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当城市拥有了“大脑”,未来生活将会变成怎样?

MIT可感知城市实验室负责人:城市智能进化的N种可能

  很多经典的科幻小说和电影中都展现了未来智能城市和人类生活的场景:光怪陆离的充满城市的全息投影、飞速穿行又井然有序的飞行汽车、遍布各行各业的机器人、可以极速穿行于城市之间的超级高铁……虽然都是基于科学和想象的艺术创作,但是其中的很多黑科技已经让我们触手可及。

  “智能城市”是IBM的一个“实验室概念”,意在通过综合运用现代科学技术、整合信息资源、统筹业务应用系统,加强城市规划、建设和管理的新模式。该模式需充分借助物联网、传感网,涉及到智能楼宇、智能家居、路网监控、智能医院、家庭护理、个人健康与数字生活等诸多领域。

  十年前,智能城市还只是一个在实验室中的概念。十年后,智能城市建设已如火如荼。华裔建筑大师贝聿铭说,“对于一个城市来说,最重要的不是建筑,而是规划。”相关数据显示,自2012年住建部正式启动国家智慧城市试点工作以来,全国已有 95% 的副省级以上城市、超过76% 的地级城市, 有超过 500 座城市明确提出或正在建设智能城市。根据国际数据公司(IDC)发布的报告显示,2018年智能城市吸引全球超过800亿美元的技术投资,到2022年该支出将增长到1580亿美元。
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  作者:卡洛·拉蒂(美) ,马修·克劳德尔 (美)

  智能城市代表了巨大的商业机会,也代表了我们每个人生活将要迎来的改变。当城市拥有了“大脑”,未来将会变成怎样?麻省理工学院可感知城市实验室负责人卡洛·拉蒂在《智能城市》一书中提出了关于未来智能城市的十大预测,今天就来分享其中几个最重要的预测,通过这些预测可以让我们看到未来的商业机会,也可以看到个人的发展机会。

  01 万物互联:当科幻走进现实

  1982年,卡内基梅隆大学将可乐机改装成为世界首个可连接的智能设备,该设备能够报告其库存情况以及新储存的饮料是否冰凉。几十年后的今天,我们生活在一个物联网多于人联网的世界里。

  无论你是否喜欢,我们生活在一个极度超连接化和信息饱和世界中。过去两百年来全球繁荣和政治变革背后最大的推动力来自人与人之间、人与物之间以及物与物之间越来越密切的联系,特别是机器与机器之间的联系。现在有超过30亿人在互联网上安家,22—32岁的人中,40%的人每天上网时间超过13个小时。我们可以与其他500亿个联网设备连接,从监控摄像头到可穿戴设备,再到智能汽车。

  据预测,2020年连接到互联网的设备将达到700亿台,而且还将要有新的3万亿台智能传感器投入使用。 越来越多的设备和传感器直接与互联网相连,这样把所有设备和传感器联系在一起的便利度就会大大提高,物联网已经开始渗透到我们生活的方方面面。它可以是一套家庭自动化系统,通过检测环境的改变自动调整空调或照明设备;它也可以是能够及时提醒技术人员即将发生故障的生产设备;它还可以是车载导航系统,能够检测用户的位置并提供环境方向感知……

  在未来万物互联的时代,5G将纵向融合各个领域,VR、机器人、车联网、工业互联、市政物联、智能穿戴、智能家居、智能抄表、智慧楼宇……科幻电影中的种种情节即将变为现实。

  02 未来出行:组合式交通

  l 电动汽车和自动驾驶

  电动汽车和自动驾驶绝对是颠覆未来汽车制造、销售、本地出行和物流运输等的重要因素。电动汽车的控制反应时间(加速减速等)比汽油车要短的多。例如汽油车把油门断掉,喷入气缸的汽油还会继续燃烧一段时间,而电动车马达一断电马上就没有了动力。

  特斯拉证明了电动车未来的巨大商业前景后,几乎所有的主流厂商都大幅调高未来电动车生产的占比,开始研发电动车的新型号。德国大众宣布到2025年生产300万辆多大30个不同型号的新电动车。中国政府出台政策要求电动车占比从2017年的8%上升到2020年的12%,到2025年全世界的电动车占比有可能达到25%。

  无论是传统汽车制造厂商还是以谷歌为代表的互联网公司都投入了巨大精力在研究自动驾驶。谷歌从2009年开始研究自动驾驶,试验车在加利福尼亚州已经行驶超过了483万公里。谷歌不仅是市场上第一个研究自动驾驶的公司,而且是今天被公认为最成熟可靠的自动驾驶方案提供商。在可见的未来,搭载自动驾驶技术的电动汽车将成为我们出行工具的首选,汽车将不再需要方向盘,驾驶汽车将不再是一项可以轻松学会的能力。

  l 共享汽车颠覆出行

  100年来汽车的出现彻底改变了城市和乡村的地貌,改变了人类的基本生活方式,以汽车为主导的城市发展也产生了严重的负面后果:为了应对更大的车流,只好修建更多的道路,而更多的道路,反过来只会招致更大的车流。城市规划被汽车文化左右,交通拥堵的影响不仅是车行不畅,费时误事,汽车在怠速状态下还会继续排放污染物,而从静止到加速的这个过程释放出的有毒排放物也是最多的。

