【編者按】

2021世界人工智能大會7月8日在上海拉開帷幕。以“智聯(lián)世界眾智成城”為主題的本屆大會將圍繞“AI賦能城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型”方向,探討人工智能技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)落地的前沿進(jìn)展。

在邁向全球卓越城市的途中,上海近年來不斷創(chuàng)新實踐,探索城市精細(xì)化治理的新路徑。城市管理要切實做到“像繡花一樣精細(xì)”,需要怎樣的“繡花針”?如何持針走線?人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的落地發(fā)揮了重要作用。

2021世界人工智能大會開幕之際,澎湃新聞聯(lián)合上海人工智能研究院推出《算法周刊》創(chuàng)刊號“世界人工智能大會特刊”,聚焦城市管理“繡花針功夫”背后的人工智能軟實力。

2016年,谷歌人工智能機器人AlphaGo約戰(zhàn)圍棋世界冠軍韓國棋手李世石,以4:1的總比分取勝。也是這一年,國內(nèi)一家剛剛成立的人工智能企業(yè)也開始模仿AlphaGo開發(fā)一套AI圍棋程序,看似無用之用,實則探索出了一條城市精細(xì)化治理之路。

圍棋和交通信號燈調(diào)控都是復(fù)雜巨系統(tǒng)下的決策問題。圍棋盤縱橫各19條線,19×19形成361個交叉點,每次落子都是一次決策。一橫一豎代表一個十字路口,兩橫兩豎形成4個路口,而城市路網(wǎng)的規(guī)模遠(yuǎn)超于此。想象一下,如果依靠人工調(diào)度交通信號燈,極限是幾個路口?

實際上,在2×2的“井”字型路口情況下,人腦思維就難以跟上,眼睛只能盯著路口看,人為調(diào)控信號燈就變得吃力了。

子怎么落,燈怎么控,牽一發(fā)而動全身,都要考量局部和全局決策。上海天壤智能科技有限公司通過AI圍棋程序磨練技術(shù)底層,基于深度強化學(xué)習(xí)的算法模型,擬定場景化的調(diào)控策略,在保持道路暢通的同時最大化單位時間內(nèi)的道路通行量。

“從我第一天開始做算法的時候就希望自己做的算法能夠智能一點。那時候人工智能比較冷門,到后來人工智能那么熱,其實我們的初心沒有變,就是希望它夠幫助人去做更多的事兒。”天壤創(chuàng)始人薛貴榮說。

門口的野蠻人來了

薛貴榮是人工智能學(xué)術(shù)人才從學(xué)界走向業(yè)界的典型之一。他是科學(xué)技術(shù)部云計算專家組成員,2006年-2009年擔(dān)任上海交通大學(xué)計算機系副教授,研究方向包括信息檢索算法、Web挖掘、用戶行為分析、遷移學(xué)習(xí)等。

走出學(xué)術(shù)圈后,薛貴榮擔(dān)任了阿里巴巴集團(tuán)旗下阿里云研究員、阿里媽媽首席數(shù)據(jù)科學(xué)家,直到2016年創(chuàng)立天壤。看中了上海的營商環(huán)境和算法人才,2016年,天壤落地徐匯濱江,那時候西岸智塔(AI Tower)還未開放,如今人工智能企業(yè)已在此集聚。

“我們在交大的時候,那段時間互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該算是技術(shù)發(fā)展非常快的幾年。國內(nèi)以交易、搜索、通信為代表的互聯(lián)網(wǎng)大廠慢慢出現(xiàn)了,當(dāng)然國外就更厲害了,谷歌、亞馬遜、Facebook已經(jīng)慢慢變成國際上非常頂級的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。”

那時候,云計算、大規(guī)模分布式計算、海量數(shù)據(jù)處理技術(shù)等互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)技術(shù)處于井噴狀態(tài),谷歌發(fā)布的Gmail郵箱有1G的存儲空間,這讓做郵箱的人都懵了。以谷歌為代表的大規(guī)模分布式處理能力改變了以前處理數(shù)據(jù)的全部思路,服務(wù)器存儲能力增強后海量信息可以存在網(wǎng)上,這對當(dāng)時的薛貴榮沖擊很大。

