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        TACOS,城市偽智能化終結者

          今天,人類社會正在經歷前所未有的信息化和數據化,包括5G、AI、IoT等技術在內的ICT技術,已經讓城市中的很多場景實現了數據化和網絡化。以人們熟悉的生活場景為例,包括共享單車服務、線上線下一體化商超、信息智能推送在內的新事物實際上都是城市場景智能化的產物。

          然而,隨著人們對高品質城市體驗的不斷追求,單一場景的智能化已經無法滿足用戶的多元化以及精準化需求。傳統智慧場景解決方案,部署時就是狀態的巔峰,隨后,隨著數據量級的提升、硬件環境的變化、新的精細化需求的出現,其呈現的效果將越來越差,且后續升級維護成本非常高。這就好比一輛出廠時達到百公里加速8秒的傳統汽車,如果希望將其百公里加速提升到7秒,就需要刷新車載電腦ECU,對渦輪進行延遲設定,改變檔位切換邏輯,甚至還需要更改進、排氣,并在多個車輛模塊之間進行匹配、調試。而反觀智能電動汽車,則只需要遠程對車控系統ECU下達統一指令,性能升級即可完成。

        TACOS,城市偽智能化終結者

          智能車示例圖

          之于城市領域,這種“智能汽車”可以類比為一種構建在統一數字底座上的人工智能城市。人工智能城市(AI CITY)是一種建立在AI、IoT、大數據、云計算等底層硬科技全面發展基礎上的全新物種,它以遠程升級(城市OTA)的形式實現城市的硬件、軟件、接口和應用進行自我進化,進而適應不同時期人們對城市生活的期待。作為一種新的城市物種,AI CITY正在通過OTA的方式彌合由于單一場景智能化升級滯后,場景間不打通帶來的城市體驗斷檔。

        TACOS,城市偽智能化終結者

          特斯聯AI CITY效果圖

          那么,AI CITY究竟如何實現城市OTA呢?這還要從城市OTA的實現條件、AI CITY底層技術以及自身架構說起。

          城市OTA的實現前提:軟硬件標準化與中心化控制

          如果將AI CITY比作一輛智能汽車,那么很顯然,要達到“車輛”的自我進化升級,需要同時滿足兩個條件:第一,這輛“汽車”需要具備一個統一的中央大腦,以確保指令發出后,整車都能全面及時接收到“升級信號”;第二,“車輛”的各個局部模塊有統一的生產和維護標準,以“一呼百應”的方式回應中央大腦發出的升級指令。以上兩點,對應到城市,則意味著,城市OTA如果想要實現,必須以城市的軟硬件標準化和中心化控制為前提。

          前者意味著,城市的各個系統需要保持聯通,且產業鏈上下游和生態的接入標準統一。以交通場景為例,軟硬件協同意味著包括城市道路、交通指示燈、地下管廊、行駛車輛、IoT設備、交通信號控制系統等在內的所有元素都需要保持聯通,并預設了統一的接入標準。這樣,一旦日后自動駕駛功能得到普及,包括道路、車輛、輔助設施、運營系統在內的軟硬件可以實現同步升級。而中心化控制則表明,城市需要一個統一的大腦來連接各個系統的軟硬件體系以滿足整體的連貫性和一致性。

          三大核心技術滿足城市OTA兩大前提

          從技術角度看,AI CITY通過三大核心技術滿足了城市OTA的兩大實現前提。首先,AI CITY將通過“統一標準的全生態體系開放式融合技術”和“海量全息物聯感知數據的泛在連接技術”實現城市的軟硬件標準化。

          1)所謂“開放融合技術”指的是:城市的多級功能組件與數據應用模型,并向業務層和第三方要提供準化接口,以及城市要具備融合第三方生態資源,豐富組件、模型和業務的能力。通俗地講,這種技術將使得AI CITY變得更加“寬容”:在硬件標準上,支持通用國標行標體系;在城市組件上,配置大量通用業務組件;在開發環境上,構建開放的AI CITY生態體系,鼓勵在開放體系下的,為城市的功能升級和優化貢獻群體智慧。以“智能汽車”作比的話,相當于汽車的各個零部件采用國際通用的技術標準以方便后續的更新和兼容;汽車的軟件系統,向第三方開放接口,以方便不同的開發者圍繞豐富汽車功能開發不同的新應用。

          2)而“泛在連接技術”則指向城市的數據多元化。形象化地看,這種技術將使AI CITY變得更加“敏銳”:通過支持多廠家、多協議、多設備、多類型、多標準設備統一接入和海量多維數據的接入,整座城市將具備高吞吐高并發接入能力;支持新的城市能力以插件形式接入既有架構;支持定制接口數據對接。之于智能汽車,這種技術相當于為車輛布設了更為精密的感知元件和分析系統,使其相比傳統汽車更加“耳聰目明”。

