日前，《時(shí)空AI賦能數(shù)字孿生城市白皮書(shū)（2021）》（以下簡(jiǎn)稱白皮書(shū)）正式發(fā)布，這是國(guó)內(nèi)外產(chǎn)學(xué)研合作共同針對(duì)時(shí)空AI的首次系統(tǒng)性闡述，并形成了較為完整體系框架，勾勒出未來(lái)可能的發(fā)展路徑。白皮書(shū)由維智科技創(chuàng)始人陶闖博士主編，由同濟(jì)大學(xué)、北京大學(xué)、武漢大學(xué)、威斯康辛大學(xué)、明尼蘇達(dá)大學(xué)等高校教授共同編寫(xiě)，并由中國(guó)科學(xué)院、中國(guó)工程院李德仁院士，中國(guó)科學(xué)院周成虎院士，中國(guó)工程院郭仁忠院士，英國(guó)皇家科學(xué)院院士Michael Batty等共同指導(dǎo)完成。

人工智能的發(fā)展從感知階段進(jìn)入認(rèn)知和預(yù)知階段。AI的發(fā)展已經(jīng)滲入到多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域。近年來(lái)，尤其是全球疫情的爆發(fā)讓大家認(rèn)識(shí)到“時(shí)空大數(shù)據(jù)+AI”在科技抗疫防控中產(chǎn)生了巨大的價(jià)值。AI技術(shù)與地理空間智能、城市空間智能、時(shí)空大數(shù)據(jù)智能、數(shù)字孿生城市的發(fā)展產(chǎn)生了深度的融合，推動(dòng)了AI在認(rèn)知和預(yù)知層面的創(chuàng)新與發(fā)展。

這些領(lǐng)域無(wú)論在理論方面、還是技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用實(shí)踐方面，一個(gè)核心的底層創(chuàng)新是基于時(shí)空的人工智能：時(shí)空人工智能（Spatio-TemporalAI）。隨著城市數(shù)字孿生的發(fā)展，時(shí)空人工智能（ST-AI）開(kāi)始受到產(chǎn)學(xué)研的廣泛重視，白皮書(shū)旨在推動(dòng)AI技術(shù)與城市數(shù)字孿生的場(chǎng)景結(jié)合，通過(guò)場(chǎng)景應(yīng)用推動(dòng)技術(shù)升級(jí)，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新賦能城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

01、時(shí)空人工智能提出背景

時(shí)空大數(shù)據(jù)意味著對(duì)一個(gè)城市的豐富知識(shí)，如果正確使用，可以幫助解決各類城市化發(fā)展以及場(chǎng)景賦能挑戰(zhàn)。通過(guò)融合基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)資源池（2D、3D），感知物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資源池（環(huán)境感知數(shù)據(jù)），維度豐富的時(shí)空數(shù)據(jù)資源池（人、車、物、場(chǎng)），構(gòu)建統(tǒng)一的地理信息數(shù)據(jù)、時(shí)空數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)治理框架，以及豐富靈活的時(shí)空服務(wù)體系框架，能夠支撐海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜應(yīng)急應(yīng)用的高效率對(duì)接。

02、時(shí)空人工智能：城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新引擎

時(shí)空人工智能（Spatio-TemporalAI）是人工智能領(lǐng)域的新型創(chuàng)新應(yīng)用技術(shù)，旨在以時(shí)空為‘索引’對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空化治理和融合，并借力知識(shí)工程和AI算法進(jìn)行智能化分析，從而挖掘知識(shí)和輔助決策。時(shí)空人工智能是上述提出的地理空間智能、城市空間智能和時(shí)空大數(shù)據(jù)智能等的統(tǒng)一表示，包括從時(shí)空感知、認(rèn)知到?jīng)Q策的多項(xiàng)核心技術(shù)。其應(yīng)用生態(tài)領(lǐng)域非常廣泛，包括智慧城市、智能交通、智能園區(qū)、智能零售、智能地產(chǎn)、智能商業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域。

其首要核心是推進(jìn)落實(shí)城市新型基礎(chǔ)設(shè)施之?dāng)?shù)字孿生底座建設(shè)，通過(guò)城市數(shù)據(jù)時(shí)空價(jià)值釋放與共享、時(shí)空動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)資產(chǎn)構(gòu)建等，助力實(shí)現(xiàn)新型智慧城市自組織、自學(xué)習(xí)、自預(yù)測(cè)的智能泛在愿景。