SIGIR是展示信息檢索領(lǐng)域中各種新技術(shù)和新成果的重要國際論壇。2003年,薛貴榮成為國內(nèi)第一位在這一國際頂級會議上以第一作者發(fā)表論文的學(xué)者,慢慢進(jìn)入了信息檢索圈子。  

薛貴榮

在上海交大時,薛貴榮做出了100萬規(guī)模的網(wǎng)頁搜索索引,這是當(dāng)時他所能做到的最大規(guī)模。而這已經(jīng)是非常挑戰(zhàn)的一件事了,因為沒有分布式計算,每臺服務(wù)器都要搭一套系統(tǒng),存儲空間也小,跑一個實驗需要幾十臺服務(wù)器支持?jǐn)?shù)據(jù)處理。而當(dāng)時的谷歌已經(jīng)能做到1000億規(guī)模的網(wǎng)頁搜索索引。“后來我們總結(jié),我們做的工作相當(dāng)于是個toy problem,所以他們的文章在我們看來很震撼。”他把這稱為“門口的野蠻人來了”。

為了擴大實驗規(guī)模,薛貴榮動員實驗室購置了30臺服務(wù)器組成集群,“搞來搞去大概搞到1000萬的規(guī)模”,比原先擴大了10倍。但谷歌、微軟、Facebook的規(guī)模實實在在地擺著,他們的解法更有實用價值。“我自己也覺得再往下做會變成紙上談兵,我也擔(dān)心學(xué)術(shù)這一塊走偏了。”

不能再這么折騰下去,薛貴榮決定一定要把搜索引擎規(guī)模做上去。2009年,阿里巴巴找上門,可以為薛貴榮提供1000臺服務(wù)器。“我一聽這個東西,就覺得終于可以跟谷歌和Facebook這些機構(gòu)在同樣量級上PK了。”

從學(xué)界走向業(yè)界的那天開始,薛貴榮覺得處理問題的方法和手段和以前不一樣了。花了4年時間,2012年在云上搭出了一套搜索平臺后,阿里搜索框架也換成了這套技術(shù)底座,這一平臺也為一萬多個網(wǎng)站提供了搜索和推薦技術(shù)。

AlphaGo這件事有點不一樣的味道

回過頭來看,“我們那時候也是真正地體驗了一把。”但不安分的薛貴榮發(fā)現(xiàn),這離真正的智能還是有差距,他更希望用人工智能技術(shù)做些事。“我一開始就想怎么幫助企業(yè)做一個商業(yè)大腦,讓企業(yè)在做業(yè)務(wù)時有一個AI大腦支持分析決策。”

這件事想了一年多,碰上了谷歌人工智能機器人AlphaGo約戰(zhàn)圍棋世界冠軍韓國棋手李世石。“關(guān)于圍棋,我也想了很多。在局部決策上,棋子放在哪里我們還能預(yù)測,但我們想不明白,子落下去還能告訴他輸贏。”

“這個事兒有點不一樣的味道。”2016年3月,李世石對陣AlphaGo的最后一場中,經(jīng)過5個小時激戰(zhàn),李世石最終執(zhí)黑不敵機器人AlphaGo,機器人以4:1的總比分取得了勝利。

在深度學(xué)習(xí)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在圖像處理之時,還從來沒有人把它用在決策上,而且這是人工智能第一次做到局部和全局決策的統(tǒng)一,這對薛貴榮觸動很大。

人工智能包括感知智能和決策智能,其中決策智能更具挑戰(zhàn)。“決策這一塊是最難的,基本上沒有什么好的解法,但AlphaGo告訴我們這是可以做到的。”

從感知識別到認(rèn)知決策,人工智能跨了一大步。薛貴榮覺得“還是要再往前走一步”,得跟上時代的步伐,把自己所積累的和真正有挑戰(zhàn)的問題結(jié)合起來。這才有了后來天壤的創(chuàng)業(yè)故事。

AlphaGo一時名聲大噪,我國也涌現(xiàn)出多個人工智能圍棋程序玩家,包括騰訊AI Lab開發(fā)的“絕藝”、清華大學(xué)的“神算子”。而當(dāng)時薛貴榮創(chuàng)業(yè)的第一個目標(biāo)也是做一套AI圍棋出來,他把這項決定稱之為“試練”,團(tuán)隊一頭扎入了AlphaGo論文中。

