,推出的一系列产品和解决方案已经落地。最底层是城市计算平台,它是城市操作系统的核心和基础,多个城市计算平台通过数字网关实现互联互通;第二层是产品层,由智能交通、智能规划、智能能源、公共安全、智能环保和智能文旅六大类产品以及城市画像产品组成;第三层是场景化解决方案层,包括信用城市解决方案、AI+城市产业规划解决方案、智能停车场解决方案、智能园区解决方案和智能城市APP五大场景化解决方案。

  破解信息不匹配以及安全性问题

  对于任何智能城市的建设,信息共享以及安全是不能忽视的问题之一,不够结构化的数据以及信息不匹配一直是互联网金融公司面临的难点之一。

  券商中国记者了解到,除了对于数据的清洗和治理,京东城市定了三大标准数据模型,第一是电子政务数据,以表格存储个人信息以此对数据结构化;第二是视频、语音、文本,多媒体数据。

  “第三块是我们以前忽略的,但却是城市规划中最大一块——时空数据。比如说我们房子的坐标,我们的建筑物,我们的车的轨迹、手机的信号,滴滴打车、高德出行、气象、环境等时空数据。而这部分数据的管理,以前很缺失,所以是时空+多媒体+结构化三类数据,都要统一治理好。特别在时空数据里,我们提出了6种数据模型,这6种数据模型能够把城市里面所有大数据堆积起来,这样天然降低了成本。”郑宇表示。

  值得一提的是,数据的安全性以及共享性对于智能城市一直是长期存在但难以破解的问题。“其实数据安全和数据的共享之间有一定的矛盾,有一些部门数据就是有安全性规定的,比如说公安数据就是垂直汇报的,不可能物理汇聚在一块。“京东表示。

  记者了解到,京东城市将把平台分别搭建在两个不同的部门,比如说公安部门放一个平台,电政办放一个平台,然后平台在各个服务线内部处理他的数据,对数据进行一个粗加工——数字网关的技术。郑宇表示:“我们的数字网关是嵌在每个平台内部的,我们可以把大部分固定的数据汇到云平台上来,汇不过来的地方就通过数字网关联通,这个数字网关就有一套跨域学习的方法。”

  燃烧优化模型让锅炉的热效率提高0.5%

  经历了一年的发展, 除了技术突破,一些产品与解决方案已经落地,例如 AI优化火力发电、 覆盖全国的智能停车场、三亚智能小镇、宿迁信用城市建设等。

  以国家能源集团的AI优化火力发电为例, 针对火力发电业务特点,华电天仁与京东城市联合研发出基于深度学习的锅炉燃烧模拟器和基于强化学习的火力发电优化模型,突破了单纯使用传统物理/化学分析的优化方法,通过对运行机组不同负荷段大数据进行分析和强化学习,快速获得综合最优控制策略。

  日前,项目已经通过专家组的验收,专家组的鉴定意见指出——“锅炉系统运行参数达到了现有工况下最优”,“锅炉热效率提高0.5%”。

  基于对行业痛点的深入了解,国家能源集团与京东城市携手挖掘数据价值,将堆砌起来的数据变成有用的数据资产。通过人工智能技术建立燃烧优化模型可以让锅炉的热效率提高0.5%,一个60万千瓦机组一年能够节约燃料费用200多万元,全国推广效益巨大。

  郑宇表示,由于一组火力发电机组就有多达15000个传感器监测点,100多个主要控制参数,因此这一算法是针对高维连续变量做优化,这一方法如果推广至全国,每年可帮助国家节省约70亿元的燃煤成本和污染治理成本。

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