以“賦能、創(chuàng)新、合作、共享”為理念，推動(dòng)布局構(gòu)建開(kāi)放共享、普惠全球的時(shí)空人工智能技術(shù)和應(yīng)用平臺(tái)。助力智慧城市各個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)成果轉(zhuǎn)換、應(yīng)用場(chǎng)景落地、標(biāo)準(zhǔn)研究和制定以及行業(yè)生態(tài)建設(shè)等方面的發(fā)展，加快城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型和構(gòu)筑動(dòng)態(tài)數(shù)字孿生城市新范式。

03、關(guān)鍵技術(shù)

時(shí)空大數(shù)據(jù)應(yīng)用，涉及采集、接入、存儲(chǔ)、管理、分析諸多流程環(huán)節(jié)，每個(gè)流程環(huán)節(jié)又有眾多技術(shù)路線及其實(shí)現(xiàn)框架可供選擇。這些技術(shù)和框架疊加與融合，即構(gòu)成了時(shí)空大數(shù)據(jù)技術(shù)體系，支撐時(shí)空大數(shù)據(jù)的多類型應(yīng)用。

（1）數(shù)據(jù)接入層主要作為數(shù)據(jù)入口，負(fù)責(zé)時(shí)空大數(shù)據(jù)的接入與緩存，并供下游系統(tǒng)消費(fèi)；

（2）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理平臺(tái)負(fù)責(zé)時(shí)空大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，并組織相應(yīng)的索引接口，按訪問(wèn)模式可分為分布式文件系統(tǒng)型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)型兩類：分布式文件系統(tǒng)型主要用于面向大規(guī)模數(shù)據(jù)量的聚合分析場(chǎng)景，而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)型主要用于各類數(shù)據(jù)精確查詢；

（3）數(shù)據(jù)處理與分析平臺(tái)除了提供基本查詢?cè)L問(wèn)接口之外，進(jìn)一步提供高性能分析方法，根據(jù)數(shù)據(jù)存在形式和應(yīng)用場(chǎng)景，分為面向批處理的離線數(shù)據(jù)分析和面向流處理的實(shí)時(shí)流計(jì)算；

（4）應(yīng)用層則根據(jù)需要，直接調(diào)用查詢/處理層的訪問(wèn)接口與計(jì)算分析操作，或者通過(guò)二次開(kāi)發(fā)來(lái)組合相關(guān)方法，以支持時(shí)空大數(shù)據(jù)的高階應(yīng)用。

04、生態(tài)應(yīng)用

城市智能

城市規(guī)劃的誕生可回溯至十九世紀(jì)英國(guó)《內(nèi)城地區(qū)法案》的誕生，其本質(zhì)上是協(xié)調(diào)處理人-地關(guān)系的關(guān)聯(lián)。但由于過(guò)去一方面無(wú)法在掌握城市空間精細(xì)化的形態(tài)特征與功能構(gòu)成，一方面無(wú)法了解人的行為使用，使得在過(guò)去百年中產(chǎn)生重要影響的城市理論多為定性的經(jīng)驗(yàn)歸納，城市規(guī)劃、城市設(shè)計(jì)和城市管理基本都依賴于專家的主觀經(jīng)驗(yàn)判斷，研究與實(shí)驗(yàn)往往只能在分析的規(guī)模與精度中擇一深入。

而海量時(shí)空數(shù)據(jù)和時(shí)空人工智能的結(jié)合，有望改變“宏觀尺度”與“微觀細(xì)節(jié)”難以共存的難點(diǎn)。一方面提供兼具大規(guī)模與高精度的全景圖像，另一方面在CIM本底的基礎(chǔ)上通過(guò)智能化算法學(xué)習(xí)專家經(jīng)驗(yàn)判斷、解析建成環(huán)境領(lǐng)域的復(fù)雜問(wèn)題，進(jìn)而形成城市感知、城市體檢、更新規(guī)劃、精細(xì)化城市設(shè)計(jì)與治理的行業(yè)閉環(huán)，推動(dòng)行業(yè)范式的革新。

交通智能

城市居民是公共交通出行的組成主體，城市居民的出行活動(dòng)規(guī)律是對(duì)城市公共交通運(yùn)行狀況的反映。因此居民出行活動(dòng)的規(guī)律對(duì)于深刻理解城市公共交通具有重要的意義。當(dāng)前，在大數(shù)據(jù)爆發(fā)的時(shí)代背景下，各種類型的時(shí)空軌跡大數(shù)據(jù)用于居民出行模式研究，如浮動(dòng)車運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)、交通智能卡刷卡數(shù)據(jù)等。

地理智能

隨著時(shí)空地理大數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)和信息技術(shù)的推動(dòng)，地理空間建模分析方法與人工智能技術(shù)具有廣闊的交叉前景。時(shí)空人工智能的思想可以很好地顧及地理規(guī)律的復(fù)雜性、地理信息表達(dá)的多樣性以及地理數(shù)據(jù)的不完備性等關(guān)鍵問(wèn)題，為構(gòu)建更加智能化的地理空間建模和分析方法提供扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐，輔助人類更好地理解“人類-環(huán)境”復(fù)雜系統(tǒng)中的各類地理現(xiàn)象。

