技术越先进，城市弊端越多？中国工程院院士王坚提出新思路—用大数据治疗“城市病”

大数据让城市主干道交通秩序井然。图为经十路舜耕路路口。（崔健 摄）济南“城市大脑”用大数据掌控城市全局。（资料照片）

一提起城市交通拥堵，很多人凭直觉归因于“车多路少”。这是不是真相？车少了，路多了，是不是就不堵了？

日前在济南举行的“2019国际工程科技发展战略高端论坛”上，中国工程院院士、阿里云创始人王坚，用另外一种视角看待大家司空见惯的城市问题，并给出了耳目一新的解决之道。

为什么技术越先进问题越多

王坚的演讲题目是“‘城市大脑’与治理能力现代化”。这是两个看似不相关的话题，如今随着大数据等新一代信息技术的发展逐步相关了：用“城市大脑”来推动城市治理能力现代化。

近年来，从云计算到大数据，到物联网，再到人工智能，直到最近的区块链，新技术不断涌现，让人目不暇接。新技术这么多，个个都号称可以改变世界，实际上城市的问题却越来越多，越来越严重，比如人口增长、资源短缺、交通堵塞，城市治理方面面临的问题越来越复杂。“为什么这么多新技术出来了，问题依旧那么严重？”王坚说，这就需要重新思考，一定有什么关键的问题没找到。

有一年，英国工程院的院士开会，拍了一张照片。照片右半部分是2个水桶，代表埃塞俄比亚平均每个家庭每天的用水量，左半部分是17个水桶，代表英国每个家庭每天的用水量。这张照片本来要表达清洁水的问题，却引申出了一个新话题：究竟一个家庭每天用多少水是合适的？

“这是直至今天仍没有人能回答的问题。”王坚说，过去很多技术帮人们找到了很多新的资源，但技术并没有告诉人们，到底多少资源对人是合适的，不至于多了造成浪费、少了造成短缺。在他看来，搞清楚这件事情对问题的解决非常关键。

我们对拥堵的认识可能是盲目的

“‘城市大脑’就是要搞清楚这个问题。”王坚说，“过去我们没有机会，现在因为技术发展，我们有可能去回答这个问题了！”比如交通拥堵，世界大城市都存在。谈及原因，一般会首先提到机动车保有量，其次就是运用传统的交通控制理论，采用抽样调查的方式测算一下，大概每天路上有多少车辆。

以杭州为例，机动车保有量在300万辆左右，测算出来的结果是每天路上有130万-180万辆车。二者相差这么大，主要与抽样调查方法和地点有关。如今，无处不在的监控系统辅之以大数据技术，得出来的结论出人意料：杭州高峰时段路上只有30万辆车，平时也就20万辆车。如此一来，问题一下子变得简单多了，从解决300万辆车的拥堵问题，变成了30万辆。

如果再精简一下，就变成了10万辆，因为从表象上看，就因为多了这10万辆，道路变得拥堵了很多。杭州道路2000公里，仅仅因为多了这10万辆车就变得拥堵不堪，想想都感觉不可思议，原因可能就不再仅仅是“车多路少”了，得重新审视一下整个管理系统。“过去我们解决城市问题是雾里看花，是多么的盲目。”王坚说，现在可以看清楚这座城市的本来面目，对症下药。

2016年，王坚首次在杭州提出“城市大脑”，重新思考城市的发展，“修了一条用数据治堵的路”：在超过1300个路口设置AI信号灯，覆盖杭州1/4的面积，其结果是城市快速路平均提速10%-15%，最大提速50%。杭州交通拥堵排名也从2015年位列全国第4位逐步降至2018年的30位以后。

公交、高铁系统要无缝对接

解决拥堵问题，很多人首先想到空间资源，比如给公交车修专用道，却往往忽略了时间资源的配置。王坚认为，只有时空资源相互配合、优化配置，才能从根本上解决问题。

“世界上最遥远的距离就是交通监控摄像头跟信号灯之间的距离。”王坚曾如是说，主要原因是摄像头和信号灯之间是割裂的，摄像头看到的交通流量情况没有变成信号灯的配置方案，导致信号灯效率很低。

王坚说这话是有根据的。过去，交通控制系统与城市运营没有关系，即使不堵车的时候，红绿灯照常变化，浪费了车主很多等待时间。2016年，杭州把信号灯与监控摄像头关联起来，根据现场车流量情况调节信号灯后，通行效率迅速提高。这在当年被评为交通控制工程领域的标志性事件。

在交通拥堵治理方面，济南也在优化时间资源配置，这让王坚感到欣慰，不过在他看来，城市治堵需要打通的壁垒和领域还有更多。前些年，王坚在苏州做了一个试验，发现世界上除了监控摄像头与红绿信号灯间的距离很遥远外，高铁跟公交系统的距离也很遥远，这两个系统对接效率非常低：高铁到站，客流出来了，公交到不了，形成积压；公交始发了，高铁未到站，公交车空驶浪费。

后来，王坚又在杭州淳安县做了个试验，把公交系统与高铁系统连接起来，使两者无缝对接，积压客流减少了40%以上。“这些事情看似微观，但最后都会变成城市宏观问题。”王坚说。

城市进化迎来算力时代

在王坚看来，通行效率提高的背后，无非是搜集数据、处理数据，然后进行智能匹配。“‘城市大脑’搜集数据后，得会思考，作出合理的决策。”王坚说，数据是资源，得会使用才有价值，这就需要计算力。

比如救护车，紧急时刻可以抢红灯，但也会带来一些次生事故，效率也没那么高。王坚做了个救护车智能护航系统，车开出去以后，会跟城市交通系统联动，根据需要调节红绿灯，结果救护车效率提高了50%，由于所有车辆都遵循同样的信号灯，次生事故也少了。

再就是停车场收费，出口一般都有根杆子，王坚研究后发现：“它没别的用处，就是收费，交了费才能离开，否则走不了；这导致一个人没交费，后面一群人在那里等着，浪费之大超乎想象，为什么不能‘先离场再交费’？”

医院也是同样的道理，排队时间远比看病时间多得多，要来回跑，缴费三四次，总得排队。后来王坚在一些医院做试验，“先看病再交费”，效率大幅提高，也没有发生医院担心的欠费问题。

“解决拥堵问题，我们没有监控每一辆车，只是去数了数，就发生了这么大的变化。”王坚认为，未来数据越多，可做的事情也会更多。

在他看来，城市进化经历了三个阶段：一是马力阶段，出现了道路和路网，评价一个城市的发展程度，用拥有多少匹马来计算；二是电力时代，出现了电和电网，现在几乎没有什么东西不可以靠电力驱动，衡量一个地区的发展程度和GDP，可以用耗电量来评价。“未来会进入算力时代，没有什么东西是不会被计算力驱动的，一个城市的GDP也会跟计算力紧密结合在一起。”王坚说。 （本报记者 刘彪）

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