AI：智慧城市的“超級大腦”

AI是智慧城市建設(shè)的“超級大腦”，賦予機器與設(shè)備自主學(xué)習(xí)、自主決策的能力，包括與人類智能相似的推理能力、規(guī)劃能力、學(xué)習(xí)能力、交流能力、感知能力、移動和操作物體的能力等。基于這些能力，機器可以取代人完成一些比較復(fù)雜的工作，面對問題也能做出與人類相似的反應(yīng)。而這些能力要依托算力與算法來實現(xiàn)。對于人工智能的算力與算法來說，深度學(xué)習(xí)是一個非常重要的研究方向。

經(jīng)過相關(guān)企業(yè)與機構(gòu)的不懈探索，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域構(gòu)建了一些具有代表性的模型，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。基于這些模型，人工智能在語音識別、人臉識別、圖像處理、自然語言處理等領(lǐng)域取得了重大突破。不過，基于海量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)功能雖然強大，但在應(yīng)用過程中也會面臨很多問題，具體表現(xiàn)為應(yīng)用成本較高、對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的要求較高、對安全控制的要求較高。在這些因素的影響下，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景受到了一定的限制。

隨著5G網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍越來越廣，人工智能得到了快速發(fā)展。目前，人工智能的研究重點是提高智能終端的實時響應(yīng)能力與協(xié)同能力。實時響應(yīng)意味著要對收集到的數(shù)據(jù)進行實時處理，并做出實時反饋，這就對終端設(shè)備的算力提出了更高的要求。而邊緣計算為這一問題提供了有效的解決方案。在邊緣計算技術(shù)的支持下，智能模型與算法可以部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)或終端，實時收集并處理數(shù)據(jù)，滿足用戶對計算、存儲、應(yīng)用等核心能力，以及通信、業(yè)務(wù)、安全等關(guān)鍵性能的需求。

在5G大規(guī)模商用的背景下，人工智能的廣泛應(yīng)用可以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)、算法、算力等方面的優(yōu)勢，持續(xù)拓展應(yīng)用空間，向工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域廣泛滲透，為新型智慧城市的建設(shè)提供強有力的支撐。

例如，在5G的支持下，基于海量數(shù)據(jù)連接的人工智能應(yīng)用場景可以降低城市的巡查成本，提高城市管理的精細化、智能化水平；與人工智能技術(shù)融合的車用無線通信技術(shù)（Vehicle to X，V2X）能夠為車輛之間、車輛與道路之間、車輛與網(wǎng)絡(luò)之間的通信提供強有力的支撐，可以更好地保證自動駕駛的安全，提高居民出行效率，滿足居民的多元化出行需求。