把车停在车库入口，停车机器人便能帮助完成停车的后续操作；提前在手机客户端上点“取车”，机器人便会提前把车停在出口，恭候乘客“大驾”；当然，如果不小心忘了停车位置，可以到反向寻车机上输入车牌号，机器就能显示准确位置，并把找车路线发送到手机上……

目前北京大兴国际机场已经迎来第一架飞机，启动了飞行校验工作。上述这些“黑科技”都将在今年9月亮相于北京大兴国际机场，为这一京津冀新枢纽护航。

北京大兴国际机场鸟瞰图。来源：首钢基金官网

而千里之外的四川省成都市，人们开始用大数据、人工智能（AI）等新兴技术，为城市提供精准可靠的数字化“画像”。这里不仅是大熊猫基地、“慢生活”之都，更在消费、物流、招商引资上有着与其他城市的不同“长相”，比如在全国生活用品及服务流入排名中，成都名列全国第五。完成细致入微的刻画，有助于城市在竞争发展中完善定位，赢得先机。

无论智能停车场还是城市智能画像，都是智能城市的一个微观体现。近年来，智能城市已经成为科技、互联网巨头的必争之地，京东、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等均有布局。从智能城市向智慧城市的转变发展过程，面临着许多机遇和挑战。

基于数据安全的知识共享

“为乘客提供五星级的停车体验”，是北京大兴国际机场停车楼的建设运营目标。

北京首钢基金有限公司城市更新事业群执行委员李娜对第一财经记者介绍，未来，当南来北往的乘客漫步在大兴国际机场停车楼时，无论有任何服务需求，都可以随时利用场内布设的信息引导屏，通过视频或者语音与管理中心进行远程交互，实现信息的精准推送和服务触达。“此外，安全运营是机场停车管理的重点，为此我们在所有航站楼的节点上安装了人工智能人脸识别设备，当发现可疑人员时可以即刻上报处理，有效提升机场的服务安全等级。”

停车场不仅是停车空间，更是便民服务和社交平台。

在同一个停车场里的人有很多同质性——例如，来机场的目的大多一样、都是开车的人群，对车的服务和生活的服务有同质化感受。李娜说：“这种基于服务场景建立的社交形式有值得深挖的合作潜力。”

中国智慧城市市场规模（单位：亿元） 来源：智研咨询

计算平台为索然无味的停车场提供了丰富的想象空间，而这背后是由京东数字科技提供的技术支持。

京东集团副总裁、京东数字科技副总裁、京东城市事业部总裁郑宇对第一财经记者说，通过城市计算平台的互联互通，可以打造“城市操作系统”。城市计算平台具有数据标准化、算法模块化的特点。用大量的经验，找出不同应用背后通用的人工智能算法模型，特别是针对城市的算法模型，把这些算法模型陈列在平台里，开放出来。不同行业的人通过搭积木的方法快速构建自己的行业应用。不同于简单的人脸识别、语音识别，这些算法模型是交通流量预测、空气质量预测、智能选址等针对城市的大的算法模块。

郑宇打了个比方，“假设政府各个委、办、局的数据是小麦，我们把数据布到各个委、办、局内部，就相当于磨麦机。用这个磨麦机把小麦磨成面粉，加上水，揉成面做成包子，这个包子就是有价值的东西。但包子里面看不出面粉，更看不出小麦，这就是数字网关的价值，做到数据在不出库、不泄露的情况下，完成知识的共享。”

火电厂提效与营业厅选址

这样的平台系统不仅应用在停车场，在传统火电厂也发挥了提高效率、降低成本的巨大作用。

煤炭是不可再生资源，且会产生污染排放。传统火电厂的需求是用更少的煤发更多的电，且减少污染。基于这样的行业痛点，郑宇和他的团队用类似谷歌的“阿尔法狗（AlphaGo）”的深度强化学习和深度神经网络方法，来动态控制锅炉。

具体来说，就是模拟优化策略，根据输入数据动态决策，工人根据数据决策进行操作，控制过滤开关，根据锅炉的状态输送合适的煤、合适的风、合适的水。送热送水的动作基于锅炉状态进行实时调整，使锅炉的污染排放率降至最低。

“这套系统的难度有多大呢？1.5万个连续变量，100多个控制动作，比围棋的算法更复杂。最近我们在南宁火力发电厂进行了成功验收，把锅炉的发电效率提高了0.5%，大致能节约燃煤消耗和污染治理费用数百万元。”郑宇说，不要小看这0.5%，仅仅这0.5%如果普及到中国的2000多家发电厂，每年能为国家节约将近70亿元燃煤消耗和污染治理费用。产能升级的价值非常大。

营业网点“开在哪里，开多少家”的问题，是企业扩张路上的“黑洞”，不少知名企业就是因为盲目扩张而倒下。而城市计算平台则能为超市、餐饮、商业综合体选址提供建议。

联通大数据有限公司总经理赵越告诉第一财经记者，联通有一个营业厅智能选址平台，通过城市计算平台的模型计算能力和线上线下的数据资源，在保证数据安全且不出户的前提下，可以较好地解决这个问题。

更合商家胃口的是，这一数据平台可根据营业厅周边的用户画像制定产品的销售策略——如果是设在大学周边，营业员应该多向客户推荐流量较大的套餐和新型智能手机产品。

四大挑战亟待解决

在智能城市行业有一个共识：中国智能城市的发展历程分为四个阶段，分别是电子化阶段、网络化阶段、信息化阶段和智能化阶段。郑宇认为，前三个阶段属于智慧城市，智慧城市主要关注基础设施建设和信息化，技术驱动力源于计算机软件和网络通信。而下一步迈进智能城市的过程中，大数据和人工智能将发挥核心价值。

如果把智能城市看作一台超大型计算机，城市操作系统就相当于计算机中的Windows。系统可以管理智能城市中的各项资源，支撑智能交通、智能规划、智能能源等各类垂直应用，这类应用则可以看做诸如Office等应用软件。

在让城市生活更智能的过程中，机遇与挑战并存。郑宇对第一财经记者说，挑战主要包括四个方面。

首先是城市需要生态，不能靠一家公司、一己之力来解决城市运行的所有问题。也不能让城市陷入支离破碎的信息孤岛。传统的信息集成或总集+分包的方式，不是有效的生态。

其次，如何保障城市的数据融合和数据安全。虽然政府大力提倡数据共享，但有一些委办局的数据因为信息安全原因，不能直接物理汇聚在一个机房里。如何做到在保证数据安全性的前提之下，做信息有效共享是一大难题。

此外，早期智慧城市建设主要依靠政府资金的投入，但政府的资金有限，往往成立了一批新的项目，就失去了对一批旧项目的资金支持。如何创造有商业模式的新型智慧城市建设方式，将是下一个阶段的关键问题。如果没有良性的商业模式，政府的资金也很难全面支撑智能城市的建设。

2016上半年城市交通拥堵导致人均损失情况。来源：智研咨询

2017年我国智能交通分区域项目数。

最后，智慧城市，人才先行。建设智能城市需要大量复合型人才，也就是既懂大数据人工智能，又懂传统行业——特别是跟城市相关的业务行业（交通、环境、能耗、公关安全、电子政务等）。只有把传统行业的知识与人工智能和大数据有机结合才能够真正解决问题。而这样的复合型人才单纯依靠高校很难培养，因此要通过产学研一体化的机制，用真实的项目去培养复合型人才。