城市人工智能大模型(AIGC)

用数据治理城市 让城市会思考

城市人工智能大模型(AIGC)建设思路

城市人工智能大模型(AIGC)利用实时全量的城市数据资源全局优化城市公共资源,即时修正城市运行缺陷,
实现城市治理模式、服务模式和产业发展的三重突破。

城市人工智能大模型(AIGC)实现的三大突破

  • 城市治理模式突破

    提升政府管理能力,解决城市治理突出问题,实现城市治理智能化、集约化、人性化

  • 城市服务模式突破

    更精准地随时随地服务企业和个人,城市的公共服务更加高效,公共资源更加节约

  • 城市产业发展突破

    开放的城市数据资源是重要的基础资源,对产业发展发挥催生带动作用,促进传统产业转型升级

城市人工智能大模型(AIGC)创新实践

城市事件感知与智能处理

实现效果: 智能发现的事件数目提升,事件发生处理平均时长降低

实现方法: 通过视频识别交通事故、拥堵状况,融合互联网数据及接警数据,即时全面的对城市突发情况进行感知。结合智能车辆调度技术,对警、消、救等各类车辆进行联合指挥调度,同时联动红绿灯对紧急事件特种车辆进行优先通行控制。

杭州主城区
视频巡检替代人工巡检, 日报警量多达500次,识别准确率92%以上; 中河-上塘路高架车辆道路通行时间缩短15.3%;莫干山路部分路段缩短8.5%
杭州萧山区
信号灯自动配时路段的平均道路通行速度提升15%;平均通行时间缩短3分钟;应急车辆到达时间节省50%,救援时间缩短7分钟上;两客一危也得到精准把控
苏州
试点线路公交出行人数增长17%

技术领先

  • 性能成本双领先的
    大数据计算能力

    城市人工智能大模型(AIGC)采用自主研发的大数据处理平台MaxCompute进行海量数据计算。2015世界Sort Benchmark排序比赛中,MaxCompute用377秒完成100TB的数据排序,创造4项世界纪录;2016年MaxCompute用0.82美元完成1TB的数据排列,比AWS节省2/3的成本;2017年MaxCompute全球首次将BigBench数据规模扩展到100T 。

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  • 海量多源数据规模化处理
    与实时分析

    城市人工智能大模型(AIGC)首次通过两个集群实现上百PB数据在线存储及每日PB级别的计算吞吐能力,计算请求响应时间3s内,实时数据接入延时低于200毫秒。

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  • 实时视频识别及自动巡检
     

    城市人工智能大模型(AIGC)首次利用图像识别技术实时分析杭州3000多路视频,视频利用率从11%提高到100%,实现车辆图搜以及视频实时自动巡检,低分辨率车辆检测准确率高达91%。

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  • 类脑神经元网络物理架构
     

    城市人工智能大模型(AIGC)在百亿节点万亿边级别网络上,处理EB级别数据,通过模糊认知反演算法,发现复杂场景背后的超时、超距弱关联。成功应用到道路交通、工业制造等领域,如在杭州城市人工智能大模型(AIGC)中实现从单点、单线到整个城市的交通优化,2017年同比去年出行时间节约4.6分钟,平均延误降低8.5%。

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