  自动驾驶不仅仅取代了人来驾驶汽车,也让共享出行成为了最经济的选择。在美国每英里驾驶成本约为1美元,每年供养一辆汽车的成本约为10000美元,包括车辆折旧、保养、加油、保险等费用。由于道路拥挤和停车不便,一辆私家车的利用率只有5%。有研究表明,自动驾驶的共享出行成本将是私家车的10&,到2030年私家车数量将降低到今天的20%。以美国为例,美国汽车保有量将从2.5亿辆降低到5000万辆。未来个人仍然可能买车,但不会独占这辆车。未来拥有车辆的方式可能有两种:第一种是自己优先使用,当自己不用时放出去为别人服务。第二种是自己买车作为投资加入一个共享出行组织,比如现在大家常用的共享打车软件。

  共享汽车的内部设计将被自动驾驶根本性地改变,例如多人共享一辆自动驾驶汽车内部可能会分为几个私密的空间,大屏幕地图显示和视听娱乐设备将成为标准配置,车中将有自动饮料售货机等。车型也会发生巨大变化,根据不同的需求,可能出现可以睡觉的车、可以打牌的车等等。

  l 自动驾驶影响下的城市规划

  未来城市交通规划也将深受共享出行的影响,城市交通将形成以高速轨道交通和自动驾驶以及自行车为主的全方位交通系统。高速轨道交通负责远距离主干线运输,自动驾驶和自行车负责支线和最后一公里的交通需求。以北京这样的超大城市为例,如果从五环外到国贸上班,自动驾驶可以根据地铁时刻表精确地在地铁站接送,使整个通勤时间缩减至少一半。

  自动驾驶将为建筑设计带来变化,例如大量的社区设计将不再需要车库和停车位。而未来将大量增加的电动车也会给基础设施带来巨大变化。第一个变化是加油站将会减少,取而代之的是快速充电站。第二个变化是维修体系,由于汽车数量的减少,车辆检修和维护将更多由楚星公司负责,车辆维护将更加程序化和集中化。

  随着出行环境平台的广泛采用,公共和私人出行范式的界限会变得更模糊。以前在共享和个人交通方式之间清晰的(功能和社会)划分将不复存在。“你的”无人驾驶汽车可以先载你上班,然后再送别人去上学,而不是整天停在车位上无所事事。一辆车将从以前每天使用一小时到 24 小时连轴转,因为共享使用它的不仅有核心家庭,还有社交网络中的朋友、邻居乃至整个城市的人。

  l 重构运输和物流行业

  自动驾驶带来的另一个巨大变化将体现在运输和物流行业。相对于私家车,货物运输卡车在高速公路形式时间较多,要处理的路况相对简单,自动驾驶和电动车将会使卡车运输的成本降低至少一半。港口、矿山、农场、工地、仓库等相对封闭的场合比城市驾驶的情况更加简单。现在中国的各种物品的快递主要依赖于廉价劳动力,随着自动驾驶和无人机的大量投入使用,快递“最后一公里”将实现自动化配送。

  03 未来垃圾处理:从哪里来,到哪里去

  每个城市都会产生大量的垃圾,处理城市垃圾需要花费高额的费用。仅纽约市每年就需要花费20多亿美元来处理这座城市产生的废物。而智能城市有可能彻底改变这种散发着臭味却必不可少的服务。

  麻省理工学院可感知城市实验室曾经做过一个“垃圾跟踪”的项目,研究人员提出一种设计方案,可以无线报告GPS(全球定位系统)定位的垃圾,并且建立了一个全规模的城市示范项目来进行测试。在数百名市民志愿者的帮助下,团队将数千个传感器部署到西雅图的垃圾管理系统中,观察这些打上标记的垃圾在美国境内的运输轨迹,并通过一组动画和视频,让垃圾处理链的低效大白于天下。

  当未来传感器成本足够低的情况下,对于垃圾的定位和监测很有可能实现。另外,在某些公共场所,例如公园借助大量的监控摄像头和基于图像的机器学习,可以快速了解到哪些区域产生了大量垃圾从而安排清洁工(或者未来的清洁机器人)进行清扫。或者还有一种可能,在公共场合可以布置基于太阳能的智能垃圾桶,在感知垃圾桶已满时触发开关通知卫生管理部门即使清理。

  我们还可以利用传感器监控每个家庭产生的废物和回收率。然后,利用这些数据激励大家积极地配合废物处理工作。例如,智能城市可以征收一般废物的处理税,同时奖励塑料、金属以及有机物的回收。