2018年5月,杭州云棲小鎮(zhèn)的2050大會有場重頭戲。來自天壤的AI圍棋執(zhí)白子對戰(zhàn)世界圍棋冠軍樸廷桓,激戰(zhàn)三小時后,樸廷桓認(rèn)負(fù)。  

薛貴榮和樸廷桓合影

AI圍棋程序相當(dāng)于超復(fù)雜空間下博弈場景的決策問題,而這種超越能力的算法也體現(xiàn)了大算力的勢頭,需要通過算力解決智力問題。在系統(tǒng)維度,天壤搭建了大規(guī)模分布式深度強化學(xué)習(xí)平臺,實現(xiàn)了大規(guī)模GPU上的模擬、訓(xùn)練、模型迭代更新、參數(shù)自動調(diào)優(yōu)等。

從策略上,天壤通過創(chuàng)新型的伴隨訓(xùn)練方式,搭建漸進(jìn)式的加深網(wǎng)絡(luò),先從小網(wǎng)絡(luò)開始訓(xùn)練模型,再逐步切換到更大的網(wǎng)絡(luò)。在更快的迭代速度下,實現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

“做AI圍棋對我的觸動還是很大的。所有人都以為,AlphaGo的論文出來了,全世界都能做到這件事,其實根本不是這樣。”薛貴榮說,這里面還有很多挑戰(zhàn)。

當(dāng)時有人說,“只要有算力就能做出AlphaGo,還有人說不就是用了一個算法嗎?”最終做了一遍AI圍棋才發(fā)現(xiàn),算力很重要,算法很重要,數(shù)據(jù)、系統(tǒng)和細(xì)節(jié)也很重要。

圍棋盤與城市交通路網(wǎng)

“從我第一天開始做算法的時候就希望自己做的算法能夠智能一點。那時候人工智能比較冷門,到后來人工智能那么熱,其實我們的初心沒有變,就是希望它夠幫助人去做更多的事兒。”

薛貴榮自己都沒想到,機緣巧合之下,天壤的這套AI圍棋程序最后用在了交通信號燈的控制上。城市交通路網(wǎng)類似于圍棋棋盤,信號燈調(diào)控和圍棋落子都是基于海量數(shù)據(jù)連續(xù)決策。

想象一下,如果依靠人工調(diào)度交通信號燈,極限是幾個路口?天壤開發(fā)了一套交通模擬系統(tǒng)用作信控游戲,其中包含1×1路口、2×2路口、2×1路口、4×1路口。實際上,在2×2的“井”字型路口情況下,人為調(diào)控信號燈就變得吃力了。

而現(xiàn)實中的城市道路很可能是100×100的規(guī)模,這就意味著一萬個路口有調(diào)控的需求。“人腦的思維肯定跟不上,再加上每天通行車輛的實時反饋,基本上不能有更直觀的判斷了,只能眼睛盯著路口,調(diào)通了就不管了,因為能力有限。”2018年,天壤與杭州交警部門合作,項目的第一個試點是天壤要承擔(dān)杭州城市交通流量50%以上的高架道路。團(tuán)隊建立了基于深度強化學(xué)習(xí)的算法模型,擬定場景化的調(diào)控策略,保持高架道路暢通的同時,最大化單位時間內(nèi)的道路通行量。

經(jīng)過天壤團(tuán)隊和杭州交警的反復(fù)探索和實踐,AI逐步接管高架道路信號燈,接管數(shù)量也由早期的55個擴展到100個,幫助杭州整體高架道路日常平均提速20%,通行流量增加15%。AI信號燈調(diào)控系統(tǒng)上線后不僅提升了信號燈的調(diào)控效率,也降低了交警工作的人力和時間成本。

從AI圍棋到信號燈調(diào)控,薛貴榮說,一開始花了很大精力去做AI圍棋,就是想把技術(shù)底層磨練出來。圍棋也好,城市交通也好,都是復(fù)雜巨系統(tǒng)的決策問題。子怎么落,燈怎么控,都要考量局部和全局。

“圍棋里,局部空間上可能會爭取一個很小的勝利,但大局可能全部搞沒了。但也有可能局部沒做好,全局布得很好。一個是全局布局能力,第二個是局部的戰(zhàn)斗能力,這兩個得協(xié)同起來。”信號燈的調(diào)控也一樣,牽一發(fā)而動全身,一個信號燈調(diào)控不好,就可能導(dǎo)致整片區(qū)域癱瘓。

城市實時車輛究竟有多少?

