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阿裏雲AI首席科學家閔萬裏：讓蕭山救護車等待時間至少降低50％，“城市大腦”是如何做到的

如何才能讓急需救助的人盡快趕到他要去的醫院？如何能讓每一個急著趕往學校裏接孩子的家長能夠提早一分鍾到達？如何能讓監管部門看到每一個危化品車輛實時的路徑？讓所有企業用戶在數字化轉型的過程中得到的不僅僅是一個存儲成本的降低，而是數據的無限增值？

以上的種種，在阿裏雲這裏都成了可能。在2017杭州·雲棲大會上，阿裏雲機器智能首席科學家閔萬裏告訴人們不要再依賴於強行的製度或者僥幸，而是讓數據增值，讓每一比特數據都能服務於人。

在閔萬裏看來，如果數據不能被計算，就是沉睡的金礦。“我們通過計算這個杠杆，來撬動整個社會中沉睡的公共數據資源，把底層的價值釋放出來，由此產生的價值是無法想象的。”

閔萬裏說，人們都知道波爾量子論、知道廣義相對論、知道麥克斯韋方程組，知道視頻識別、知道人臉識別、知道OCR，但問題的關鍵是如何才能將這些分散的一個一個的原子（技術）結合在一起形成一個“功能台”至關重要。

當“功能台”搭建完畢，如何才能讓係統更為智能更是難上加難。在現場，閔萬裏以救護車為例闡述道，當救護車著急趕往醫院的路上，有電瓶車跟它搶、有公交車跟它搶，還有闖紅燈的行人跟它搶，如何才能讓所有人理解生命對於綠色信號燈的唿喚，主動讓開一條路而不是靠以往的鳴笛？

“阿裏雲花了一年時間，在蕭山證明這件事可行。”閔萬裏在現場說。“這也就是怎麼能夠在單點多能之外做到多體多能？ 假設有一條流水線ABCDEFG，最後的產品是H，每一條流水線上的工人們的操作都可能存有一些偏差，當前者有偏差時，後麵的人如何實時糾正才能保證H是穩定的？而這就需要ABCDEFG有機的協調在一起，但這種協調絕對不是事後的分析，而是在線的實時反饋。”

隨後，閔萬裏還以蕭山為例說明之。在蕭山，阿裏雲讓救護車的等待時間最少降低50%。在這個過程中：

阿裏雲調動了120實時的語音NLP分析，解析救護車去到的地方、送到的醫院、以及沿途之間的路徑；

隨後迅速的規劃出在沿途每一個關鍵節點到達的時間，然後據此調解信號燈；

再者，把整個路徑動態下發給急救車的司機、交通信號燈指揮中心以及醫院的急救室。幾點幾分到達急救室，需要什麼樣的設備，需要什麼樣的藥物，所有的這一切不僅是自動化的結果，更是智能化的結果。差一分一秒就是信號燈周期好幾分鍾，有可能造成無法想像的後果。

他強調說，這其中最重要的環節就是中間的環節，讓每一個路口的信號燈在提前幾十秒為其開通綠色，要精準的知道它幾點幾分會到達這個路口，它會到哪些路口，提前規劃。

在閔萬裏眼中，該案例隻是一個多點多能的樣板、試點；同時，這也是一個高效的多體多能的演練、實戰。

以下是閔萬裏現場演講文稿，雷鋒網作了不改變原意的修改及編輯：

世界上最令人絕望的等待就是生命已危在旦夕時還無法跨過救護車到醫院的距離。這其中包括很多原因，最無情的是阻攔救護車到達的信號燈。

要做到全城的綠色信號燈給到每一個等待拯救的生命，這背後不僅要有普惠的情懷，也需要有技術的實力。這裏不僅僅是人工智能技術，還有今天我要講到的多體智能。

給大家講一個故事，1900年的時候，經典的物理學已經非常完美，牛頓力學三大定律、麥克斯韋方程組，圓滿解釋所有物理學的現象。有人對這個現狀不滿意，第一個人就是愛因斯坦、第二個人就是波爾。大家都知道愛因斯坦廣義相對論、引力波，諾貝爾獎，波爾量子論、量子力學、量子計算。今天我們要講的是同樣的一個故事，當我們今天有了這麼多非常厲害的視頻識別、人臉識別、OCR、文本識別、語音對話的時候，我們是否就可以輕鬆的解決剛才講到的一路綠色的生命通道？答案是不是那麼簡單，它還有很多技術的挑戰。