  04 未来医疗:当医疗遇到人工智能

  随着AI+医疗的进一步融合、深入,政策和资金层面的大规模投入,AI辅助技术也在多个医疗细分领域提供了帮助。据追踪风头动态的数据公司CB Insights的数据显示,从2012年至2017年7月, 医疗行业有270笔投融资交易。语音识别、图像识别、深度学习技术已经和医疗行业快速融合,在辅助诊疗、医学影像、药品研发、数字健康、疾病监测等多领域进行应用。

  AI在医疗领域的应用,意味着全世界的人都能得到更为普惠的医疗救助,获得更好的诊断、更安全的微创手术、更短的等待时间和更低的感染率,并且还能提高每个人的长期存活率。

  l 医学影像识别:让医生多一双眼

  传统医疗场景中,培养出优秀的医学影像专业医生,所用时间长,投入成本大。另外,人工读片时主观性太大,信息利用不足,在判断过程中容易出现误判。有研究统计,医疗数据中有超过 90%的数据来自于医学影像,但是影像诊断过于依赖人的主观意识,容易发生误判。中华医学会数据称,中国临床医疗每年的误诊人数约为 5700万人。AI通过大量学习医学影像,可以帮助医生进行病灶区域定位,减少漏诊误诊问题。肿瘤影像是目前人工智能在医学影像方面应用最多的,其中肺部结节和肺癌筛查、乳腺癌筛查、前列腺癌影像诊断三个方面已经广泛应用于医学影像诊疗工作中。

  l 智能诊疗:对误诊说NO

  智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中,计算机可以帮助医生进行病理,体检报告等的统计,通过大数据和深度挖掘等技术,对病人的医疗数据进行分析和挖掘,自动识别病人的临床变量和指标。计算机通过“学习”相关的专业知识,模拟医生的思维和诊断推理,从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。

  IBM研发的沃森机器人可以在17秒内阅读 3469本医学专著,248000篇论文,69种治疗方案,61540次试验数据,106000份临床报告。通过海量读取医学知识,沃森机器人在短时间内迅速成为肿瘤专家。2012年沃森机器人通过了美国职业医师资格考试,并部署在美国多家医院提供辅助辅助诊疗的服务。目前沃森机器人提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。在中国已经有超过200家医疗机构引进了沃森机器人,其中已经签约落地的医疗机构分布在全国23个省的45座城市。

  l 医疗机器人:科幻照进现实

  机器人在医疗领域的应用非常广泛,比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体,医疗保健机器人辅助医护人员的工作等 。目前,关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面。国内医疗机器人领域也经历了快速发展,进入了市场应用。

  例如,天智航的“天玑”第三代机器人可以辅助医生开展四肢、骨盆骨折以及脊柱全节段手术,让患者的软组织损伤更小、出血量更少、恢复更快,并减轻医生疲劳。在医院门诊部,科大讯飞的“晓医”在全国近100家医院“上岗”,为患者提供预约挂号、问询服务、智能导诊、路径指引、报告查询等多种功能,为医院分摊导诊工作。让很多人感到痛苦和恐惧的胃镜检查,现在患者只需吞下一粒胶囊,在胃里变成“机器人”进行螺旋式扫描,将图像实时传输至医生电脑,便可快速完成。

  05 未来的我们:生命支持技术下的赛博格社会

  赛博格是指兼具有机体和生化机电身体部分的生物,赛博格与仿生机器人、生物机器人或人形机器人还不太一样,专指集成了一些需要通过反馈来发挥作用的人造部件或技术,使功能得到恢复或能力得到增强的有机体。从这个意义上来说,装上假肢、假牙、心脏起搏器的人都是赛博格。

  当今时代的我们,有两种类型的躯体可以选择:一种是真实躯体,通过体内液体的流动与真实世界相连,另一种是虚拟躯体,通过电子的流动与世界相连。智能手机是功能强大的微型计算机,可以增强人类的逻辑和计算能力,而且它们特别突出的一个优点是可以随时随地拿来就用。智能手机已经成为人类的另一只手、另一条腿,沿着无线电信的主干,深深渗透到社会的方方面面,形成了新的网络化的人文主义。

  智能手机的普及和嵌入式技术的发展。例如,使用手机的加速度传感器来测速,或者使用照相机闪光灯来测量心率。这些应用利用永远在线的假肢装置,实现了大规模“病毒式感知”。各种进行量化的自动化小工具,从手镯到胸针再到手表,可以告诉用户他们日常活动的一切,包括每天走的步数以及睡眠信息。智能手机不仅成为我们与周边世界互动的途径,增强了我们的社会自我和职业自我,现在更成为审视我们的身体、塑造生物自我的一种方式。

  城市是以人为本的。智能城市的一切科技的出发点也必须以人为本。对于城市生活而言,便利只是起点,美好才是终极追求。只有最了解人的需求的全面服务商,才能真正贴近生活的终极追求。

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