文｜杜明芳

清华大学信息科学与技术国家研究中心研究员、副教授；清华大学智慧城市大数据研究中心副主任 杜明芳

战略背景与发展态势

为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，国务院2017年7月发布了《新一代人工智能发展规划》，指出当前人工智能的战略态势为：人工智能成为国际竞争的新焦点，成为经济发展的新引擎，带来社会建设的新机遇。新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。当前，新一代人工智能正在加速融入我国经济社会各领域，为工业化、信息化、城镇化、农业现代化均注入了新动能，带来了新的发展思路。另一方面，从发展趋势看，“十一五”“十二五”及“十三五”前期互联网+、大数据、智慧城市已经充分发展起来，为人工智能在城市和产业发展中的深度应用奠定了坚实的基础。

图1 新一代人工智能内涵

随着AI 通用理论和技术的不断成熟，AI正逐步成为经济社会发展的通用智能基础设施，影响范围和深度都在不断加大。可以预见，“十四五”期间，人工智能将加速渗透到城市和产业的各个细分领域，对经济社会数字化转型、智能化发展起到强劲催化作用，以城市和产业为两大核心的人工智能赋体系将被逐步构建并得到不断完善。

人工智能城市（AI City）基础理论

1.人工智能城市理论支撑

推动人工智能城市发展的四大核心要素为：政策、需求、供给、技术。人工智能城市理论是一个综合性强的研究分支，本文认为其理论支撑为：人工智能理论，信息物理系统（CPS），城市科学，系统工程理论，信息经济学。

图2 人工智能城市理论支撑体系

信息物理系统(cyber physical systems,简称CPS)作为计算进程和物理进程的统一体，是集成计算、通信与控制于一体的下一代智能系统。信息物理系统通过人机交互接口实现和物理进程的交互，使用网络化空间以远程的、可靠的、实时的、安全的、协作的方式操控一个物理实体。信息物理系统包含了将来无处不在的环境感知、嵌入式计算、网络通信和网络控制等系统工程，使物理系统具有计算、通信、精确控制、远程协作和自治功能。CPS 是在环境感知的基础上，深度融合计算、通信和控制能力的可控可信可扩展的网络化物理设备系统，它通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环实现深度融合和实时交互来增加或扩展新的功能，以安全、可靠、高效和实时的方式检测或者控制一个物理实体。

信息经济学是将信息视为企业资产的理论和实践，包括测量、管理和货币化与公认资产(资产负债表)相同或相似的信息。一些投资银行家已开始在评估企业整体价值时，考虑企业的信息资产以及将它们货币化，包括量化其各种利益的模型。这些数据和分析习惯做法已被领导人及商业领袖采纳，以鼓励创新和减少开支。

2.人工智能城市全景

为了更明确的表达人工智能城市的内涵，本文提出如图3所示的人工智能城市AICITY全景图。

人工智能城市的支撑体系由人工智能理论体系、人工智能伴随技术体系、人工智能细分应用系统体系及智慧城市行业领域应用场景体系四部分构成，并彼此支撑、交互、协作，形成如图4所示的同心圆结构，共同服务于AI城市的八个核心特征：实时感知、高效传输、自主控制、自主学习、智能决策、自组织协同、自寻优进化、个性化定制。

人工智能城市是第四次工业革命历史背景下智慧城市演进发展过程中以“AI+”为标志性驱动力的智慧城市新形态，拥有三大核心要素：技术、经济、人文，每一要素自成体系且相互作用。未来，智慧城市将朝着“人工智能城市”方向发展。人工智能城市的发展将促使智慧城市的产业维度向柔性化、定制化、个性化、实时协同、多元主体方向落地，将促进城市自然禀赋与经典文化、现代产业的有机融合，进而促使城市治理、社会治理朝着透明化多元化方向演进。

