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山马智慧彭垚:让城市变得智慧是一件很摇滚的事情

发布于:2024-06-18 编辑:匿名 来源:网络

组织|宫雪编辑|靖宇 在山马智能,同事们称创始人彭垚为“图图”。

这个名字有点可爱,但事实上,彭垚是一位摇滚乐迷,并以他最喜欢的美国独立乐队 Sparklehorse 的名字为公司命名。

彭垚所理解的摇滚精神是勇气、仁爱、和平。

在不断迭代自我意识的同时,解决社会问题,“Move Fast, Live Consciously”(快速行动,深入思考)。

闪马智能的前身是一家图片视频深度学习实验室。

经过几年的人才储备和技术深化,2019年,新一代AI中层公司杉马智能成立,专注于智能视频分析和时空数据管理。

成立两年多来,已前往全国多个城市部署多个系统,训练多种交通模式。

彭垚表示,山马智能已经成长为行业准独角兽,其背后的支撑就是工程经济学。

在他看来,我们的城市现在还不够“智慧”,还有很多场景需要升级。

在OPPO独家赞助的极客园创新大会上,彭垚分享了软迭代对于智慧城市工程升级的价值。

城市和交通是我们日常生活中最熟悉的场景,但“智慧城市”或“智慧交通”听起来有点遥远和过时。

那么,想象一下这样一个日常场景:一个赶着按时送餐的送货员一路骑着电动滑板车,或抄近路,甚至闯红灯。

为了避免这种情况的发生,除了加强安全培训和规则约束之外,还有没有更人性化、智能化的解决方案呢? “AI+相机”可以做到。

在城市摄像头回收项目中,山马智能为全市现有摄像头配置了AI平台系统。

它依靠软件算法实时感知和分析送餐骑手的行为和道路交通状况,并向送餐服务提供商提出建议。

更合理的送餐路线规划。

智慧城市并不意味着摧毁“旧世界”、改造原有基础设施。

山马智慧彭垚:让城市变得智慧是一件很摇滚的事情

人工智能技术赋予城市进行软迭代的能力,可以充分利用现有资源,比硬迭代更加高效、更具成本效益。

技术对社会的影响可能并不总是像巨浪那样迅速,也可能是一个漫长而持久的过程。

与最流行的元界系列相比,智慧城市、智慧交通显然已经过时了。

但如果技术要赶上概念,就需要一群人投入足够长的时间才能使概念成为现实。

这东西相当“摇滚”。

以下为彭垚讲话实录: 01 加油!程序员 我是一名程序员,也是一名摇滚迷。

公司名称“Sparklehorse”最初来自美国独立乐队Sparklehorse。

我理解的“摇滚精神”是勇气、??爱与和平。

勇气是一种批判精神,是自我意识不断迭代的过程。

爱与和平是从城市的角度出发,解决社会的现实问题,进而为整个地球做出贡献。

智慧城市是一个古老的话题。

我一直在思考我能持续做些什么。

答案是交通和通讯。

这两件事在人类社会中永远不会结束,因为人类对速度的追求永远不会结束。

从这个角度来说,智慧城市还是一件很有趣的事情。

通过软迭代,可以对城市交通管理进行新的工程升级。

02 我们的城市不够智慧。

2018年7月7日,伦敦发生恐怖事件。

公共交通发生四起爆炸,造成50多名乘客死亡、700多人受伤。

该市公共交通系统长期陷入瘫痪。

7月7日的伦敦爆炸事件对中国具有启发意义。

2009年,中国开始建设“平安城市”,最重要的目的就是提前发现整个城市可能存在的危险因素。

各个城市已经开始部署很多摄像头。

这是我国第一轮智慧城市建设。

到了2020年,以“人工智能四小龙”为首的人工智能公司开始打造“雪亮计划”。

除了在道路上安装摄像头外,他们还在电影院、餐馆、住宅区等场所的入口处安装了人脸摄像头。

这样做的主要目的是抓捕逃犯,对一些违法犯罪行为进行更详细的识别和分析。

虽然城市的硬件不断更新,但目前还不能算是“智慧城市”。

它只能称为“平安城市”——违法犯罪无处藏身,但整个城市还没有变得真正“智慧”。

讲述一个关于传统交通工程的故事。

此前,同济大学的一位教授研究了该市哪些路口需要左转灯。

他去了很多路口,亲自站在那里数数,有车经过就按柜台。

获得统计数据后,他制定了一套数理统计方法,提出什么样的道路需要左转灯来控制交通。

这就是传统交通工程中信号灯的设计方式。

这种基本的数理统计可以确定道路建设的宽度,但无法对真实的交通运行状况有感性的认识。

山马智能参加上海国际交通工程、智能交通技术与设施展览会。

山马智能利用AI算法构建了全距离智能感知计算系统,能够真正了解城市道路的各种变化,改变传统交通工程,推动智能交通管理升级。

03 软迭代省钱又高效 在城市工程升级过程中,“软迭代”非常重要。

它不是从 1.0 到 2.0,而是从 1.1 到 1.2,小步骤,快速跟进。

城市原有的摄像头几乎没有盲点,重新布置就是一种浪费。

就像埃隆·马斯克回收火箭一样,每次火箭发射后无法回收,都会损失数千万。

山马智能决定为原有摄像头配置AI平台系统,并通过软件算法赋能。

无需将旧摄像头全部更换为新摄像头即可实现全距离传感,既省钱又高效。

这就是工程经济学。

如果一个摄像头想要感知不同的角度、场景以及机动车、非机动车、行人等不同个体的行为,就需要非常大量和内容的模型。

这背后是一套完整的、工业化的工程体系,而不是像传统AI算法那样一个人管理几台机器、训练几个模型。

山马智能打造了ATOM深度学习平台,可以更快速地训练各种交通模型,包括各种个体交通行为和路面的整体设计,并及时发现整个城市的各种实时交通状况。

具体来说,全距离传感可以了解道路整体情况,掌握各个路口车辆的实时变化。

对所有车型进行建模后,摄像头可以同时看到这些车辆的行驶状态,实时检测违规行为,尽快处理交通事故,总结常见的违规类型,挽救更多生命。

基于这个数字基础,可以衍生出各种内容。

例如获取各时间段交通违法车辆的行驶路线、车型、车牌信息,夜间或阴雨天气场景下的车辆状态追踪,记录整条道路的实时交通状况等城市最重要的是人的流动和信息的流动,城市发展和变化的速度取决于此。

交通是城市的基础设施。

交通的全距离感知可以成为一个城市数据感知的基础,了解整个城市的出行规律。

根据人员和信息流动的不同规律,整个城市可分为道路交通空间、工作学习空间、生活娱乐空间、城市环境空间、互联网信息空间五个主要空间。

对五大空间进行整体数据感知,关注人员和信息流动变化,努力发现问题、解决问题。

成立两年多来,杉马智能走访了全国多个城市,部署多个系统,训练多个模型,用人工智能算法更新一座城市,让城市空间管理更加智慧。

山马智能的背景是工程文化,以问题为驱动,发现城市存在的社会问题,并运用工程经济学解决问题。

相比“股票”,我们更看重“动力”和个人成长思维。

我们通过数据反馈更新自我意识,实现认知进化,对城市和社会有更深入的了解。

工程师的使命就是每天迭代,慢慢解决社会问题,日复一日积累,奔向星辰大海。

山马智慧彭垚:让城市变得智慧是一件很摇滚的事情

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