相比于二三線城市,超大型城市的精細(xì)化管理之路,尤其是在交通治理方面,又有哪些不同和難點?薛貴榮說,無論是超大型城市還是二三線城市,交通治理的關(guān)鍵在于數(shù)清實時車輛的底數(shù),并且決策反應(yīng)一定要快。

信息化的典型特征是數(shù)據(jù)在線化。交通治理的信息化場景中,攝像頭監(jiān)測車輛行駛,公安指揮大廳調(diào)動攝像頭觀測,發(fā)現(xiàn)堵點時手調(diào)信號燈。薛貴榮說,今天的交通治理做到了信息化,但沒做到智能化,交通治理普遍停留在“視頻靠眼睛看、指揮靠嗓子吼、信控靠手調(diào)”的階段。

自主發(fā)現(xiàn)堵點、自動調(diào)控信號燈,從信息化走向智能化還要跨越一條鴻溝。算法、數(shù)據(jù)和算力三要素中,今天算力基本上都能找得到,而做算法就必須先有數(shù)據(jù),但相比基于數(shù)億人臉數(shù)據(jù)開展的人臉識別訓(xùn)練,像交通治理這樣復(fù)雜場景下的決策,最大的挑戰(zhàn)是缺乏數(shù)據(jù),“不要談大數(shù)據(jù)了,連數(shù)據(jù)都沒有。”訓(xùn)練數(shù)據(jù)不夠,就做不到智能。

如果要調(diào)控信號燈,最直觀的數(shù)據(jù)是要知道汽車實時在途量。每個路口、每個片區(qū)實時車輛究竟有多少?高峰和平峰時路上又有多少車?只有數(shù)清楚底數(shù),才能了解道路通行狀況,判斷堵點位置,及時做出最優(yōu)調(diào)度。“底數(shù)不清,做什么事都錯了。”

那么如何才能數(shù)清楚底數(shù)?薛貴榮說,不用互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的地圖軟件,也不必添置新設(shè)備,天壤利用城市本身自有的數(shù)據(jù),將攝像頭卡口數(shù)據(jù)、公交車和出租車等GPS定位數(shù)據(jù)融合。隨后,這套實時數(shù)據(jù)映射到包含2000多個路口的真實路網(wǎng)以及100多萬實時車流的宏觀交通仿真推演引擎中,通過推演得到第一批訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練模型。

接下來就是跑一次數(shù)據(jù)更新一次模型,經(jīng)過幾輪迭代,薛貴榮把這件事“整通了”,還發(fā)現(xiàn)了個有趣現(xiàn)象:一個城市的最大汽車在途量是汽車保有量的10%。以杭州為例,杭州汽車保有量300萬輛,高峰時在途量大約30萬輛,平峰時20萬輛。

推演引擎還可以探索不同調(diào)度策略,推演出交通調(diào)度大模型。相比其他地圖軟件發(fā)現(xiàn)堵點滯后5-10分鐘,天壤“交通大腦”一分鐘內(nèi)得知堵點。天下武功唯快不破,一個信號燈周期2-3分鐘,搶先5-10分鐘就意味著搶先兩三個周期。“如果在幾個信號周期里沒有適時采取措施,堵點就開始蔓延了。”  

去年,這套“交通大腦”投放到江西南昌,與南昌市交管“135快反機制”聯(lián)動,1分鐘發(fā)現(xiàn)擁堵,3分鐘交管到現(xiàn)場,5分鐘撤離,實現(xiàn)突發(fā)事件的快速響應(yīng)及處置。目前南昌試驗區(qū)已實現(xiàn)交通擁堵指數(shù)環(huán)比下降4%,主干道10分鐘以上的交通事故量環(huán)比下降46.44%,車速環(huán)比提高3.67%。南昌也成為中國首個從“限行”到“不限行”的標(biāo)桿城市。（來源：澎湃新聞 作者： 記者 張靜）