亚里士多德在《政治学》中，把城邦称为“至高而广涵的社会团体”，这应该是西方社会对城市的第一个定义。从此之后，学界从不同角度对城市下过三十多个定义，但没有一个定义可以完整概括城市这东西。只有一个原因：城市，实在太复杂了。
随着千万级人口大城越来越多，城市的管理和运行工作日益严峻。垃圾围城、交通拥堵、安全隐患暴露，种种“疑难杂症”拷问着人类。
像众多产业领域一样，人工智能直接作用于城市也开始进入人们的视野。
此前我们介绍过阿里云ET大脑在人工智能和云计算技术上的结合。在阿里云打造的几款ET大脑中，要属城市大脑覆盖的时空关系最庞大，影响人数最多。
今天我们就来讲讲这位名叫ET的城市管理者的故事。故事的发生地，设定在杭州。
城市之症的逻辑：城市不会自己使用数据
在进入杭州的故事之前，我们要先理清这样一个问题：传统的大数据技术在城市管理上，为什么迟迟看不到效果？
很大部分原因，在于现代化城市是一个巨大的整体。它的数据来自方方面面，而自身的联动也是非常复杂精密，并且对实时性要求非常高的超级系统。虽然这个系统每时每刻都有大量数据生成，但这些数据距离真正作用于城市，却存在着几个障碍。学术界也有人称之为“数据化城市的症候群”。比如：
一、数据仅被收集：很多大数据+城市的方案，是通过城市的摄像头、资源流动、通讯端等几个方向收集数据，并且制作成各种各样的大数据报告。但问题也就来了，这些报告收集来了仅仅是让人知道有这么回事，但处理起来依旧要拜托那些传统手段。
比如我们通过大数据知道何处堵车了，但堵上了也就堵上了，除了广播提醒一下好像别无他法。这就像一个人有了感官来感受外界，本身却无法行动，医学上被称为高位截瘫...
二、数据不可兼容：另一种问题，是各数据源之间无法实现联动。比如还是堵车的问题，车流量数据、天气数据、司机手机上的导航数据，是三个完全不同的数据领域。大数据体系不会把他们合在一起思考。这就像一个人只能指挥小腿，大腿却无法动弹。
三、数据无法同频：传统大数据+城市的另一个问题，是收集的数据无法马上进行运算和处理。某地堵车数据显现，却要经过漫长的人工系统才能得到解决方案。等到方案开始执行，有可能堵车都自己疏通开了。
这些问题归根结底，就是城市仅仅能收集数据，却无法去自己思考、使用这些数据。而根治这种“假装智能”的顽疾，其实逻辑上无非就是让城市去自己思考和使用数据而已——这就是所谓的城市大脑。
去年10月的云栖大会上，阿里云宣布将给杭州安装一个“大脑”，一个可以对城市大数据进行自我分析、自我判断、自我处理的人工智能系统。
它的第一个目标，是杭州的交通。
让人工智能管理城市交通，这事乍听上去有点科幻。但经过大半年的进程，阿里云等13家企业联合打造的ET城市大脑，在杭州这座巨型城市居然运转的还不错。
不得不感叹这是一座颇有勇气的城市。
勇敢的杭州
根据对外公开的资料显示，早期阿里云等企业是完全无偿进行这次巨大舞台上的人工智能实验的。相关参与企业既没有合同，也没有经济约束。
即使这样，也应该承认杭州这座城市及政府，承担的风险比阿里云等企业、参与其中的科学家更大。
要知道架设人工智能系统来辅助管理交通，意味着打破众多非常基础的交通规则。将城市交通的指挥权由万年不变的系统中解放，部分交给随时在变、随时调整的数据运算智能体。杭州真是一座蛮有意思的城市。西湖晓月自古出才子佳人，整座城市的文化和韵味，更多让人感觉是内敛柔和的。但往往历史上很多大事，杭州人和杭州城都是敢为天下先的那一个，这次也不例外。
阿里云的王坚博士不止一次感叹过，当时杭州市领导对这件事的表态是“最重要的是反应出杭州的城市治理理念”，甚至“结果都是第二位的，第一位是至少有一个城市能站出来探索这件事情”。
很难想象会有另一座城市如此表态。城市大脑的挑战程度，以及杭州这座城市本身理念与文化中的担当，从中都可见一斑。
要知道，ET城市大脑提出的部分放权给智能体，让人工智能中枢去调配城市资源，在全世界是没有先例的。想让来自不同行业背景的政府、企业、科学家共同认定这件事非常困难。王坚博士说，当时的感觉甚至是“大家怀着批判怀疑的眼光豁出命支持你”。
于是ET城市大脑就这么架设起来了，结合众多企业的特长和优势，以及杭州提供的舞台。
从没有回归不限行的城市
从技术角度看，这款“大脑”不是单一的算法或者处理器。而是由各自相对独立的五层体系组成。
首先是数据采集系统，这层系统连接着无数摄像头、路况数据采集装置等等，把大量数据采集集中运输给更深层的运算体系，是城市大脑自己的眼睛与耳朵。
