城市智能计算平台支撑的场景主要面向政务应用和城市治理层面,包括政务服务一网通办、城市治理一网统管、城市运行管理指挥中心、智慧交通、智慧城管、智慧应急、智慧公共基础设施等。例如,在城市治理场景,识别人员聚集、占道经营等事件,提取事件要素,进行自动任务派发等;在智能交通场景中,基于车辆数据,气象数据的采集,并融合事件情况,利用人工智能算法可以进行交通运行情况预测并通过交通信号灯配时优化,提升通行效率;在智能建筑场景中,通过对楼宇、住户的运行规律进行画像,构建热量预测模型,利用人工智能技术智能调节,提升能源效率、减少碳排放。随着城市智能化的需求越来越多,除了上述场景,未来在经济发展与产业促进、生态环保等都会有很多新兴市场机会,城市智能计算平台市场将保持持续高速增长。
10家典型厂商入围评估
本次报告受到众多城市智能计算平台厂商和用户的广泛关注和积极配合,IDC对具有代表性的10家供应商进行了深度研究,他们分别是(按首字母拼音排序):阿里云、百度、华为、科大讯飞、旷视科技、软通智慧、商汤科技、维智科技、云从科技、中国系统。厂商评估结果基于IDC MarketScape模型以图像的形式呈现。
基于本次研究,IDC给计划采购人工智能用于城市场景的用户以下建议:
AI大模型助力智慧城市发展
智慧城市AI应用场景众多且逐渐细分,单个算法逐一开发会投入大量的人力物力,且开发周期漫长。通过借助AI大模型降低开发门槛,应用到智慧城市细分场景,提高智慧城市AI能力。
兼容异构算力和算法
由于AI芯片的市场特点,存在NVIDA、升腾、寒武纪、比特大陆、昆仑等多种芯片,当前算法构建还是分散能力为主,通过构建支持异构算力、多种算法的平台,更好的支撑复杂的城市场景。
关注AI PaaS及AI IaaS平台建设
政府通过在平台集成面向应用的AI能力,为委办局提供场景化服务,无需另行构建人工智能平台相关的环境,降低了人工智能应用开发的难度。
云边端协同部署
通过在边端进行识别,云端进行处置。例如疫情场景下的外出识别、医护人员识别、垃圾桶满溢识别等,通过在隔离场所边端部署AI算力,将识别后的事件返回云中心进行处置,显著降低链路部署压力,快速响应业务需求。
关注低代码和无代码人工智能
人工智能领域对开发人员和其他技术相关工作人员需求持续增长,具备相关技能人员需求和人工成本也将增加,低代码和无代码的人工智能工具降低了算法开发难度,通过快速低成本的完成智慧城市信息化部署,满足城市应用场景中临时性需求和长尾需求。
基于本报告,IDC有如下主要发现
●城市智能计算平台仍将是智慧城市建设中的重要内容,“十四五”规划明确指出要培育壮大人工智能、大数据等新兴数字产业,推动通用化和行业性人工智能开放平台建设。2022年6月《智慧城市人工智能技术应用场景分类指南》国家标准通过审查,《指南》全面考虑了人工智能技术在智慧城市领域中的典型应用场景,为人工智能技术应用于智慧城市提供了重要指导。政府政策支持以及运营环境的变化,都为智能计算发展提供了有力支撑。
● 结合应用场景的AI算法落地将会是关键,随着智慧城市落地需求的增加,AI算法本身的精准度和种类也将不断增加,未来智慧城市算法将会是定制化、专业化、精细化的人工智能服务,具有相关算法训练和数据服务能力的厂商将发挥极大的竞争优势。
● 技术融合发展的需求增多,未来智慧城市场景的不断增加,单一AI算法已无法满足需求,各类新技术融合将带来智慧城市应用的变革,通过升级城市智能底座,结合AI+大数据、AI+5G、AI+数字孪生的场景逐步增多,具有多种技术能力的厂家将在未来市场占据更大优势
● 多维度复杂场景的推理增多,通过大规模的城市态势感知,进行横向多事件维度及纵向多时间维度的关联,进行城市事件溯源、事件预测,把握城市脉搏体征。
IDC中国助理研究总监孙吉峰表示,当前,城市场景依然时人工智能使用的最大战场,催生了大量的算法和模型。但是人工智能在业务流程中还是主要起到辅助作用,能够显著提升业务效率及用户体验,距离基于人工智能的自动决策还有很大的差距,但这并不影响人工智能技术广泛应用于城市场景。支持异构资源、支持多场景、算法模型高度集成、经过少量训练快速上线的智能计算平台成为众多城市的首选。
来源: 电子产品世界