          3)AI CITY通過“資源與服務集群的自動化彈性伸縮技術”可以監控集群,隨時自動替換不健康的實例,節省運維成本,滿足城市OTA的“中心化控制”要求。依托這種技術,城市還可以動態管理集群,在高峰期自動增加實例,在業務回落時自動減少實例,城市通過自動管理SLB后端服務器和RDS白名單,以達到節省操作成本的目的。目前看來,“中心化控制”實現的難點之一在于如何科學合理地使用算力算法資源,以使城市運營成本合理可控。有了類似的彈性技術,城市將智能調度應對各種復雜場景,通過API方便對接外部的監控系統,可同時支持定時、動態、自定義、固定、健康等多種伸縮模式。不同的用戶在不同的地方,面對不同場景,可以根據自身需求選擇不同應用服務。同時,對于不同規模和不同發展階段的城市,可以彈性地選擇AI CITY的版本以適應自身需求,穩步推進城市智能化。

          操作系統協同助力實現全面升級

          跨過底層技術門檻,AI CITY在實際運行中依靠的是城市智能操作系統來實現城市OTA。以最新發布的特斯聯人工智能城市AI CITY為例,其操作系統TACOS居于整個城市架構的中心,包含數據接入、數據中臺、技術中臺、AI中臺、業務中臺,以及底層感知和各種對外接口。

        TACOS,城市偽智能化終結者

          特斯聯人工智能城市AI CITY操作系統TACOS示意圖

          從結構上看,TACOS通過架構、數據、應用、業務四大領域的進化助力AI CITY實現全面OTA。

          架構進化:建設初期,城市規模小,滿足早期業務的架構不需要太大的并發能力和緩存服務器。隨著城市擴張、應用場景的豐富,TACOS的架構可以通過升級來承接能力需要。這樣早期成本和效率能得到控制,后期又能夠滿足不斷增值的要求。

          數據進化:AI CITY建設不需要從一開始就獲取城市全景全維度的數據,可優先通過IoT、物理層獲得基礎數據。隨著業務層的豐富,數據維度由結構化小數據轉向結構和半結構化大數據再到大小結合的全數據。

          應用進化:指的城市功能組件的升級。例如,某博物館配備了多個HD攝像頭,一開始只有識別人臉的組件,后面隨著安保需求和用戶研究需求的提升,可以通過應用升級進一步識別人物動作和行為。

          業務進化:側重于城市智慧場景解決方案的功能性升級或者重組。以疫情防控為例,過去的城市防疫防災方案可能是以園區和社區為單位,隨著外部疫情發展變化,后期可能更加需要區域協同乃至全域協作。

          作為AI CITY的智能中樞,TACOS還承擔著城市AI中心+大數據中心的任務,以助其實現線上線下數據融合。它采用松耦合架構和千萬級API網關,其并發訪問API接口的能力可達到千萬級。這大約相當于新浪微博、淘寶、京東等主流社交及電商網站的高峰日全球總訪問需求。不同的是AI CITY的承接的需求基本來自一座城市的內部。依靠分布式集群、負載均衡、分布式緩存、應用分解等多種技術,TACOS可以滿足城市大量的應用場景服務訪問城市應用組件,實現跨場景融合,統一調度,跨系統協同。

          在“辛勤”工作的同時,TACOS自身也在實現OTA:類似于智能汽車固件升級FOTA,TACOS的軟硬件一鍵升級主要體現在兩個方面。一是對監測到的城市軟件缺陷及時響應,快速修復包括功能性BUG和信息安全漏洞在內的多種城市運營。二是充分擁抱新功能組件、新算法模塊,快速賦予新特性,縮短面向管理場景、業務場景的應用服務的上市周期,降低應用服務的開發和部署成本。

          在此基礎上,TACOS的自我進化也全方位帶動了城市應用的OTA。這和智能汽車的軟件升級SOTA有相似之處,基于FOTA的核心功能升級,城市應用也實現了OTA:這既包括實現了面向用戶的遠程功能和應用的增量升級;也包括對各類智慧場景解決方案本身存在的軟硬件缺陷提供診斷維護;同時還涵蓋對不同終端客戶的應用場景,實現實時、統一部署和升級。

          最后,城市應用OTA的高階形態體現在具備橫向拉通不同垂直行業場景的網絡協同能力。單點升級變為網絡升級、生態升級。未來,在特斯聯AI CITY將有望看到這樣一種場景:類似盒馬鮮生的線上線下一體化商超通過OTA新增了記錄不同時間消費習慣的功能模塊;在對數據進行處理后,智慧通行場景可調用此模塊產生的業務數據,通過OTA追加定時前往特殊地點、特殊人群聚集地的車輛,根據實時需求將消費者載往不同的商業網點進行消費。至此,當前城市智能化中存在的場景割裂,用戶依靠“跳房子”往返于場景與場景,方案與方案之間的“半智能化”、“偽智能化”將徹底宣告結束。一個由TACOS驅動的、具備全面智能化屬性的AI CITY構建的世界正在到來。

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