7月22日,华为云TechWave人工智能专题日上,华为云语音语义创新Lab主任袁晶博士表示:“华为云城市智能中枢架构参考了人类大脑皮层的架构设计,旨在打造一个‘感知、认知、行动’深度协同的城市智能中枢,通过集约化和统一建设,让城市能够实现智能化的自我升级、更新和迭代。”
城市智能中枢“能感知、会思考、可执行、能进化”
随着智能化技术的加速发展,人类社会发展变得更加“以人为本”。为了更好地为居民服务,实现兴业、善政、惠民,越来越多的政府把建设智慧城市作为城市发展的核心战略,以提高城市的管理效率。但智慧城市前期建设面临诸多挑战:如基础能力重复建设、系统烟囱现象严重、数据难以互通;智慧城市建设内容范围广、涉及领域多、智能化程度较浅等。
智慧城市是一个城市总体生态系统。在这个生态系统中,智慧城市的主体是复杂的、具有自适应性的,同时也是千变万化的。这就要求智慧城市不仅需要“四肢灵活、经络通畅”,而且需要具有智能中枢系统,“能感知、会思考、可执行、能进化”。
华为云城市智能中枢专家表示:“智慧城市的建设,强调一个城市中枢,一个数据资源中心,一套智能化的基础设施。在这些中枢化的建设之上,再去构建上层的应用,这些应用,也从将从单委办单位逐步转化为跨委办单位协同,通过汇聚不同委办单位之间的数据、能力以及资源,更好地去解决政府领域的各种各样的复杂的问题。”
“一平台三引擎”赋能智慧城市建设
华为城市智能中枢,通过“一平台三引擎”,赋能智慧应用,可实现政务服务“一网通办”,城市运行“一网统管”,政务热线“一号通”。帮助城市建设更全面的智慧政府,打造“更懂你”的政务助理,让智慧城市更加善政、惠民。
华为云城市智能中枢的“一平台三引擎”并非相互独立运作,而是如同大脑皮层的各功能区域,能够实现“感知-认知-行动”深度协同,助力智能化城市治理和精准服务。例如在识别停车占道问题中,不需要网格员发现,就能通过视频感知和知识计算引擎,了解归属部门,并通过机器人引擎生成AI工单,打电话给车主,督促其自行挪车,自动解决问题。
再如, 作为反映民生的窗口,城市的12345 热线平均每天会接到几千个来电,包括咨询、求助、意见建议、投诉举报等类别,通过华为城市智能中枢对这些来电进行处理和支撑,可以实现精准感知,知识分析,高效处置。如A在某小区投诉邻居噪音扰民问题,B在同一小区投诉小区垃圾比较多,这看似没有关联的两个问题,用知识计算引擎去分析问题产生的跟因,就能够推论出此小区哪个地方可能出现群租现象,并自动关联相关处理部门,再利用机器人引擎推进流程和运转,通过数据分析研判、人机协同处置的闭环全流程,将“问题解决在开口之前”,提升政务服务满意度。
好文章,需要你的鼓励
在迪拜Gitex 2025大会上,阿联酋成为全球AI领导者的雄心备受关注。微软正帮助该地区组织从AI实验阶段转向实际应用,通过三重方法提供AI助手、协同AI代理和AI战略顾问。微软已在阿联酋大举投资数据中心,去年培训了10万名政府员工,计划到2027年培训100万学习者。阿联酋任命了全球首位AI部长,各部门都配备了首席AI官。微软与政府机构和企业合作,在公民服务和金融流程等领域实现AI的实际应用,构建全面的AI生态系统。
Google DeepMind最新研究发现,视频生成AI模型Veo 3展现出惊人的零样本学习能力,能够在未经专门训练的情况下完成图像分割、边缘检测、迷宫求解等多种视觉任务。研究团队通过18,384个视频样本验证了这一发现,认为视频模型正朝着通用视觉智能方向发展,可能引发类似大语言模型的行业变革。
苹果与俄亥俄州立大学研究人员发布名为FS-DFM的新模型,采用少步离散流匹配技术,仅需8轮快速优化即可生成完整长文本,效果媲美需要上千步骤的扩散模型。该模型通过三步训练法:处理不同优化预算、使用教师模型指导、调整迭代机制来实现突破。测试显示,参数量仅1.7亿至17亿的FS-DFM变体在困惑度和熵值指标上均优于70-80亿参数的大型扩散模型。
北航团队开发的GeoSVR技术突破了传统3D重建方法的局限,采用稀疏体素表示和体素不确定性评估,无需依赖初始点云即可实现高精度表面重建。该方法通过智能的深度约束和体素协同优化策略,在DTU等标准数据集上取得了最佳性能,为VR/AR、文物保护、影视制作等领域提供了新的技术选择。