图3 人工智能城市AICITY 全景图

图4 人工智能城市参考框架模型AICIM-K

AI 城市之AICIM 模型

AI 城市模型至少包括两类基础模型，一类是参考框架模型，一类是产业链模型。随着城市的发展，还可以并入多类模型，它们将共同构筑起AI 驱动的城市信息模型AICIM。总体上看，本文构建并提出一种以智慧城市与智能制造深度融合为特征，以AI 统一赋能的产城融合型城市信息模型AICIM。

1.AICIM 参考框架模型AICIM-K

人工智能城市参考框架模型AICIM-K 如图4所示。

参考框架模型AICIM-K 中存在三个维度，即三条“线”，分别是：智慧城市维度（线）、人工智能维度（线）、产品和服务维度/工业维度（线）。

人工智能维度包括4 层：

层1 是基础资源层，包括硬件（体现算力）、算法模型、数据三部分。

算法模型部分包括：专家系统、模糊系统、神经网络、深度学习、聚类、仿生系统、群体智能、知识图谱等人工智能研究分支。

层2 是AI 技术层，包括通用的单项AI 技术（图像、语音语义、文本）和混合AI 技术（机器人、无人车、无人机等）。

层3 是人工智能的行业应用领域，是人工智能+场景后衍生出的行业应用。

层1（基础资源层）为层2（AI 技术层）的构建提供核心资源，产生各种相对通用的AI技术方向，供层3（AI 行业应用层）使用，层3 的开发实现需建立在层1 和层2 基础之上。在层1、层2 基础之上，融入行业场景，可实现层3 的各种实际应用。

“产品和服务/工业维度（线）”即智慧城市产品和服务产业链，指的是服务于城市建设、消费及应用的各智能制造产业部门、生产要素、企业、消费者、使用者之间的链条式技术经济关联形态。

2.AICIM 产业链模型AICIM-P

基于人工智能维度的3 层架构，可构建AI城市产业链模型AICIM-P。AI 城市产业链包含价值链、企业链、供需链和空间链四个维度，四个维度在相互对接、相互均衡协调过程中形成了产业链。人工智能产业链是在现代经济体系框架下各产业部门之间基于一定的技术经济关联，并依据特定逻辑关系和时空布局关系客观形成的链条式关联关系形态。

图5 AI 城市产业链模型AICIM-P

感知和自动控制是数据闭环流动的起点和终点。感知的本质是物理世界的数字化。工业软件是算法的代码化，是对工业知识、技术积累和经验体系的载体，是实现工业数字化、网络化、智能化的核心。工业软件定义了信息物理系统，其本质是要打造数据流动的闭环与规则体系，应对制造系统的不确定性，实现制造资源的高效配置。工业网络是连接工业生产系统和工业产品各要素的信息网络，主要用于支撑工业数据的采集交换、集成处理、建模分析和反馈执行，是支撑数据流动的通道。物质（机械、如导线）连接、能量（物理场、如传感器）连接、信息（数字、如比特）连接乃至意识（生物场，如思维）连接，为打造万物互联的世界提供了基础和前提。工业云和智能服务平台是高度集成、开放和共享的数据集散中心、数据存储中心、数据分析中心和数据共享中心，基于工业云服务平台推动专业软件库、应用模型库、产品知识库、测试评估库、案例专家库等基础数据和工具的开发集成与开放共享。这将带来产品、机器、人、业务从封闭走向开放，从独立走向系统，将重组客户、供应商、销售商以及企业内部组织的关系，重构生产体系中信息流、产品流、资金流的运行模式，重建新的产业价值链和竞争格局。

AICIM-P 中蕴含着一个重要的链条，即“智造+城市”产业链，指的是服务于城市建设、消费及应用的各智能制造产业部门、生产要素、企业、消费者、使用者之间的链条式技术经济关联形态。

“十四五”时期，智慧城市将进入新的发展阶段，新的智慧城市中国方案亟待构建与实施。本文构建的AI 城市立体化、多维度、产城融合、知识密集型模型为新时期智慧城市提供了新的解决方案，也是城市信息模型的一种实现方法。