逆杀屠神一直以来,推动云计算、大数据、人工智能、物联网等信息技术融合发展,建设数字中国与智慧社会,都是国家的重要方向。这一过程中,智慧城市、智慧交通等对国土空间治理数字化提出要求,城市数字孪生、时空人工智能(Spatio-Temporal AI)等开始受到产学研等多方的广泛重视。

　　近日,腾讯联动百位内部科学家、技术专家和外部院士专家,重磅发布《2023十大数字科技前沿应用趋势》报告,对高性能计算、泛在操作系统、Web3、时空人工智能等前沿数字科技的应用做了预测。报告提出城市复杂系统的时空人工智能应用将普及,并指出了该技术在城市复杂系统的数据资源统筹、城市资源匹配、推理决策三个方面的发展趋势要点。

　　城市系统是由物理系统、社会系统和信息技术系统耦合而成的复合载体,包含各种领域、多种维度的动态、静态要素,智慧城市建设就是将这些要素在内的城市复杂系统数字化,在其过程中,需要采集和处理大量实时、动态的、多场景、多源异构数据。

　　时空人工智能是人工智能领域的新型创新应用技术,旨在以时空为“索引”对多源异构数据进行时空化治理和融合,并借力知识工程和AI算法进行智能化分析,从而挖掘知识和辅助决策,完成城市复杂系统的数字化建设。

　　时空人工智能是地理空间智能、城市空间智能和时空大数据智能等的统一表示,包括从时空感知、认知到决策的多项核心技术。其应用生态领域非常广泛,包括智慧城市、智慧交通、智能园区、智能建筑等多个领域。

　　报告指出,未来城市将涌现出城市的信息空间,打破物理空间与社会空间之间的隔阂,并交织重组。未来城市实际上是物理空间、社会空间和信息空间的融合体。基于数字技术实现设施与服务的高效供需匹配,是数字技术背景下未来城市的核心特征。而实现这种基于动态时空的资源供需匹配所需要的核心技术之一,就是时空人工智能。

　　时空AI在城市复杂系统应用普及之后,将有利于数据资源的全面统筹,提高城市资源匹配效率,增强城市管理推理决策能力。腾讯在报告相关章节中明确提出了三个趋势要点:

　　时空数据的高效管理,是实时、全面、系统地分析和计算的基础。而时空数据具有非结构化特征,数字孪生城市各层级、各系统之间的数据融合、信息共享和业务协同,需要将各类数据统一格式编码。

　　因此,大规模非结构化时空数据组织能力日益受到关注,时空大数据管理关键技术正在成为城市数据中台重要的基础能力,多源异构数据的融合处理能力成为数字孪生城市建设的基础。

　　由于时空资源供需匹配往往具有高频、实时要求,因此传统时空分析和串行算法难以满足规模与效率的要求,这就需要分布式计算与流式计算技术的支持。

　　以腾讯数字孪生为例,其通过实时数据采集与计算,实现了城市交通需求和交通资源的高效供需匹配,改善城市交通出行效率。

　　时空推理与决策技术体系,以时空大数据资产为支撑,各领域需通过时空知识图谱建立行业知识体系,对异构数据进行集成和融合,建立基于数字孪生底座的特征向量和时空知识归因模型,对城市、园区、社区、企业等归因优化场景做辅助决策支撑。

　　时空人工智能应用的普及,需要推进城市数字孪生底座的建设。腾讯基于三维还原、物联感知、实时通信、时空融合计算、仿真与推演等核心技术能力,围绕数字孪生平台,面向建筑园区、城市孪生、交通孪生等场景,打造一系列行业/领域的数字化解决方案。

　　腾讯面向智慧城市领域的解决方案——TOD(城市空间治理),构建了城市运营与治理指标系统。数据孪生体与指标体系结合,面向政数、规划、住建、经济产业等提供精细化城市孪生的数据分析、数据运营、辅助决策和智能推演能力,为智慧城市建设推进提供“智慧大脑”。

　　在交通领域,腾讯基于数字孪生云平台,构建超大城市的数字底座,将数据汇聚呈现在一张孪生地图上,静态呈现公路、轨道、航空等网络和枢纽,动态呈现上面运行的客流、物流;根据信息流和能源流的变化,静态设施也会实时展现不同的特性,根据实时动态的分析,为城市交通调度提供最优资源匹配方式,从而在城市交通的规划、建设、管理、运营和服务全流程中发挥作用。

　　未来,依托城市空间大数据应用与腾讯数字孪生,这套服务体系还可以延展到海洋、农业、校园、能源、医疗等众多领域,助力千行百业数字化转型。

　　正如报告序言提到,科技创新的根本目的,是要给用户带来实实在在的价值,相信在各行各业持续涌现的需求驱动下,中国数字科技创新将取得更大的发展。