每個單個的原子代表人工智能技術，人臉識別、語音對話。第一個挑戰就是怎麼把這些分散的技術有機的結合在一起成一個功能台，叫單體多能。就像我們生物的進化從單細胞到功能台一直到今天強大的哺乳類動物人類一樣，這是進化的過程。有了單體的多能還不夠，當許多個單體一起競爭的時候，怎麼讓這個係統變得智能？像救護車的場景，有電瓶車跟他搶，有公交車跟他搶，還有闖紅燈的人跟他搶的時候，怎麼樣讓所有人都能夠聽到生命對於綠色信號燈的唿喚，主動的讓開一條路而不是靠以往的那種鳴笛。

這是一條進化的道路，從單點的單功能到多體的多能之間的有機的協調。這條路通嗎？可以跟大家說，這條路很難。為了做蕭山的案例我們花了一年的時間，但是至少我們證明一件事情：可行、可達。

這一條路怎麼走過來的？千裏之行始於足下，首先在基礎性的功能上做到極致。就像今天大家的視覺、視頻、人臉識別已經在城市大腦當中用起來，精準的量化每一個路口左轉的車輛有多少輛，右轉的有多少，直行的有多少。不是統計數據，精準的識別車的類型，幫助城市做交通政策的研判，做實時的排堵。

同樣的道理，我們講的語音識別，可能大家也看到新聞，我們在法院的庭審當中已經做到語音直接轉到文字上麵去。還有我們在武漢給每一個外來的遊客通過語音交互的方式做智能的問答、智能的推薦，這些都是已經落地的單點的智能。

還有剛剛提到的，讓數據可視，其實不僅僅是可視，而且可解讀。究竟從哪個視角才能了解城市發生了什麼，高樓的建立對這個城市有什麼影響？回答這些問題要從多個數據源、多個角度去探索。以往做規劃、測繪的時候靠軟件、靠CAD，非常的慢，甚至還有可能無法做到數據的疊加，但是今天通過這些黑科技，已經可以做到。

如今我們不僅做到可視，還可以把這些數據放在一起，聚合不同類型的數據在具體的場景，比方消防、安監、綠色環保等等環境汙染監控，在這些上麵做多種數據的實時融合，及時的發現哪一家企業的排廢是有問題的，及時發現哪一個消防重點單位有可能出問題，最近的消防車在哪裏，需要升降雲梯到多少層以上才能急救這樣一個火災。這些決策都是秒級之間完成，要做到這一點還是需要數據的實時聚合。

但是這些可能大家都覺得說我們已經有了非常先進的管理理念和體係製度，不錯，在先進的理念的基礎上，還需要技術的賦能。一個好的理念和一個壞的執行之間是產生不了一個成功的結果，產生不了普惠的價值。

我們怎麼能夠在單點多能之外做到多體多能？

假定你有一個流水線，ABCDEFG，最後生產出來的是H，H是你的產品，每一個流水線上的工人們，他們的操作，都有可能有一些偏差，當他們有偏差的時候，後麵的人怎麼樣的實時糾正，最終保證的這個圖當中最核心的就是這個H是不動的，任它風吹雨打這個船始終在穩定著。產品的質量是穩定的，生產的效率是穩定的，良品率是穩定的，怎麼做到？就需要前麵的ABCDEFG有機的協調在一起，這種協調絕對不是事後的分析，做報表能夠做出來的，一定要在線實時反饋。

這樣一種理念，我們用到了恒逸集團，燃煤過程中吹風的過程中，把煤吹起來，吹煤的速度太快了沒有燃燒充分，太晚了效率下降，一環扣一環像ABCDEFG，怎麼動態調解，確保生產出來電的效率是最高的。排的汙，廢氣，沒有充分燃燒的硫是最少的，我們都做到了。這都是單點單能，多體多能的案例。

