隨著4G和5G使得收集和管理數(shù)據(jù)變得更加容易，人工智能使人們能夠?qū)υ摂?shù)據(jù)進行更深入的分析。它可用于自動識別數(shù)據(jù)中的模式或監(jiān)測異常?！吨腔鄢鞘械娜斯ぶ悄軕脠蟾妗分赋?，城市可以使用諸如機器學習、深度學習、計算機視覺和自然語言處理之類的AI技術(shù)，來節(jié)省資金預算并為城市居民帶來深遠的意義。這些AI驅(qū)動的城市解決方案可以減少交通擁堵、改善城市環(huán)境，以及提高政府服務效率等等各個方面。

通過機器學習訓練的算法，可以分析衛(wèi)星圖像以進行城市規(guī)劃和發(fā)展，并根據(jù)變化的數(shù)據(jù)，在易發(fā)生洪水，地震和暴風雨等自然災害的區(qū)域來調(diào)整建筑設計。此類實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)可以通過AI技術(shù)得到連續(xù)監(jiān)測，以便改善城市規(guī)劃和治理。

為了開發(fā)支持智慧城市發(fā)展的AI系統(tǒng)，機器學習和AI公司需要大量的智慧城市訓練數(shù)據(jù)來訓練諸如無人機，AI安全攝像頭和人臉識別系統(tǒng)之類的模型，以準確地工作并提供正確的信息使智慧城市真正變得可持續(xù)發(fā)展的智慧。

智慧城市需要哪些AI技術(shù)？

1）AI數(shù)據(jù)標記

AI公司可以提供此類訓練數(shù)據(jù)集來訓練AI，并且機器學習系統(tǒng)可以用于智慧城市發(fā)展。它實際上參與了具有圖像注釋服務專業(yè)知識的數(shù)據(jù)標記工作，以對圖像中感興趣的對象進行注釋，從而使其可以通過計算機視覺技術(shù)被機器識別。

2）城市垃圾智能處理

具有AI功能的攝像頭可以檢測扔在街道上的垃圾，并識別垃圾的類型以進行分類。啟用AI的垃圾箱上安裝傳感器可以提高垃圾收集效率。環(huán)衛(wèi)局可以在垃圾箱即將裝滿時收到通知，并通過消除不必要的撿拾，提供動態(tài)的收集路線和時間表來優(yōu)化垃圾管理，從而確保降低運營成本。也可以使用AI或機器學習技術(shù)繪制時間跨度的土地使用圖，以利用衛(wèi)星圖像和地理區(qū)域的2D或3D鳥瞰圖來獲得重要的數(shù)據(jù)。

3）人臉檢測攝像頭

AI人臉識別，用于在人臉識別系統(tǒng)中訓練基于AI的模型的技術(shù)。具有AI功能的攝像頭和傳感器可以監(jiān)測周圍環(huán)境，安全攝像頭或無人機中的AI可以識別人臉并與數(shù)據(jù)庫進行匹配，可以提高城市社區(qū)的安全級別。

4）城市交通管理

使用內(nèi)置在停車位中的路面?zhèn)鞲衅骰蜷]路電視攝像頭，城市可以創(chuàng)建實時停車和交通地圖，從而避免了等待等待空閑空間來平穩(wěn)行駛或交通擁堵的情況，從而幫助駕駛員節(jié)省了時間。支持AI的交通傳感器系統(tǒng)可以使用攝像頭收集道路上車輛的實時數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送到控制中心，該中心對從其他點輸入的數(shù)據(jù)進行核對并調(diào)整信號定時，以確保車輛的順暢行駛。智能交通還包括公共交通部門，而且借助AI技術(shù)，可以極大改善公共交通。

得益于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計算領(lǐng)域技術(shù)的飛速進步，人工智能的效率和精準性不斷提升，人類對機器形成重度依賴。全球智能城市計劃中當前最大的用例是計算機視覺檢測系統(tǒng)，另外兩個是公共交通和智能戶外照明。這三個領(lǐng)域合計占智慧城市總支出的近25%。

到2020年，將有10億個智能攝像頭部署在基礎設施和商業(yè)建筑物上。收集而來的海量原始數(shù)據(jù)，遠超過人類自身可查看、處理或分析的范圍。這就是深度學習的用武之地。它可以計算車輛和行人的數(shù)量。它可以讀取車牌并識別人臉。它可以跟蹤數(shù)百萬輛車的速度和運動以建立相應的算法模型。它可以處理大量的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，以計算停車場中的汽車數(shù)量或跟蹤道路使用情況。

AI+算法已經(jīng)成為智慧城市的發(fā)展趨勢和關(guān)鍵環(huán)節(jié)，那么作為行業(yè)鏈條上的AI企業(yè)，如何在算法、數(shù)據(jù)、軟件、硬件和服務的技術(shù)上，實現(xiàn)AI真正的落地？

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隨著“新基建”風口的到來，在5G、物聯(lián)網(wǎng)傳感器、具有AI功能的智能攝像頭和邊緣計算的推動下，智慧城市+AIoT解決方案將會得到快速落地，迎來爆發(fā)式增長。