園區(qū)智能

產(chǎn)業(yè)規(guī)劃是園區(qū)發(fā)展的基礎(chǔ)所在。需要深入考慮本地經(jīng)濟(jì)水平、資源優(yōu)勢(shì)、配套支撐、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)等多重因素，傳統(tǒng)基于專家經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)的方法耗時(shí)長(zhǎng)且無(wú)法保證能對(duì)復(fù)雜因素進(jìn)行全局把控和科學(xué)分析，以致許多園區(qū)無(wú)法形成核心競(jìng)爭(zhēng)力，呈現(xiàn)粗放發(fā)展模式。

基于時(shí)空人工智能能夠?qū)ι袩o(wú)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃的園區(qū)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)規(guī)劃推薦，對(duì)已有產(chǎn)業(yè)規(guī)劃的園區(qū)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)補(bǔ)全建議，聚集把優(yōu)勢(shì)傳統(tǒng)特色產(chǎn)業(yè)做大做強(qiáng)、做優(yōu)。結(jié)合知識(shí)圖譜技術(shù)，將多源數(shù)據(jù)進(jìn)行圖譜化，利用圖結(jié)構(gòu)表示學(xué)習(xí)和相似子圖計(jì)算，挖掘數(shù)據(jù)之間潛在的關(guān)聯(lián)信息，最終服務(wù)于上層業(yè)務(wù)與客戶。

05、時(shí)空人工智能賦能數(shù)字孿生城市案例

城市時(shí)空智能平臺(tái)通過(guò)構(gòu)建專業(yè)數(shù)學(xué)模型，全流程、全方位、全角度、全過(guò)程的對(duì)城市進(jìn)行解構(gòu)分析，對(duì)城市狀態(tài)進(jìn)行系統(tǒng)量化，模擬城市系統(tǒng)運(yùn)行，感知城市體征，監(jiān)測(cè)城市活動(dòng)，預(yù)演各種建設(shè)效果對(duì)城市帶來(lái)的影響，從而實(shí)現(xiàn)查看-監(jiān)測(cè)-感知-預(yù)警-模擬-評(píng)估的全流程。

平臺(tái)整體上分為數(shù)據(jù)層、計(jì)算層、應(yīng)用層和決策支持層等四個(gè)部分。

城市狀態(tài)量化：以規(guī)劃大數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，將各類數(shù)據(jù)空間化，將城市狀態(tài)、描述轉(zhuǎn)化為可視化的規(guī)劃指標(biāo)。

城市體征可視：開(kāi)展城市生命體征的量化研究，分專項(xiàng)用數(shù)據(jù)量化城市運(yùn)行狀態(tài)，在視圖中可視，形成城市“儀表盤”。

城市規(guī)劃預(yù)演：根據(jù)規(guī)劃設(shè)想進(jìn)行方案實(shí)施模擬與仿真預(yù)演，形成規(guī)劃“預(yù)演室”。

城市評(píng)估決策：對(duì)城市運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢測(cè)，對(duì)照規(guī)劃目標(biāo)評(píng)估，為決策提供依據(jù)，形成城市仿真決策的智慧“大腦”。

針對(duì)不同的用戶群體的使用需求，城市三維智能信息平臺(tái)提供了四套視圖，分別面向城市決策者、業(yè)務(wù)管理者、規(guī)劃管理者以及公眾。

06、結(jié)語(yǔ)

總體而言，目前時(shí)空人工智能技術(shù)在促進(jìn)城市數(shù)字孿生的發(fā)展中已經(jīng)開(kāi)始起到重要作用。時(shí)空人工智能的生態(tài)應(yīng)用已涉及城市的智能感知與設(shè)計(jì)、交通智能管治理、地理智能分析以及園區(qū)智能管理等多個(gè)領(lǐng)域，在多級(jí)、高頻和高精度的時(shí)空大數(shù)據(jù)與人工智能算法的支持下，可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化、動(dòng)態(tài)性和高效性的智能城市治理，取得了一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與成效。

為了進(jìn)一步適應(yīng)城市發(fā)展的科學(xué)性、包容性和彈性需求，未來(lái)需要加強(qiáng)時(shí)空人工智能技術(shù)與城市數(shù)字孿生城市發(fā)展的深度的融合，從動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)高質(zhì)量建構(gòu)、智能算法迭代優(yōu)化以及應(yīng)用場(chǎng)景多元拓展等方面持續(xù)努力。

具體內(nèi)容如下

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