蕭山的案例。救護車趕著救人卻感受到了信號燈的沉默，它聽不到信號燈的聲音，它隻能遵守體製，在左轉車道等紅燈，哪怕它有特權也飛不過去，這種令人絕望的等待怎麼讓技術帶來新的希望。

大家可以看到，這裏麵最難的是什麼？最難的其實就是每一個人，每一個司機，可能都有自己的利益訴求。都是一個非常聰明的人，都能夠殺出一條血路快速到公司上班。這種情況下，怎麼從全局的角度讓最有優先級的人，最需要時間的救護車及時的過去，重點就是中間的環節，讓每一個路口的信號燈在提前幾十秒為他開通綠色。那麼要精準的知道它幾點幾分會到達這個路口，它會到哪些路口，提前規劃。

今天我們做到了，我們壓縮了這個時間50%。至少多了希望是50%。那50%的時間，帶來的是生命的挽救，這個價值其實是真的無法衡量的，是一種普惠的結果。

這隻是一個多體多能的一個樣板、一個試點。在這個體係當中我們調動了120實時的語音NLP分析，解析去到的地方，送到的醫院，以及沿途之間的路徑，這是第一點。第二點迅速的規劃出在沿途每一個關鍵節點到達的時間，然後據此調解信號燈，這是第二個節點。第三個節點要把整個的路徑動態的下發，下發到急救車的司機身上，下發到交通信號燈指揮中心的身上。還有一點就是醫院的急救室，幾點幾分到達急救室，需要什麼樣的設備，需要什麼樣的藥物，所有的這一切不僅是自動化的結果，更是智能化的結果。差一分一秒就是信號燈周期好幾分鍾，有可能造成無法想像的後果。

這是一個高效的多體多能的一次演練，一次實戰。

這個過程是怎麼完成的？為什麼我們能夠做到或者敢於挑戰大家都已經習以為常的一百年的製度，靠信號燈，靠救護車的鳴笛聲去闖信號燈，這個製度存在幾十年了，為什麼今天要挑戰它？因為它不完美，因為它依賴太多不確定的因素，因為有這些產品，多體智能的路標，底層計算平台到數據平台，剛剛提到的one data，還有存儲器，都是底層的黑科技，把黑科技有效的組合有情懷的組合，帶來的就是普惠的價值，讓每個老百姓，讓每個城市的綠色的生命通道暢通50%。

這隻是一個開始。我們做的隻是雪地上的一串腳印。看起來非常的優雅，帶給你的是詩和遠方，但是春暖花開的時候雪慢慢的熔化，這一串腳印慢慢的消失，一切都成為一種傳奇。但是人類在月球上的第一個腳印，48年了還存在著。一個很深的雪地上的腳印也是一種創新，一種突破，給了大家想像的空間。

但是那麼淺淺的一個腳印在月球上，給了人類一個大步，給了我們一個無窮的想像的空間，探索宇宙，愛因斯坦沒有滿足四大力學的經典，他創造了宇宙學當中的引力波、廣義相對論，今天同樣的，阿裏雲我們也不滿足於隻做人工智能當中視頻識別、語音識別還有文本識別，這些我們都可以做，但是這不是我們的終極目標。

我們的終極目標在哪裏？多體智能、普惠，讓所有的人不再依賴於一種強行的製度或者僥幸，找到它急救的醫院，讓每一個急著趕往學校裏麵接孩子的家長，能夠早一分鍾看到家長。讓監管部門能看到每一個危化品車輛實時的路徑。然後還有最重要的一點，讓所有企業用戶在數字化轉型的過程中，你得到的不僅僅是一個存儲的成本的降低，更重要的是你有增值，數據智能的增值，阿裏雲的實踐已經證明這個事情的可行。

那麼今天我想給大家傳遞的信息很簡單，如果我們一起前行，一起往這個方向走，走往多體智能的道路，今天創造的就不僅僅是蕭山的綠色生命通道，我們創造的可能是中國的每一個城市，每一個區裏麵都有這樣彈性的綠色通道，最後得到的一個無法計算的價值。雷鋒網雷鋒網

最後更新：2017-10-13 19:57:52

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