治理|?16大业务领域，50多个场景，依图发力「城市治理」的背后：一横一纵赋能行业( 二 ) 36氪|小米汽车|摩登天空|北京冬

对于AI 企业而言，需要着重解决第二个问题。
这要求技术公司有深厚的技术积累，平台化研发的能力，也要求技术公司在行业中深耕，把场景打穿做透。技术只有以产品的形式落地，才能真正解决场景化痛点，这就需要企业具备产品化落地能力。
算法是门槛，算力解决规模化问题城市作为复杂巨系统，在经历过早期的规模化扩张之后，其治理也渐渐走向精细化，这往往是碎片化需求的代名词。
“解决碎片化问题，需要丰富的算法种类，以及足够高的算法精度。”许焰表示。
隔行如隔山，这一点对于算法而言同样适用。
不同场景对产品的能力需求不同，应用算法很难进行复制，比如交通产品的应用算法和安防的有很大差别，并且对算法精度的要求也各有差异，因而不存在一个算法通吃场景的可能。
“只有像绣花针般精细般的算法才能支撑像绣花针般精细化的城市治理。”
许焰认为，除了算法和精度，AI 公司还需要具备以下能力，才能更好地解决碎片化问题。
一是算法与芯片的适配。
不同场景的算法对芯片算力的要求并不一致，算力太弱会影响算法运行效果，算力太强又会造成资源浪费，只有在生产算法时，与芯片做适配，才能让算法得到最佳的算力支撑，同时节约成本。
二是云边协同。
云边协同正成为城市治理的主要方式，在云端建立指挥中心，将部分计算任务下放到边缘侧，以达到快速感知、快速响应、快速治理的目的，避免因时延导致的决策滞后问题。
三是落地。
技术落地要针对实际的碎片化场景，并且落地的核心是商业化，即技术最终以产品的形态交付，涉及到成本的问题。因此AI 企业要深入对应的业务场景，才能把算法的精度做高，同时注重产品的商业化落地。
“依图具备自研芯片、生产算法的能力，并且做到了云边协同。”许焰表示，相关产品已经在上海的数字化建设过程中实现商业落地，这些能力正是依图能够针对城市治理推出“一网统管城市智眼”解决方案的关键所在。
“一网统管城市智眼”解决方案“这是一个完整的、端到端的感知计算解决方案，既能对城市进行实时移动感知，同时也具备AI中台能力。”许焰介绍道。
掘金志了解到，该方案具有两大产品，一是移动超级感知终端，二是云端AI中台方案。
移动超级感知终端以智能车为载体，整合了辅助驾驶技术和城市治理技术，搭载80线激光雷达，22路高清摄像头，以及一台车载高端算力控制器，能够对城市做全面、立体地感知。
作为感知终端，该车还配备专用AI算力芯片，以及图像识别等28种自研算法，将算力、算法和感知终端结合，能对城市进行动态实时建模，采集道路数据并计算，识别出裂缝、板块碎裂等道路病害要素，及时发现道路异常，将数据推送至相关养护单位进行处置，从而提高道路养护效率。

文章插图

据悉，该智能车已经在上海市浦东新区建交委道设条线“上岗”工作，并且实现了浦东新区全路网的覆盖试运行，每天为路网做一次3D检测。
云端AI中台方案，通过云、边协同，分层解耦，具备开放能力。其基础能力可以被集成，客户能根据自身业务需求，进行算法算力调度，实现更合理的算力利用，覆盖更多的业务场景。
许焰表示，“一网统管城市智眼”解决方案具备四个特点。
首先是实时动态。

以前只能针对固定摄像头做智能解析，现在能够通过智能车的方式对城市进行实时动态建模。