【智能交通】交通系统中的人工智能变革
5月27日上午，英伟达人工智能城市 CTO Mulind Naphade 发表了主题为《交通系统中的人工智能革命》的演讲。Milind 关注机器学习应用问题，打造过十几个认知计算产品，在分析、智能解决方案方面有很多的经验。他拥有伊利诺伊大学香槟分校电子与计算工程博士学位,，从事机器学习和图像处理研究。曾在柯达、IBM、思科等企业工作。在IBM ，他领导的团队在 IBM THINK 实验室里创造出第一个 IBM 智能城市，第一个大规模认知环境，也打造了第一个语义视频搜索解决方案。2017年加入英伟达，出任人工智能城市CTO。
在这次主题演讲中，他分享了英伟达和合作伙伴如何助力交通系统中的智能革命。以下是该演讲的主要内容。深度学习预示着人工智能的新纪元。从 IDISA CNN，2012年斩获 ImageNet 冠军的 AlexNet到前不久惊艳世人的谷歌NMT，人工智能正经历大爆炸。
在人类社会系统中，作为城市毛细血管的交通是一套非常复杂的系统。这套系统包括交通工具，基础设施（比如桥梁、隧道、道路等），信号系统，货运与物流(将很多物品送达世界各地），它们是人工智能非常重要的应用领域，人工智能正让这些系统越来越聪明，也更加安全。对于不同领域，人工智能的意义也不同。在交通领域，人工智能让自动驾驶成为可能；基础设施方面，人工智能可以帮助实现预测性维护；信号系统可以让出行更加安全和有效；货运和物流也更加高效。
在自动驾驶领域，英伟达推出了 Drive PX 。正确设计的自动驾驶汽车需要强大的处理能力来管理传感器、控制器以及学着实现完全自动。而自动驾驶所需要的计算力，是过去任何一台计算机都没有达到过的。Drive PX 是英伟达专门针对自动驾驶的产品线，可以大幅增加自动驾驶的识别速度。
2020年，智能城市将会有10亿个摄像头运行，它会形成一个庞大的市场，为视频物联网设备提供深度学习。视频数据不断增加，需要一个系统指出最重要的关注点在哪里，哪里需要马上采取行动。深度学习可以拥有强大的智能视频分析能力，将匿名视频变成实时、高价值见解，增强安全性，改善生活。Metropolis 是一个交通中的人工智能都需要边缘到云的端到端平台，这个平台可以对智能城市应用生成的视频流进行分析，用深度学习技术进分析，帮助城市监控视频，应对速度很快。
Milind 介绍说，我们需要把交通变革放到云的架构上去，很多问题如果没有相应的基础设施是很难实现的。比如，城市的停车场，我们也可以看一下整个系统，有很多的监控摄影机，还有云的设施，在这个系统当中，我们确实需要传到云的系统。整个传到云的平台，英伟达是具有一个非常强有力的平台，有非常好的运算效果，能够让我们运用这个数据，包括数据中心的数据，而且最后它会进行云上的培训。这是第一个，NICT，端对端的培训，可以应用于非常多的驾驶的案例。在数据中心，我们也可以把它放到A级当中，同时上传到云上，所有的数据也会回到数据中心进行培训。
Metropolis实际上就是将Nvidia的多个产品整合，按统一的架构运行。高性能深度学习推断在边缘发生，用NvidiaJetson嵌入式运算平台完成，然后通过NvidiaTeslaGPU加速器穿过服务器和数据中心。数据可视化用NvidiaQuadro专业显卡完成，整个平台由NvidiaSDK提供支持，包括JetPack、DeepStream和TensorRT。
人工智能助理变革的交通领域还有预测性维护，利用做维护、检查。比如，利用深度学习技术对道路或铁路视频数据进行分析，进行道路检测并采取相应维护。这也是最重要的一个AI能够在基础设施方面发挥作用的地方。
在一些公共场合，比如机场、地铁还是其他人群密集的地方，需要分析信息，分析这些收集来的视频信息可以作为安全防护一个有利的工具，以确保人跟基础设施都是以高效和安全的方式在运行的。比如，就是看一个广泛连接的摄象头，摄象头只是一个例子，因为它是最常用的，而且是数据量最大的一个数据来源，我们把摄象头的数据从一整个机场，一整个商场，一整个城市的视频连成网络，在这里进行分析，还有很多的合作伙伴利用视频分析的技术。发生紧急情况，需要疏散人群时，可以进行更加快速、智能的应急处理。
英伟达的合作伙伴正为我们提供各种交通解决方案。比如，一个合作伙伴用视频分析的技术来分析路上的情况，交通的状况，我在十字路口的时候，交通灯在亮，但是左右两边都没有车，此时能不能开过去？可以借用深度学习进行实时路面分析，作出决策。一个行人，他在路口需要等的平均时间是多少，这对于行人的安全，对于自行车的安全非常重要，这也是人工智能的一个重要应用领域。
再比如物流和货运。在物流领域，比如最后一公里的快递。仓库也是一个非常重要的管理地方，也有情况比较复杂的情况，实时了解库存，仓库里到底有哪些东西，放在哪里，这可不容易。快速拿到货物也不容易。所以，人工智能会在未来的物流和货运领域起重要作用。
英伟达的合作伙伴，正在提供各种不同人工智能交通解决方案。
最后值得一提的是，他认为，如果大家正好在人工智能领域工作，现在就是一个最好的时期。
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
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重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
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重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
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重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
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精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
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智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
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高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
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不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
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边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
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创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
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对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
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人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
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超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
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迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
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制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
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重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
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开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”；新模式：“财富空间”、“特色小镇”、“赛博物理”、“供应链金融”。
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