然后是数据交换中心，这部分负责连接其他大数据体系。通过融合政府数据、互联网和社会数据等等，提高数据的多维性和多样性。这部分相当于人类大脑的沟通和学习能力，保证数据的兼容性和多元化。
再深处是城市大脑的开放算法平台，主要通过各类算法和模型的搭建，对城市运营方案进行决策。也就是人类关于“思考”的那部分能力。
最后，决策方案会经过数据应用平台主，输出到城市管理和城市服务的各个场景。对应着人类大脑中“表达”和“指挥”等能力。
可以看出，ET城市大脑是由完整的人工智能体系构成的。各层分工明确，将数据进行独立的深度处理，而其最根本的运算能力来自于阿里云研制的飞天操作系统。这是一个超大规模通用计算操作系统，可以将百万级的服务器连成一台超级计算机，提供源源不断的计算能力。
人工智能城市管理体系，最重要的就是数据与结果之间的高度同频。否则针对很长时间前的情况进行交通指挥那就搞笑了。这个特点导致城市大脑对大规模计算能力的严苛要求，也可以说是最能体现“飞天”性能的场景之一。
在杭州萧山区的部分路段试运营之后，通过ET大脑对路段红绿灯的智能控制，实验路段的通过能力提升了11%，可谓是相当给力的数据。之后，ET城市大脑的交通应用场景也在不断增加，比如智能控制左转通道，比如控制高架桥的车流量。要知道，高架桥这种东西，上去1千辆车可能没问题，上去2千辆车就可能大家都走不了。流通速度和车辆数之间的平衡决定了最大的交通效率——而这个效率近乎是人类无法计算的。
据说，阿里云的愿望是让杭州在2022年亚运会的时候，因为ET城市大脑对交通的逐年改善，变成一座汽车不限行的城市。
按说这个目标好像挺简单，毕竟老百姓买车为了开，谁也不愿意把车放在家里。但事实上，随着大型城市的人口和车辆保有量连年上升，限行政策近乎是不可逆的。世界上没有任何一座城市是颁布了限行政策后又取消的。
借助人工智能，或许我们正在目睹一场巨大的变革。
今年2月，苏州也宣布将打造跟杭州一样的ET城市大脑体系。在交通、安防、资源等领域全面进行人工智能升级。就在今天，澳门也与阿里巴巴签订了《构建智慧城市战略合作框架协议》，宣布将利用阿里云城市大脑的技术与经验，为澳门打造一个人工智能中枢，助力澳门成为亚太区域智慧城市发展的风向标。
越来越多的合作，证明了ET大脑的技术解决方案与运营经验已经具备了可裂变性。或许人工智能来到我们身边，会比想象的更迅速一点。
一个虫洞的打开：交通只是人群的缩影
就在前不久，阿里云ET城市大脑的三项技术论文同时入选了国际顶级学术会议——第25届国际多媒体会议ACM Multimedia（ACM MM）。
有意思的是，我分析了一下这三篇论文，发现他们在利用迁移学习、对抗生成网络等前沿技术的基础上，还有一个共同点，那就是都针对城市交通场景中真实存在，却严重空白的领域。
比如其中一篇论文，讨论了如何根据个体在城市中的位置移动，来生成城市人流的轨迹和未来方向，这对于城市交通语言和城市安全防护都有巨大作用。而另一篇则讨论从车辆的运动模型与甚至运动轨迹对比，来快速发现交通异常——也就是通过人工智能超高速发现交通事故，甚至预防它的发生。
（时空自编码器检测交通异常）
这些论文中显示的技术成果，不仅代表着ET城市大脑的学术与技术研发实力。更重要的是，它让我看到了更多的可能：关于城市大脑从交通到更多的可能。
所谓城市，无非就是巨大数量人群的来往、生活和生产，一切城市问题都是人群的问题。而公路交通，其实只是人群的一个场景缩影而已。
通过积累更多的技术与算法模型，城市大脑可以衍生出深层次的人群服务能力，而不仅仅是智慧交通。
比如通过时空编码对交通肇事进行锁定和追查；比如通过行驶数据来管理车辆，甚至监控车辆状况，预防交通异常；比如对人群进行人脸识别来大面积提高城市安防水平；比如根据人群数据来精准调配城市物资与商品。
相比较交通指挥，城市ET大脑有更多深度的想象力。而从他们的学术策略上看，也确实在向深度的人群服务能力发展。
AI与城市系统的深度结合，必须以完整的城市大脑体系为前提条件。要知道，今天阿里云的ET城市大脑是全球唯一能够对全城视频进行实时分析的人工智能系统。
“唯一”代表着一张未来入场券。在高塔之上，总会飞的更远。
科技爱好者，总会对虫洞这个概念着迷。所谓虫洞，是在位面上打开一个缺口，进入全新的世界。或许ET城市大脑也是在杭州这座江南古都打开了一个虫洞，通往的，是人类对城市的全新概念——一个亚里士多德来不及幻想的概念。